萬億不良資產處置藍海，互聯網催收平台如何掘金

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　　大數據能給催收帶來什麼改變，對標美國公司行業前景如何?

　　時至今日，互聯網金融已經蓬勃發展了多年，各類P2P網貸平台已經有2000多家，累計交易額超3萬億，再加上去年以來方興未艾的消費金融，互聯網金融規模整體超10萬億。

　　然而，過高的壞賬率始終是懸在平台頭上的達摩克斯之劍。這意味著表面繁華的互聯網金融大潮的背後，可能是一地雞毛，總要有人收拾殘局，為互金平台們處理壞賬。

　　資本的嗅覺總是靈敏的。今年以來，各家風投開始在這個領域密集布局。多家利用大數據技術進行智能催收的平台，獲得千萬級別的融資，成為市場的熱點。

　　然而，這個不良資產處置市場有多大?催收平台的核心價值是什麼?大數據技術究竟能否改變這個古老的行業?對標美國，這些平台又能夠發展到什麼程度?

　　帶著這些問題，愛分析經過近一個月的走訪調研，訪談業內專家和標杆企業，進行了深度分析，現將成果分享給大家。

　　萬億不良資產風口來臨

　　不良資產處置的市場到底有多大?根據筆者的測算，可能高達5萬億。

　　從產生源頭來看，中國不良資產可分為銀行貸款、傳統民間貸款、應收賬款及P2P等類別，產生的不良資產規模與貸款餘額成正比。

　　根據央行網站公布的數據，2016年前3季度銀行貸款餘額為109.49萬億，應收賬款類在10萬億，傳統民間貸款有數萬億規模，消費金融、P2P貸款在7000億左右。

　　因此，按照銀行壞賬1.5%左右的水平，非銀行壞賬保守估計10%左右的水平，不良資產的規模將近5萬億。作為對比，中國保險業的市場規模突破10萬億，信託在15萬億水平。

　　老樹新芽，不良資產處置誕生創新平台性公司

　　不良資產處置，也就是通俗的要債，是個古老的行業。隨著現代金融體系的興起，要債遠遠超出了它原有範疇。

　　目前，中國市場不良資產處置公司主要分為兩大類，一類是四大AMC(Asset Management Company) 資產管理公司，包括東方、長城、華融、信達等，和18家地方性AMC，處置銀行有抵押類別的壞賬;另一類是各類市場化的催收公司，如高柏、CBC等，主要承接銀行信用卡壞賬。

　　P2P、消費金融興起之後，互聯網金融的客戶呈現小而散的特點，原有的催收體系不能完全滿足壞賬處置的需求。

　　首先，傳統催收有很強的地域限制。催收公司的資源一般都集中在當地，而隨著互聯網金融的發展，債權人和債務人通常身處異地，債權人很難委託合適的催收公司。

　　其次，傳統催收公司的催收時間長，效率低下。傳統催收業務都是採取層層分包和招標等方式處置，往往錯過最佳的催收時間。

　　此外，這個市場里也存在很多需求的錯配。比如有催收需求的金融機構如P2P、消費金融等傾向於和大的催收公司合作，而目前大的催收公司更傾向於去接銀行的信用卡業務。

　　在此背景下，基於大數據技術對接債務人和催收公司的平台有了發展的空間。

　　不同於傳統大規模的催收公司主要服務於寡頭市場，承接銀行等大客戶的業務，催收平台主要服務於長尾市場，目前市場上已經有幾十家公司。

　　這個服務長尾市場的定位，從平台催收案件的規模中可以得到證實。資產百分百聯合創始人楊玥表示，平台上50%以上催收都是1萬元以下，5萬元以下佔了90%以上。

　　平台模式提升催收效率

　　目前不良資產處置平台的模式是在上游對接P2P、消費金融的平台、以及一些銀行的信用卡和小額貸款公司、下游對接區域性催收公司、律師事務所、資產評估公司等。平台在中間提供上下游撮合、流程標準化等服務。

　　平台上游能對接數千家互聯網金融平台，下游的催收公司也有很大的規模。

　　根據人民銀行發布的《2016年三季度小額貸款公司行業統計數據報告》，目前全國的小貸公司共有8700餘家，而這些小貸公司都有可能是潛在的催收公司。

　　楊玥表示，這些公司在經濟形式比較好的時候做放貸業務，而經濟形式緊張的時候就從事催收業務。

　　根據愛分析調研，平台撮合能夠有效提升催收效率。

　　首先，催收平台通過匹配，可以發現互金領域常見的多頭貸款現象，從而能把相同債務人的貸款派單給同一個催收公司，節省催收時間。

　　其次，催收平台可以及時調整催收策略。一般而言，金融機構的委外資產催收是以3個月為期限，如果到期催收失敗，就要轉給下一家催收公司，但由於時間拖延，催收效率會下降。

　　而對於催收平台，因為有實時的數據監控，能夠在發現某一家催收公司處置效果不好的時候，及時將案件改派給平台上另外一家適合的公司。

　　就目前行業的催收效率而言，資產360產品總監張研表示，通過大數據智能催收系統，目前催收平台的催收效率已經和行業領先的傳統催收公司如高柏、CBC等不相上下。

　　據悉，目前的催收員在處置M1+案件時，能夠每月處理幾千戶，而在處理M3+的案件時，由於催收員需要打5-6通電話，每次電話達幾十分鐘，甚至現場催收等，處置的能力大概在每月200-300戶左右。

　　大數據分析幫助提高催收效率

　　在催收領域，大數據、機器學習等智能手段主要發揮兩大作用。其一是提高平台催收響應的效率，從而提高催回率;其二是通過大數據模型，對催回的概率進行預測，從而對信用風險進行定價。

　　效率層面，傳統的催收公司從接到金融機構的委案到開始催收作業，需要的時間是幾天，而應用了智能化催收系統的平台後僅需十幾個小時，縮短了開案時間。

　　張研表示，傳統不良資產處置公司在拿到資產後，會先進行盡職調查，判斷出這個不良資產的投資價值以及回報率。而對於信用類資產，由於無法進行傳統的人工盡調，催收平台可以用大數據模型替代人工來完成價值評估。

　　同時，首次回款的時間有很大的提升，最快的M1-M2的案件能夠做到當天回款，而傳統催收公司需要一周左右。

　　此外，平台的大數據催收系統還可以通過互聯網爬蟲的方式，幫助催收員補全債務人信息，以提高每一個催收員的生產力。

　　對於大數據如何提高催回率，張研舉例說：在P2P這個資產類別，如果金額在1000元以下，原有的人均每天處理案件量在200左右，催回率為80%，而運用大數據智能催收系統之後，催回率能夠提升到90%左右。

　　當然，標準化的催收流程對於M1-M2這樣的早期催收能起到比較大的提升作用，因為早期催收主要依靠簡訊、電話來處理，信息全面的系統能夠快速提升效率。而M3+以後的催收，更多的依靠催收員的談判經驗，還要依靠大數據的數據積累。

　　大數據模型幫助預測催回概率，進行信用定價

　　除了匹配債務催收雙方，大數據在催收領域的另一個應用就是做回款預測，進而為信用定價。

　　楊玥透露，目前業內的大數據模型已經包括了30幾個維度，對於一個幾十萬條案例的催收平台而言，其基於大數據的回款預測模型已經能夠做到催回率的正負百分之1-2%的精度。

　　同時，由於催收平台本身有業務閉環，能夠獲得催收公司反饋的數據，其模型精度還有提高的空間。當然，具體操作中也會加上人工調試的補充。其數據源基本來自於自身業務運作層面，同時也會接入政府、運營商、徵信機構等數據源。

　　目前催收平台公司在數據處理層面約有10-20個人的規模，負責數據的清理和分析。值得一提的是，一些平台已經和科大訊飛的技術團隊合作，開發用AI處理自然語言的技術，將催收記錄標準化。

　　對標美國催收上市公司前景廣闊，道路不同

　　大洋彼岸的美國有著200多年發展起來的成熟金融體系。美國的消費金融市場已經規範化，社會也有著強大的信用體系，在催收方面早在1977年就頒布了《公平債務催收作業法》。

　　據統計，截至2014年，全美大概有4200家第三方催債代理，從業人員14萬，規模較大的有500多家，排名前10位公司佔領了大部分市場份額，行業整體催收金額高達540億美元。

　　美國前十大信用卡公司Capital One 2015年財報顯示，Capital One的信用卡壞賬率為3.5%，其在信用卡催收上花費金額為3.2億美金。

　　美國的不良資產處置行業孕育了兩家納斯達克上市公司，分別是Pra Group和Encore capital。同時，行業里也有創新型公司智能催收公司True accord和有80年歷史的傳統家族催收企業IC system。

　　Pra group有著20年債務處置的經營歷史，是國際催收行業的龍頭，目前在全球有近4000多名員工，業務以美國為主，遍布歐洲。

　　2002年11月Pra Group在納斯達克上市，目前市值17億美元，12倍PE。2015年營收為9.4億美元，凈利潤為1.7億美元。

　　單位：億美元

　　Pra Group的業務模式是購買債務進行催收和接受委外資產相結合，是美國前五大債務的買方。2015年全年，Pra Group待催回金額(Estimated remaining collections)為50多億美金，其中包含購買9.6億美元破產債務和壞賬，收回15億美金。

　　單位：億美元

　　Pra Group買債規模逐年上升，在2014年達到14億美元，之後在2015-2016年保持平穩，目前買債規模約佔待催回金額20%。

　　在債務處置系統方面，Pra group在20年時間裡搜集了超過3500萬條債務人信息，也收購了一家Recovery Management Systems Corporation (RMSC)，進行智能催收。

　　另一家公司Encore Capital，營收為11億美元，凈利潤4000萬美元，目前市值為7億美元。2015年底待催回金額57億美金，催回金額為17億美金。買債方面，10.2億美元購買了賬麵價值為12.7億美元債務。

　　在運用最新演算法的科技公司方面，Ture Accord算是行業代表，由谷歌前工程師和CIA前官員創立，登上了今年福布斯金融50強。True Accord目前已經有60萬用戶，公司宣稱每一美元的催收成功率高於傳統催收公司30%-300%，並已融資1270萬美元。

　　Ture Accord運營衡量指標是催收郵件的打開率和客服處理案件的效率。比如美國業內每月處理戶數是800多，而運用了智能系統後，每月處理戶數達1萬多戶。

　　當然，在催收方式層面，True Accord採取的是發E-mail方式，而非國內常用的電話催收，在催收戶數方面不具有可比性。

　　楊玥表示，中國互聯網金融發展的環境不同於美國，因而催收行業的發展路徑也會有所不同。

　　中國市場互聯網滲透率高於美國，且行業集中度還不高，導致互聯網金融有很大的長尾市場，需要以平台形式來整合資源，提高效率。

　　同時，國內法律和信用體系遠不如美國，因此需要有行業里的公司來規範行業標準教育用戶。比如美國《公平債務催收作業法》規定，債務追討員不可在不方便的時間地點聯繫債務人，如早八點之前或晚九點之後，除非債務人同意。如果未口頭或書面告知，且債務人未同意，債務追討員不得在債務人工作時聯繫債務人。

　　與之相比，國內的陽光催收還有很長的路要走。

　　此外，美國的消費金融體系高度發達，比如美國的人均信用卡是6-7張，而中國人均不足0.5張，相應的催收業也是處於蠻荒階段，市場前景廣闊。

　　催收平台的收入模式

　　催收平台主要盈利模式可以分為兩種，一種是買債模式，即購買債務之後再進行債務的催收，獲取差價。另一種是委託處置，收取催收傭金的模式。

　　這兩種模式並沒有優劣區別，根據愛分析調研，選擇的依據主要是甲方的現金回籠策略。買債的模式是針對於想要迅速回籠資金的甲方，而委託處置的模式主要針對希望大力度催收的甲方。

　　在委託模式下，催收行業的行規是按效果付費，即催不回來不收錢。平台的盈利模式很清晰，就是收手續費。

　　目前傳統催收公司的其凈利潤/委外資產金額的比例能夠做到1%左右。傭金方面，傳統的催收公司的傭金水平在10-20%，催收員能夠拿到5%左右。

　　催收平台與徵信公司的雙贏合作

　　目前，不良資產處置平台一般和徵信公司展開合作，共享催收、債務人的數據。

　　一方面，對於催收公司而言，能夠藉此合作實現債務人的信息補全，同時更精確地判斷出催回的概率。另一方面，對於徵信公司而言，催收的數據能夠為其提供數據的反饋和閉環，增加大數據的判斷維度，進而提高徵信模型的精度。

　　互聯網+催收平台的市場格局

　　按照目前行業里的普遍分類，催收處置平台分為幾類，一種是數據服務商，如搜賴網，由律師創建，定位於催收數據查詢;另一種是撮合，流程化催收類，如資產360和資產百分百;三是眾籌投資類，如分金社。

　　經過愛分析對行業專家的訪談和分析，得出催收平台發展的一些關鍵因素。

　　首先，催收平台需要優化自身的大數據模型，精確匹配債務人和催收公司，並且在派單後及時監控催收狀態，及時調整催收策略，以提高催回率。

　　其次，只做催收信息撮合的平台是沒有核心競爭力的，催收平台的關鍵在於沉澱到催收公司的業務運營當中，為其提供流程化的催收工具。比如催收APP,以此來提高對催收公司的掌控度。

　　最後，催收平台應該通過更多的對接優質上遊客戶，即各類金融機構，來幫助解決下游公司的獲客問題，以此增強催收公司的粘性。

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