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利用數據分析 預測消費者行為並提升追收款項成功率

Blog Post04/01/2021
利用數據分析 預測消費者行為並提升追收款項成功率

利用數據分析 提升追收款項成功率

新冠肺炎令全球經濟下滑,私人貸款也難免會受到影響,貸款機構 也要投放更多資源在追收貸款方面。透過背景資料分析,可以怎樣辨識出有更高機會還款的貸款人?在追收貸款時,怎樣做才有更高的成本效益?

日前,信貸資料服務機構環聯舉辦了「2020年度金融服務業高峰會」,其中環聯Nidhi Verma, Vice President, International Research and Consulting以〈利用數據分析 訂立追收款項優先次序〉為題,闡述了幾種常見無抵押貸款產品的拖延及改善情況,以及如何根據貸款人的全面信貸狀況推測出他們的還款傾向,從而採取相應的追收行動。

逾期還款率隨經濟變差

與環球情況相比,香港一直以來的逾期還款比率都屬於超低水平,可是,近幾年亦有轉差的趨勢,特別是逾期還款90天或以上的個案(包括所有類型貸款),在2020年第二季,較2017年已大升32.8%。隨著經濟變差,總逾期金額亦顯著上升,在2020年第二季,平均每個逾期戶口拖欠近7.3萬港元,按年升逾11%。

若我們想知道貸款人的還款情況,就先要了解滾動率(Roll Rate)。若一個戶口在八月份逾期還款30天,到九月份就變成逾期還款60日,這稱為向前滾動(Roll Forward),亦即是情況惡化了。若清還了部份欠款,令欠款維持在逾期還款30天的狀況,那可稱為穩定(Stable),若由逾期60天變回逾期30天,就是向後滾動(Roll Backward),即情況改善,而治癒(Cure)就是完全清還了。

越遲開展追收行動 壞賬機會越高

根據環聯數據,在信用卡、私人貸款和循環貸款中,一旦出現逾期還款情況,循環貸款的向前滾動比率為最高。而逾期60-89天(2-3個月間)的向前滾動率,比起逾期30-59天(1-2個月間)又大幅提升。以循環貸款為例,在2019年6月,30-59天的向前滾動比率為48%,60-89天的向前滾動比率則上升至71%。換句話說,若在較後期才開始追收行動,成功收款的機會將可能會變低。

根據環聯數據,拖欠情況與年齡層或結欠金額的相關度甚低。到底如何可以辨別出較有還款意欲的客戶,從而重點作出較有效的追收程序呢?傳統來說,貸款機構會根據內部的資料進行評估,例如還款紀錄、貸款餘額等資料,加上已知的客戶聯絡方式,去設計追收策略。但這樣可能仍未能了解貸款人的整體財務狀況。

分析過去信貸行為 助找出誠信貸款人

利用環聯的CreditVision®,就可以透過貸款人在特定時間點(例如逾期還款30-59天)以前36個月內的整體財務情況,包括從各個貸款機構收集到的支出、賬項、開新卡的情況及信貸使用度等情況,作出綜合分析。相比起只反映現況的信貸報告,若能看出貸款者的信貸是近來轉差,還是一直都不理想,對估算未來的還款行為也較有幫助。

CreditVision®工具透過數據以及演算法作分析,以下是其中一些關連度較高的結論:

  1. 在過去數年間信用卡信貸使用度越高,在逾期後仍能清還欠款的機會越低。若信貸使用度超過96%,治癒率低至約25%;
  2. 每月還款額越高,在逾期後仍能清還欠款的機會越低。若月還款額達到3.7萬港元或以上,治癒率低於40%;
  3. 在非按揭類貸款上,越願意提前還款的貸款人,治癒率會更高。例如,就私人貸款,貸款人償還高於原定每月還款額以縮短年期。

在找出還款機會較高的客戶後,貸款機構可為他們設計特定的還款計劃,例如提出寬限期、減低利率、結餘轉換計劃等 ,以提升治癒率。

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