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大数据让不良资产处置更简单 伴随互联网技术高速开展，互联网金融在不断磨合前进 的过程中，不良资产比例在快速增长，不良资产管理及处置 的诉求不断攀升，互联网金融机构面临不良暴露的风险，亟 需更为专业的机构及方法来加快应对不良资产处置，不良资 产处置的互联网化必将成为一个趋势。 大数据+精准处理大数据为构建处置策略模型提供了更多的变量维度，从而提 高模型的精确性。长期实践发现，对模型影响较显著的变量 通常包括：逾期金额、逾期时长、历史逾期及不良次数、额 度使用率、近六个月分期及最低还款次数、学历、职业、性 别、年龄、收入、资产及负债情况等。按照选增的变量通过 构建决策树模型，对客户风险进行直观评估。 处置策略就是针对不同客户在不同的行为表现下所采取的 不同的处置手段。制定处置策略时，机构可以从风险回收的 角度出发，制定处置矩阵。实际处置工作中，可以通过逾期 金额的大小，结合客户行为评分的不同，采取有差异的处置 时间和方式。 大数据+精准查找 不良资产处置后期核心问题在于客户触达，大数据可从多个 维度对客户进行刻画，完美解决逾期高阶段出现的客户失 联、地址不真实、资产情况无法评估等问题，包括失联信息 修复、地址识别及验证、资产查找及评估等，有效提高不良 资产回收精准性。。 大数据+精准定价及交易大数据技术的运用在某种程度上可以对不良资产进行合理 的价格发现。通过历史信贷逾期数据及其他多维度辅助数 据，可以构建定价模型对个人不良资产的回收、欺诈、风险、 触达率、客户还款能力进行综合评估，从而确定资产的预期 回收率，为机构处置不良资产提供定价依据。 债卫士的成立，本着“通过互联网+ 的大数据信用整合， 构建标准化信用体系，解决小微企业及个人催收本钱大、催 收效率低、催收难度高的问题”的宗旨，应用银行金融+移 动运营服务运作背景的团队基础，植入现代金融服务模式， 通过更加多元化、多样化的财富管理服务，满足广大用户的 各方面需求。 同时，在多年的金融行业资产管理实践经验中，完善了一套 从人员选拔、企业文化、案件技能、法务知识、话术实操及 业务流程等全系列标准作业系统技术，通过自有0A行政管 理系统中考试培训、人力资源管理等方式，更好的对各业务 团队进行细化管理，在平衡债收关系之余，通过互联网化不 断提高不良资产回收率，科学合规提高团队业绩。 可以说，大数据为不良资产催收和处置提供了更多的思路和 手段，提供了更加宽广的平台，在不良资产处置中的作用也 愈发凸显，债卫士一直致力于不良资产处置行业的健康开展 与服务创新，通过不断探索互联网十大数据模式，让不良资 产处置变的简单轻松，让天下没有难收的债。