為應(yīng)對日益嚴(yán)峻的逃廢債形勢，目前，國家層面與金融機(jī)構(gòu)均已采取了積極的應(yīng)對措施，一方面加大催收力度，另一方面出臺各項(xiàng)政策及使用多手段對老賴形成多重震懾。
1、加強(qiáng)征信
截至2019年底，央行征信系統(tǒng)收錄10.2億自然人、2834.1萬戶企業(yè)和其他組織的信息，規(guī)模已位居世界前列。
此前，互金系貸款數(shù)據(jù)基本都接入了百行征信、央行征信，同時(shí)百行征信和央行征信與2020年7月17日正式簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議。最重要的是，以花唄、白條為代表的信用付產(chǎn)品，也逐步接入央行征信。這意味著，我國信貸市場最重要的信用基礎(chǔ)設(shè)施——央行征信變得空前強(qiáng)大，大中小金融機(jī)構(gòu)、線上線下的信貸數(shù)據(jù)在大力集中。
同時(shí)，對于高風(fēng)險(xiǎn)群體集中的小貸公司。盡管有當(dāng)?shù)亟鹑谵k、金融局頒發(fā)的牌照，但因含金量不高，小貸公司清退潮或?qū)⒉豢杀苊?。這意味著，此前有征信問題、具有較高風(fēng)險(xiǎn)的用戶，將不再有“薅羊毛”的機(jī)會，更難借到錢。
2、應(yīng)對反催收聯(lián)盟
《法制日報(bào)》曾刊登了一篇名為《反催收套路違法不可信，拖欠款僥幸心理不能存》的文章，在其中提出，反催收聯(lián)盟“需要承擔(dān)法律責(zé)任”。文章稱，他們可能構(gòu)成刑法規(guī)定的妨害公文、證件、印章的犯罪，以及詐騙和敲詐勒索罪。
而對于反催收聯(lián)盟常用的投訴手段，據(jù)悉，現(xiàn)在銀保監(jiān)也增加了一些標(biāo)準(zhǔn)，來判斷借款人的投訴是否合理。也有知情人士透露，監(jiān)管機(jī)構(gòu)不會一味認(rèn)為借款人是“弱勢群體”，會更客觀公正地來判斷。
同時(shí)，在2020年的政府工作報(bào)告中，也新增了“打擊惡意逃廢債”的內(nèi)容。報(bào)告指出，要加強(qiáng)監(jiān)管，防止資金“空轉(zhuǎn)”套利，打擊惡意逃廢債。這也是“打擊惡意逃廢債”首次被寫入政府工作報(bào)告。
3、 加大低賬齡催收，防止轉(zhuǎn)入不良
目前，一邊是銀行對消費(fèi)貸業(yè)務(wù)的持續(xù)進(jìn)攻，而另一邊卻是銀行對未來消費(fèi)貸資產(chǎn)不良率爆發(fā)的擔(dān)憂，實(shí)際上，目前銀行的M0到M1的逾期催收量已經(jīng)翻了數(shù)倍，因此，提前介入非常重要，如果在M0階段都不能做好把控，后期不良指標(biāo)就會更難控制，清收成本也會加大。而針對低賬齡的電話催收，越來越多的銀行開始借助人工智能技術(shù)，我們常說，每一輪科技浪潮的興起，最先受益的往往就是金融行業(yè)。
在之前，催收還需人工逐個(gè)打電話或發(fā)短信提醒，而人工外呼的效率低下，短信的觸達(dá)率及打開率也均不理想。得助智能催收，升級了傳統(tǒng)的催收方式，使用智能外呼進(jìn)行大面積的批量電話撥打，點(diǎn)對點(diǎn)提醒忘記還款的客戶及時(shí)處理欠款，所需僅幾十秒的時(shí)間，就能為客戶帶來一次直接而有效的提醒。得助智能外呼還支持定時(shí)外呼以及智能化的統(tǒng)計(jì)分析與評價(jià)，大幅提升了服務(wù)效率。得助智能催收，是北京有限元科技自研的智能催收系統(tǒng)，經(jīng)數(shù)年業(yè)務(wù)沉淀，過億用戶打磨，與持牌消費(fèi)金融企業(yè)深度合作，產(chǎn)品從立項(xiàng)到研發(fā)均是在真實(shí)的金融機(jī)構(gòu)使用場景下完成。
得助智能催收包含曉得催收機(jī)器人、智能一體化催收平臺、智能質(zhì)檢等。針對低賬齡客戶，得助智能催收通過多輪撥打、定制每輪撥打策略，快速高效覆蓋提醒。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在實(shí)際使用中，如線路可以支持，2000余位客戶，曉得催收機(jī)器人僅需用時(shí)幾十分鐘就能完成全部外呼工作。而同樣的工作量如果通過人工外呼，則需要20名工作人員才能完成。并且，曉得催收機(jī)器人還可對未接通的電話進(jìn)行再次呼叫，重復(fù)提醒。在實(shí)際使用中曉得催收機(jī)器人的客戶還款率較人工催收提升了約20%。
除此之外，得助智能外呼催收，將“純預(yù)測式外呼”優(yōu)化升級為了“預(yù)測式+手撥預(yù)覽式外呼”，以幫助提升撥打深度，增加催收回款。
此外，針對高賬齡客戶，得助智能催收可按照逾期天數(shù)、逾期金額、模型標(biāo)識等算法平均分配及手工一鍵分配外呼，以及按照既定規(guī)則進(jìn)行案件解綁、換手、留案，案件自動補(bǔ)充和坐席上限設(shè)定的精細(xì)化控制，以達(dá)到智能分案、定制批量外呼的精細(xì)化催收。
隨著懲戒措施的推行，老賴失信成本將越來越高，借機(jī)逃廢債終將自食惡果。而隨著智能化催收手段的不斷進(jìn)步，催收行業(yè)也將進(jìn)入更加智能化、合規(guī)化的新階段。
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