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一通催收電話，既能決定壞賬率，也可能引爆投訴。當“人工經(jīng)驗”撞上“千人千面”的逾期客戶，金融機構(gòu)急需一把不會累、懂分寸、能合規(guī)的“新武器”。本文以貸后催收為切口，拆解一條可落地的AI模型生產(chǎn)線：從需求定義、數(shù)據(jù)煉金、算法選型，到系統(tǒng)對接、上線灰度與持續(xù)監(jiān)控，7個環(huán)節(jié)步步為營。

對于金融機構(gòu)而言，貸后催收是保障資產(chǎn)安全的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，尤其是針對不同逾期階段、不同還款能力的客戶，若催收方式不當，容易引發(fā)一系列問題。催收不及時可能導致逾期款項變成壞賬，增加機構(gòu)損失；過度催收則可能引發(fā)客戶投訴，損害機構(gòu)聲譽，甚至違反監(jiān)管規(guī)定。此外，不同客戶的還款意愿、經(jīng)濟狀況存在差異，需要采取差異化的催收策略，下面是常規(guī)產(chǎn)品解決方案和AI產(chǎn)品解決方案的對比：

常規(guī)產(chǎn)品解決方案：在給催收人員提供的工作平臺中增加一個催收任務(wù)分配功能，由催收主管根據(jù)個人經(jīng)驗以及客戶的基本逾期信息（如逾期天數(shù)、欠款金額），手動為每個催收人員分配客戶名單，并指定大致的催收方式（如電話催收、短信提醒）和催收頻率。

AI產(chǎn)品解決方案：系統(tǒng)通過整合客戶的歷史還款記錄、逾期天數(shù)、個人征信情況、收入波動數(shù)據(jù)等信息，為每個客戶構(gòu)建還款概率預測模型?；谠撃Ｐ停到y(tǒng)可自動判定客戶的還款風險等級，并匹配對應(yīng)的催收策略，如對高還款概率客戶僅發(fā)送友好的還款提醒短信，對中風險客戶進行電話溫和催收，對低還款概率客戶啟動法務(wù)預警并安排專人跟進協(xié)商。

下面本文將從需求定義、技術(shù)評估、數(shù)據(jù)準備、模型訓練、模型驗收、系統(tǒng)對接、測試驗收、上線運行這幾個環(huán)節(jié)，介紹AI產(chǎn)品解決方案中，AI模型從構(gòu)建到應(yīng)用的全流程。

一、需求定義

在需求定義環(huán)節(jié)，產(chǎn)品經(jīng)理需要和業(yè)務(wù)方進行溝通，確定業(yè)務(wù)的逾期目標是什么。在貸后催收場景中，目標是通過 AI 模型實現(xiàn)差異化催收，在降低壞賬率的同時減少客戶投訴，并符合監(jiān)管要求。

涉及到業(yè)務(wù)方有，催收人員，需系統(tǒng)自動分配優(yōu)先級客戶名單，明確催收話術(shù)和頻率（避免重復工作）；風控團隊，需模型可解釋，支持監(jiān)管審計；管理層，需實時監(jiān)控催收效果（如每日回款金額、策略執(zhí)行率）。明確本項目中功能邊界，模型聚焦 “逾期 1-60 天客戶” 的風險分級與策略匹配，不覆蓋司法催收階段（需人工介入）。

在這個環(huán)節(jié)，需要初步確定模型的更新周期、離線 / 實時模式、覆蓋率等相關(guān)要求，并記錄至需求文檔中。

二、技術(shù)評估

需求確定后，產(chǎn)品經(jīng)理需要和算法同學溝通，判斷目前系統(tǒng)現(xiàn)有留存數(shù)據(jù)和算法，是否可以支持本項目的業(yè)務(wù)需求，如果現(xiàn)有數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)維度不能滿足算法模型的訓練要求，那產(chǎn)品經(jīng)理通過系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計獲取數(shù)據(jù)，如系統(tǒng)埋點、數(shù)據(jù)源對接等。根據(jù)和算法同學的溝通，還需要調(diào)整在需求定義環(huán)節(jié)初步確定的模型更新周期、覆蓋率等要求，如歷史客戶問卷材料收集缺失的特征值如何處理等。

• 算法選型適配：金融場景需 “可解釋性 + 高穩(wěn)定性”，排除深度學習等黑盒模型，優(yōu)先選擇邏輯回歸（特征權(quán)重可解釋）、LightGBM（支持特征重要性輸出）；
• 系統(tǒng)兼容性：評估現(xiàn)有催收平臺（是否支持 API 對接）、征信數(shù)據(jù)接口（如百行征信的調(diào)用權(quán)限）、內(nèi)部數(shù)據(jù)倉庫（是否存儲歷史催收記錄）的對接難度；
• 合規(guī)風險評估：確認數(shù)據(jù)采集范圍（如收入波動數(shù)據(jù)需客戶授權(quán)）、模型決策不涉及歧視性特征（如性別、民族），符合《個人信息保護法》《銀行業(yè)金融機構(gòu)外包風險管理指引》。

三、數(shù)據(jù)準備

在數(shù)據(jù)準備階段，產(chǎn)品經(jīng)理要基于對業(yè)務(wù)的理解，協(xié)助算法同學判斷哪些數(shù)據(jù)具備代表性。如果僅靠算法同學通過數(shù)據(jù)分析IV值、WOE值判斷數(shù)據(jù)對模型的貢獻程度，可能會造成關(guān)鍵特征的遺漏。

核心數(shù)據(jù)源

內(nèi)部數(shù)據(jù)：客戶基本信息（年齡、職業(yè)）、借貸合同（金額、期限）、還款記錄（歷史逾期次數(shù)、逾期后還款時長）、催收記錄（過往催收方式、客戶響應(yīng)情況：如 “電話接通后承諾還款”）；

外部數(shù)據(jù)：央行征信（近 2 年逾期記錄）、第三方收入驗證（如社保繳納基數(shù)波動）、多頭借貸信息（其他平臺逾期情況）。

數(shù)據(jù)清洗

處理缺失值：如 “職業(yè)” 缺失時，用 “借貸金額 / 社?；鶖?shù)” 推斷客戶收入水平；

剔除異常值：如 “逾期金額 10 元但連續(xù)逾期 180 天” 的惡意拖欠客戶（單獨標記為特殊處理）。

特征工程

基礎(chǔ)特征：逾期天數(shù)、當前欠款金額 / 月收入比、近 6 個月還款準時率；

衍生特征：歷史催收響應(yīng)率（過去 3 次催收中客戶回復的比例）、逾期后賬戶余額變動頻率（余額增加→還款意愿高）；

目標變量定義：客戶逾期后 15 天內(nèi)還款標記為 “高意愿”（1），16-30 天還款為 “中意愿”（0.5），30 天以上未還款為 “低意愿”（0）。

四、模型訓練

模型的構(gòu)建流程，包括模型設(shè)計、特征工程、模型訓練、模型驗證、模型融合。

數(shù)據(jù)集劃分：使用近 2 年的歷史數(shù)據(jù)（覆蓋旺季、淡季、疫情等特殊時期），按 7:3 劃分為訓練集和測試集，確保樣本分布一致。

算法訓練：

• 基礎(chǔ)模型：邏輯回歸（基準模型，解釋性強），系數(shù)顯示 “歷史逾期次數(shù)”“收入波動幅度” 為核心影響因素；
• 優(yōu)化模型：LightGBM（提升精度），通過調(diào)參（學習率 0.05，樹深度 5）平衡過擬合，特征重要性顯示 “逾期后首次聯(lián)系客服時間” 權(quán)重最高（24 小時內(nèi)聯(lián)系→還款意愿高）。

五、模型驗收

模型構(gòu)建完成之后，需要算法同學對模型構(gòu)建過程進行說明，本項目模型選擇的算法是什么，為什么選擇這個算法，最終模型使用了哪些特征，模型的建模樣本、測試樣本都是什么，以及這個模型的測試結(jié)果是怎么樣的。

六、系統(tǒng)對接、驗收及上線運行

因本業(yè)務(wù)場景中實時性要求不高，可以采用離線部署，每日定時任務(wù)獲取結(jié)果的形式對接，模型每日凌晨批量計算客戶風險等級，通過定時任務(wù)推送到催收系統(tǒng)，字段包括 “客戶 ID + 風險等級（高 / 中 / 低）+ 推薦策略（短信模板 ID / 電話話術(shù) ID / 法務(wù)流程節(jié)點）”，模型計算失敗時，自動觸發(fā)備用規(guī)則（按逾期天數(shù)分配：≤15 天短信、16-30 天電話、＞30 天人工對接），并觸發(fā)告警通知算法同學。

驗收環(huán)節(jié)，驗證模型單特征輸入的輸出邏輯，真實模擬逾期客戶特征，確保標簽輸出無邏輯漏洞。

上線首月選擇 2 個催收團隊（覆蓋不同區(qū)域客戶）試點，每日對比試點組與對照組（人工分配）的指標：試點組回款率高 18%，投訴量低 23%，符合預期。第 2 個月推廣至所有團隊，同步開展培訓（模型邏輯、新功能操作），發(fā)放《催收策略手冊》（含模型異常時的人工介入流程）。

每日監(jiān)控 “模型策略執(zhí)行率”“高風險客戶回款率”，當?shù)鸵庠缚蛻粽倩芈剩?8% 時觸發(fā)告警；每月更新特征，每季度用最新數(shù)據(jù)重訓練模型；同時催收人員通過系統(tǒng)標記 “模型誤判” 案例（如 “低意愿客戶實際 3 天內(nèi)還款”），用于特征工程優(yōu)化。

總結(jié)

產(chǎn)品經(jīng)理要確保技術(shù)開發(fā)始終服務(wù)于商業(yè)目標，避免為了AI而AI，同時在模型效果、上線速度和合規(guī)要求之間要尋求平衡，模型上線后并不是一勞永逸的，要通過數(shù)據(jù)監(jiān)控與用戶反饋持續(xù)驅(qū)動模型進化。

AI 正在從 “實驗室技術(shù)” 走向 “規(guī)?；a(chǎn)力” ，產(chǎn)品經(jīng)理要從需求傳遞者升級為AI解決方案架構(gòu)師，深度參與技術(shù)選型與數(shù)據(jù)策略，成為AI落地的關(guān)鍵驅(qū)動力。