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在當前的經濟環境下，不良資產的追回率下降，而對不良資產的處置方式越來越多，這對數據工作而言將會面臨不小的挑戰。那么，作為一名設計該如何設計不良資產接收處置流程？本篇文章將會為你解答。

隨著經濟環境下行，信貸行業的不良資產比率持續上升，加上國家對不良資產回收手段的監管，對不良資產的追回手段在逐步減少。

處置手段的減少，信貸行業放款行為因為國家刺激內需消費而放松。放款量增多，失業率增加；還款能力下降，造成了不良資產的追回率下降。

且因為追償手段受監管影響力度減少，合規要求增高，不良資產的擱置時間增加，處置的即時性相對來說也遠沒有之前那么高。且大部分的追償渠道因為合規要求，不會一次性承接大量不良債權的追償案件。

且因為不同機構的不良資產案件的特征不盡相同（例如車貸、房貸、消費貸在貸款的種類中就有明確的區別，消費貸中還有更多的細分類型），這些類型的不同會讓需要處置不良資產的機構花費更多的時間去確定處置方式和合規溝通。

一來一回，不良資產的處置周期變長，處置難度變高；隨著周期拉長難度變高，在不良資產的處置機構接受不良資產的時候就更應該盡快完成數據、材料文件的接受，數據在完成接受之后才能委派到自己的合作方手上盡快處置。

而對于有處置不良資產能力的處置公司來說，因為不良資產的首個持有方一定是迫切希望加快不良資產包的出售，一定會有道德風險的存在（在信息不對稱條件下，不確定或不完全合同使得負有責任的經濟行為主體不承擔其行動的全部后果，在最大化自身效用的同時,做出不利于他人行動的現象）。

且因為處置方本身在購入不良資產包到實際處置不良資產包之間就會產生大量的成本，在購入成本和不良資產回收收益之間需要做到有收益且收益速度相對較快，就需要在不良資產包收購之前，確立資產包質量，進展到資產包收購階段后，嚴格完成盡調、數據接入、數據清洗、數據改造。

在資產包收購之后，根據歷史處置資產類型和特征進行資產分層、確定處置方式，最終確定案件分配，順暢完成案件跟進，最終實現資產回收、盈利。

但以上流程的順暢進行，需要數據在其中承擔不小的作用，需要完成盡調數據、確定定價。

如果是首次合作的不良資產轉讓方還需要定義資產數據字段，確定各個字段的計算同步方式。

如果不良資產結構涉及融擔、助貸，還需要了解資產轉讓方和引流方的合作方式，確定還款模式和數據流，對數據工作來說是個不小的挑戰。

本文會站在一個不良資產處置公司數據崗位的角度上，以訴訟/保全做不良資產追償為例，來拆解整個不良資產包盡調到實際委派回收需要進行的數據工作

一、資產盡調

在消費信貸的不良資產項目盡調中，盡調項目和大宗不良資產案件的盡調項目不盡相同，在大宗不良資產的盡調項目中。

通常會考慮幾個方面：

• 不良資產來源渠道（投資方是否具有優勢資源的來源渠道以及是否具有較強的議價能力）。
• 標的額（包括整個資產包所涉債權總標的額以及每戶債權標的額分配比例）。
• 抵押物初步評估（主要包括土地使用權、房屋及其他地上定著物、機器、設備、交通運輸工具、股權以及知識產權等無形資產，對上述抵押物價值給予客觀、恰當的評估）。
• 司法環境（包括資產包所在地法院處理此類案件的數量，對此類案件的整體態度以及主流裁判觀點，處置團隊在當地是否具備一定的經驗等）。

以上項目在不良資產的項目中通常都會出現，但在小額消費貸的不良資產場景下，沒有太多的個體化的實質的證據信息，多數是以數據、材料（合同）的形式存在。

同樣的，因為都是無形資產，判斷資產質量也僅能通過數據的形式做判斷，在這種情況下，就需要關注以下幾類特征數據：

1. 黑名單情況
2. 共債情況（三方數據庫）
3. 與己方已持有各類資產重疊情況
4. 逾期標的分布
5. 逾期時間分布
6. 已訴訟/保全/執行情況

因為不良資產的標的額和借貸方式的不同，通常小額信貸的不良資產是不良資產處置中相對不那么受關注的一類，逾期金額少，借款流程更依賴于大數據風控，實際落到個體之后的反欺詐調查更多依賴歷史數據的積累。

風控數據并不能完全作為判斷資產質量的依據（尤其是兩個不同的公司下，會有兩套不盡相同的風控審核規則，甚至同一公司不同時間的風控策略和評分的調整都會導致風控數據會有一定的偏差）。

因為這些原因，數據盡調會相比實地盡調更為重要。

對數據的盡調結果來說，在購買資產包之前要確定一個大致的不良資產處置回收效果，回收效果，或者說回收率，直接確定了這個不良資產包的盈利情況。

如果在收購不良資產包處置的時候就定下了一個較高的收購價，且處置不良資產還要付出一定成本的情況下，要達成不良資產盈利的難度就會提升。

這就需要資產盡調的時候盡量推動資產的折價收購，避免錯誤估計己方不良資產處置能力導致付出無法實現回收甚至盈余

二、數據交割

在確定對資產包的收購之后，就需要對資產包的可交割數據進行確定，需要確定的項目包括但不限于：用戶相關數據、借款相關數據、逾期相關數據、還款相關數據、債權相關數據等。

需要對交割的數據進行詳細的審核，確定交割數據的準確性和合理性，避免數據一次性交割后留下一些遺留問題。

此外，債權的交割可能會需要明確一些數據的傳遞規則。

例如：如果是在平臺上進行的借款，那回款是否也是回款到平臺？回款數據是否會同步到債權方？回款平臺的回款/逾期展現方式是什么樣的？入賬方式是通過罰息遠期入賬、還是優先本金結清近期入賬？不同的入賬方式意味著數據的同步形態不一樣。

同樣的，因為債權轉讓的短信用戶并不一定能收到，對消金類借款用戶的逾期資產來說，用戶有較大的可能在借款的平臺方、助貸方進行還款。而前端引流平臺方和后端接受債權的處置方的回款入賬方式不盡相同。

對數據交割來說，要確定回款的不同的入賬方式，并按照債權收購方的要求進行改造，確保數據在同步的時候就能正常使用。

同樣的，也需要確定數據的同步節點，避免處置的時候因為數據同步導致出現時間差，沒法正常跟進數據或者引起比較嚴重的客訴

在數據交割的時間，要確定實際的留檔數據，即封包時間點的數據，確定封包時間點的數據，只有雙方確定數據一致的情況下，才能做好數據的切分。盡量避免在交割上沒有確定就開始下一步的債權處置

三、數據清洗、數據改造

完成了數據交割之后，所有的欠款用戶的債權就納入到了債權收購者的處置流程中。

但因為數據質量，數據類型本身就不太一樣，甚至不同的公司逾期賬齡的計算規則都不盡相同，包括罰息的計算規則，都需要按實際情況統一。

同時，需要將數據改造成債權購買方未來能處置的形態，同時數據要根據實際能做委外處置的模型進行調整更改

在改造清洗的同時，需要確定當前數據在處置委外系統內的接入體現方式。

如果出現和當前已經在債權追償中的案件身份信息相同的情況，應當先以當前系統中存有的身份信息做映射生成案件，而不是生成一個新的案件。

如果有正在處置中的案件就更需要確定是否和最近回收得債權有重復的部分。如果出現重復的部分需要確定能否在處置中期合并同批處置，這樣能夠盡量以客戶的維度去進行追償，避免多次追償造成處置成本變高。

因為不同債權出讓方的數據更新模式也不太一樣，需要配置的清洗規則也不一樣，就需要單獨開設清洗到寫入系統的流程，在實際完成該流程之后才能將債權相關數據寫入系統，進行委派的追償處置。

處置流程

在數據完成改造錄入系統之后，就需要進行委派的工作了，在當前的處置方式中，委派作業會包括以下幾個方面：

1. 案件篩選
2. 案件分配
3. 案件跟進
4. 案件回收

這部分基本和催收委外作業系統有一定的相似度，基本可以沿用委外催收的案件處置流程進行小規模的改造。

這部分委外作業和自有逾期資產的區別主要是因為資產進件時間差異導致的資產盤點方式不同。

在明確資產的最終處置手段和處置渠道之前，通常會確定資產的特征標簽。如合同的簽署地，逾期賬齡，放款資方的類型（銀行系、消金、小貸等），通常在自有資產的實際處置中，并沒有全面的時間去做案件類型標簽的盤點。

但案件更多的是來了就被推送出去，很少對自有全量逾期資產做細化的，流程化的處置策略。

大部分是在案件進入不同的賬齡段的時候，在不同的賬齡段做委外渠道分組，將一個賬齡段的案件委派給一批渠道，在超出這個賬齡組之后再更換之其他的賬齡段委派該賬齡段的不同渠道。

• 但是對新購入的資產包來說，卻不是按照這種形態屈進行的回收。
• 對購買的資產包來說，新資產包更傾向于做一個債權回收的時間預期，畢竟購買的債權本身已經逾期了挺長一段時間。
• 對逾期時間較長的資產來說，更需要在首次進入我方處置的時間點采用更高效的，符合我方案件篩選策略的分案方式。這就需要對收購資產進行拆分，確定不同的資產類型對應什么樣的處置方式（訴訟、調解、仲裁），確定不同的資產類型應該先進行什么處置方式（例如高賬齡直接進入訴訟，低賬齡可調解）。

在確定了資產分組之后，除了處置方式外，還要確定渠道在最短的時間內能確定處置量級。盡量在資產沒有完全壞賬之前盡快處置。

四、寫在最后

經濟環境下行，對不良資產的處置卻是一個機會，隨著不良資產處置的種類，方式越來越多，必然會有更多的機構進入這個行業大浪淘沙。

但目前這個行業的數據結構建設，流程建設遠遠達不到前端風控的水平。且因為流程處置的最末端，導致很容易產生公司之間的道德風險。

數據、流程建設的不規范就會放大這些風險帶來的影響。

當然，在建設這整套數據流程的過程中，還有很多困難點。甚至困難的可能不是數據的收集清洗，是溝通債權轉讓人的數據提供和核查。

當然，不同的業務場景下遇到的困難也不盡相同。

寫這篇文章也是在工作中碰上的一些問題的整理和分享，希望有不同見解的朋友們可以留下你的困惑，看看大家有沒有更好的解決方法。