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第一，大数据进一步提高了信息的完备性。信息的完备性对提高模型的精准度有很大帮助。例如，金融机构信用卡交易流水和互联网交易流水的趋势对比，对于行为流失模型有很好的预测作用；客户在电商网站购物是否有分期习惯，对于市场响应模型有很强的预测作用；客户线下交易特征和线上浏览特征，对于行为风险模型的预测有辅助作用。循环授信产品之外，其他个人信贷产品缺乏可以观察的交易行为，较难开发行为类评分模型，而引入第三方数据，丰富客户行为观测信息，可以弥补金融机构内部数据的不足。
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第二，模型的精益化程度提高。大数据从更多维度反映出不同客户群行为模式的差异，对不同类型客户群能够采集的信息类别差异也很大。例如，中青年人的互联网行为信息非常丰富，但老年人的线上信息则较少。如利用互联网行为进行模型开发，则需要考虑将两类客户群区分开，分别建立子模型。在体现客户群差异化的同时，模型中可纳入更多外部信息，提高模型区分能力，使模型更加精益化。
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第三，模型与策略结果更新更为频繁。一般情况下，传统行为风险模型定期更新即可，但是随着大数据的深入应用，由于大数据的更新速度非常快，模型结果的更新速度也随之加快了。特别当重大负面信息出现时，有必要触发模型及更新策略，及时强化风险管理动作。大数据的应用使计量模型与风险决策过程更为及时，也更为复杂。
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第四，模型技术日益复杂。传统模型开发最常用的统计方法主要有Logistic回归和决策树等比较成熟的模型，但由于大数据具有多样性、稀疏性的特征，有些模型开发方法可能不再适用，而需要根据实际情况采用不同的统计学方法。
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互联网信贷风险与大数据：如何开始互联网金融实践 第五章 逾期客户管理
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第一节 客户逾期的发生与处置
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金融行业是通过经营风险而实现盈利的。客户逾期不可避免，坏账损失是金融机构主要成本之一，而逾期利息、费用又是金融机构收入来源之一。如图5-1所示，逾期客户管理就好像一把“双刃剑”，如果能有效管理，不仅可以有效控制金融机构的坏账损失，也可以增加金融机构的收入，否则容易产生大量的坏账损失，消耗银行大量的资本资源。另外，通过逾期客户的管理，可以获取催收信息，加强对逾期客户的分析，进而发现授信审批政策的问题，将信息反馈给客户引入单元，优化授信政策，实现风险管理的闭环。
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图5-1 逾期客户管理
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一、逾期客户形成
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客户逾期指客户在和金融机构约定时间内未履行还款的约定，是银行损失的重要来源之一。客户逾期的原因有很多种，归纳起来主要有两方面：还款意愿差和还款能力不足。
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还款意愿差指客户的信用意识不强，存侥幸心理，故意拖欠金融机构贷款不还，业内对该类客户称为“老赖”。另外由于法律纠纷等情况也可能导致客户还款意愿差，如争议交易、欺诈交易等。
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还款能力不足指客户没有足够的能力去支付贷款，这是客户逾期最主要的原因，可以分为三种情况：一是临时性资金周转困难，如当月工资未到账，理财产品未到期，应收账款未收回等，该类客户如果还款意愿良好，逾期时间不会很长，资金到账后自然会将欠款还上。二是经济恶化导致还款能力不足，如生意经营不善、失业、意外伤害、死亡等造成客户的收入下降，不具备还款能力。三是贷款金额超出自己经济承受能力，如客户恶意透支、对自己还款能力估计过高等。
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此外，即使还款意愿良好且有足够的还款能力也可能因为其他外部客观因素造成贷款逾期，如客户还钱还错银行账户，客户出差或休假无法及时还款，客户忘记还款，客户没有意识到自己有欠款（信用卡年费逾期等现象）等。
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逾期的原因和客户自身息息相关，但也和金融机构风险管理有着紧密的联系。逾期客户的出现还有可能是因为金融机构风险管理能力不强，过度扩张，只注重资产规模，而不注重资产质量。现在备受关注的互联网金融创新模式下，如果金融机构的风险管理水平不到位，贷款客户门槛低，审核不严，将会导致大量的逾期客户的产生。
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逾期客户管理业务主要包含不良资产处置和逾期催收两部分主要业务。不良资产处置指通过不良资产核销、不良资产打包出售等多种方式，实现资产结构优化。逾期催收指金融机构通过不同的方式触达客户，促使客户还款，降低银行损失。
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