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失联模型主要应用于催收策略的制定，另外在存量客户管理阶段也常和行为模型结合使用，对于风险较高、失联概率较高的客户，需要及时了解客户的实际情况。如果发现客户已失联，则需及时采取措施修复客户信息，降低失联率，尽量确保客户可联；甚至可采取限额等措施提前将金融机构的损失降到最低。
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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 [:1703653513]
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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 第三节 逾期催收管理策略
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两个催收主管在聊天，A主管在向B主管抱怨。
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A主管：催收工作太难做了，我们催收团队只有50人，每天要处理的逾期客户却有两三万人，我的员工女生当男生用，男生当牲口用，还是没有办法完成催收任务，回款效果也不理想，还整天被客户投诉。
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B主管：我们团队和逾期客户规模与你们的差不多，不过我们的员工还算轻松虽然逾期客户数量很大，但有20％的客户会自动还钱，不用我们去催收；30％的客户基本上回款的可能性非常小，我们在这上面没有花费太多时间；18％的客户只要收到提醒信息就会还款，这是通过系统平台自动实现，也不需要太多的人工干预；剩下的客户才是我们工作的重点，对该部分客户我们也按照客户群特性采用合理的催收方式，高效地进行催收，所以我们的催收工作做得很好，多次受到上级领导的赞许。
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A主管：你们做得太好了！请问你们是怎么做到的？我怎么样才知道哪些客户不用催收？哪些客户还款的可能性非常低？你们真是太神奇了！
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B主管：我们催收团队的背后有专业的大数据挖掘团队给我们支持，他们通过大量的数据分析，并根据客户的历史行为信息开发出大量的催收相关模型，我们根据模型结果对客户进行分类，从而采用不同的催收策略，通过精益化的客户管理手段提高催收效率。
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逾期催收策略制定考虑如何用最小的成本取得最有效的催收效果，这就要求对客户实行精准化管理，根据不同的客户群制定有针对性的策略，如果大部分时间都浪费在催收那些不用催就会还款的客户身上，既浪费了时间又会降低客户的满意度。同时，对于风险较高的客户，也可能没有匹配足够的资源和应有的强度进行催收。
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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 [:1703653514]
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一、催收管理策略
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1．基于账龄管理的催收策略
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如图5-2所示，传统催收策略以客户逾期账龄为主要分类依据，对逾期天数越短的低账龄客户催收强度越低，相反高账龄的客户可能面临上门催收等高强度的催收方式。该策略制定的出发点在于逾期天数越长，风险越高，可能造成的损失越大，故账龄越长，催收措施越严厉。
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图5-2 催收管理策略
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低账龄客户刚刚逾期，风险相对较低，大部分客户未来还款的可能性比较大，催收强度较低，主要通过短信、信函、电话催收等方式，催收以提醒客户还款、了解客户情况为主；对于某些高风险的客户也要及时关注。中账龄客户风险变高，如果不能回款，客户将会变成高账龄客户，对资产结构会产生较大的影响。故该部分客户的催收强度需加大，可以通过电话频催等方式给客户施加压力，促使客户尽快回款。高账龄客户风险较大，未来回款的可能性比较小。因为高账龄客户前期已经被多次催收，通过电话催收已经很难让客户回款，故对该部分客户主要以外访催收为主。对外访催收仍然不能回款的客户只能通过司法强制的手段使其回款，降低金融机构的损失。
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基于账龄管理而制定的催收策略出发点很容易被理解，实施起来也非常便利。该策略主要的缺陷在于未对客户的逾期原因进行分析，分类仅仅依据逾期账龄，而逾期敞口、还款意愿、还款习惯、催收行为反应等重要信息均未纳入，分类较为粗略。金融机构处于起步阶段时，因为数据的积累不够，难以支持它们对客户做进一步的细分，故常常会采用基于账龄管理的催收策略。
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2．基于客户特征细分的催收策略
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基于客户特征细分的催收策略是指通过大量的数据分析，挖掘逾期客户特征，根据客户风险特征制定相应的催收策略。
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图5-3是基于客户特征细分的催收策略举例，可在逾期账龄的基础上结合外部数据和催收结果制定下一步的催收策略。对于M1、M2低账龄逾期的客户，目标是发现高风险客户，如失联客户、他行逾期客户等，对该部分客户尽早采取强硬催收措施，降低损失。催收过程着重在于了解客户的逾期原因，对有意愿还款但无能力的客户，需要采取措施降低客户还款压力，如适当减免手续费或者采用展期等形式；而对于有能力还款却无意愿的客户则要采取严厉催收措施，通过各方面施压促使客户还款。M3客户是比较敏感的一批客户，如果不能回款，该部分客户将被视为不良客户，对资产结构产生较大影响，故对该部分客户需尽力全面清收，控制新增不良客户的规模。M4及以上的客户，逾期情况严重，客户回款可能性较小，主要依托落地和司法催收，尽量将金融机构的损失降到最小。
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图5-3 基于客户特征细分催收策略
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基于客户特征细分的催收策略相对基于账龄管理的催收策略更加精细化，也更具有针对性，可大大加强催收效果。但基于客户特征细分的催收政策需要数据挖掘和系统的支持，没有较完善的催收系统很难实现催收数据的分配和策略作用的发挥。
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3．基于模型的催收策略