论文我国商业银行小微企业催收评分技术应用是适合催收论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关催收好做吗开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
摘 要：随着我国经济发展步入新常态,小微企业经营环境面临较大变化,商业银行传统的小微企业业务面临风险加大、逾期贷款不断增多的趋势.但由于小企业贷款金额较小,采用传统的对公客户催收模式带来的成本较高、效率较低,因此,采用催收评分技术进行小微企业客户的针对性催收,可以实现催收管理的精细化、集约化,有效提高催收的效果和效率,并通过与申请评分卡、行为评分卡等工具的结合应用,实现对小微企业贷款的“全生命周期”管理.
关键词：小微企业；催收；商业银行
中图分类号：F832.4 文献标识码：A 文章编号：1003-9031（2015）06-0033-03
2008年金融危机后,我国商业银行纷纷将小微企业业务作为战略转型的重要方向,小微企业业务发展步入上升期.但随着宏观经济发展步伐的放缓,小微企业贷款风险较高的特征也在逐步体现,对逾期资产的催收管理显得极为重要,而我国商业银行基于传统对公大客户模式的催收体系难以适应小微企业金额小、拖欠频率高等特点.因此,我国商业银行应该借鉴国外商业银行经验,采用催收评分卡工具进行系统性、精细化、智能化催收工作,推动小微企业业务经营管理的科学化、系统化、规范化.
一、我国商业银行小微企业信贷催收管理模式
目前,我国大型商业银行在小微企业信贷业务催收方面多采用了与传统大中型客户类似的催收方式,根据催收管理模式精细化程度划分如下：
(一)被动等待贷款逾期后,采用人工回收方法
此模式下,催收工作仅在贷款发生逾期后才开展,并且采用的方式也仅限于人工电话、上门等方式进行[1].这种催收模式,在商业银行日益追求成本节约、精细化发展的趋势下,已逐步被淘汰.
（二）随着逾期时间增加,催收力度逐步增加
此方式下,将根据客户逾期时间的长短,逐步采用短信、电话、信函、上门催收等方式进行.例如,可以针对逾期1-30天的客户,采用短信方式,对逾期31-60天客户采用电话催收,对61-90天客户采用信函,90天以上客户采用上门催收的方式.
(三)细化业务规则,采用更有针对性的催收策略
目前,国际大型商业银行多采用细化业务规则,根据不同金额、不同客户属性等方面因素,将客户分为高风险、中风险和低风险客户,然后利用系统的自动化功能,细化贷后跟踪监控和催收工作[2].例如美国银行借助相关业务系统对小微企业客户进行持续的跟踪和监测,并对不同风险等级客户实行“名单管理制定”,分为若干组别,采取针对性管理和催收措施[3].例如,针对高风险客户,将会在贷款合同到期前三天采用短信方式提醒其按期进行还款.
二、采用催收评分卡技术是实现小微企业贷后管理工作精细化的必然方向
由于我国商业银行过去多倾向于发展大中型客户,因此,其往往是在被动等待贷款发生逾期后,采用人工上门回收或保全等方式进行.而对小微企业客户而言,由于其金额较小、担保质押物不足,使得催收团队人员在催收任务较多的情况下,更加倾向于选择大中型客户,从而错过了小微企业贷款催收的最佳时机[4].因此,采用催收评分卡技术,提高小微企业信贷催收的效率和效果,是实现小微企业信贷催收工作精细化管理必然方向.
(一)催收评分卡技术的优势
1.实现精准化催收,提前发现高风险客户.小微企业贷款类似于零售个人业务,具有业务量大、单笔金额小等特点.根据国外商业银行在小微企业催收工作方面的经验,当客户面临多家商业银行的多笔贷款时,哪一家商业银行能够最早采用催收手段,其将最有希望收回逾期贷款.因此,采用催收评分卡,由系统根据评分结果自动判断其风险的高低,然后采用合理的方式判断是否需要催收以及提前进行催收的相关动作.这样不仅提高了催收效率,更可以降低运营成本和人力成本,同时避免了对优质客户的错误干扰,提高客户满意度和体验感.
2.减少坏账损失.虽然小微企业可能面临多家商业银行同时进行贷款催收,但往往催收力度的不同,导致了最终催收效果的差异.因此,采用催收评分卡,可以合理确定客户的催收策略,有利于提高催收的效果,减少坏账损失[5].
3.统一催收策略,实现全行催收策略的统一管理.目前,催收客户多是随机分派给催收人员,而催收人员进行催收动作时,多依据催收逾期金额的大小进行,因此,可能会产生对因偶然遗忘等原因导致的低风险高金额客户采用较为过激的催收方式,而对高风险低金额客户没有采用有效催收手段.同时,采用评分卡后,可以根据宏观环境和不同分行所处区域特征的差异特征,设定个性化评分阈值,并设定不同的催收策略.这样,不仅保证了催收策略与客户风险的合理一致,更可以实现全行催收策略的统一管理.
(二)构建催收评分卡的主要技术方法
目前,构建催收评分卡主要有决策树模型、逻辑回归（LOGISTIC）模型以及以神经网络为代表的人工智能模型.
1.决策树模型.决策树模型根据确定的需要预测的目标变量（在催收评分模型中是区分客户在一定时间内是否违约的变量）做为树根,然后根据卡方检验、最大熵减少量、基尼系数减少量等算法,从树根开始不断选取新的变量来分割样本,如此反复循环,直至合适的程度,最后的子集称为叶子,被认为整体地属于某一信用级别,这样的产生的模型就是决策树模型.生成决策树的关键问题：一是采用何种分割方法,即如何选择一个好的划分标准；二是如何决定分割程度,即何时子集可以认为是叶子；三是叶子的信用级别如何确定.决策树在处理具有大量离散自变量（特别是无序的离散变量,如男和女）的分类问题时,有其特别的优势.因此,目前在国际大银行,决策树是信用评分（特别是信用卡申请评分）的一个比较多的选择,其缺点是树结构不太稳定[6].
2.逻辑回归（LOGISTIC）模型.Logistic回归模型是计算违约概率的传统工具,基本原理是对已有客户按照是否违约进行0-1分类做为因变量,对因变量进行logit变换,使得由在[0,1]范围取值变换为在正负无穷大取值,并根据业务规则建立的自变量,采用最大似然法（maximum likelihood,ML）估计回归参数,对logit变换后的因变量建立回归模型.Logistic回归模型要求因变量应具有二分特点,自变量则可以是分类变量和定距变量.Logistic模型在处理纲目数据上有着非常大的优越性,而且克服了自变量必须服从正态分布的要求,还可以直接生成违约概率,是目前国际大型商业银行构建催收评分卡最常用的方法.
总结:本文关于催收论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
参考文献：
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