以贷后催收场景为例，详解AI模型开发流程

景点排名 2025年07月24日 03:32 0 admin

一通催收电话，既能决定坏账率，也可能引爆投诉。当“人工经验”撞上“千人千面”的逾期客户，金融机构急需一把不会累、懂分寸、能合规的“新武器”。本文以贷后催收为切口，拆解一条可落地的AI模型生产线：从需求定义、数据炼金、算法选型，到系统对接、上线灰度与持续监控，7个环节步步为营。

对于金融机构而言，贷后催收是保障资产安全的关键环节，尤其是针对不同逾期阶段、不同还款能力的客户，若催收方式不当，容易引发一系列问题。催收不及时可能导致逾期款项变成坏账，增加机构损失；过度催收则可能引发客户投诉，损害机构声誉，甚至违反监管规定。此外，不同客户的还款意愿、经济状况存在差异，需要采取差异化的催收策略，下面是常规产品解决方案和AI产品解决方案的对比：

常规产品解决方案：在给催收人员提供的工作平台中增加一个催收任务分配功能，由催收主管根据个人经验以及客户的基本逾期信息（如逾期天数、欠款金额），手动为每个催收人员分配客户名单，并指定大致的催收方式（如电话催收、短信提醒）和催收频率。

AI产品解决方案：系统通过整合客户的历史还款记录、逾期天数、个人征信情况、收入波动数据等信息，为每个客户构建还款概率预测模型。基于该模型，系统可自动判定客户的还款风险等级，并匹配对应的催收策略，如对高还款概率客户仅发送友好的还款提醒短信，对中风险客户进行电话温和催收，对低还款概率客户启动法务预警并安排专人跟进协商。

下面本文将从需求定义、技术评估、数据准备、模型训练、模型验收、系统对接、测试验收、上线运行这几个环节，介绍AI产品解决方案中，AI模型从构建到应用的全流程。

一、需求定义

在需求定义环节，产品经理需要和业务方进行沟通，确定业务的逾期目标是什么。在贷后催收场景中，目标是通过 AI 模型实现差异化催收，在降低坏账率的同时减少客户投诉，并符合监管要求。

涉及到业务方有，催收人员，需系统自动分配优先级客户名单，明确催收话术和频率（避免重复工作）；风控团队，需模型可解释，支持监管审计；管理层，需实时监控催收效果（如每日回款金额、策略执行率）。明确本项目中功能边界，模型聚焦 “逾期 1-60 天客户” 的风险分级与策略匹配，不覆盖司法催收阶段（需人工介入）。

在这个环节，需要初步确定模型的更新周期、离线 / 实时模式、覆盖率等相关要求，并记录至需求文档中。

二、技术评估

需求确定后，产品经理需要和算法同学沟通，判断目前系统现有留存数据和算法，是否可以支持本项目的业务需求，如果现有数据量和数据维度不能满足算法模型的训练要求，那产品经理通过系统规划设计获取数据，如系统埋点、数据源对接等。根据和算法同学的沟通，还需要调整在需求定义环节初步确定的模型更新周期、覆盖率等要求，如历史客户问卷材料收集缺失的特征值如何处理等。

算法选型适配：金融场景需 “可解释性 + 高稳定性”，排除深度学习等黑盒模型，优先选择逻辑回归（特征权重可解释）、LightGBM（支持特征重要性输出）；
系统兼容性：评估现有催收平台（是否支持 API 对接）、征信数据接口（如百行征信的调用权限）、内部数据仓库（是否存储历史催收记录）的对接难度；
合规风险评估：确认数据采集范围（如收入波动数据需客户授权）、模型决策不涉及歧视性特征（如性别、民族），符合《个人信息保护法》《银行业金融机构外包风险管理指引》。

三、数据准备

在数据准备阶段，产品经理要基于对业务的理解，协助算法同学判断哪些数据具备代表性。如果仅靠算法同学通过数据分析IV值、WOE值判断数据对模型的贡献程度，可能会造成关键特征的遗漏。

核心数据源

内部数据：客户基本信息（年龄、职业）、借贷合同（金额、期限）、还款记录（历史逾期次数、逾期后还款时长）、催收记录（过往催收方式、客户响应情况：如 “电话接通后承诺还款”）；

外部数据：央行征信（近 2 年逾期记录）、第三方收入验证（如社保缴纳基数波动）、多头借贷信息（其他平台逾期情况）。

数据清洗

处理缺失值：如 “职业” 缺失时，用 “借贷金额 / 社保基数” 推断客户收入水平；

剔除异常值：如 “逾期金额 10 元但连续逾期 180 天” 的恶意拖欠客户（单独标记为特殊处理）。

特征工程

基础特征：逾期天数、当前欠款金额 / 月收入比、近 6 个月还款准时率；

衍生特征：历史催收响应率（过去 3 次催收中客户回复的比例）、逾期后账户余额变动频率（余额增加→还款意愿高）；

目标变量定义：客户逾期后 15 天内还款标记为 “高意愿”（1），16-30 天还款为 “中意愿”（0.5），30 天以上未还款为 “低意愿”（0）。

四、模型训练

模型的构建流程，包括模型设计、特征工程、模型训练、模型验证、模型融合。

数据集划分：使用近 2 年的历史数据（覆盖旺季、淡季、疫情等特殊时期），按 7:3 划分为训练集和测试集，确保样本分布一致。

算法训练：

基础模型：逻辑回归（基准模型，解释性强），系数显示 “历史逾期次数”“收入波动幅度” 为核心影响因素；
优化模型：LightGBM（提升精度），通过调参（学习率 0.05，树深度 5）平衡过拟合，特征重要性显示 “逾期后首次联系客服时间” 权重最高（24 小时内联系→还款意愿高）。

五、模型验收

模型构建完成之后，需要算法同学对模型构建过程进行说明，本项目模型选择的算法是什么，为什么选择这个算法，最终模型使用了哪些特征，模型的建模样本、测试样本都是什么，以及这个模型的测试结果是怎么样的。

六、系统对接、验收及上线运行

因本业务场景中实时性要求不高，可以采用离线部署，每日定时任务获取结果的形式对接，模型每日凌晨批量计算客户风险等级，通过定时任务推送到催收系统，字段包括 “客户 ID + 风险等级（高 / 中 / 低）+ 推荐策略（短信模板 ID / 电话话术 ID / 法务流程节点）”，模型计算失败时，自动触发备用规则（按逾期天数分配：≤15 天短信、16-30 天电话、＞30 天人工对接），并触发告警通知算法同学。

验收环节，验证模型单特征输入的输出逻辑，真实模拟逾期客户特征，确保标签输出无逻辑漏洞。

上线首月选择 2 个催收团队（覆盖不同区域客户）试点，每日对比试点组与对照组（人工分配）的指标：试点组回款率高 18%，投诉量低 23%，符合预期。第 2 个月推广至所有团队，同步开展培训（模型逻辑、新功能操作），发放《催收策略手册》（含模型异常时的人工介入流程）。

每日监控 “模型策略执行率”“高风险客户回款率”，当低意愿客户召回率＜88% 时触发告警；每月更新特征，每季度用最新数据重训练模型；同时催收人员通过系统标记 “模型误判” 案例（如 “低意愿客户实际 3 天内还款”），用于特征工程优化。