//伴随着新零售大消费的发展，宏观经济周期的变化，新闻媒体聚焦热点，催收业务开始成为了关注点。

催收，是很讲究的业务，可不是几个毛头简单拼动手能力的业务。

那么，究竟怎么个讲究法子呢?//

催收机构的效能(因变量)，采用ROI来进行评价度量，ROI=(I*N)/C。

其中，I为毛利规模，N为周转率，C为成本规模。

收入规模I遵循降序的S曲线。

周转率N遵循降序的S曲线，对应于资源类项目人员边界。

收可变成本Ce=人均可变成本ceX催收人员数量n+管理成本Cm。

其中，人均可变成本ceX催收人员数量n伴随着催收人员的增加呈现线性增长趋势。管理成本Cm伴随着管理人员的增加呈现阶梯跃升状态。

固定成本Cf呈现阶梯跃升状态，跃升的边界是催收人员管理边界。

根据某机构的实际运营数据，生成的效能评价曲线，其最优人员规模在10-14人之间，最大盈利的人员规模是30人。

对两端求偏微分，可知催收机构的效能(因变量)最大值仅与资源类项目收入规模Ip(自变量1)和资源类项目周转率N(自变量2)相关。

这就解决了催收机构面临的两个方面的困扰:

1、如何对接甲方委托资产包进行评估，如何判断质量和回收率，如何配置人力资源呢?

催收机构的效能(因变量)最大值与资源类项目收入规模Ip(自变量1)相关。

催收机构的资产回收率依赖于甲方的风控能力。甲方的风控能力强，一般水平的欺诈贷前拒贷、贷中回收就处理掉了，能最终形成逾期的借贷主体的欺诈水平会非常高，催收的回收率也就相对低。甲方的风控能力弱，一般水平的欺诈贷前也会通过、贷中也未回收，最终，欺诈水平高的会形成逾期，欺诈水平低的会形成逾期，催收的回收率也就相对高。

但是，在催收机构接单之前，怎么知道项目的好坏呢?

很简单，请甲方提供逾期主体的加密索引清单，通过BITs分布共享信息交换系统就可以了解这批加密索引的多头借贷率、逾期比率、高息转贷比率、被执行情况占比、逃废债失联占比......等情况，从而使得催收机构可以有效评价甲方委托资产包的催收率，准确评价资产包的成本，从而准确判断资产包的价值，有效配置人力资源，提升催收机构的效能。

2、催收机构内部人力资源有限，对每个逾期对象如何进行评价呢，同时，如何建立透明公开的内部机制有效激励员工呢?如何动态跟踪逾期对象信息，实时调整工单排序，保持人力资源分配最优呢?。

催收机构的效能(因变量)最大值资源类项目周转率N(自变量2)相关。

催收是成本极其敏感的业务，要求把最有效的人力资源用在最可能追回的债务人上，从而实现周转率的最大化。

首先，要对每天的催收员派单进行优化。那些已经证明是最不可能催收的债务人先往后排，先催最可能回收的。

那么，如何知道谁好催，谁不好催呢?

很简单，建立实时派单系统，把催收清单加密生成索引，通过BITs分布共享信息交换系统就可以了解这批加密索引的多头借贷率、逾期比率、高息转贷比率、被执行情况占比、逃废债失联占比......等情况，从而使得催收机构可以实时有效评价催收清单中债务人的优先级，实时给出最优的派工清单，提高周转率，把有限的资源用在敏感的对象上，从而提升催收机构的效能。

//上述采用演绎阐述，未涉及宏观和监管等外生变异。

本文属于习作，尚需要进一步完善。

请各位提出建议，推荐相关文献，完善该文内容。

至于那些骗术高明的老手和本身就是立意不良的逃废债的老赖怎么催收呢?

且听下回分解......//