2. Collection Score 业务场景：早期、中期、晚期催收的评分应用

Collection Score 并非一个静态分数，而是根据账龄、客户还款意愿和能力动态调整的风险度量。在催收生命周期的不同阶段，评分的构建目标、输入特征、决策阈值和业务动作截然不同。本章将拆解早期、中期、晚期三大场景下的评分应用逻辑，帮助策略人员精准匹配触达强度与客户风险。

2.1 三大催收阶段的核心差异

催收阶段通常以逾期天数（DPD）划分，不同阶段对应不同的客户画像和催收目标。下表总结了各阶段的关键特征：

2.2 早期催收场景：轻触达、高响应

早期催收（1-30 DPD）的客户大多具备还款能力，逾期原因多为遗忘、系统扣款失败或短期资金错配。此阶段的 Collection Score 主要用于筛选“无需人工介入”的客户，降低运营成本。

• 评分目标：识别高意愿、低风险客户，自动触发提醒；识别低意愿、高风险客户，提前介入。
• 核心特征：历史还款行为（近6个月还款次数）、APP登录频率、绑卡状态、历史逾期天数、社交关系稳定性。
• 典型决策：
  • 评分 > 700：仅发送短信/邮件提醒，不人工触达。
  • 评分 600-700：AI外呼 + 短信双重提醒。
  • 评分 < 600：人工外呼确认还款意愿，排查欺诈风险。

2.3 中期催收场景：强协商、控失联

中期催收（31-90 DPD）是催收策略的核心战场。客户还款意愿开始分化，部分客户出现失联或还款能力下降。此阶段的 Collection Score 需要同时评估“还款意愿”和“还款能力”，并动态调整催收策略。

• 评分目标：识别可协商客户，制定个性化还款方案；识别高风险失联客户，启动紧急联系人或信函催收。
• 核心特征：近30天通话接通率、联系人数量及有效性、收入稳定性（如社保/公积金缴纳）、历史协商记录、外部多头借贷指数。
• 典型决策：
  • 评分 > 650：提供分期方案，AI外呼跟进。
  • 评分 500-650：人工外呼协商，要求部分还款或延期。
  • 评分 < 500：启动紧急联系人排查，发送律师函预警。

2.4 晚期催收场景：重处置、求回收

晚期催收（91+ DPD）客户还款意愿极低，部分客户已失联或无力偿还。此阶段的 Collection Score 不再关注“意愿”，而是聚焦“资产可执行性”和“法律追偿可能性”。

• 评分目标：评估客户资产状况，决定是否委外、诉讼或核销；识别高回收潜力客户，优先投入资源。
• 核心特征：房产/车辆持有情况、工作单位稳定性、历史诉讼记录、第三方资产数据、家庭联系人配合度。
• 典型决策：
  • 评分 > 600：优先委外催收，启动法律程序。
  • 评分 400-600：内部催收团队跟进，尝试协商减免。
  • 评分 < 400：评估核销或打包转让。

2.5 三阶段评分应用架构图

下图展示了 Collection Score 在早期、中期、晚期催收中的完整应用流程，包括输入特征、评分输出和业务动作的联动关系：

2.6 评分阈值与业务动作对照表

以下表格汇总了三个阶段的典型评分区间与对应的业务动作，供策略人员参考：