催收系统接口设计（催收系统界面）

本篇文章给大家谈谈催收系统接口设计，以及催收系统界面对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享催收系统接口设计的知识，其中也会对催收系统界面进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、催收行业的三大痛点和安米智能催收的四大优势分析
• 2、为什么说99%的智能催收都是噱头？
• 3、关于消费金融后台营销系统设计的二三事
• 4、互联网产品经理薪酬水平
• 5、应收应付管理制度优化设计怎么搞？
• 6、简述互金帐户设计

催收行业的三大痛点和安米智能催收的四大优势分析

金融行业里有句话“三分贷七分管”，在“管”的过程中，催收是不可或缺的一环，有人说催收就是金融市场的“清道夫”。安米智能助力催收机构合法合规智能催收。

传统催收方式多是劳动密集型的，人员流动大，人员招聘压力大，人力成本不断上涨。针对催收的监管愈发严格，行业自律也让催收变得更为规范，让“初见光明”的催收从业者认同感降低，人员流失率进一步加大，有业内从业者称“过年回家，亲戚问是做什么工作的，自己都不好意思说是催收，只能委婉告知是做金融的”。

从业者不被认同感以及骤降的回款率，迫使催收从业者纷纷离开，寻找更加光明的道路。流失的人，低回款率，在这样的行业现状下，人工智能的介入颠覆了传统的催收方式，有助于提升催收的效率。

多年前，网贷业内人士谈起人工智能催收，很多人（特别是催收公司）觉得不现实，总感觉落地应用是件非常遥远的事情。这两年，人工智能技术的发展以及金融市场用户的需求，共同推动智能催收机器人的发展，当各类的智能催收机器人如雨后春笋般涌现到市场上，很多人慌了，机器取代人工的时代，或许来了。

催收原是个鲜为人知的行业，传统的催收公司一般以银行和信用卡业务为主，随着互联网金融的兴起，特别是 现金贷逾期体量较大，导致市场对催收的需求呈几倍增长， 门槛的降低及需求的大幅增长，带动了催收行业快速发展，由于传统催收行业属于劳动密集型产业，受限于时间、地点、天气等多方面因素，企业为了控制成本，多以电话催收为主，电话催收是目前国内较为行之有效的主要方式之一。

催收行业存在的3大痛点

1、效率低下，大量人工被浪费。

网贷业内有数据统计，假设一天有效工作时间是7.5个小时，一位催收员按传统方式打电话，真正有效时间只有2小时，大量时间被浪费在无效拨号中。网贷业内人士表示：由于普惠金融的特殊性，传统催收方式已逐渐无法满足市场需求，行业急需探寻新的催收方式以解燃眉之急。互联网消费金融时代，用户提醒需要更及时，逾期电话催收也需要更高的效率。

2、贷后业务需求巨大，难以全面覆盖。

由于互联网消费信贷服务用户下沉，覆盖人群范围扩大，用户数量与传统金融相比有几何级的上涨，对电话催收效率有更高的要求。面对源源不断的逾期者，提升催员催收效率是关键。

3、在合规的前提下，用传统模式去催收成本升高。

由于消费金融等业务快速扩张，导致催收市场人员缺口巨大，人员成本翻倍增长，招聘成了很多公司的首要问题；人工智能核心目标就是降低成本和节约人力，符合当前趋势；金融业内人士指出，从测试结果看，人工结合智能催收对消费贷款和信用贷款的催回率可以达到50%-60%，相较纯人工催收方式高出13个百分点。

人工智能催收4大优势：

1） 策略、模型、分案。 通过数据构建模型，通过模型设计催收策略，通过策略来设定分案规则，每一个模块环环相扣；

2） 外呼系统。 包括自动外呼和人工外呼，自动外呼自动对接系统导入数据定期外呼及短信，同时进行人工外呼。人工外呼需要进行客户画像，提示催收员相关话术技巧等；

3） 报表系统， 可以按照权限和需要实现实时的业务监控及预警，实现人力调配决策；

4） 辅助系统 ，实现短信、质检等业务智能化、批量化、合规化。

安米 智能催收系统(www.anmiai.com)将每个催收案件进行基本信息处理后，利用算法、大数据等技术手段，通过知识图谱完成人际关系网络分析，通过网络公开信息查找关联人，获得优先联系号码，再根据不同逾期账龄、不同用户画像，由AI自动分析历史最佳的话术与沟通策略，最后再由机器自动模拟完成语音或者短信催收，并生成处置报告，根据催回情况进入下一步处理，结案、人工介入等。

人工智能的赋能下，催收方式将从劳动密集型转变为技术密集型，以大数据和人工智能为驱动，越来越透明化、标准化。随着金融市场体量的扩大，工具化、系统化、批量化的催收方式或将成为未来的行业趋势。

为什么说99%的智能催收都是噱头？

消费金融行业的 催收 ，是在成本和 收益 之间寻求一种动态平衡。
忽略成本前提谈催收，没有任何可比性。智能催收是局部性的降本增效，整个催收的方法论并没有改变。

催收的优化必须跟坏账率的变化结合起来看，在保持坏账不变前提下的成本优化才是真正的降本增效，否则即是舍本逐末。

金融公司，最大的风险是人。

金融行业里有句话说“三分贷，七分管”。

不管是银行还是现在的互金机构，催收的重要性体现在两个方面：一能够最大化的降低坏账损失；二，通过强大的催收能力抢滩较高风险的业务并获得收益。

互金机构客群违约风险高于 信用卡 客群，催收效果的细微变化可能引起的是利润上百万量级的进账或者损失。

随着现金贷的崛起和没落，催收行业似乎迎来了一个春天。

一方面客户量迅速爆发，另一方面客户越来越难催，行业性的坏账在飙升。

智能催收作为一种新型方式横空出世。

2018年AI大热，智能催收真的是催收行业的未来么？未必。

何谓智能催收？

根据公开报道，智能催收主要是以人工智能技术来优化整个催收流程。

先以整个催收流程为例，如下是通常催收的逾期指标定义。通常把逾期90+(M3+)定义成不良，行业常说的不良率就是指这个，把逾期180+定义成坏账。

当然坏账的定义和计提、核销机制每家公司都有所不同，这里暂时不提。
催收逾期指标定义

在这个过程中，在每一个还款日（m1,m2,m3等等）的前几天一般都会开始通过电话的方式提醒用户还款日要到了，注意及时还款。这种方式， 支付宝 、白条，各家银行的信用卡中心都在采用。

从m1开始，一但还未还款就会形成逾期。一般在逾期后几天，也会进行电话提醒，这里就不是提醒还款，而是催促还款了。所以，上图整个催收强度会逐步增大，直至逾期到后面通过司法、委外上门等非常强烈的手段来进行处置，当然成本也会很高。

在整个催收过程中，要不断的通过数据报表来分析逾期客户，定出针对性的催收策略，并且不断的根据各个月的催收指标进行调整。

这其中，包含了电呼、外包、质检等不同方面的工作。

催收过程简易图

智能催收变革了哪些环节？

而现在智能催收技术提到的主要革新的是以下几个环节：

1 智能电呼（呼入和呼出）

2 智能分案（涉及的主要是催收策略）

3 智能报表

4 智能质量检查（质检）

智能电呼：大量压缩人力成本？未必

智能电呼里面又有两种。一种是典型的录播，即语音机器人的说话信息都是提前人工录好导入，这跟淘宝的机器人客服很像。

另外一种是实时的人工智能语音回复，暂且可以理解成iPhone的siri或者Amazon的Alexa。

智能客服的核心在于增加对用户的提醒度，提高频率并降低成本。

传统的催收公司采用人工电话的方式。不少金融公司都会将这个业务外包出去，外包按照坐席个数来调配金融公司的催收单量。一个坐席即为一人。行业内平均每天的人均产能在200-300通左右。

而对催收公司的分润，基本上也是采用按照待催额度的不同比例来给予回佣。

这里给大家提醒一点，不要被很多人工智能公司官网的样本所吸引。官网一般来说都是polish后的版本，具体想要了解在催收业务中，机器人客服到底做的怎么样，一定要去做测试。

当下行业内有种观点，人工智能显著降低了人工成本。

从每单的成本来看，确实比人工要有比较大的优势，但如果把这个成本的降低跟后期催收坏账指标结合在一起看，结果未必那么乐观。

目前催收行业内主流的电呼平台的不同计费标准

纯人工拨打的方式，行业内基本上按照每通电话的拨打率，为2元／通。而目前主流的人工智能替代人工拨打的收费方式，是按照使用时长计费，基本上是每分钟一元或者0.5元左右。

由于人工电话基本上每通的平均时长也在一分钟左右，所以这里我们可以近似统一的来比较。

目前，在人工智能领域，科大讯飞是做的比较好的，它的收费也相对高于行业其他供应商，我们取一个中间区间，1.5元。其他供应商也相应按照中值，0.5元。
假设以每天同样需要拨打200通电话为例，不同的花费如下：

注：这里的坏账率指的是采取不同的催收方式所引起的后期指标变化。人工智能数据的来源是国内几家主流消金公司所做的业务测试数字。

纯人工至少要比采用人工智能降低一个点的坏账率。重复一句，去做业务测试，不要轻信任何公司官网上的描述。如果假定待催金额30000元／天，一个月就在90万左右。

如果选择人工智能：

坏账降升高一个点，损失：90万*1%=9000元。

成本降低，省下：（400-100）元*30=9000元。

基本打平。

如果我们把人工智能的单价再降低，调为0.25元。那成本上就能省下 350元*30=10500元 9000元。

如果坏账的gap不是一个点，变成2个点。90万*2%=18000元 10500元。

以上的数字推理，基本上都是采用了行业里的业务均值，会有上下偏差，但幅度不会太大。

从上面的简单推到我们可以至少得出三个结论：

1. 在单价上，人工智能比纯人工具有显著的优势，能够大大降低单均成本，毫无疑问。

2. 如果综合后期的催收效果，把不同方式引起的坏账率也参考进来的话，人工智能是否更划算尚待观察。

3. 单点来看，坏账率上升带来的损失远比成本降低更可怕。

金融是一个风控风险强滞后性业务，所有的变动必须把可能会引起的坏账变化考虑其中。

如果抛开坏账率不谈而单方面进行各项优化，无异于舍本逐末。

智能分案（催收策略）：无法控制人这个变量，人工智能的价值并不大

这是整个贷后催收核心的工作。不同客户在不同时间以什么样的催收方式和催收频率去触碰。根据不同的数据反馈和行业经验制定一个成本和回收率之间的最佳催收方案，这就是策略的价值。

催收策略基本上涉及到以下几个因素：人（催收员），在什么时间（催收时机）以什么方式（催收强度／频率）处理什么不同案件（催收案件特征）。

不管是自动化 的微信、短信、电话提醒还是人工催收，策略的制定都需要人来做出设计。到目前为止，人工智能尚不能替代人的作用。

智能报表：自动化报表早已在行业内普及

报表贯穿于整个催收管理。就目前来看，人工智能所提供的自动报表跟催收系统内置的报表并没有太大的区别。

基本上做MIS系统的企业，催收系统都能够提供不同维度的自动报表生成。行业内不少像华腾这样的第三方企业兜售的催收系统中，都含有内置报表，这个技术已经成熟多年。

在这一点上，人工智能没有显著优势，甚至人工智能的报表水平是否能够持平MIS报表，也需要进一步的观察。

智能质检：人工智能优于人工

在质检领域，目前来看，人工智能是有领先优势的。

不管是自建催收团队和外包给第三方催收公司，都需要定期调取录音对催收电话的质量进行一定的把控，这就是所谓的质检。比如不能辱骂，威胁，业务表述清晰等等。

传统的质检方式，基本上采用的从催收录音库中随机抽取一定量的样本，招募一批质检专员来一个个的听，记录下有问题的案件，测算比例。

而人工智能的情况下，可以采用把抽检出来的语音样本通过语音转文字的方式，先转化成文本，进而进行自动化的关键词信息检索。在这一点上，理论上人工智能可以大大降低成本。

但这里有一个问题，但从实际来说，催收质量问题，是催收员出了问题。当业务规模起来，前期靠人工质检把关团队基本稳定后，一个正常的催收员不会突然出格质量偏差。

这块质检也不是完全随机抽样，可以通过对人的管理来进行干预，而且也有大数定理。所以，随着规模大起来，稳定以后，可能效果没那么大。

催收领域真正有效的系统：自动拨号系统

自动拨号系统：即在拿到预期账户列表以后，根据定好的规则对需要电话呼叫的账户进行排序，用算法来优化呼叫的顺序，最大化每个坐席的产能。

自动拨号系统是大型催收机构的必备。

下面是一些使用该系统后的前后业务数字对比：

注：图中数字来源于《消费金融真经》一书

但该系统的应用高度依赖于贷后策略人员的专业技能。自动拨号系统的规则是管理人员来定，保证尽量让优质的催收员接听多的电话，同时保持一个较高的电话接通率。

比如如何确保一个优秀的催收员在挂断电话的一刻立刻给他派送一个最新的案件，无缝衔接。另外，自动拨号系统并不是这两年AI带起来的新产物。这是一个非常成熟的行业产品，国内外大的信用卡中心早已应用多年。
但这套系统也有明显的缺陷，基本上要千人以上的规模才有使用的必要性和可能性。太小的催收公司，采购这样的系统，一是成本太高，二则，自动拨号系统需要依赖庞大的数据库的不同变量才能让算法作出最有决策。如果样本量很小，意义并不大。

催收的核心到底是什么？

催收是一个劳动密集性的行业，催收能力好坏的核心，是能不能尽可能的低成本，高效的收回欠款。

催收的核心在于催收策略的制定和实际落地运用程度。在一定的成本控制下，如何把潜在逾期风险或者实际逾期行为的伤害降到最低。这里面很考量一个专业建模和策略人员的业务能力。

如上图所示，在整个贷后催收环节环节中，催收强度和催收效果实际上有截然不同的策略。

对于消费金融公司来说（现金贷除外，商业模式完全不同），在逾期刚刚开始的时候，并不需要采取最强的催收强度，但这时候催收效果理论上应该是最好的。

随着时间的拉长，催收难度逐步增大，变成坏账呆账的可能性进一步增加，这时候，应该把催收强大增大。

催收还有一项重要的收入，就是罚金。甚至在某些策略下，让特定一部分客户逾期或者逾期较长时间，是金融机构有意为之。

金融机构可不傻，这样做，有他的道理在。因为好的催收，一定是坏账损失，罚金收入，催收成本这三个因素的最佳平衡值。

上图只是简单罗列了三种不同催收策略下的情况的对比。

最优的催收，就是尽可能做大正值，降低负值。这三个因素，又相互关联，牵一发而动全身，并非易事。

这里面又延伸出两个核心环节：识别高低风险客户和催收评分的创立。至少就目前主流催收机构的现状而言，人工智能均无法代替人。

传统金融机构基本上会将高风险的客户派发给最有经验的催收员来处理。因为对于高风险客户，机构不能漫无目的等待，或者逾期时间延长后再增加催收的强度，而是必须在早期就尽量的采取高强度的催收策略来让客户回款。

而如何识别客户中的高风险客群，这就需要用到催收评分系统。催收评分系统可以基于过往的客户表现和统计学的方法，加上行业的催收经验（包括不同的催收策略可能引起的用户还款概率的变化等等）。

人工智能的确在某些单点做出了效率的提升，但这个提升，需要被纳入到整体的催收成本的大图中去考虑。否则无意义。

另外，目前的人工智能外呼，距离真人还有很大差距。当越来越多客户识别出来这是机器人在讲话时，是不是会产生反效果呢？

关于消费金融后台营销系统设计的二三事

先说下背景，目前供职于一家全国性股份制银行，负责信用卡产品研发及移动互联网渠道建设。
近年来，信用卡市场一片火热，各家银行都争相发行自己的信用卡，以巩固及发展自己的零售客户，伴随着花呗借呗（支付宝）、白条（京东金融）、微粒贷（腾讯）等互联网消费金融的崛起，消费金融战场已经成一片红海，斗得不可开交。外加近日，不良借贷、青少年裸贷、暴力催收等恶性事件层出不穷，传统借贷洗牌在即，互联网借贷也必将斩断一些玩家的魔爪。

话说回来，互金领域，除现金流很大、有固定资产的客户，各个金融机构互相争抢外，有两部分客群传统传统金融机构一直处理不好，也实现现在互金发掘的方向：

第1个客群之所以是问题，就是因为大部分银行都不会给这部分客户授信，是政策层面的问题，暂无法很好解决；第2个客群其实就是目前银行等互联网机构主要发力的点——引导用户使用循环利息、账单分期、预借现金等能产生高收益的业务。也因此衍生出了一批针对高风险（或不具备贷款资格）的用户进行高利贷的恶性行为。

因此，进行银行端信用卡的设计，高净值用户及高资产用户已经被国有五大行及其他股份制银行瓜分的差不多了，要重新找一部分用户，我们瞄准的是25-35岁之间、二三线城市，对微信、App等移动互联网渠道接触时间尚且不长的年轻用户。这部分用户的特点在于，已经接受过了直接/间接的市场教育，对循环利息、账单分期、预借现金等高收益业务有一定了解，也愿意尝试新鲜事物。在物欲横行的时代，有资金需求，有提前消费的意愿等等。这些都构成了我们对这部分用户的基本画像。
于是，我们基于以上的背景和需求，针对信用卡产品，设计了一套交互任务管理系统。
主要从以下三个方面考虑：

根据以上几点，结合目前用户使用频次较高的微信渠道，我们参考游戏机制，分别对应以上的三个方面设计了一套任务系统，其中主要包含以下三类任务：

这种分类在游戏中是很常见的，并且现在很多电商、社区、O2O应用都已经开始用游戏化的机制，配合会员营销体系，进行用户运营。纯粹从这个玩法来讲，不算新颖。但是，在金融系统中（尤其是银行），简单的操作引出的背后的系统是非常复杂的。在多系统的交互中，新增这样的玩法，难度相对而言高了很多。其中，关于任务之间相互的连接关系、推送顺序以及内容的判断逻辑，现在很多电商进行活动时，都没有做到比较好的规划。而游戏中的任务却已经很成熟，下面，就本系统的设计作为引子，与大家简单的介绍下将游戏化任务设计引入移动互联网营销平台的一点思路：

首先，任务的概念与电商后台中的活动类型很相似，活动类型下面会设置对应的活动。所以这里所谓的“任务”，也可以看做是“活动”；“领取”也即是“参加”，两者概念通用。
针对任何一个任务，我们需要考量的有几个方面：

以上几个字段，主要控制任务主体的核心要素，从字面上来看，意思都比较容易理解。
其中任务内容这块需要重点说下，很多中小型电商都是将任务内容的逻辑直接写在页面中，而没有直接通过系统自动化，这点来看，是本系统较突出的地方。目前，任务内容主要涵盖用户业务状态信息、用户累计交易信息、用户交易流水信息以及特殊信息等。通过几个维度，依次定位到任务完成逻辑：

通过以上5层操作，基本可以定位到用户大部分的任务场景。然后是针对任务本身逻辑的设定：

针对成长任务，我们设计了两种模式，任务链与任务池。
任务链：用户每完成一个任务链任务，会自动为用户领取子任务并推送消息，引导用户完成整个链条
任务池：用户每完成一个任务池任务，会根据给定逻辑推送次级任务及对应消息
显然，任务链的模式更加固定，不够灵活，最终我们采用了任务池的模式。
附上对应创建任务的截图：
该配置页面中牵扯到了很多外部系统及渠道，包括信审系统、催收系统、银联数据卡核心系统、微信渠道、客户端等等，所谓牵一发而动全身。因此仅就该页面的配置项，就足以深入思考。
我们在后续的版本迭代中，分别加入了数据统计分析、用户分类标识建立、卡产品分类、白名单机制、防黄牛机制、防退货机制等等。这些后续我们再单独拉出来谈。
针对创建任务，会引出其他的几个配置页面，包含经验等级管理、客户任务管理、权益管理以及消息发送管理。非本系统核心，对应的配置页面比较繁多，但是相对逻辑不复杂，可玩味的地方不多，就不附图了（有兴趣的可以私我或者留个邮箱）。
欢迎各位一同探讨。

互联网产品经理薪酬水平

题主是否想询问“互联网产品经理薪酬水平是多少”？在15K-20K左右。
1、一般互联网产品经理的从业者经验在3-5年，薪资水平在15K-20K左右，主要负责某条具体产品线的工作。
2、互联网产品经理主要负责贷后催收系统相关产品工作，负责这一产品线的设计迭代。

应收应付管理制度优化设计怎么搞？

一、应收账款催收系统接口设计的管理 （一）加强应收账款催收系统接口设计的日常管理工作 1.做好基础记录。了解用户付款的及时程度，基础记录工作包括企业对用户提供的信用条件，建立信用关系的日期，用户付款的时间，目前尚欠款数额以及用户信用等级变化等，企业只有掌握这些信息，才能及时地采取相应的对策。 2.检查用户是否突破信用额度。企业对用户提供的每一笔赊销业务，都要检查是否有超过信用期限的记录，并注意检验用户欠债总额是否突破了信用额度。 3.掌握用户已过信用期限的债务。密切监控用户已到期债务的增减动态，以便及时采取措施与用户联系，提醒其尽快付款。 4.分析应收账款周转率和平均收账期。看流动资金是否处于正常水平，企业可通过该项指标，与以前实际、现在计划及同行业相比，借以评价应收账款管理中的成绩与不足，并修正信用条件。 5.考察拒付状况。考察应收账款被拒付的百分比，即坏账损失率，以决定企业信用政策是否应改变，如实际坏账损失率大于或低于预计坏账损失率，企业必须看信用标准是否过于严格或太松，从而修正信用标准。 6.编制账龄分析表。检查应收账款的实际占用天数，企业对其收回的监督，可通过编制账龄分析表进行，据此了解，有多少欠款尚在信用期内，应及时监督，有多少欠款已超过信用期，计算出超时长短的款项各占多少百分比，估计有多少欠款会造成坏账，如有大部分超期，企业应检查其信用政策。 （二）加强企业内部控制 1.加强管理与监控职能部门，按财务管理内部牵制原则。 2.改进内部核算办法。分别针对不同的销售业务，分别采用不同的核算方法与程序以示区别，并采取相应的管理对策。 3.建立严明的资金回笼制度，成立专门收账机构，完善应收账款催收系统。 4.定期或不定期对营销网点进行巡视监察和内部审计。防范因管理不严而出现的挪用、贪污及资金体外循环等问题，降低风险。 5.建立健全公司机构内部监控制度。针对应收账款在赊销业务中的每一个环节，健全应收账款的内部控制制度。努力形成一整套规范化的对应收账款的事前控制、事中控制、事后控制程序。 根据应收账款管理制度，针对在企业应收账款分析中发现的问题采取相应的办法，解决公司在应收账款中出现的问题，加快公司的资金循环，提高资金利用效率，实现企业的效益目标。

简述互金帐户设计

这篇本来没有计划写的催收系统接口设计，但，由于某友的要求且考虑其正在从事这块业务，所以，奋笔疾书，写上一发。
声明: 本人虽然是在支付领域挥洒热(ban)血(zhuan)，但是，互金并不是主业，且不同受众群提供的产品和服务还是有很大差别的，所以，只能从较为宏观的层面谈谈互金账户设计的事儿。

互金行业涉及的行业有6个大方向：三方支付、P2P、大数据金融(类似花呗，白条等，众筹等)，信息化金融机构，和互联网金融门户。但是，从账户角度来说，个人觉得大同小异，所以，本文拿大家最为熟悉的p2p作为案例。

1. 纯线上，线上理财，线上借款催收系统接口设计；
2. o2o：理财端线上，资产端线下，线下主要负责风控、催款等；
3. 债权转让模式：p2p流行的定期模式
p2p是互金的一个分支，而贷款对于大家来说是比较了解的，有支付、p2p、花呗、微粒贷、京东白条做的信用贷的产品，还有其他一些东西等等形成的在互金行业的一些特色；

纯线上的模式来说，企业通用做法是：

线上获取贷款，线上理财操作 ；

对于线上线下结合的方式，从国家对金融监管来说，理财端只能从线上发展；对于资产端，可以从线下进行风控和审批、或者催收；从优质资产考虑和统计数据表明，线上线下结合的模式比纯线上模式坏账率要低很多(我X贷网的朋友分享而知)；

下面是债券转让模式。这个本人其实不是非常的懂。了解到的是，这一块主要在理财端，以定期和活期为主。最早买p2p以散标的模式，现在已经很少了。目前主要是债权转让的模式做定期和活期，而且以定期为主，活期因为监管被下架。

从p2p的整个业务链条看，两部分： 资金端、资产端。

资金端 。这方面主要是理财为主，以线上为主要方式，合规。资金端主要是理财人以散标、活期、定期等几种方式进行投资。理财人登录p2p平台，选择理财产品，有散标、活期、定期，目标基本以定期为主，散标目前比较少，原因是散标在点对点情况下，借款人的时间太长导致回访过高 。活期，比如各种宝，由于不合规，各平台正在换其他方式。

定期 。按照1，3，6，12个月这种模式比较流行，大家在在各大平台都有接触； 根据你选择的产品进行投标，以合适的身份进行匹配后，在满标后进行放款。

资产端 。本人个人的理解是，这一块比较复杂。
p2p平台通过门店、电销、线上推广、资产购买等模式发展，经过相应的进件，审批，合格后进行签约，线上的话流程比较简单，线下就比较复杂，主要是按照贷款产品的额度进行区分。资产签约后，需要上标与理财人进行匹配，然后才能放款，后期按还款计划进行还款。
据本人不完全观察，业务流分为：充值，投资，红包，赎回，放款，提现，还款，代充值，代偿，代扣（还有其他的欢迎补充）

充值 。分为理财充值和借款人充值。对于理财充值，后期购买哪些产品即可理解为是投资了。购买类型是定期、活期还是散标；对于借款人充值，则目的是为了进行还款。

红包 。p2p平台竞争已经是非常激烈了，所以很多平台会做活动；如注册之后就送优惠券、体验金和代金劵等一些营销活动方面的推广， 对于业务活动都会有资金投入的，涉及到后期的业务处理；

赎回 。投资赎回，涉及本金和利息；
放款 。标的满标之后才能向债权人进行放款；对于提现可能会有余额的提现，剩余多少提现金额；

还款 。对于借款人来说，有还款方式和还款业务不同。怎么理解催收系统接口设计？比如，蚂蚁借呗，是线上还款方式；而有些传统业务比较多的p2p公司，可能会有门店还款、代扣(代收)或者对公的还款方式；

代垫 。这块解释了为什么p2p要接支付公司通道的原因。因为p2p有支付牌照的很少，基本上需要通过支付平台或者银行来走；早期，支付平台一般选择T+1结算，而部分是T＋0，因为费率比较高，原因是，T＋0提现是支付公司代垫，然后在T＋1支付公司自行和银行结算；

代扣 。对借款人银行卡进行定时扣款，比如买房公积金贷款。另外，公积金还款也是以代扣模式进行；
凯撒这里再强调一次，为什么要说这么多业务的事情，因为搞清楚了这些，我们聊账户才比较顺当。

是的，聊这一块，起点必然是资金流。资金流涉及的账户如下
我们从一个正常的投资放款流程来看，张三（投资人）向结算户充值、然后进行投资，资金进入债权户（如果，投资失败，返回至投资人结算户）；接下来，平台通过撮合满标后放款到借款人债务户，在债务户进行各种费用的收取后放款到借款人结算户或者银行卡。反之亦然。
对账务来说，需要关心的只是各个账户对象，资金在各个账户流入流出，即资金转移的过程；至于资金从哪里来的，资金应该属于谁，这些不在账务处理范围内；对于借款人来说，一个还款的过程是：

1. 借款人通过充值或者代扣的方式进行还款到结算户，

2. 结算户根据账单把还款金额冻结到债务户，通过债务户还款到债权人（张三）的债权户。

假如有复投，债权人（张三）进行复投到其他标的；假如没有复投，就赎回到结算户，债权人（张三）可以选择自己提现或者进行其他标的的投资。

聊到这里，引出了一个问题，那就是—财务处理和会计处理的差别

对于账务处理来说，是根据账户的设置进行流水的处理，以收付实现制为基础。很难理解？想想支付宝的账单，是不是清楚很多？然后，根据流入流出的方式更新余额。

对于会计处理来说，是以科目为主，以权责发生制为基础，资产、负债、所有者权、损益、成本、共同类进行复式记账。

咱们拿 充值 为例，这样比较好理解。

从 账户 的角度，是以收付实现制为基础的；对于会计处理来说，是以科目为主，以权责发生制为基础；收付实现制法则设定相应的目标账户以资金的流入、流出和余额为标准的，只是解决流入和流出；对于 会计科目 来说，解决的是为流入这笔钱来自哪里，流出这笔钱要去哪里，要有一个权责确认的过程；

所以，针对用户充值这个场景，对于账户来说，只是一条资金流入，多少钱、余额多少；对于会计科目来说需要分全面考虑：

1. 对账前，跟支付机构（或银行）进行确认，有一个待清算款；

2. 在 T+1，对帐流水出来后，需要进行对账；（支付公司但凡有提供t+0，对账的事情支付公司T+1找银行清算了）

3.对账完成后，相当于把待清算转成应收账款；然后，这个充值场景的一笔充值记录在后台对应多笔会计分录 ；
这地方要理解一个概念，那就是，从账务处理来讲虚拟户是解决资金归属问题，而不关心资金的存放问题。这里涉及到的有两个账户： 实体账户和虚拟账户

实体账户 ，即资金存放的账户，在银行，有如下三类：银行存管专户；银行自由资金专户；银行垫资账专户

虚拟账户 ，即资金归属；两种：用户虚拟存管账户（投资人账户，借款人账户，合作机构账户，担保机构账户）；平台虚拟存管账户（收入账户，分润账户，代偿账户，代充值账户；派息账户）

是解决资金存放问题的，与虚拟户成对应关系。从 会计处理 讲，实体户属于资产，虚拟户属于负债及其他。而实体账户和虚拟户组成，的角度来说，需要跟银行有一个开户的过程，用来解决资金存放的问题（是存放在银行存管户、银行自由资金户还是银行垫资专户，这个要看具体情况而定）；对于 虚拟户 来说，钱是从投资人、借款人或者居间人一方来的，是属于收入的还是营销的，这个也是要具体情况而定。

小结一下，对于 实体户 ，只关心资金存放；对于 虚拟户 （比如说投资户、借款户还有收入户），关心资金归属。举例：在平台银行账户存入一笔钱，是属于投资人还是借款人；从实体户的角度来说是资产，从虚拟户的角度来说是负债（属于平台欠投资人／借款人的钱，对于平台来说是负债）。

鉴于p2p的特殊性，不止有收入的问题，还会有营销款支出、代偿、代垫、分润等有相关业务，对于没有按时还款进行代偿代垫等这些内容要说估计篇幅太长了，和这个账户设计没有太大关系。

从四个方面（交易，账务，会计，对账）同一笔交易所涉及到的账务处理、会计处理、对账等事宜。从交易处理、账务处理、会计处理和对账处理，形成一个完整的企业数据流；
我们拿 放款 为例：

交易处理 ：放款就是一笔支付；

账务处理 ：从债权户到债务户，从债务户到结算户然后到结算户的银行卡，同时还涉及到收益户的处理；

那么，为什么有这么多处理步骤? 我们不妨站在平台角度：

1. 需要在放款的时候才确认从债权到债务的处理；

2.在债务处理的时候，需要把钱放在借款人债务户，并相应把钱划到结算户和收益户（会收取一定的费用）；

3. 针对部分客户有需求是打款到银行卡，所以平台需要记录从债权户到债务户、债务户到结算户、结算户到银行卡的这条流水处理过程，以保证账务流水处理的一致性；

会计处理 ：比如贷款，债权户到债务户的确定，会记待发放款项；待发放款项放款，放款金额和合同金额会有差距，所以，放款金额会单独形成待清算目录，假如T+1账单来了，形成清算，对于收益户来说计入收益；

对账处理 ：支付流水和确认银行流水对账以后，形成应收账款；然后对于结算来说，形成相应的银行余额进行结算，并形成结算的单据凭证；
下面我们从财务处理角度去看这个问题：

从业务架构上，业务端统一对接支付平台进行现金的收支转等。支付平台在完成支付过程中，同步数据到账务管理和清结算平台。账务管理和清结算在数据处理后，传递到会计处理。这一个过程说起来挺简单的，但是实际由于公司自身发展不均衡，很多公司业务平台先于支付平台建立，这样的话就需要对各条业务线进行梳理，进行标准化设计，对业务系统查缺补漏，统一业务流程和接口方式。

从结构设计上，支付负责进行现金账务管理负责资金的变动，清结算负责对账，进行账实核对，会计处理负责复式记账(啥是复式记账，自行百度吧)，试算平衡及日切等等。

总体流程是：支付订单向账务管理写入账务的流水数据，向清结算写入清洁算的流水数据，并在清结算的过程中进行对账处理，这样从系统设计上来说两边互不干涉。会计处理分别获取账务管理的数据和清洁算的数据，这样分别获得交易的确认和账务的确认，在会计处理这块儿相当于两个合一。

另外，业务的发展速度会快于系统的整体规划速度，这样会导致同样的功能点，同样的业务处理，在不同的系统处理方式不一致。没有形成一个的统一系统的处理。然后从设计的角度上，不仅要考虑系统架构的适用性方面，而且要考虑公司逐步实现的步骤。

这里多说一句还款的事儿，因为上图画得比较差
还款涉及到的资金项目有本金、XX费、利息；这些类型还到借款人账户上，这些钱会有几个步骤：从本金还到投资人债权户上，xx费放在收入账户和分润账户，利息放在派息账户；相当于还款部分，异地还款在债务户里面的资金处理是不一样的，流向自然也就不一样了，那么，相应的后台会计处理也就不一样了。（xx费，可以理解为车贷行业）

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