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可控、合規，降本增效的“智能催收”成行業“救世主”

智能催收在海外并不稀奇，比如在美國無孔不入的信用體系之下，催收新貴TrueAccord憑借著幾十個員工就通過AI和社交網絡催收，管理著近16億美元的債務。

在國內市場，捷通華聲在2016年推出了國內首款智能外呼機器人。這款機器人可依據嚴密的業務邏輯完成信息驗核、還款通知、催收警告等任務。還可以在電話催收系統中添加聲紋識別系統，一旦發現有辱罵現象，電話便自動斷掉，以維護用戶體驗。

這便是屬于在智能催收服務中最為常見的語音催收機器人。一般是基于AI、NLP、ASR等技術，擁有自動外呼、精準識別、智能打斷、多輪對話等多項智能服務。目前國內金融領域對語音催收機器人已有較高接受度，例如浦發銀行信用卡中心自2016年起引入的FICO CCS自動語音催收系統、中國的第一家網貸平臺拍拍貸旗下的“智�！贝呤諜C器、平安集團旗下的金融壹賬通推出的智能催收機器人。

伴隨著科技進步，智能催收又衍生出了智能分案和語音質檢等技術。這些技術能夠將分群模型和賬齡策略相結合，對不同用戶群采取不同的催收手段，還能做到將客戶與機器人的通話全文轉寫，為追款提供結構化數據線索。

綜上所述，“智能相對論”總結出智能催收的一些優勢。

其一，智能催收能夠幫助企業降本增效。永雄在招股書風險中提到，2017年和2018年，公司員工成本分別為3．42億元和4．55億元，平均雇員薪酬為4733元和5575元。某位曾在捷信就職的員工也向“智能相對論”透露，入職的時候前兩周屬于帶薪培訓，對企業而言也是一筆不小的開支。

據悉目前國內催收行業每個人工坐席每天處理客戶量在300件左右，而引入AI催債后，目前一個機器人每天能夠處理6000件逾期貸款，是人工的二十倍。捷信消費金融的語音機器人甚至能做到7天無休運行，每日呼出量約500萬次，高效還免去培訓的費用。

（圖源：360金融）

不僅如此，現在市面上的智能催收還能做到根據催收的不同階段采取不同的聲音。據360金融（現更名為360數科）招股書顯示，在智能催收的助力下，截至2018年9月30日，經360金融撮合獲得的貸款M3＋逾期率僅為0．6％，因欺詐而產生的M3＋逾期率更是低至0．2％，效果顯著。

其二，智能催收也能幫助企業滿足合規催收的需求。

在催收這個行業，每天需要接觸大量的負面情緒，人與人的電話溝通難免會出現言語過激等現象，由此造成暴力催收問題。不過AI機器人電話催收不會受到情緒波動，能確保整個溝通話術合理合規，避免暴力催收行為發生。

并且在質檢環節，智能催收可以通過文本質檢、圖像質檢、語音質檢及視頻質檢等多維度進行檢測，實現質檢全覆蓋，百分百替代人工。全局無間歇識別違規話術、敏感詞，及時捕捉記錄違規情況，實時監控預警及評價，避免人工檢測的滯后性，保證合規催收。

智能催收的出現、成熟，使得我國催收行業開始由粗放型向智能化過渡，催收行業進入轉型的關鍵時刻，但在這個重要節點，技術衍生而來的問題同樣不容忽視。

痛點未破，AI能否助力催收行業華麗“轉身”？

隨著智能語音技術的不斷普及，智能機器人在實際金融場景中的運用已經越來越成熟，隱患隨之浮現。

首先，從技術的角度來看，催收機器人還不能完全達到人與人對話那般自然。

催收原本就是一種比較復雜的對話場景，而催收機器人仰賴的更多是提前準備好的話術。因此在實時對話中，如何準確理解欠款人的意圖，當被打斷時，應該停下來還是繼續說下去，停下來之后如何根據新的對話意圖，作出回應，對于目前的技術來說仍有一定的難度。

其次，正是由于無法做到人與人對話那般自然，智能催收目前還停留貸早期，對于長賬齡的客戶觸達和催收，催收主力仍以人工團隊為主。

“智能相對論”了解到，在一些催收公司根據賬齡的長短，通常將欠款人分為1－4個檔次。第一個階段通常是1－30天，這個階段的債務人還款意愿較高，多是遺忘還款。第二個階段是30－90天，這個階段的債務人也比較好溝通，大部分是由于財務狀況惡化才沒能還款，智能催收主要也是停留在這兩個階段。

然而到第三、四個階段開始，還款人不僅還款的意愿非常低，甚至一些借款人打著監管制度的旗號，通過偽造證據、抱團投訴等方式逃廢債，企圖要求消費金融機構減免借款或不再催收，俗稱“老賴”。

這一部分受眾會呈現出更復雜的情緒、語氣，AI催收機器人無法很好的把控。反觀人工可以在對話中挖掘到“施壓點”，例如，如果在聊天中得知債務人有孩子，則可在后續對話中提及“征信數據可能影響孩子上學”等針對性話術，機器人很難做到這一點。

不過這也只是暫時的，當它經歷越來越多的對話場景，積累了越來越多的語料庫，也將變得越來越智能。譬如，在話術發現方面，360智能語音機器人能夠自動挖掘用戶經常問的問題，從而慢慢進化變得愈加聰明。

最后，AI機器人一天能夠撥打的電話是人工的數倍，確實提高了效率，但是呼叫頻次過高難免會被扣上“騷擾電話”的帽子。

在一些發達國家，AI機器人電話正遭遇強硬監管壓力。近日，美國參議院投票通過一項新法案，計劃嚴懲“機器人撥打的騷擾電話”——罰金最高將達到每通電話1萬美元。消息一出，多家信用卡機構暫緩了AI機器人電話催收技術引入。

國內也有一些地方相關部門規定，金融機構一天不得向逾期借款人撥出三個以上催收電話，否則被視為“惡意催收”，且金融機構不得向逾期借款人親朋好友呼出催收電話，否則被視為“暴力催收”。

針對這項政策，以永雄為例，公司就規定催收專員每天最多不能與單個債務人聯系五次以上；不得在上午8點之前或晚上10點之后聯系，如果違反這些要求，將處以警告或者解雇。但這也導致了平臺催收效率逐步下滑，不少逾期借款人因此心存僥幸而拒不還款，導致平臺資金兌付壓力驟增。

總而言之，在“智能相對論”看來，催收行業已經成為互聯網金融產業中不可替代的環節，智能催收的出現使得整個行業開始由“被動、形式”合規向“主動、實質”合規轉變。隨著技術的發展，智能催收的人工替代率也將繼續提升，而關于智能催收標準缺失、模糊等行業痛點還有待相應的法律法規和監管體系繼續完善。

＊本文圖片均來源于網絡

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