根據商務部有關報告顯示， 2018 年我國消費信貸市場(不含房貸)規模8. 45 萬億元，預計到 2020 年市場規模將達到 12 萬億元，年復合增長率為19%。蓬勃發展的消費信貸帶來了前所未有的資產**需求，催收作為不良資產**的重要手段，市場規模已達萬億級。
然而消費信貸市場仍在高速增長，傳統催收方式的效用日益捉襟見肘，加之近年來催收違規事件頻發，嚴監管已成趨勢。如何在合規的夾縫中，從細節上約束催收行為，從而合法有效地收回不良資產，成為當下所有存在資產**需求的機構都需要面臨的問題。
作為風控最後一環的催收，已到了轉型的關鍵時刻。
合規高壓下的求生大作戰
過去幾年，催收行業亂象叢生，被**詬病最多的是用暴力或軟暴力手段催收，以及侵犯使用者隱私，個別外包催收機構甚至採用極端手段，引發了多起惡性社會事件，造成巨大的負面影響。
為此，監管近幾年多次出台政策，出手規範催收行為：
2017 年底，《關於規範整頓「現金貸」業務的通知》規定「各類機構或委託第三方機構均不得通過暴力、恐嚇、侮辱、誹謗、騷擾等方式催收貸款」。
2018 年初，中共**、***《關於開展掃黑除惡專項鬥爭的通知》，銀保監會印發《中國銀保監會關於銀行業和保險業做好掃黑除惡專項鬥爭有關工作的通知》、《kdjyoyp關於規範民間借貸行為維護經濟金融秩序有關事項的通知》，公安機關、金融監管部門開始依法進行調查處理採用非法手段催收民間貸款的行為、淨化金融環境。
2018 年 4 月，中國網際網路金融協會下發《網際網路金融逾期債務催收自律公約(試行)》，明確採用外包方式催收的網際網路金融企業，如因外包管理不力造成損害債權人、債務人及相關當事人合法權益的，從業機構應承擔相應責任。
一方面是嚴防死守的行業高壓政策，另一方面是呈幾何級增長的貸後業務，這給傳統粗放式的催收模式帶來嚴峻考驗。
效率上，傳統模式下的催收作業主要依靠人海戰術，通過組建上千人團隊，進行**、簡訊或上門作業。企業的貸後管理需求日益增長，這樣的人工催收模式效率低下、人工資源成本高等短板成為掣肘。
更重要的是，這樣的模式也難以適應嚴格的監管要求。以催收話術為例，催收人員既要確保話術合規，又要時刻控制住自己的情緒，並不現實。事實上，當下的催收與反催收的「攻防戰」中，催收人員往往容易落於下風：熟練的「老賴」會惡意誘導催收員說髒話罵人，而後向借貸平台或相關部門投訴。
從現狀來看，上半年開始，催收市場催回率持續大幅**，包括自主催收、外包催收以及不良資產**。以某互金機構為例，其壞賬**率從年初2.65%**至0.18%，大幅**超 9 成。而主要針對非銀機構的催收嚴監管已影響到銀行內部貸後專案的管理，為防範不良債務攀公升風險，多家銀行今年以來實施 「降額」甚至「封卡」。
這說明，在嚴格、透明、規範的行業監管趨勢下，傳統催收模式已無法兼顧合規經營與資產風控。
不破不立，科技助力綠色催收
必須正視的是，對企業來說，規範催收不僅事關資產**，保證企業可持續經營，kdjyoyp還事關企業聲譽，如不久前某上市公司因外包公司暴力催收導致**調查，一度引發股價**，直接影響企業發展。許多從業者開始探索用科技來實現合規克制的「綠色催收」，運用大資料及人工智慧制定催收策略，在不同的時間、用不同的方法和不同的策略觸達客戶，能夠使「不良」客戶變成「優質」客戶，解決傳統催收模式的痛點和負面影響。
在科技催收方面，大洋彼岸的美國已有很好的示範案例。trueaccord，是一家運用最新演算法的創新型智慧型催收公司，該公司服務全美 20 多家大銀行，市值過億美元。與國內動輒幾百人的催收公司相比，這樣一家「大」公司卻只有 15 人，是勞程式設計客棧動密度低、科技含量高的代表。
國內一些平台也開始嘗試借助ai的力量，減少對人工的依賴，建立高效合規的催收管理體系。以金融科技公司中騰信為例，其基於nlpkdjyoyp深度學習、知識圖譜等ai技術自主研發的智慧型催收語音機械人平台已經產品化落地，並在公司內部的催收場景下取得了優異的效果。
中騰信智慧型催收語音機械人可實現對使用者意圖精準識別，並在充分理解使用者意圖基礎上與使用者進行多輪對話，同步與扣款系統、人工坐席等有機聯動，從而切實提高催收作業效率和質量。最常見的應用場景有機械人獨立作業和與人工坐席協同作業。
在機械人獨立作業場景下，機械人若識別出客戶有還款意願且表明賬戶有資金的情況下，系統平台會發起扣款，並將結果資料實時反饋給機械人，調整後續外呼策略，從而增加回款成功率。
機械人與人工坐席協同作業主要表現為，如人工坐席臨時有事或者手頭需要處理的逾期客戶較多時，可將名單通過催收系統推送到機械人平台讓機械人跟進，分擔人工催收壓力;機械人和客戶的對話記錄和意圖等資訊會實時傳送給催收系統供人工坐席後續跟進時候使用，後續跟進能夠和客戶達到針對性溝通。
除此外，中騰信智慧型催收語音機械人還有多種深層次應用可幫助催收提高質效，並保持探索和開發新的應用場景，以期能將其利用價值最大化。
這背後的技術邏輯在於，中騰信以數億級催收對話語聊文字作為語義識別和對話模型的資料基礎，結合語音識別、自然語義理解、對話管理、語音合成等ai技術，訓練生成使用者意圖理解模型和對話管理模型，使機械人具備了意圖精準識別能力和上下文記憶功能，並且在此基礎上實現話術的生成和指令的生成，能做到機械人與使用者多輪對話保持流暢。
智慧型催收語音機械人的好處在於：第一，合規性好，其話術相對固定，不會存在情緒失控的情況，所使用的話術也經過人工審核，有效杜絕話術違規的情況，在提公升使用者體驗的同時，也確保作業的合規性;其次，能有效節省相關成本，智慧型催收語音機械人執行穩定，過程記錄準確，且能夠在策略調整後快速上線，不像人工作業一樣需要培訓、宣導和質檢。最重要的是，智慧型催收語音機械人效率更高，乙個人一天最多打 500 個**，但機械人沒有上限。
值得一提的是，中騰信深耕個人消費信貸，在催收垂直領域積累了大量經驗與資料，使其智慧型催收語音機械人在話術靈活配置與對話流程設計上更具競爭力。運營資料顯示，中騰信智慧型催收語音機械人相較傳統ivr(互動式語音應答)，逾期 1 天客戶**率提公升15%，遠高於行業6%水平。
「中騰信催收語音機械人目前已實現技術產品的對外輸出，我們仍將持續深耕自然語言處理等技術的應用，希望借助人工智慧提公升催收效率的同時，以科技化手段推動催收向綠色時代邁進。」中騰信負責人如是說。
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