新火種AI|當AI遇上了催收行業，會產生怎樣的效應和火花？

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舉報 2024-03-27

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作者：小巖

編輯：彩云

任何一樣新技術，只要它發展的足夠快，所達到的成果足夠高，就會被拿來在各行各業廣泛應用，這其中也不乏一些“奇葩”的用途。

2024年，生成式AI的發展浪潮不減，已經逐漸滲透到各個行業中去了。很多行業在適應這項新技術時，需要經歷一段時間的探索期抑或虧損階段，但有一個行業卻是例外，那就是金融催收領域。它非但沒有歷經磨合，甚至直接憑借AI技術“喜提大豐收”。

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清收率是傳統催收的2倍，“AI催收”瞬間成為行業新寵。

在國內，催收這件事情不太能上得了臺面，似乎這兩個字總會和網貸，高利貸等不好的事情掛鉤。

但事實上，不光是個別的金融機構，整個社會都要面對龐大的債務市場和日益嚴峻的催收壓力，每一年也都要在催收方面花費巨大的人力，物力，以及時間成本。但AI的出現，讓這件事情出現了轉機。憑借著AI技術所擁有的高效，智能，低成本等優勢，催收行業的催收效率得以大大提高，其清收率是傳統的人工催收清收率的2倍。

那么，相較于傳統人工而言，AI催收的獨特優勢有哪些？

首先，AI催收的效率極高。再厲害的催收人也不是鐵打的，都需要休息，但AI催收的機器人卻不用。它們可以不分晝夜的工作，打滿了雞血，這會大大提高工作效率。

此外，AI催收可以更精準，更智能的完成匹配工作。通過分析事先輸入好的資料和數據，AI催收可以智能分配案件，完成自動化作業。此外，AI催收還持有專業的案件流轉手法，以應對各式各樣的催收業務。

更重要的是，AI催收可以有效規避掉暴力催收，低素質催收等情況的發生。催收人的素質良莠不齊，經常會在催收過程中和對方發生沖突。但AI催收卻是最懂分寸的，它能夠自動過濾掉臟話，侮辱性語言，威脅性語言等。更值得一提的是，AI催收打出去的每一通電話都通過了智能質檢和情緒檢測，如此一來，可以確保每一通電話都是規規矩矩的，比人工催收穩妥多了。

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AI催收的運作原理：人機協同，提升質效。

AI能夠在催收領域獲得顯著效果，究其原因，其實就是做到了“人機協同”，只有這樣，才可以最大程度的提高質量和效率。

要知道，在信貸不良資產的處置過程中，催收人與債務人之間是需要進行充分溝通的。如果緊緊依靠人工作業，那么計劃執行不及時，外呼效率低，業務規范性難把控，人工成本高等問題會經常發生。但改成了“人機協同”，很多問題就能迎刃而解了。

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譬如現在很多的AI催收智能系統都會選擇“預測式外呼+AI代接”的方式，這會大大減少人工外呼需要手動逐個撥打電話，浪費坐席大量時間（遇到未接，占線、停機等問題）的情況。“預測式外呼+AI代接”能夠自動成倍撥號外呼，接通后再轉人工坐席接聽，并自動生成“無人接聽”“空號”等智能標簽，幫助催收員從撥打，等待接聽等繁瑣工作中解放出來后，將精力投入到每一次與債務人的有效溝通中，從而提高外呼工作效率和清收效果。根據數據統計，采用“預測式外呼+AI代接”可以將有效通話數量提升至先前的6倍以上。

AI應用千千萬，為何率先開局的是金融催收？

乍一看上去，AI在催收領域的應用也沒什么特別：AI替代人工，AI提升效率…，諸如此類種種其實也應用在了很多其他的行業上。

那么問題來了，為什么最先讓AI“大力出奇跡”的，是這個頗有些尷尬的催收領域？

催收看似尷尬，但質效AI卻能在此先揭開鍋，實現了增效與盈利。當然，這與催收行業自身所具備的“特色”密不可分。傳統的催收工作過于依賴人工，重復性高，規律性強。這一系列特征正中AI技術的下懷，因為AI在現階段最適合應用的，恰好是這種“人力密集型+暴利”的行業。

360金融大數據總監蘇綏曾經提及，AI催收機器人在同樣的時間段內，可以撥打的電話數量是人工的數倍，分別是800-1000個電話對比300個電話。這意味著一旦使用AI催收系統，就能收獲可以長時間，大批量工作，而且還不用給“提成”的機器人。這大大節省了人工催收時的巨大成本。

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此外，在如何規避風險，如何合規的做事這一方面，AI可以做到滿分。隨著監管政策愈發嚴格，相應的要求也愈來愈多。在這種情況下，只守住“不暴力催收，不說臟話，不進行語言侮辱”的底線已經遠遠不夠了。催收員們更要小心翼翼，如履刨冰，一旦哪句話說得不對，就會踩了紅線，被投訴，被罰款，甚至吃官司。而AI催收能夠做到標準化操作，避免了人工催收中可能出現的不當言行，減少了法律風險，這無疑是給催收的過程套了個“金鐘罩”。

目前來看，率先使用AI來進行催收的公司主要有兩類：一種是諸如銀行，網貸平臺一類的公司。它們自己借出去的錢，現在想通過AI催收的方式來要回來，諸如浦發銀行，拍拍貸等，都是這方面的典型代表。譬如浦發銀行就通過引入FICO CCS自動語音催收系統來提升催收流程的效率；拍拍貸也推出了“智牛”催收機器人，通過AI系統來進行自動化催收工作。

另一種則是專門的催收公司，它們是中介一般的存在。其他公司把難要的賬交給它們，它們用AI來提高催收效率。諸如追一科技，捷通華聲等，都是這方面的典型代表。這些公司往往通過如智能語音催收，用戶畫像模型，催收話術推薦等方式來優化催收流程，提升催收效率，降低成本，并確保催收活動的合規性。

如果用傳統的行業眼光來看，AI是個被寄予厚望，代表人類高精尖技術的概念。它本應該在醫療，教育，自動技術，生物科技等一系列高端行業里大放異彩。

理想很豐滿，但現實卻如此戲謔。最先吃到AI技術紅利的，反倒是“催債”這個不太能上的了臺面的行業。當真應了那句老話，對任何新技術而言，每次最早嘗鮮的，都是古老的暴利行業。

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