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2024年5月15日，中国互联网金融协会联合中国银行业协会、中国通信企业协会、中国互联网协会，携手业内机构共同发布了《互联网金融个人网络消费信贷贷后催收风控指引》国家标准。该《指引》明确指出，金融机构和第三方催收机构可运用人工智能技术进行贷后催收活动，并对其在包容性设计、技术应用的可行性、数据保护等方面提出了明确的指导原则。当下必须深刻理解AI催收的核心价值，致力于提高其工作效率，同时构建和完善相关政策体系，以确保AI催收技术的稳健发展。

一、AI催收兴起的背景

（一）背景分析：

得益于在提高效率、降低成本、确保合规性、优化客户体验以及数据分析等方面的显著优势，AI催收技术迅速兴起。AI系统通过自动化处理大量数据，快速识别逾期账户，从而加速催收流程，减少对人力资源的依赖。这种自动化不仅提升了催收的效率，还通过智能算法优化催收策略，有效提高了催收成功率，进而降低了整体运营成本。此外，AI催收能够提供24/7服务，通过自然语言处理技术与用户进行有效沟通，提升客户体验。随着机器学习和自然语言处理技术的发展，AI催收的准确性和智能化水平不断提升，成为金融催收领域的新趋势。

（二）传统催收方式的局限性：

1. 人力资源依赖性：

传统的人工催收方式需要大量的人力资源来处理债务催收工作，这不仅增加了成本，也限制了催收工作的效率。在面对大规模债务时，人工催收不仅难以实现有效管理，快速响应和处理也成为难题。

2. 沟通效率和准确性问题：

由于人为因素的介入，人工催收过程中可能会出现沟通不畅、信息传递错误或误判风险的情况。这些问题不仅影响催收效果，还可能导致客户关系紧张，增加金融机构的法律风险。

3. 市场发展与竞争压力：

随着金融市场的快速发展和金融产品的多样化，债务规模不断扩大，对催收效率和质量的要求也随之提高。金融机构面临更加激烈的市场竞争，需要寻求更加高效、精准的催收方式来降低不良资产率，提高盈利能力。

（三） 人工智能技术的突破：

人工智能技术的快速发展，特别是大数据、机器学习、自然语言处理等领域的技术突破，为AI催收提供了坚实的技术基础。

1. 机器学习与深度学习：通过机器学习和深度学习算法，AI可以分析历史数据，学习债务人的还款行为模式，预测未来可能的逾期风险，从而提前采取防范行动。

2. 大数据分析：AI系统能够处理和分析大规模数据集，识别债务人的还款能力和意愿，为催收决策提供数据支持。基于对债务人具体情况的分析，人工智能可以定制个性化的催收策略，提高催收的成功率以及债务人的满意度。

3. 自动化工作流：AI催收系统实现催收流程执行自动化，包括发送催款通知、安排电话催收、记录催收活动等，减少了人工干预，保证了催收的一致性，提高了催收效率。

二、当前在金融行业的应用趋势和特点

1. 高度自动化

一方面，AI催收系统能够自动拨打电话，通过语音识别和自然语言处理技术与债务人进行交互，自动执行预设的催收脚本，通过自动化外呼，提高金融催收效率；另一方面，基于大数据和机器学习算法，AI系统能够快速分析借款人信息，智能匹配合适的催收策略，并自动化案件分配与管理流程，减少人为错误，提高作业准确性和响应速度。

2. 个性化催收模型

首先，AI系统通过分析债务人的个人信息、历史交易记录、还款行为和信用评分等数据，构建详细的债务人画像，以识别其独有的特征和需求。其次，AI催收系统利用机器学习算法分析债务人的行为模式，包括还款习惯、对催收的反应和沟通偏好，从而预测其对不同催收策略的可能反应。其三，基于债务人的画像和行为分析，AI系统能够定制个性化的沟通策略，包括最合适的联系方式、沟通频率、语言风格和催收信息内容。最后，AI催收系统能够不断从催收互动中学习，优化个性化催收策略，提高催收成功率和客户满意度。

3. 人机协同化

在高度自动化的同时，AI催收系统以人为核心，通过分析借款人行为提供策略建议，提升催收个性化程度和成功率。而在法律和监管层面，AI催收系统在对现存合规合法原则的基础上，在使用者有意识地训练下，进一步确保催收行为合法合理，避免不当行为，同时提供定制化还款方案，体现人性化关怀。

三、不良资产处置市场的AI催收需求与回报率

（一）需求分析：

1. 总体需求巨大

随着金融市场的不断发展和消费信贷的普及，不良资产规模不断扩大。金融机构迫切需要高效的催收方式来降低不良资产率，减少损失。AI催收以其高效、精准的特点成为金融机构的首选。

2. 合规性要求

监管政策的加强使得金融机构对催收活动的合规性要求越来越高。AI催收系统能够通过标准化操作，避免人工催收中可能出现的不当言行，减少法律风险，满足合规性要求。

3. 风险管理需求

对不良资产存在风险的识别和防范是减少催收压力的重要举措，AI催收系统通过机器学习和算法分析帮助金融机构提前识别可能的不良资产，从而采取预防措施，并且可以对相关行为进行实时监测，及时有效发出预警，助力风险的有效管控。

（二） 回报率分析

1. 提高清收率

据相关数据显示，AI催收结合人工催收的方式可以显著提高催回率，能够自动化执行催收流程，如智能外呼、智能质检、智能报表和智能分案等，大幅提高催收效率和响应速度，能够更快地回收不良资产，提高资产的流动性。

2. 增强市场竞争力

在金融市场中，能够有效管理不良资产的金融机构往往能够获得更好的市场评价和客户信任。AI催收系统提供的高效和精准催收方式，有助于金融机构在竞争中脱颖而出，吸引更多的客户和投资者。

3. 创新商业模式

一方面，随着AI技术的不断成熟和应用成本的降低，金融机构在AI催收系统上的技术投资能够带来长期的回报，包括提高清收率、降低成本和提升客户满意度等方面。另一方面，AI催收系统的引入为不良资产处置行业带来了新的商业模式创新，如智能语音催收、用户画像模型、催收话术推荐等，提升了催收效率，降低了成本，并确保了催收活动的合规性。

四、AI催收的风险点及监管态度

（一）风险分析

1. 隐私泄露风险

AI催收系统需要收集和存储大量的个人信息，包括债务人的联系方式、财务状况、还款记录等。如果这些数据没有得到妥善保护，可能会因为系统漏洞或黑客攻击而导致泄露。同时，金融机构可能会将AI催收服务外包给第三方，这些第三方服务提供商的数据处理和保护能力参差不齐，为隐私泄露埋下隐患。

2. 误判风险

AI催收系统的性能在很大程度上依赖于输入的数据质量。如果数据存在偏差或不完整，AI系统可能会做出错误的判断。加之，AI催收系统通常基于历史数据和既定的算法模型进行运作。这些模型可能无法完全适应复杂多变的现实情况，导致在特定情况下无法准确评估债务人的还款能力和意愿，出现误判行为。

3. 合规性风险

AI催收系统本身处理大量敏感的个人信息，如果数据保护措施不到位，可能会导致隐私泄露或数据被滥用，从而引发法律和道德风险。随着AI技术的不断发展，相关的监管政策也相应得到完善，随着监管政策的不断变化，AI催收系统可能需要不断调整以适应新的监管要求，不合规的操作可能导致罚款或其他法律后果。

（二）监管态度：

1. 监管部门坚持鼓励和规范相结合

一方面，监管部门鼓励金融机构利用AI等科技手段提高催收效率，通过智能化、自动化的方式提升催收工作的质量和效率。另一方面，监管部门也加强了对AI催收行为的监管力度，出台了一系列政策和法规来规范AI催收行为。例如，《互联网金融个人网络消费信贷贷后催收风控指引》对催收全流程作出了细致规定，确保催收行为的合法性和规范性。

2. 金融机构加强内部管理和参与监管

目前，金融机构认识到AI技术在提高催收效率和降低成本方面的潜力，积极探索和应用AI催收技术，以提升催收业务的智能化水平。与此同时，在监管政策的引导下，金融机构加强内部管理，确保AI催收活动遵守相关法律法规，防止违规催收行为，保护债务人合法权益。同时，金融机构积极与监管机构沟通，了解监管动态和要求，确保AI催收技术的合规性，并在必要时参与监管规则的制定。

五、未来是否会全面取代人工催收

1. 人机耦合模式将成为主流：

AI催收系统在处理大量数据和标准化流程方面具有优势，而人类催收员在处理复杂情况、理解借款人情感和特殊情况方面具有不可替代的作用。人机耦合模式能够充分发挥AI的技术优势和人类的经验智慧，实现催收效率和效果的最大化。因此，未来更可能的发展趋势是AI催收与人工催收相结合的人机耦合模式。

2. 技术与法律的双重挑战：

在技术层面，AI催收系统的算法模型需要不断优化以提高准确性和效率。这包括自然语言处理、机器学习等技术的应用，以及大数据分析来预测债务人的还款行为和能力。技术的不完善可能导致催收决策的误判，对敏感信息的不合规使用会出现数据隐私泄露风险。在法律层面，随着AI催收技术的应用越来越广泛，现有的法律法规可能需要更新以适应这一新兴业态。

AI催收技术的发展仍面临诸多挑战，如算法模型的优化、数据隐私的保护等。这些挑战需要不断地技术创新和法律完善来解决。相关法律法规的完善需要时间，以适应AI催收等新兴业态的发展需求。在这个过程中，监管部门需要出台新的政策和法规来规范AI催收行为，保护消费者权益，推动催收行业向合法合规的方向发展。

AI催收在金融行业的应用前景广阔，但仍需关注其风险点和监管要求。未来，随着技术的不断进步和法律的日益完善，AI催收将在债务管理中发挥更加重要的作用。同时，人机耦合模式将成为主流趋势，共同推动催收行业的健康发展。

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本文系未央网专栏作者发表，属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！首图来自图虫创意

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