解密智能催收工作原理，逻辑严密才能催之有效

金融行业里有一句话叫“三分贷，七分管”，催收作为金融机构贷后管理的核心组成部分，如果出了问题，可能会波及贷前和贷中环节。在数字化转型及合规催收的双重要求下，如何高效催收成为金融机构亟待克服的首要难题。

当前催收面临的难题：

首先，催收隐藏的风险大，包括道德风险、合规风险、催回失败导致的坏账风险等。以往人工催收受环境及主观情绪影响较大，由此引发的投诉数不胜数，严格的业务规范培训及相关规定制度也难以杜绝越界现象。

其次，催收属于典型的劳动力密集型业务。人工催收面临着成本大、流失率高等问题，需要企业付出大量资金解决人工、场地、管理等支出。

最后，不断强化收紧的催收监管规定，任何触碰红线的催收行为都会被严管。2020年年底，十三届全国人大常委会第二十四次会议表决通过《刑法修正案（十一）》，该修正案当中明确对催收高利贷定性，将采取暴力、软暴力等手段催收高利放贷等产生的非法债务的行为规定为犯罪。

随着人工智能技术的进步，催收机器人得以快速发展，成为解决当前催收难题的不二选择。

据得助智能·催收业务相关负责人介绍，智能催收工作原理并不复杂但逻辑严密，首先通过分析用户的身份信息、交易与还款行为以及互联网行为等数据，输出用户的逾期/还款概率，从而对用户进行分群。当贷中模型预测用户逾期概率较高时，可以在贷中阶段尽早启动预催收工作，从而减少逾期的发生。基于设置，贷后模型能够分别对逾期3日内、7日内和31日内的回款案件作出精细化分析，实时输出各个回款案件的用户还款概率。然后，根据系统筛选、提取的名单，由催收机器人自动外呼，根据内嵌的相关话术引导借款人还款。同时，催收机器人的话术也会根据需求不断丰富，更加灵活地促成借款人及时偿还逾期贷款。

得助智能经数年技术沉淀，打造了晓得机器人应用于智能催收服务。晓得机器人通过分群模型和账龄策略相结合，不同用户群采取不同的催收手段。根据模型分析筛选出的高逾期风险借款人，及时进行预催收。针对账龄较短的用户，晓得机器人可做到快速触达、全覆盖，尤其是M1及M2的逾期新案，催收成功率可高达80%-85%。并且，晓得机器人的话术固定，可以有效杜绝话术违规的情况。此外，晓得机器人运行稳定，过程记录准确，能够在策略调整后快速上线，真正有效节省企业的相关成本。

此外，针对金融企业的多元需求，以人工智能、NLP、ASR等技术为基础，得助智能自主研发智能营销机器人、客服机器人、智能质检、视频客服等多种智能服务，覆盖贷前、贷中、贷后全流程，能轻松完成产品咨询、业务办理、售后回访、营销推荐等多项服务，帮助企业降本增效，实现全面智能转型。

催收的核心在于催收策略的制定和实际落地运用程度。在AI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、批量化的催收方式将成为行业趋势。