创新风吹进催收行业
催收是个鲜为人知的行业，但在一般读者眼中，对催收的印象却是极为显著的，在新闻里看到的社会事件时常将催收推到了风口浪尖上。不过，与一般人的认识有所差异，传统的催收一般面向银行和信用卡业务。由于银行体系准入门槛高、合规要求较为繁琐，催收公司对于人员的专业技能也有较为完善的培训，因此过去催收行业大致维持在一个相对平稳、饱和的状态。
根据一项统计显示，为因应互联网金融不良资产，催收市场上出现了超过5000家规模不一的催收公司。与银行所从事的大额借贷业务不同，互联网金融、现金贷公司大多从事小额借贷业务，单笔借贷金额落在3000至5000元之间，针对这个市场而生的催收行业也具有专业技能不足、人力密集的特点。
由于这类催收的利润率极高（介于20%至45%之间），为提高回款率，不少公司采用非正规的催收手段，因而导致不少社会事件。面对这个分散但体量巨大的市场，如何通过技术创新在合规性与提高回款率间达成平衡便成为智能催收的潜在市场。
从逾期到坏账的催收流程
面对互联网金融衍生出大量的小额贷款坏账，如何降低催收成本并提高回款率便至关重要，也因此，AI加大数据便成为解决这类小额不良资产回收的技术。
催收逾期指标定义
整个过程中，要不断的通过数据报表来分析逾期客户，定出针对性的催收策略，并且不断的根据各个月的催收指标进行调整。这其中，包含了电呼、外包、质检等不同方面的工作。
人工智能如何使用在催收领域？
当工智能技术导入催收系统中，通过人机交互学习来提高催收回款率、减少人力使用并降低负面情绪的影响，智能催收在降低成本、提高回款率与确保合规方面达到平衡。
在催收过程中以大数据风控为主线，通过大数据算法模型的建立多维度评估逾期案件和员工能力，使案件的流转分配、催收策略选择和绩效考核更合理，从而提高人均产能、提高催回效率。
也因此，针对小额的催收账款，智能催收机器人有较佳的业务应用效能。随着智能催收机器人正式投入业务应用，催收也从早先低端、劳力密集型产业转变为技术密集的高门槛业务。
随着智能催收机器人投入应用，部分平台已经将逾期催收业务转移至机器人，从结果来看，智能催收机器人对于逾期3天内客户的资金回款率已达到人工催收的90%。随着智能催收机器人逐步投入业务应用，催收行业也将发生根本性变化。
在未来，单笔借贷金额在3000元以下的贷款催收将转移至机器人催收，大额的贷款催收则逐渐转变为人机协同催收。传统印象中人力密集、低附加值的催收行业正逐渐转变为技术密集、高附加值的创新业务。
智慧金融研究院