催收一直是消费金融机构面对的两难问题。催收机器人批量上岗后，消费金融的催收困境又有何缓解？
根据最新的刑法修正案，暴力催收入刑今日已正式实施，这也意味着催收行业本就十分敏感的弦又绷紧了一些。不管催收监管如何严厉，消费金融机构始终面临信用风险、逃废债风险和居高不下的逾期风险，从根源上讲催收不可能停止，只是需要换个姿势而已。在资产端和资金端紧盯不良率的情况下，银行、消费金融公司、金融科技企业不得不另辟蹊径，在监管框架中寻找一种标准化的催收方式，来平衡合规与催回效率之间的关系。借助人工智能和云计算，目前消费金融机构大多在催收环节开启智能化模式，通过催收机器人、智能催收系统替代人工催收。尤其在去年，疫情猛烈冲击了消费金融公司的线下业务，逾期率也陡然上升，为了保证催收业务高效率运转，消费金融公司加速建设线上智能化运营能力，其中包含了智能催收。从头部消费金融公司的催收现状看，以智能语音机器人为代表的新型催收工具权重占比逐步扩大，高者甚至能替代90%以上的人工。近两年，这些智能催收工具通过大数据沉淀和算法学习，催收能力显著提高，已成为消费金融公司必不可少的基础设施之一。捷信消费金融的语音机器人成为其向智能催收转型的重要工具。捷信消费金融的语音机器人能7 天无休运行，每日呼出量约 500 万次，并且可以根据借款人的时间规律设定自动呼叫时间，能有效降低打扰借款人的概率。招联消费金融曾透露，招联消费金融贷款逾期10天以内的客户基本上70%~80%由机器人替代催收，招联消费金融的目标是对逾期90天以内的客户催缴，80%以上实现智能化作业。马上消费金融早在两年前就通过大数据、人工智能等技术研发的智能语音产品已经替代了80%以上的人工催收行为,降低了运营成本,同时避免了暴力催收风险。消费金融公司布局智能催收，有的依靠自研，而有的与第三方合作开发，无论通过哪种方式，它们都迫切去填补自身的智能催收短板。例如，苏宁消费金融与科大讯飞合作成立智能催收实验室，研发智能语音催收机器人。哈银消费金融与度小满合作，建设金融科技联合实验室，在人工智能催收和联合建模等诸多方面均开展了合作。催收是消费金融贷后管理的核心组成部分，催收如果出了问题，可能会波及贷前和贷中环节，因此如何实现合规且高效的催收也成为消费金融公司在数字化转型过程中亟需克服的难题。当下，催收业务着力解决也正是合规、效率和成本问题。首先，催收越重要越紧迫，就意味着风险越大，这之中隐含的风险主要包括道德风险、合规风险、催回失败导致的坏账风险。以往人工催收的主观不确定性较大，由催收引发的侵权、投诉，甚至命案，不胜枚举，数轮礼仪培训和严苛的催收规则也难以杜绝越界现象。
其次，在消费金融领域，催收环节属于典型的劳动力密集型业务。人工催收机制会遇到时间、成本以及人员流失问题，尤其对于那些资产规模较大的机构，指望人工催收不仅要解决人员工资而且要付出办公场地、管理等成本支出。最后，不断强化细化的催收监管规定，把催收限定在一个更加逼仄的空间，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。
在此情况下，消费金融机构为了节省成本提高合规标准，就不得不借助催收机器人等智能催收工具。催收机器人其实属于一种智能语音产品，目前市场上主要的金融科技To B类智能语音产品分为智能营销机器人、客服机器人、质检机器人和催收机器人四大类，基本上参与到贷前、贷中、贷后的全流程。智能催收工作原理其实比较简单，首先由智能催收系统筛选和提取逾期借款人名单，然后催收机器人根据下达的名单自动拨电话，待借款人接通电话后，催收机器人会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。例如，一些消费金融机构在智能催收机器人的算法程序中增加还款即能提额或享有利率优惠等话术，这些话术能提高逾期借款人的还款意愿。消费金融公司加码布局智能催收的背后，是信贷逾期率飙升。据统计，从2012年到2017年之间，我国商业银行不良贷款率从0.95%上升至1.74%；消费金融公司不良贷款款率从0.56%上升至6.62%，不良率上升近10倍。消费金融公司的风险承压和风控成本相比银行，明显高出许多。此外，逃废债风潮也增加了机构催收难度。一些借款人打着监管制度的旗号，通过伪造证据、抱团投诉等方式逃废债，企图要求消费金融机构减免借款或不再催收。智能催收业务的上线，能帮消费金融公司克服催收人工不足的困难，高效地对逾期贷款进行激活，同时可以不间断打击逃废债情况。消费金融业务本身面临的信用风险较大，这些风险在线上化后持续增加，转化的坏账压力也就更大，因此多元化的催收方式成为消费金融公司的刚需。虽然催收机器人在灵活性上不如人工，但它有足够的耐心并且不逾矩。
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