文章来源：微信公众号：洞见消费金融

    作者：有耘

　　“张家口大三学生在宾馆死亡疑似被校园贷催收”、“又一个大学生死于现金贷，生前被恶意催收”……诸如此类的新闻无疑让整个催收行业蒙上了一层阴影。

　　面对诸多质疑，催收员们表示“老赖欠钱不还有理，月工资才3000元，你们还为难我?”事实上，随着监管落地，逾期客户越来越难催，行业坏账率不断提高。那么，在此情况下，到底应该怎样进行合规有效的催收？

　　据悉，随着AI人工智能的火爆，不少消费金融平台把解决坏账率的问题寄希望于智能催收……

　　不过，智能催收真的能有效解决消金平台坏账不断飙升的问题，并成为催收行业的未来吗？未必……

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　　智能催收在消费金融领域与催收行业掀起热潮

　　据了解，随着消费金融越来越热，对催收平台的要求也越来越高，特别是消费金融的借贷规模呈现小而分散特点，传统的人工坐席显然已经无法满足。

　　再加上AI人工智能技术突飞猛进，智能催收横空出世，并引起了业内的广泛关注。

　　2018年初，苏宁消费金融公司就宣布和国内领先的人工智能企业科大讯进行合作，双方共同成立持牌消费金融机构中第一个“智能催收实验室”。

　　据介绍，苏宁消费金融公司将其具有自主知识产权的智能催收系统与科大讯飞的智能语音催收机器人直接对接。智能催收实验室将收集海量真实语音库，不断通过机器智能学习建立智能语音催收模型，通过灵活的流程和策略配置，训练智能催收机器人与客户展开实时、连续、良好的“人机对话”，起到接近人工语音催收的实践效果。

　　同时，在复杂场景问题的处理上，智能语音机器人也实现了与人工催收专家无缝衔接，实现了机器学习的不断成长和进步。

　　除了苏宁消费金融的智能语音机器人，线上催收平台——资易通也推出了AI清收方案“云电猫”，其目前是针对短账龄不良资产，通过AI手段，以很高的效率较低成本，完成催收。而其他类型不良资产，如中长账龄不良资产，主要还是通过人工催收。

　　可以说，智能催收在消费金融领域与催收行业已掀起了一股热潮……

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　　对于智能催收，业内部分人士非常看好

　　那么，相较于传统催收，智能催收到底有何优势？

　　公开资料显示，在贷后领域，标准化业务包括前端语音外呼、人工质检、批量短信、信息修复、批量诉讼、报表、分案等。

　　据悉，在前端语音外呼、质检、报表、分案这几个催收的主要环节，业内部分人士认为，人工智能似乎都能有所变革。

　　其中，催收前端语音外呼是高度标准化的客服提醒业务，而有人工智能加持的的智能外呼主要凭借语音合成、语义识别、人机对话等技术，增加对用户的提醒度，提高频率并降低成本。

　　其次，催收的质检环节是催收公司定期调取录音对催收电话的质量进行一定的把控，此前大多是人工听录音的方式完成的，可这样不仅工作量巨大，极耗人力，而且有着明显的滞后性，但智能质检可以实时对外呼通话进行监控。

　　此外，报表是贷后精细化运营的核心工作，但是报表生成耗费大量人力，因此业内人士表示，可视化强的智能报表系统能在一定上提高效率。

　　同时，催收的分案也是催收策略，根据不同的数据反馈和行业经验制定一个成本和回收率之间的最佳催收方案。而智能分案就将催收员情况与案件难易情况进行匹配，实现资源最优化配置。

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　　智能催收被认为九成是噱头，提高了催收效率也牺牲了坏账率

　　不过值得一提的是，相较于上述对于智能催收非常乐观的观点，也有业内人士表示，智能催收目前来看并没有那么神奇，有九成的智能催收是噱头。

　　以一些消金平台与催收公司标榜最甚的智能外呼为例，据悉，智能外呼之所以受到热捧就是由于智能外呼可降低人工成本。

　　但真的如此吗？

　　从每单的成本来看，智能外呼在行业内是按使用时长计费的，大致是每分钟一元或者0.5元左右，而人工外呼则是按每通电话的拨打率，普遍为每通2元。表面看，智能外呼的成本似乎比人工外呼更低。

　　可需要注意的是，利用人工外呼进行催收比智能外呼的成功率更高。数据显示，人工外呼比采用智能外呼要降低一个点的坏账率。

　　如此一来，以每天拨打200通电话为例，而人工外呼每通电话大约一分钟左右，那么智能外呼一般为0.5元一通。

　　然而假定某消费金融平台的代催金额为一天3万元，一个月90万左右。如此经粗略计算，若该消费金融公司选择智能外呼进行催收，那么坏账率将上涨一个百分点，得损失9千元；同时成本也将节省9千元，基本持平。

　　因此，智能外呼降低成本的所谓优势并不明显，更何况，坏账率上涨带来的危害远比成本降低要严重的多。

　　除了智能外呼，目前技术下的智能分案似乎也并不是传言中的那么厉害。据悉，目前催收策略基本还是需要依靠人工来完成。

　　事实上，智能催收是在一定程度上提高了催收的效率，但显然目前的智能催收并没有那么完善。毕竟如果靠牺牲坏账率来提高效率，未免显得有些本末倒置，智能催收也会变得没有了意义。因此，智能催收在考虑效率的同时，也需尽可能的做大正值，降低负值，从而来降低消费金融平台的坏账率。