如果不還錢，追債公司現在用 AI 找你麻煩

在中國，任何新技術都會被找到 “奇葩” 的用途，AI 也不例外。

2024 年，生成式 AI 的浪潮，已經逐漸滲透到各個行業中。在其他行業尚處於探索和虧損階段的 AI，卻在金融催收領域，卻迎來了 “豐收” 的景象。

面對龐大的債務市場和日益嚴峻的催收壓力，許多金融機構，紛紛將目光投向了最新的 AI 技術。藉助 AI 的高效、智能和低成本優勢，金融催收行業取得了豐碩的成果。

例如，神州泰嶽推出的 “泰嶽小催” 智能催收解決方案，實現了8-10 倍的開案效率、100% 全程合規，並且坐席人均創佣提升超過 50%。

在催收這一不太 “上台面” 的領域，AI 到底是怎麼取代人工，在合規的情況下，讓各個債主紛紛就範的？

催收界的 “新寵”

以前對於網貸這類業務，光靠人肉催收，效率太低了，還容易出岔子，動不動就違規。

最典型的情況，是短信、電話轟炸，債務人一天到晚手機響個不停。

還有，催收人員要是使用不文明的語言，或是泄露債務人的個人信息，都屬於違規操作的 “地雷陣”。

現在有了 AI 催收，情況就大不一樣了。

首先在效率上，AI 催收機器人就跟打了雞血似的，一天到晚，不分晝夜，那效率是槓槓的。它能夠通過智能分配案件、自動化作業，還有案件流轉的手法，處理各類催收業務，這可比傳統的人工催收快多了。

“最贊” 的是 AI 懂得分寸，能自動過濾掉那些罵人話、威脅性語言啥的。而且，它還能通過智能質檢和情緒檢測，確保每一通電話都是規規矩矩的，比人工催收穩妥多了。

這種高效狂飆加上玩命保合規的操作，在催收方面的 “奇效” 可謂立竿見影。

正因如此，AI 催收才會成為金融界的 “新寵”，相關佈局的企業也一個接一個，將 AI 催收這門 “絕活” 玩出了花。

在這方面，追一科技、泰嶽智呼以及度言軟件都是應用了 AI 技術的典型代表。

具體來説，追一科技的 AI 催收系統能夠根據催收策略主動反覆觸達債務人，通過海量過濾和分段差異化的催收策略，平衡利息收入和壞賬風險。他們的質檢數據還能用於模型調優，進一步提升催收效果。

通過“千人千面” 的外呼策略，有效提升催收效率。

至於泰嶽智呼，在使用 AI 進行催收的同時，還主打一個人機結合，着眼新人培養代價高週期長的痛點；用 AI 助力坐席快速成長，加速產能形成；

好傢伙，敢情這已經用 AI 頂替催收老司機的位置了。

而度言軟件在 AI 技術方面，則主要通過預測式外呼 +AI 代接，以及智能策略引擎的方式，提高催收的效率和準確性。

所謂的預測式外呼，就是 AI 通過收集和分析大量的歷史通話數據，通過算法，找出成功的通話背後隱藏的模式和規律。從而知道什麼時候給客户打電話最容易找到人。

而且還能用 AI 機器人打電話，省去了人工一個個撥號的麻煩。

智能策略引擎，則會通過收集和分析債務人的還款記錄、信用歷史、收入水平等數據，判斷這個人是有能力還款但故意拖欠。對於前者，它會用更強硬的手段；對那些真的有困難的人，它會更温柔一些。

誰在用 AI 收債？

就目前來説，那些用 AI 來催收的公司，一般分成兩種，一種比如銀行、網貸平台，它們自己借出去的錢，現在得用 AI 來幫忙要回來。

這方面的典型代表，包括了浦發銀行、拍拍貸等。

例如，浦發銀行就通過引入 FICO CCS 自動語音催收系統，通過 AI 技術來提升催收流程的效率。

類似地，拍拍貸也推出了 “智牛” 催收機器人，這通過 AI 系統來進行自動化催收工作。

另一種就是專門的催收公司，它們像中介一樣，別的公司把難要的賬交給它們，它們用 AI 來提高效率，好快點把錢要回來。例如追一科技，捷通華聲等。

這些公司往往通過如智能語音催收、用户畫像模型、催收話術推薦等，來優化催收流程，提升催收效率，降低成本，並確保催收活動的合規性。

AI 催收的背後：金融業的難處與算計

AI 替代人工，提升效率……這樣的描述，可以用在其他很多行業上。

但為什麼與其他行業相比，在 “催收” 這個尷尬的領域，AI 反而先揭開了鍋，實現了增效與盈利？

這還得從催收行業的一些 “特色” 説起。

首先就是，催收這差事，太依賴人工了。

畢竟，催收這活兒，重複性高，規律性強。而 AI 一開始最適合應用的，恰好是這種人力密集型而又暴利的行業。這些企業有充足的預算和動力，研發相關的 AI 應用。

例如 360 金融大數據總監蘇綏就提到，AI 催收機器人在同樣的時間段內，可以撥打的電話數量是人工的數倍，分別是 800-1000 個電話對比 300 個電話。

AI 催收機器人一旦開發完成，就能長時間、大批量地工作，而且還不用給 “提成”，比起人工催收，這成本可就省多了。

另一個原因就是，AI 比人更懂得怎麼去 “合規”。

催收這活兒，最難的地方，就在於既要把錢要回來，又不能得罪人。

現在監管政策越來越嚴，合規性要求水漲船高，催收員們得更加小心翼翼，生怕哪句話説得不對，就踩了紅線，被投訴、被罰款，甚至吃官司。

催收公司這邊，得時刻提防着，得不停地培訓員工，但即使這樣，也不能保證每個人時刻都能做到合規催收。

AI 催收能夠做到標準化操作，避免了人工催收中可能出現的不當言行，減少了法律風險，這就像是給催過程套了個 “金鐘罩”。

最後，催收行業的數據量大，信息複雜，特別適合用 AI 分析。這點很好理解，所以就不多説了。

用行業的眼光看，AI 這個曾經被寄予厚望，要帶領人類進入烏托邦的技術，還沒來得及在醫療、教育或自動駕駛等領域大放異彩，卻反倒先被用在了 “催債” 這個不太上門面的領域。

還是那句老話，對任何新技術而言，每次最早嚐鮮的，都是古老的暴利行業。