人工智能将对催收带来哪些新变化？

金融行业里有句话“三分贷七分管”，在“管”的过程中，催收是不可或缺的一环。但一提到催收，多数人们首先想到的都是“短信轰炸、爆通讯录”等暴力催收手段。目前，针对催收的监管愈发严格，行业自律也让催收变得更为规范。值得一提的是，人工智能在催收中扮演的角色也越来越重要。

传统催收方式多是劳动密集型的，而目前我国催收行业的真正从业者只有20至30万人，这些催收人员要处理的不良资产有多庞大呢?据《中国金融稳定报告(2017)》显示，截至2016年底，银行业金融机构的不良贷款余额为2.19万亿元，再加上互联网金融公司、小贷公司等机构的不良资产，有业内人士认为，我国不良资产规模将远超3万亿元。

在这样的行业现状下，人工智能的介入颠覆了传统的催收方式，有助于提升催收的效率。

笔者发现，有的机构会通过用户“画像”、订单分类来设计催收数据模型，系统再根据行为模型分析生成智能化催收方案。该方案能够提前预测客户失联的可能性，或是甄别出用户还款的可能性，排查存量客群中的高风险客户，进而及时调整、修改催收策略，提升催收效率。

目前已有多家机构在研发人工智能催收机器人，包括金融机构、金融科技公司以及催收公司等。其中，金融机构和金融科技公司是推动智能催收的主体，因为有技术、有数据、有实际业务需求，是最愿意进行技术投入的。此外，很多大的催收公司因为积累了大量的数据所以也期望和金融科技公司合作一起实现催收科技化。

在人工智能的赋能下，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、批量化的催收方式或将成为未来的行业趋势。

需要注意的是，智能催收还需要海量数据作为支撑，包括贷前申请数据、贷中服务数据、贷后催收数据、外部接入数据等，只有在海量数据的支撑下才能构建模型，也才有之后的通过模型设计催收策略。所以，如何获取数据将成为智能催收发展的关键。

不过归根到底，催收并非孤立的一环，金融机构也不可过分依赖催收。催收作为最后一道防线应与前置风控、反欺诈形成风险防控的组合拳。毕竟贷前风险可控，贷后发生逾期的几率就小，反之，如果发生大规模逾期、坏账，再强大的催收都是杯水车薪。

来源：农村金融时报