技术的方向，永远是人性和利益的延伸。
在中国，任何新技术都会被找到“奇葩”的用途，AI也不例外。
2024年，生成式AI的浪潮，已经逐渐渗透到各个行业中。在其他行业尚处于探索和亏损阶段的AI，却在金融催收领域，却迎来了“丰收”的景象。
面对庞大的债务市场和日益严峻的催收压力，许多金融机构，纷纷将目光投向了最新的AI技术。借助AI的高效、智能和低成本优势，金融催收行业取得了丰硕的成果。
例如，神州泰岳推出的“泰岳小催”智能催收解决方案，实现了8-10倍的开案效率、100%全程合规，并且坐席人均创佣提升超过50%。
在催收这一不太“上台面”的领域，AI到底是怎么取代人工，在合规的情况下，让各个债主纷纷就范的？
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催收界的“新宠”
以前对于网贷这类业务，光靠人肉催收，效率太低了，还容易出岔子，动不动就违规。
最典型的情况，是短信、电话轰炸，债务人一天到晚手机响个不停。
还有，催收人员要是使用不文明的语言，或是泄露债务人的个人信息，都属于违规操作的“地雷阵”。
现在有了AI催收,情况就大不一样了。
首先在效率上，AI催收机器人就跟打了鸡血似的，一天到晚，不分昼夜，那效率是杠杠的。它能够通过智能分配案件、自动化作业，还有案件流转的手法，处理各类催收业务，这可比传统的人工催收快多了。
“最赞”的是AI懂得分寸，能自动过滤掉那些骂人话、威胁性语言啥的。而且，它还能通过智能质检和情绪检测，确保每一通电话都是规规矩矩的，比人工催收稳妥多了。
这种高效狂飙加上玩命保合规的操作，在催收方面的“奇效”可谓立竿见影。
正因如此，AI催收才会成为金融界的“新宠”，相关布局的企业也一个接一个，将AI催收这门“绝活”玩出了花。
在这方面，追一科技、泰岳智呼以及度言软件都是应用了AI技术的典型代表。
具体来说，追一科技的AI催收系统能够根据催收策略主动反复触达债务人，通过海量过滤和分段差异化的催收策略，平衡利息收入和坏账风险。他们的质检数据还能用于模型调优，进一步提升催收效果。
通过“千人千面”的外呼策略，有效提升催收效率。
至于泰岳智呼，在使用AI进行催收的同时，还主打一个人机结合，着眼新人培养代价高周期长的痛点；用AI助力坐席快速成长，加速产能形成；
好家伙，敢情这已经用AI顶替催收老司机的位置了。
而度言软件在AI技术方面，则主要通过预测式外呼+AI代接，以及智能策略引擎的方式，提高催收的效率和准确性。
所谓的预测式外呼，就是AI通过收集和分析大量的历史通话数据，通过算法，找出成功的通话背后隐藏的模式和规律。从而知道什么时候给客户打电话最容易找到人。
而且还能用AI机器人打电话，省去了人工一个个拨号的麻烦。
智能策略引擎，则会通过收集和分析债务人的还款记录、信用历史、收入水平等数据，判断这个人是有能力还款但故意拖欠。对于前者，它会用更强硬的手段；对那些真的有困难的人，它会更温柔一些。
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谁在用AI收债？
就目前来说，那些用AI来催收的公司，一般分成两种，一种比如银行、网贷平台，它们自己借出去的钱，现在得用AI来帮忙要回来。
这方面的典型代表，包括了浦发银行、拍拍贷等。
例如，浦发银行就通过引入FICO CCS自动语音催收系统，通过AI技术来提升催收流程的效率。
类似地，拍拍贷也推出了“智牛”催收机器人，这通过AI系统来进行自动化催收工作。
另一种就是专门的催收公司，它们像中介一样，别的公司把难要的账交给它们，它们用AI来提高效率，好快点把钱要回来。例如追一科技，捷通华声等。
这些公司往往通过如智能语音催收、用户画像模型、催收话术推荐等，来优化催收流程，提升催收效率，降低成本，并确保催收活动的合规性。
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AI催收的背后：
金融业的难处与算计
AI替代人工，提升效率……这样的描述，可以用在其他很多行业上。
但为什么与其他行业相比，在“催收”这个尴尬的领域，AI反而先揭开了锅，实现了增效与盈利？
这还得从催收行业的一些“特色”说起。
首先就是，催收这差事，太依赖人工了。
毕竟，催收这活儿，重复性高，规律性强。而AI一开始最适合应用的，恰好是这种人力密集型而又暴利的行业。这些企业有充足的预算和动力，研发相关的AI应用。
例如360金融大数据总监苏绥就提到，AI催收机器人在同样的时间段内，可以拨打的电话数量是人工的数倍，分别是800-1000个电话对比300个电话。
AI催收机器人一旦开发完成，就能长时间、大批量地工作，而且还不用给“提成”，比起人工催收，这成本可就省多了。
另一个原因就是，AI比人更懂得怎么去“合规”。
催收这活儿，最难的地方，就在于既要把钱要回来，又不能得罪人。
现在监管政策越来越严，合规性要求水涨船高，催收员们得更加小心翼翼，生怕哪句话说得不对，就踩了红线，被投诉、被罚款，甚至吃官司。
催收公司这边，得时刻提防着，得不停地培训员工，但即使这样，也不能保证每个人时刻都能做到合规催收。
AI催收能够做到标准化操作，避免了人工催收中可能出现的不当言行，减少了法律风险，这就像是给催过程套了个“金钟罩”。
最后，催收行业的数据量大，信息复杂，特别适合用AI分析。这点很好理解，所以就不多说了。
用行业的眼光看，AI这个曾经被寄予厚望，要带领人类进入乌托邦的技术，还没来得及在医疗、教育或自动驾驶等领域大放异彩，却反倒先被用在了“催债”这个不太上门面的领域。
还是那句老话，对任何新技术而言，每次最早尝鲜的，都是古老的暴利行业。
