在行業(yè)爆發(fā)式發(fā)展的情況下，如何更加合規(guī)、高效、低成本地開(kāi)展催收業(yè)務(wù)，成為催收行業(yè)，乃至整個(gè)金融行業(yè)必須考慮的問(wèn)題。于是，機(jī)器催收、智能催收等概念開(kāi)始受到行業(yè)追捧。在大數(shù)據(jù)、人工智能、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義理解等一系列新技術(shù)的推動(dòng)下，智能催收商業(yè)化正以驚人的速度登上歷史舞臺(tái)。

　　在過(guò)去的很長(zhǎng)一段時(shí)間里，由于銀行的準(zhǔn)入門檻較高、合規(guī)要求較高、利潤(rùn)薄，催收行業(yè)的發(fā)展一直比較緩慢；但互聯(lián)網(wǎng)金融的崛起給催收市場(chǎng)帶來(lái)了前所未有的機(jī)遇，逾期金額較大導(dǎo)致市場(chǎng)對(duì)催收的需求增加，催收業(yè)的門檻也隨之降低了。

　　門檻的降低及需求大幅增長(zhǎng)帶動(dòng)催收行業(yè)快速發(fā)展，監(jiān)管也隨之而來(lái)。相比較傳統(tǒng)的人工催收，智能催收可以避免人工催收出現(xiàn)的情緒化帶來(lái)的語(yǔ)言暴力，滿足各類金融機(jī)構(gòu)合規(guī)催收的需求。

　　目前市場(chǎng)上大大小小的催收機(jī)構(gòu)已經(jīng)超過(guò)5000家，多的上萬(wàn)人，少的幾十人，單純以傳統(tǒng)的人工模式來(lái)處理，已不能滿足金融企業(yè)的需求。為了解決催收市場(chǎng)人員缺口巨大、人力成本持續(xù)上升等問(wèn)題，前期催收業(yè)務(wù)完全可以由機(jī)器替代以降低人力成本。

　　更重要的是，如今的人工催收模式在貸后管理、催收流程管理、人員分配等方面效率較低，大大制約了催收工作的開(kāi)展。而智能催收則可以通過(guò)對(duì)流程的優(yōu)化，以及貸后數(shù)據(jù)的分析等，有效提升催收的效率。

　　近年來(lái)，智能催收大數(shù)據(jù)的應(yīng)用及海量語(yǔ)音庫(kù)的積累，為催收模型訓(xùn)練提供了海量素材。隨著催收業(yè)務(wù)的快速增長(zhǎng)，貸后數(shù)據(jù)與催收語(yǔ)音庫(kù)規(guī)模也呈現(xiàn)出指數(shù)增長(zhǎng)，為催收模型訓(xùn)練積累了大量數(shù)據(jù)。技術(shù)的日臻成熟，也讓智能催收逐漸成為行業(yè)未來(lái)發(fā)展的必然趨勢(shì)。

　　在整個(gè)金融行業(yè)的業(yè)務(wù)鏈條中，催收業(yè)務(wù)屬于鏈條的末端，主要針對(duì)貸后階段，智能催收的出發(fā)點(diǎn)就是對(duì)用戶進(jìn)行分類，從而針對(duì)不同還款意愿和能力的用戶采取差異化的催收方式。

　　借助人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，智能催收可以通過(guò)分析用戶的身份信息、交易與還款行為以及互聯(lián)網(wǎng)行為等數(shù)據(jù)，輸出用戶的逾期、還款概率，從而對(duì)用戶進(jìn)行分類。如果貸中模型預(yù)測(cè)用戶逾期概率較高時(shí)，可以在貸中階段盡早啟動(dòng)預(yù)催收工作，從而減少逾期的發(fā)生，而貸后模型則通過(guò)對(duì)逾期情況進(jìn)行精細(xì)化分析，幫助催收人員優(yōu)化催收策略、有效配置資源。

　　尤其在貸后領(lǐng)域，智能催收的應(yīng)用可以在外呼、質(zhì)檢、報(bào)表、分案等多個(gè)層面為催收工作提供支持。比如，在智能外呼層面，催收機(jī)器人可以通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)合規(guī)的話術(shù)與逾期人員進(jìn)行溝通，同時(shí)通過(guò)語(yǔ)音合成、語(yǔ)義識(shí)別等較為準(zhǔn)確地判斷客戶的意圖。

　　在智能質(zhì)檢方面，過(guò)去的質(zhì)檢都是通過(guò)人工聽(tīng)錄音的方式完成，耗費(fèi)了大量人力和時(shí)間，而智能質(zhì)檢可以實(shí)時(shí)對(duì)外呼通話進(jìn)行監(jiān)控，實(shí)時(shí)捕捉催收員的情感、態(tài)度、不合規(guī)話術(shù)、敏感詞等，實(shí)時(shí)進(jìn)行監(jiān)控預(yù)警及評(píng)價(jià)，避免出現(xiàn)不合規(guī)的問(wèn)題。

　　而智能報(bào)表的實(shí)現(xiàn)，可以讓貸后的管理更加精細(xì)化，不僅可以讓決策層更清晰地掌握公司整體回收率及成本收益情況，也能讓底層管理人員更清楚每個(gè)員工的通話時(shí)長(zhǎng)、投訴情況、回款情況排名等，從而進(jìn)行差異化的管理。

　　為了充分釋放智能催收的價(jià)值，百度智能云基于自身在云計(jì)算、語(yǔ)音技術(shù)、數(shù)據(jù)智能、知識(shí)圖譜等方面的經(jīng)驗(yàn)，打造了智能催收機(jī)器人，不僅可以基于風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)識(shí)別，進(jìn)行差異化的催收，還實(shí)現(xiàn)了催收的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化，從而讓催收工作成本更低、更合規(guī)。未來(lái)，百度智能云還將繼續(xù)探索人工智能在金融領(lǐng)域的更多應(yīng)用，全面助力金融行業(yè)的智能化升級(jí)。