催收，原本是个不被人注意的领域，传统的催收公司一般以生活缴费和信用卡业务为主，但随着互联网金融的兴起和现金贷的流行，催收逐渐成为金融行业业务开展过程中的重要一环，在信贷规模不断扩大、不良资产规模水涨船高的今天，催收变得日益重要。
在行业爆发式发展的情况下，如何更加合规、高效、低成本地开展催收业务，成为催收行业，乃至整个金融行业必须考虑的问题。于是，机器催收、智能催收等概念开始受到行业追捧。在大数据、人工智能、语音识别、语义理解等一系列新技术的推动下，智能催收商业化正以惊人的速度登上历史舞台。
智能催收迅速崛起背后的逻辑
在过去的很长一段时间里，由于银行的准入门槛较高、合规要求较高、利润薄，催收行业的发展一直比较缓慢；但互联网金融的崛起给催收市场带来了前所未有的机遇，逾期金额较大导致市场对催收的需求增加，催收业的门槛也随之降低了。
门槛的降低及需求大幅增长带动催收行业快速发展，监管也随之而来。相比较传统的人工催收，智能催收可以避免人工催收出现的情绪化带来的语言暴力，满足各类金融机构合规催收的需求。
目前市场上大大小小的催收机构已经超过5000家，多的上万人，少的几十人，单纯以传统的人工模式来处理，已不能满足金融企业的需求。为了解决催收市场人员缺口巨大、人力成本持续上升等问题，前期催收业务完全可以由机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贷后管理、催收流程管理、人员分配等方面效率较低，大大制约了催收工作的开展。而智能催收则可以通过对流程的优化，以及贷后数据的分析等，有效提升催收的效率。
近年来，智能催收大数据的应用及海量语音库的积累，为催收模型训练提供了海量素材。随着催收业务的快速增长，贷后数据与催收语音库规模也呈现出指数增长，为催收模型训练积累了大量数据。技术的日臻成熟，也让智能催收逐渐成为行业未来发展的必然趋势。
智能催收将为行业带来哪些变革？
在整个金融行业的业务链条中，催收业务属于链条的末端，主要针对贷后阶段，智能催收的出发点就是对用户进行分类，从而针对不同还款意愿和能力的用户采取差异化的催收方式。
借助人工智能、机器学习等技术，智能催收可以通过分析用户的身份信息、交易与还款行为以及互联网行为等数据，输出用户的逾期、还款概率，从而对用户进行分类。如果贷中模型预测用户逾期概率较高时，可以在贷中阶段尽早启动预催收工作，从而减少逾期的发生，而贷后模型则通过对逾期情况进行精细化分析，帮助催收人员优化催收策略、有效配置资源。
尤其在贷后领域，智能催收的应用可以在外呼、质检、报表、分案等多个层面为催收工作提供支持。比如，在智能外呼层面，催收机器人可以通过标准合规的话术与逾期人员进行沟通，同时通过语音合成、语义识别等较为准确地判断客户的意图。
在智能质检方面，过去的质检都是通过人工听录音的方式完成，耗费了大量人力和时间，而智能质检可以实时对外呼通话进行监控，实时捕捉催收员的情感、态度、不合规话术、敏感词等，实时进行监控预警及评价，避免出现不合规的问题。
而智能报表的实现，可以让贷后的管理更加精细化，不仅可以让决策层更清晰地掌握公司整体回收率及成本收益情况，也能让底层管理人员更清楚每个员工的通话时长、投诉情况、回款情况排名等，从而进行差异化的管理。
为了充分释放智能催收的价值，百度智能云基于自身在云计算、语音技术、数据智能、知识图谱等方面的经验，打造了智能催收机器人，不仅可以基于风险预测识别，进行差异化的催收，还实现了催收的统一标准化，从而让催收工作成本更低、更合规。未来，百度智能云还将继续探索人工智能在金融领域的更多应用，全面助力金融行业的智能化升级。
