什么是催收行業？銀行作為金融機構，主要承擔為企業提供資金周轉的杠桿作用，而且為企業和個人提供貸款業務也是銀行的主要盈利來源。但是，貸款出去是有風險的，當貸款者或者貸款企業不能還上貸款時，這就形成了壞賬。面對持續擴張的壞賬，銀行等金融機構尋求訴諸法律，但此種途徑不僅成本高、周期長，效果也不一定見好；而在內部設置催收部門，一方面增加人力成本，另一方面還可能給品牌信譽帶來影響。于是，許多銀行便將這些賬戶送到第三方催收機構，并以部分份額（甚者高達70%）作為委托費用。
現在催收行業情況如何？根據央行公布的《2018上半年金融機構貸款投向統計報告》顯示:2018年6月末，金融機構人民幣各項貸款余額129.15萬億元，同比增長12.7%；上半年增加9.03萬億元，同比多增1.06萬億元。
其中，針對個人貸款方向的，人民幣房地產貸款余額35.78萬億元，同比增長20.4%；本外幣住戶消費性貸款余額34.47萬億元，同比增長21.1%；住戶經營性貸款余額9.66萬億元，同比增長11.0%；針對企業方向的，人民幣小微企業貸款余額25.40萬億元，同比增長12.2%。消費金融和P2P貸款也在7000億左右。
因此，按照銀行壞賬1.5%左右的水平，非銀行壞賬保守估計10%左右的水平，不良資產的規模將近3萬億。經濟進入下行周期時，不良資產就呈現逆周期繁榮，直接導致后端的催收行業，變得炙手可熱。
野蠻催收“難上臺面”
但是在科技如此發達的21世紀，國內借貸催收行業卻仍然在使用最野蠻的催收方式。
1.方式粗暴駭人
電話轟炸。利用自動軟件，持續不斷給債務人打電話。有一款號稱“呼死你”的軟件，使用不同的外顯號碼，重復呼叫債務人，給債務人的正常生活帶來困擾。
騷擾通訊錄。在注冊某些借貸平臺時，有一項必選條款是準許平臺調取用戶通訊錄。有借貸平臺用戶，僅因遺忘還款，逾期一天，其通訊錄好友便收到大量辱罵短信。
暴力催收。百度一下“催收”，能搜到大量暴力收債的新聞。“在家門口用紅油漆寫字，威脅打斷腿，賴在債務人家里或公司不走……”都是常用手段。
極端方式。重賞之下，也出滋生出“裸條”、艾滋催債隊等極端方式。據一本財經報道，有一支均齡五十的艾滋娘子軍，自稱都是艾滋病人，專程接單上門催債。
2.信息泄漏嚴重
在催收行業，債務人還面臨嚴重的信息泄漏風險。催收人員往往掌握了大量債務人的身份信息，包括姓名、身份證號、電話、地址，甚至包括微信、支付寶等隱私，用來威脅債務人還款。據新京報報道，一個名叫“中國信用黑名單”的網站，將債務人身份和隱私直接公布到了網上。
機器人催收顛覆傳統的催收方式
在電影或者動漫中，機器人應該有人類外形或者是一副鋼鐵身軀。然而智能催收機器人并不是這樣，它并不需要借助硬件。它其實是一套智能軟件系統，基于云端，沒有硬件投入，部署簡單，只需通過安全賬戶登陸，導入電話數據，即可進行外呼。
云牛的催收機器人具有如下功能：
- 標準化催收管理案件換手、協催、案件階段流轉、催記、案件詳情、預測案件、外訪案件、還款更新等多功能輔助坐席催收，全面提高催收效率和產能。
- 可視化產能管理還款分析、工作分析、工時分析、通話分析、產能分析、出催分析、案件分布等生成可視化報表，協助管理人員了解目標進度、績效政策、制定管理決策等。
- 在線質檢、查詢、分享質檢人員查詢檢查錄音，監督催收服務質量，被質檢判為優秀錄音和差錯錄音，自動進入到錄音分享池。
- 穩定話務系統話務體統以中繼線路為主，輔以網絡電話、GSM落地，系統內呼入呼出全程錄音。
- 系統化案件管理從整體上把控案件情況，確保案件按計劃進度快速和高效進行，全程跟蹤項目每個環節每個階段的重要進展。
- 多樣化催收手段催收系統支持短信、IVR、預測式外呼、預覽式外呼、手工外呼五種催收方式靈活應用。
- 多種數據集成方式催收系統支持API接口、文檔導入、自動抓取三種數據集成方式獲取案件數據。
云牛的優勢
在機器人催收這一塊，云牛的產品相對于其他公司，技術基礎更加雄厚；真人語音呼叫，準確叫出客戶名字；大數據+定制呼叫方案，輕松面對各種情況；回款率更高，回款率達到人工水平。
1.技術領先：
云牛的智能催收機器人，不同于市面上的應答式機器人，它能整合客戶的信息，可以通過知識庫自我學習，也能由催收坐席進行人工培訓。采用語音識別技術（ASR）、自然語言理解（NLU）、語音合成技術（TTS）等頂尖的AI技術，能夠準確識別和回答客戶問題。這些尖端技術的應用，保證了催收工作能夠規范而準確的進行，同時也能保證較高的回款率。
2.真人語音：
使用先進的語音技術，在語音合成引擎上優勢顯著。云牛催收機器人采用高級動態合成話術（XTTS），在毫秒之間完成客戶信息替代。動態合成與固定合成無縫切換，準確說出客戶名字、欠款金額等，一對一個性化提醒；定制專屬音庫，完全真人式發音，語速、停頓自然，交互流暢，用戶察覺不出是跟機器人在對話。
3.大數據+定制呼叫方案：
云牛的催收機器人內置人工智能模塊，能夠學習云牛十余年的呼叫中心通話數據，并且針對客戶情況的不同，為客戶匹配不同的話術。比如客戶表示“我盡快還款”“過一會去”“我現在就去還”，雖然都是表示客戶會還款，但是還款的意愿不一樣，相對應的機器人也會采用不同的話術，來提高還款率。
4.回款率達到人工水平：
催收機器人效率無人可及，在回款率方面也表現優異。經過客戶一段時間的實際使用，發現M1（1-3）當天回款率4月底達到52%（不含短信過濾部分），與人工外包公司回款率持平，累計回款率80%以上（達到人工水平），效果非常可觀。
由于壞賬往往會涉及到的貸款人的貸款性質、件均、客戶群、不同的逾期階段等問題，貸款人的性格方面無法把控，情況極其復雜。所以，催收機器人能夠取得這樣的效果也相當不容易了。
催收機器人工作流程
在催收過程中中，人工智能除了代替人工催收，更多的將是預判，實現貸后跟蹤。對主管賴賬甚至謀劃詐騙的客戶進行標記，采取相應的措施；同時服務并保留債務狀況良好的客戶。催收機器人也可能建立一張債務新信用檔案，讓逾期失聯者無所遁藏。
隨著消費信貸規模的進一步擴大，催收扮演的角色將越來越重要。然而，國內催收手段如此“野蠻”，可想而知，債權人與債務人之間的關系必定劍拔弩張，一觸即發。
更有可能的是，隨著國家將來對債務催收、電話騷擾等的越來越重視，對這方面的監管會越來越嚴格，野蠻催收會越來越不可取。銀行應該勇于嘗試使用新的技術，利用催收機器人，既能夠節省成本，又能夠管理和控制催收流程。嘗試一下，或許會給企業帶來意料不到的改變。
