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一年前談起人工智能催收，很多人（特別是催收公司）覺得不現實，總感覺智能催收的應用是件非常遙遠的事情。從今年下半年開始，當硅語電話機器人出現在市場上，很多人大吃一驚。難道智能催收時代真的來了么？是的，真的來了。

智能催收為什么會出現？

催收原本是個鮮為人知的行業，傳統的催收公司一般以銀行和信用卡業務為主，比如老牌催收公司高柏、CBC、一諾銀華等。由于銀行準入門檻高、合規要求高、利潤較薄，導致這個行業一直沒有大的發展，頭部約20家企業占據了市場超過85%的份額。

誰曾想到，15年開始隨著互金和現金貸的興起，催收市場發生了翻天覆地的變化。對于新興金融公司來講，回收率成為排在第一位的指標，行業準入門檻大幅度降低；并且，由于互金及現金貸逾期體量較大，導致市場對催收的需求呈幾何倍增長（根據調研發現，目前月新增放款在30億左右規模的現金貸公司需要催收坐席數量基本在1500-2000人左右）。

門檻的降低及需求大幅增長帶動催收行業快速發展，據統計，目前市場上大大小小的催收機構超過5000家，多的上萬人，少的幾十人，平均利潤率在20%-45%之間，已經成為一個“投資少、回報高”的搶手行業。

那么人工智能催收為什么會在這個時間節點火起來？算下來有幾點原因：

1）貸后行業數據及科技滲透率低，急需科技提升效率。大多數公司貸后目前僅停留在報表和系統層次，較為落后，科技對貸后工作有很大的提升空間。據前招行中心貸后管理人員稱，招行信用卡上了預測式外呼系統后，人員效率提升了近4倍；

2）貸后業務需求快速增長。由于互金和現金貸的興起導致行業需求大幅度增加，很多甲方將催收獨立出去單獨運作，個別甲方的催收模塊人員超過3000人；

3）人員招聘壓力大，成本不斷上漲，前期催收業務完全可以由機器進行替代。由于現金貸等業務快速擴張，導致催收市場人員缺口巨大，人員成本翻倍增長，招聘成了很多公司的首要問題；人工智能核心目標就是降低成本和節約人力，符合當前趨勢；

4）大數據的發展及海量語音庫為模型訓練提供了海量素材。隨著業務規模擴大，貸后數據及催收語音庫規模指數增長，為模型訓練積累了大量數據。

基于上述種種契機，人工智能催收水到渠成的出現在市場上。

對于催收企業來說，催收外呼是高度標準化的客服提醒業務（信用卡通常指逾期30天以內，現金貸一般14天以內），人工智能目前已經提供了比較完美的解決方案，主要涉及語音合成、語義識別、人機對話等技術。比如硅基智能研發的硅語催收機器人，從音色、情感、語速等方面已經完全判斷不出是個機器人了，話術合規標準，能準確識別客戶的意思。

目前產品已經上線進入使用階段，試想，等學習模型進一步成熟后機器人和人還會有多大差距？當然，機器永遠是不可能替代人的，但是它能大大幫助提升人工的效率。

硅語電話機器人不僅僅適用于催收行業像金融、地產、保險、理財、裝修等一切有電話銷售形式的行業都可以使用。

對于人工智能的發展，任正非曾說過：“從科技角度來看，未來二、三十年人類社會將演變成一個智能社會，其深度和廣度我們還想象不到。越是前途不確定，越需要創造”。根據麥肯錫全球研究報告指出，“2018年超300萬員工需要向機器人老板報告，45%的活動可用當前技術自動化，不僅低薪工作，甚至高薪工作中相當一部分日常活動也會被自動化，20%的CEO的活動也是可以被自動化的”。

現在，我們正處于一個人工智能全面發展的時代。