催收一直是消費金融機構面對的兩難問題。催收機器人批量上崗后，消費金融的催收困境又有何緩解？
根據最新的刑法修正案，暴力催收入刑今日已正式實施，這也意味著催收行業本就十分敏感的弦又繃緊了一些。不管催收監管如何嚴厲，消費金融機構始終面臨信用風險、逃廢債風險和居高不下的逾期風險，從根源上講催收不可能停止，只是需要換個姿勢而已。在資產端和資金端緊盯不良率的情況下，銀行、消費金融公司、金融科技企業不得不另辟蹊徑，在監管框架中尋找一種標準化的催收方式，來平衡合規與催回效率之間的關系。借助人工智能和云計算，目前消費金融機構大多在催收環節開啟智能化模式，通過催收機器人、智能催收系統替代人工催收。尤其在去年，疫情猛烈沖擊了消費金融公司的線下業務，逾期率也陡然上升，為了保證催收業務高效率運轉，消費金融公司加速建設線上智能化運營能力，其中包含了智能催收。從頭部消費金融公司的催收現狀看，以智能語音機器人為代表的新型催收工具權重占比逐步擴大，高者甚至能替代90%以上的人工。近兩年，這些智能催收工具通過大數據沉淀和算法學習，催收能力顯著提高，已成為消費金融公司必不可少的基礎設施之一。捷信消費金融的語音機器人成為其向智能催收轉型的重要工具。捷信消費金融的語音機器人能7 天無休運行，每日呼出量約 500 萬次，并且可以根據借款人的時間規律設定自動呼叫時間，能有效降低打擾借款人的概率。招聯消費金融曾透露，招聯消費金融貸款逾期10天以內的客戶基本上70%~80%由機器人替代催收，招聯消費金融的目標是對逾期90天以內的客戶催繳，80%以上實現智能化作業。馬上消費金融早在兩年前就通過大數據、人工智能等技術研發的智能語音產品已經替代了80%以上的人工催收行為,降低了運營成本,同時避免了暴力催收風險。消費金融公司布局智能催收，有的依靠自研，而有的與第三方合作開發，無論通過哪種方式，它們都迫切去填補自身的智能催收短板。例如，蘇寧消費金融與科大訊飛合作成立智能催收實驗室，研發智能語音催收機器人。哈銀消費金融與度小滿合作，建設金融科技聯合實驗室，在人工智能催收和聯合建模等諸多方面均開展了合作。催收是消費金融貸后管理的核心組成部分，催收如果出了問題，可能會波及貸前和貸中環節，因此如何實現合規且高效的催收也成為消費金融公司在數字化轉型過程中亟需克服的難題。當下，催收業務著力解決也正是合規、效率和成本問題。首先，催收越重要越緊迫，就意味著風險越大，這之中隱含的風險主要包括道德風險、合規風險、催回失敗導致的壞賬風險。以往人工催收的主觀不確定性較大，由催收引發的侵權、投訴，甚至命案，不勝枚舉，數輪禮儀培訓和嚴苛的催收規則也難以杜絕越界現象。
其次，在消費金融領域，催收環節屬于典型的勞動力密集型業務。人工催收機制會遇到時間、成本以及人員流失問題，尤其對于那些資產規模較大的機構，指望人工催收不僅要解決人員工資而且要付出辦公場地、管理等成本支出。最后，不斷強化細化的催收監管規定，把催收限定在一個更加逼仄的空間，任何觸碰紅線的催收行為都會被嚴管。2020年年底，十三屆全國人大常委會第二十四次會議表決通過《刑法修正案（十一）》，該修正案當中明確對催收高利貸定性，將采取暴力、軟暴力等手段催收高利放貸等產生的非法債務的行為規定為犯罪。
在此情況下，消費金融機構為了節省成本提高合規標準，就不得不借助催收機器人等智能催收工具。催收機器人其實屬于一種智能語音產品，目前市場上主要的金融科技To B類智能語音產品分為智能營銷機器人、客服機器人、質檢機器人和催收機器人四大類，基本上參與到貸前、貸中、貸后的全流程。智能催收工作原理其實比較簡單，首先由智能催收系統篩選和提取逾期借款人名單，然后催收機器人根據下達的名單自動撥電話，待借款人接通電話后，催收機器人會根據內嵌的相關話術引導借款人還款。
同時，催收機器人的話術也會根據需求不斷豐富，更加靈活地促成借款人及時償還逾期貸款。例如，一些消費金融機構在智能催收機器人的算法程序中增加還款即能提額或享有利率優惠等話術，這些話術能提高逾期借款人的還款意愿。消費金融公司加碼布局智能催收的背后，是信貸逾期率飆升。據統計，從2012年到2017年之間，我國商業銀行不良貸款率從0.95%上升至1.74%；消費金融公司不良貸款款率從0.56%上升至6.62%，不良率上升近10倍。消費金融公司的風險承壓和風控成本相比銀行，明顯高出許多。此外，逃廢債風潮也增加了機構催收難度。一些借款人打著監管制度的旗號，通過偽造證據、抱團投訴等方式逃廢債，企圖要求消費金融機構減免借款或不再催收。智能催收業務的上線，能幫消費金融公司克服催收人工不足的困難，高效地對逾期貸款進行激活，同時可以不間斷打擊逃廢債情況。消費金融業務本身面臨的信用風險較大，這些風險在線上化后持續增加，轉化的壞賬壓力也就更大，因此多元化的催收方式成為消費金融公司的剛需。雖然催收機器人在靈活性上不如人工，但它有足夠的耐心并且不逾矩。
