随着消费市场的扩大以及消费观念的转变，选择提前消费或分期付款的人越来越多。但与此同时，冲动消费、过度消费也逐渐增多，部分消费者甚至产生了过大的财务压力和债务风险。
据《中国消费年轻人负债状况报告》数据显示，全国有1.75亿90后，其中86.6%都接触过信贷产品，实质负债率为12.52%。央行也在近日发布的《2020年第四季度中国货币政策执行报告》中指出，“部分负债消费主体存在非理性，未来收入与还款支出不匹配，容易超过自身经济能力过度借贷消费，埋下金融风险的隐患。”
过度借贷消费群体的增加，一方面促进了理性消费观念的普及，另一方面也对金融机构的贷后资金管理能力提出了更高要求。完善催收体系，提高资金回笼率，降低坏账风险，不仅助于金融机构做好资金管理，对整个金融行业的良性发展同样具有重要作用。
在粗放型催收时代，催收作业完全依靠人力完成，且没有案件的分类，企业往往强调绩效激励，通过增加人均作业量，以加快工作进度、提升效率。
随着AI技术逐渐进入广泛应用阶段，催收领域进入智能化时代，通过构建一系列AI模型，企业可根据案件逾期时间、客户风险、响应可能性等，实现催收策略、人员和话术等的实时推荐。
实现智能催收的核心在于构建催收的智能模型体系。这一构建过程包含以下内容：
1.构建贷中/贷后AI模型，优化用户分群；
2.构建基于深度学习的用户画像模型，提升用户画像的应用水平；
3.从优秀坐席人员的拨号习惯出发，构建号码策略模型；
4.通过研究催收话术，构建专门用于催收的次序模型，结合用户画像，实时推荐催收话术；
5.通过对催收话术的研究，构建质检模型，实现7*24小时全域无盲点智能质检。
从粗放型催收到智能化催收，催收行业进入转型的关键时刻。得助智能相关业务负责人表示，消费金融的蓬勃发展促进了催收行业的大爆发，对于催收能力及效果的要求急剧上升。同时，消费金融客群数量激增、场景下沉，也让传统催收方式日益捉襟见肘。如何使用技术手段助力催收业务，实现节约成本、优化体验和改善效果的三重目标，成为金融行业的重要课题。
得助智能以人工智能、云计算等技术为基础，通过晓得机器人、智能催收一体化平台、智能质检三大模块构建智能催收体系，减轻催收业务人员的工作压力，同时也能够让催收作业更加合规。
晓得机器人在早期催收中极有用武之地。通过分群模型和账龄策略相结合，不同用户群采取不同的催收手段。针对账龄较短的用户，晓得机器人可做到快速触达、全覆盖，尤其是M1及M2的逾期新案，催收成功率可高达80%-85%。并且，晓得机器人的话术固定，不会存在情绪失控的情况，所使用的话术也经过人工审核，可以有效杜绝话术违规的情况。此外，晓得机器人运行稳定，过程记录准确，且能够在策略调整后快速上线，不像人工作业一样需要培训、宣导和质检，能够真正有效节省企业的相关成本。
质检方面，得助·智能质检，通过文本质检、图像质检、语音质检及视频质检等多维度进行检测，全局无间歇识别违规话术、敏感词，及时捕捉记录违规情况，实时监控预警及评价，实现质检全覆盖，百分百替代人工，避免人工检测的滞后性，提高工作效率，保证合规催收。
智能催收的运用帮助金融企业实现贷后管理效率的大幅提升，解放了人力。更重要的是，智能科技运用，让贷后管理进入一站式、数字化时代，一方面数据全打通促进企业内部高效协作，另一方面远程和实时监控反馈能力的加强大大提升了工作灵活性、合规性。整体智能水平的提升，势必为行业发展赋予新的动能和契机。
