随着人工智能的高速发展，不仅应用在无人超市、智能家居、AI新闻主播、世界杯AI预测冠亚军等领域，更有许多金融公司选择用人工智能来追债。AI追债？听起来是个新奇的课题。但是早在十年前P2P借款平台出现在中国市场后，尽管每年以三位数的速度增长，也未能满足市场需求，借款人基数大，相应的追债业务也日渐增加。从清收率数据来看，传统的软硬暴力的追债手段的清收率只有20%，而AI催收的清收率为41%，超传统人工一倍，成为借贷平台催收行业的新趋势。

AI催收为什么那么厉害？显然是具备某种可以准确地戳中债务人痛点的能力，与传统讨债方式不同，AI催债靠的是数据。根据调查资料显示：AI催收主要是以人工智能技术来优化整个催收流程，其不仅仅局限于智能呼出式客服。

AI催收怎么催收的？主要体现在以四个方面。

1.智能外呼

在贷后领域，标准化业务包括前端语音外呼、人工质检、批量短信、信息修复、批量诉讼、报表、分案等，智能外呼作为前端语音呼出的高阶版，其可以实现语音合成、语义识别、人机对话、情绪管理等多种外呼形式，这将大大节省外呼坐席的人力成本。

2. 智能质检

从目前来看，大多数质检都是以人工听录音的方式来完成，这种方式不仅耗费大量人力，而且有着明显的滞后性，难以达到真正的全覆盖。

AI加持的质检领域可以实时对于外呼通话进行监控，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，避免滞后性。

3. 智能报表

作为贷后精细化运用的核心工作，传统报表生成耗费大量人力，AI可以实现强可视化的“智能报表”，可以从决策层、中层管理人员、底层管理人员、员工等不同角度生成报表进行展示。

例如：生成回报率及成本收益情况报表满足决策层的获知要求，生成差异化的员工通话时长、投诉情况、汇款情况等信息满足底层管理人员的需求。

4. 智能分案

分案核心目的是资源的优化配置让最合适的人在最合适的时间，通过最合适的施压力度催收最合适的案子。AI催收通过刻画用户“画像”、订单分类来设计催收数据模型，系统再根据行为模型分析生成智能化催收方案。

该方案能够提前预测客户失联的可能性，或是甄别出用户还款的可能性，排查存量客群中的高风险客户，进而及时调整、修改催收策略，提升催收效率。

诚然，相较于人工各种软硬暴力的追债手段，游走在法律边缘的极端行为，AI催收以大数据和人工智能为驱动，促使催债变得越来越透明化、标准化，必将成为今后催收的新趋势。