催收业务在金融机构、信贷公司、电商平台等众多领域都扮演着至关重要的角色，在保障资金安全、维护企业声誉、保持客户关系、提高运营效率、防范风险、合规经营以及促进金融市场稳定等方面都具有重要作用。因此，企业应重视催收业务的发展和管理，以提高企业的整体竞争力。

一股人工智能+催收的浪潮正在席卷整个互联网金融行业。

《中国经营报》记者注意到，近期多家上市公司在半年报中披露了基于人工智能及其他技术的不良资产处置业务布局。

事实上，随着近年来催收行业面临的变革和挑战越来越多，庞大的市场需求和合规风险也引发了激烈讨论。如何能够找到平衡催回率与合规风险的两全之法，如何保证金融消费者权益等问题始终是摆在利益链条上各方面前的难题。一些机构也在其中嗅到了商机，人工智能催收应运而生。

需要注意的是，面对《中华人民共和国个人信息保护法》《互联网金融贷后催收业务指引》等相关文件要求，AI催收也需要应对相应的合规挑战。

上市公司发现商机

近期，金桥信息（603918.SH）发布半年报介绍其在人工智能赋能新兴业务领域的创新实践时透露，在法律金融科技业务板块，公司凭借智慧法院领域的深耕积淀，紧扣多元解纷、要素式立案、要素式审判、执前督促、智慧执行等环节，基于大数据、人工智能、区块链技术搭建不良资产处置全生命周期解决方案。

根据金桥信息在半年报中的介绍，其打造的多元解纷平台，通过智能外呼、智能质检、智能提效等工具的融合赋能：“相比于传统催收行业大幅提高人效比，降低投诉率，推动不良资产处置过程高效化、合规化及透明化。”

有接近金桥信息人士告诉记者，公司认为（自身布局的板块之一）是全链路的互联网金融纠纷解决方案，即多元解纷。“目前业务（体量）相对较小。”

此外，神州泰岳（300002.SZ）也在中期报告中披露了智能催收相关情况。

神州泰岳半年报显示，其上半年营收30.53亿元，同比增长15.04%，归母净利润6.31亿元，同比增长56.18%。而在各收入板块中，包括人工智能催收在内的AI/ICT运营管理业务贡献了5.43亿元的收入，毛利率为16.09%，同比增加27.06%。

根据半年报，其人工智能业务专注于“认知+”产业生态构建，运用NLP自然语言处理核心技术，推动人工智能技术在智能客服、智慧公安、智慧政务、智能催收、智能电销等垂直领域的快速落地。

根据神州泰岳公开披露的信息，公司基于自有NLP系列技术推出了“泰岳智呼”平台，以智能电销和智能催收为重点，面向市场提供SaaS化的解决方案。在智能催收方面，将传统作业模式与AI技术相结合，提升作业效能和专业度，促进合法、合规、高效的贷后催收作业；在智能电销方面，其为B端客户提供电销场景一体化服务解决方案，降低营销成本，提升获客率，促进客户转化。

据了解，“泰岳智呼”平台分为四层，自下向上分别是支持大规模高并发的呼叫中心系统、高拟人化的智能机器人系统、全链路的催收电销系统、支撑多场景的催收及电销业务。

公开信息显示，神州泰岳已经为多家头部金融企业以及众多金融服务企业提供了专业的产品和服务，根据不同的业务需求打造专属的智能化解决方案。

有头部持牌消费金融公司内部人士告诉记者，目前公司绝大部分都是AI催收，行业内普遍认为AI既高效又可控。有自身研发AI输出给同业机构，也有机构愿意使用行业内第三方的成熟技术。

“毕竟自主研发也是需要花费很多人力、时间、费用成本的，从外部引入会更加方便，同时也与各家的经营策略相关。”该人士表示。

记者注意到，行业对于人工智能技术展开催收也抱有期待。近期中国互联网金融协会就召开会议针对深入推动黑灰产治理，推动消费金融行业高质量发展进行研讨。

公开信息显示，此次会议期间，参会的17家消金公司联合发布《消费金融行业催收自律倡议》，其中包括探索人工智能技术开展催收作业，提倡包容性设计，防止不公平歧视，控制风险隐患，落实金融消费者权益保护相关要求，及时响应并妥善处理消费者投诉等。

合规需满足双领域要求

“但我们不会做很多宣传，因为担心用户了解到是‘机器人’在催收后不会重视。”上述头部机构人士也向记者表达了担忧。

博通咨询金融行业首席分析师王蓬博表示，人工智能催收之所以兴起，一方面是由于人工成本在升高，另一方面则是AI会相对人工催收更合规，避免很多侵权行为发生。当然AI催收机器人能够全天候不间断工作，相对人工也更加高效和精准。

北京市大成（上海）律师事务所合伙人彭凯则表示，AI催收的需求源于传统人工催收行业的风险和困境。

人工催收因非法催收、恶性事件频发、个人信息保护等问题暴露出大量风险，且催收行业涉及黑灰产业链，长期以来面对强监管。催收人员容易因为不当言辞或操作而违反合规要求，这进一步加剧了机构的运营压力。此外，人工催收效率低下，而AI催收的效率显著提升，譬如在同样的时间段内，AI系统可以拨打的电话数量是人工拨打的数量的数倍。且AI系统一旦部署完成，在大规模催收中的成本优势更为明显。

在彭凯看来，供给方面，AI技术在这几年有了明显的迭代发展，为许多行业包括催收行业奠定了坚实的技术基础。且在催收的前期阶段，催收场景重复性高、规律性强，非常适合AI技术的应用。

关于在当前法律框架下，AI催收将面临相关法律风险，彭凯认为，相较于传统催收，AI催收能够按照机构需求与监管要求进行标准化的操作，避免人工催收过程中可能出现的不当言行（比如暴力、恐吓等），显著降低了法律和监管风险。

“但是AI催收在数据保护和人工智能算法合规方面面临较大的挑战。AI催收依赖于大量的个人数据，包括债务人的财务信息、通话录音和行为模式等，在处理这些数据时，AI催收系统需要严格遵循包括《中华人民共和国个人信息保护法》在内的相关法律法规的规定。此外，我国对于人工智能的监管日趋严格，对于生成式人工智能、自动化决策系统的合规要求不断提升。AI催收系统背后的算法模型是否可能导致歧视或者偏见，是否具备透明度和可解释性，这些问题的不当处理都可能引发法律与合规风险。”彭凯补充道。

记者注意到，中国互联网金融协会今年发布的《互联网金融贷后催收业务指引》中不仅重点强调了个人信息保护，还对人工智能技术在催收中的应用提出了明确要求。该文件第14条专门规范人工智能技术应用，指出可以使用人工智能技术开展催收作业，但是仍应严格执行该文件的相关要求，确保合规操作。此外，该条还指出提倡包容性设计、防止歧视，加强算法设计和数据安全等。

在彭凯看来，监管机构对AI催收的态度总体上是允许的，但它本质上只是一个工具，是一种应用场景。因此，AI催收的合规性要求需要回溯到两个基础概念——“AI”和“催收”。这意味着，AI催收需在技术层面符合人工智能领域的合规要求，同时也要遵循催收行业本身的监管规定。

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本文标题【人工智能+催收面临合规挑战】

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