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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，其深度和廣度代理電話機器人的前景怎么樣我們還想象不到。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，代理電話機器人的前景怎么樣我們正處于一個人工智能全面發展的時代。