人力成本高
培养专业催收团队周期长，人员流动率高、培训成本高，尤其在消费金融、信用卡等业务场景，海量逾期订单导致人力捉襟见肘。
基于人工智能、大数据分析和自动化技术的智能化债务管理
解决方案，平台通过算法驱动、全流程自动化管理和精准策
略配置，显著提升催收效率、降低合规风险，并实现资产回
收率的最大化。
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行业各参与方面临多种痛点
资产处置商
催收机构、律师、劣后投资人- 定价难：溢价率50%，流拍率5%
- 方式单一：以电催为主（80%），每天仅能入催3次
- 人工成本高：处置成本占回款总额的45%
资产受让方
AMC、其他专业投资机构- 声誉风险大：高强度的非法催缴导致投诉率较高，对AMC及我司压力较大
- 处置限制多：为避免国有资产流失，无法灵活处理
债务人
- 征信修复难：平均修复时间5年
- 还款能力弱：缺乏现金流
政府及司法部门
——法院、仲裁委员会- 立案时间长：立案平均时长90天
- 工作量大：法官处理案件300件/天
- 舆情处理难：投诉50件/天
传统人工催收模式面临多重挑战
合规风险大
随着《个人信息保护法》《催收自律公约》落地，人工催收易因话术不当、高频骚扰引发投诉，甚至面临监管处罚。
催收效率低
人工每日有效外呼量仅100-200通，且受情绪、话术熟练度影响，沟通质量参差不齐，对"睡眠账户""失联客户"的触达能力有限。
为什么要把大模型技术应用在电催行业
传统智能外呼催表现差
智能交互
效率革新
合规保障
数据价值
人机协同
智能交互: 从机械对话到"类人共情"
传统催收机器人依赖关键词匹配，易因表述模糊或方言失效。大模型通过上下文感知与情绪分析，精准捕捉债务人“再宽限几天”背后的真实困难或拖延意图，意图识别准确率提升40%以上。
基于Transformer架构的端到端模型，结合债务人画像（账龄、收入水平）实时生成个性化回应：对焦虑客户温柔安抚，对恶意拖欠适度施压，实现“千人千话”。
实战案例
客户：广州市某持牌金融资产管理机构
需要模型针对已经欠款逾期客户，自主沟通适合的分期方案，达成分期协议.
产品应用
AI风控深度联动
对接征信系统、消费数据，实时评估客户还款能力，动态调整催收策略，避免 “一刀切” 式催收
多模态触达融合
从单一传统智能外呼升级为"模型通话+短信+APP推送+企业微信沟通"多维度触达
人机协同深化
机器人处理标准化流程，人工聚焦复杂协商与情感沟通，形成 “机器筛单、人工攻坚” 的高效组合
场景整合-从 “标准化通知” 到 “分层运营”
01
早期逾期（M1 阶段）
自动化提醒为主 01
还款日当天：自动外呼 + 短信推送，告知还款金额、截止时间及线上渠道，引导自助处理；
逾期 3-7 天：触发 "原因问询" 话术，如 "是否遇到还款困难？我们可提供分期方案"，同步记录客户反馈，并打标签，为后续策略提供依据。
02
中期逾期（M2 阶段）
人机协同深化沟通 02
机器人完成初步触达后，将 "有协商意向""部分还款" 的客户转接人工坐席，配合历史沟通记录，实现精准跟进。
例如，某客户在机器人外呼中表示 "本月资金紧张"，人工团队可快速调取其消费记录，针对性提供延期方案，提升协商成功率。
03
长期逾期（M3 + 阶段）
合规化催告与证据留存 03
机器人严格按照监管要求，定期发送书面催告通知（同步语音告知），并完整记录通话证据链，为后续法律诉讼提供支持，降低合规风险。
音频案例
人工智能赋能不良资产处置
推动贷后行业合规高效发展
行业各参与方面临多种痛点
