在台湾历史上，经历过两次金融风暴，引发了很大的社会问题，根源就是坏账引起的。人都有共债，会有房贷，会有车贷，还会有信用卡，一旦资金断链，可谓牵一发而动全身。
欠款人不都是坏人，你永远不知道什么时候会生病，什么时候会有意外，但只要它发生，都可能会影响到你。所以当风暴来临时，第一个产生的必定是社会问题，最直接的就是自杀率升高、山东的辱母案、裸贷，强力的催收之下出现的种种问题。
这时政府就会介入，政府介入的第一件事情做什么？一定就是合规。
第一个受到冲击的一定是贷后催收，我们说贷后的处理，坏帐不单单只有催收，催收只是一个处置方式，但它确实是最直接的，因为催收员每天都在打电话。
目前上海和深圳都出台了一些相关政策，深圳出台的10条禁令里提到严禁使用借款人同学群、亲属群、QQ群，去公布或者威胁借款人的欠款信息、裸照，这是关于信息安全问题，我个人认为这些本来就是不被允许做的。
还有一些像严禁向第三方、借款人、包括但不限于借款人家人、朋友，或申请资料上填写的联系人进行催收。从字面上理解，不限于借款人的家人，但你还是可以跟借款的家人留个话，朋友或申请资料上填写的人。
政策出来，许多人对监管感到畏惧，我认为大家不用太紧张。真正要做到非常严谨，按照国外的做法就是第三方、借款人的家人你都不可以告诉他你是谁，他的欠款行为，你都不可以说，这才是真正的严格。
政策所影响的是那些还在使用传统催收模式的公司，受影响的是催收员的催收绩效、成绩，用老一套方法，当然会受到影响。
第一，你有很多的人力，并且做了很多制度化的规定，但是你忽略了一件事情，催收是由谁在催？是人在催，而人是有情绪的。
无论你定得多严格的话术，催收员都有可能在一瞬间爆发，不是他有问题，而是他是人，催收人也是人，也会生气。所以绿色催收到底要怎么做？大量的人工操作，话术操作合规，透过人的主观因素判断去禁止他，让每个人控制住自己的情绪，不太现实。
第二，在合规的前提下，用传统模式去催收，那你的成本一定会提升。
打个比方，一个月有20万件的案子要催收，从M1开始，保证审查案件的覆盖率，20万件可能平均覆盖率假设是3次，那就是60万件，但是一个月的覆盖率怎么可能才三次？现在合规要求这么严，你怎么做？
第三，管理乏力，足够的人力可以解决审查的覆盖，但如此庞大的人力要管，各式各样的绩效管理，各式各样的提成，各式各样的KPI，管理是一个非常庞大的课题。
还有审核的滞后，无法时时获知在线每个业务人员的操作，发现问题时违规已产生。通常是客户投诉了，你才知道他违规了。
因此，在保证合规的前提下，现阶段的催收该如何做？强硬的投诉会影响公司的声誉，会让你踩到合规，我的建议，用科技去改变它。
常见的做法，声文的识别。目前科大迅飞在做，汉语云也在做。
怎么做呢？很简单，每天所有的电话录音直接转成文本，文本出来之后转成关键字，所有关键字出来问题就一目了然，这是第一步。
第二步，它可以实时监控，它的好处是覆盖率百分之百，不需要再去铺这么多的稽核人员，不需要每个人都要坐飞机出去，非常及时。
第三步，情绪识别，当催收人员的情绪有起伏的时候，提醒他应当立刻挂机。
用科技手段可以降低人力在整个环节的占比，那么撇开合规不讲，如何提升催收效率呢？
举个例子，一样是催收，你可以自动扫描电话信息，加有效号码标记反馈，同时外呼多路号码，让业务人员每刻的等待有意义。
怎么理解，自动扫描，在大数据的技术之下，可以把每个案件做标记，电话号码是空号还是停机做个标记。第二层的标记是这个电话在网络上是否曾经留下轨迹，比如它是不是外卖，是不是中介，是不是欺诈，这些都是可以查询到的。
这些标记的号码放在系统里，我们的催收人员，他戴着耳机，他的耳机里就会听到嘟一声，他的荧幕上面的画面就会转现出这个人的资料，这个人叫什么名字，他是什么样的状况就出来了。
再一个，系统帮你自动拨号了，你也不用一个一个去自己拨号，节省了无意义的时间。
如何提升催收效率，还有一个方法，系统根据历史数据，自动分析案件的回收方式及话述。
催收是漏斗，最前端量是最多的，所以早期的做法，第一件事情绝对是建模，把客户分层出来，一万个案件我分出哪些是好案件，哪些是坏案件。好的案件我认为催收人员不需要做过多的谈判，把它放到外呼系统就可以了。
互联网下的催收也可以优化各个业务环节。比如短信群发，用大数据扫描，剔除一些有问题的客户，剩下有价值的，你可以用自动外呼去判断号码当前的状况，也可以跟电商合作。
未来的趋势一定是人工智能，目前国外市场上正在研究使用智能算法验证和分类客户的在线足迹，自主学习客户行为以匹配更多的客户行为习惯，从而获取更多的信息，管理谈判和付款流程，实时采集事件记录，降低成本，高效合规。
贷后不止是简单的催收，还涉及到策略以及建模。
第一，可以建立风险分层模型，利用评分机制，高效识别客户风险以采取差异化的催收策略，尽早发现高风险客户，降低坏账损失。
第二，建立动态社交模型，它运用的就是知识图谱。
人员的关系网络查询是根据待查询人的姓名及手机号，来获取历史记录中该客户与哪些人存在的关联关系，通过模型计算构建所有的联系人以及与联系人有共同借贷者之间的关系，并生成可视化的网络。
再将网络关系与人员管理系统集成，如当点击某联系人的结点时，能够自动显示该联系人的详细信息，实现二阶、三阶，甚至四阶人员关系推理，来提升失联查找能力。
第三，建立动态产能模型，透过可控的产能目标来提升催收人员的素质以及技能，来灵活应对因景气循环所催生的工作强度以及绩效压力。
好的催收人员都有很强的查找能力，市场上不容易找到这类人才，你找到了一个两个三个，你怎么管理他们？可以用产能模型来划分催收员的级别，之后会有一系列的培训，以防止人才缺失时有活水补上去。
针对高帐龄账户的部分就牵涉到委外，现行P2P的委外有自身的劣势，比如小贷逾期案件的高催收难度高，新兴公司没有足够的渠道和经验来保证处理质量；市场上相对催收难度低的银行类案件（房贷、信用卡）供给充足，对于小贷案件有明显的挤出效应。
因而，怎样选择委外公司，一是，通过信息整合，平台集中整合全国范围内资产管理公司、为资产处置端提供丰富的委外资源；二是，以资产平台透明竞争的方式发现真实的市场佣金率、资产包价格。
总的来说，催收绝不是一个简单的做法，如果你一直在用传统的催收模式，不停地打电话，终会淘汰。
催收是个商业行为，无论风控做得多好，是不可能有零坏帐的，现行环境下，政策也好监管也好，对催收行业来说是利好的，我觉得时机到了，催收行业仍有巨大的潜力可待开发。
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第一期
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