九卦 | AI殺入貸后管理，合規(guī)、效果、體驗(yàn)一個不少！

作 者 | 百融云創(chuàng)研究院

來 源 | 九卦金融圈

“曾經(jīng)我們都以為地球是宇宙中心，后來才發(fā)現(xiàn)：我們不過是微不足道的一粒塵埃。

不過人類仍會設(shè)法讓自己成為故事的主角，因?yàn)檫@種自我敘事的能力，已經(jīng)深深嵌入了我們的大腦結(jié)構(gòu)。

——Sam Altman”

銀行業(yè)在 AI 賽道上的投入早已不是試探性布局，而是真金白銀的重兵投入：從組建千人規(guī)模的 AI 研發(fā)團(tuán)隊(duì)，到每年數(shù)十億的技術(shù)采購預(yù)算，再到與頭部科技公司共建實(shí)驗(yàn)室、買斷定制化算法模型，重金押注的態(tài)勢顯而易見。

應(yīng)用層面也不乏亮眼嘗試，智能客服的交互體驗(yàn)持續(xù)迭代，風(fēng)控模型的維度不斷拓展，流程自動化覆蓋的場景日益增多。但這些投入與創(chuàng)新，最終能轉(zhuǎn)化為多少實(shí)實(shí)在在的業(yè)務(wù)增量？能讓不良率下降幾個百分點(diǎn)？能為營收貢獻(xiàn)多少具體數(shù)值？答案始終模糊，AI 的業(yè)務(wù)價值如同被裹在層層數(shù)據(jù)里，看得見輪廓，卻摸不清實(shí)底。

焦慮、焦慮、焦慮......

在哪個場景，AI創(chuàng)造的價值鏈條完整且可量化？

1 聊聊貸后管理——

效率與合規(guī)的夾縫

貸后管理一直是老大難問題，作業(yè)機(jī)制較為傳統(tǒng)，在當(dāng)下的宏觀背景下，又面臨新的壓力：

共債現(xiàn)象持續(xù)攀升，客群質(zhì)量不斷惡化，機(jī)構(gòu)貸后管理面臨雙重?cái)D壓：逾期規(guī)模激增與客戶還款能力弱化形成尖銳矛盾，對貸后管理效率的要求空前嚴(yán)苛，傳統(tǒng)人海戰(zhàn)術(shù)不僅成本高企，更難以應(yīng)對批量案件的快速消化需求。

而效率提升的背后，是與監(jiān)管合規(guī)的艱難平衡。貸后管理過程中，話術(shù)尺度、溝通頻次、信息披露等環(huán)節(jié)稍有不慎便可能觸碰合規(guī)紅線，引發(fā)投訴風(fēng)險；但過度收緊又會導(dǎo)致貸后管理力度不足，回款率下滑。如何在高壓監(jiān)管框架內(nèi)，既保證操作合法合規(guī)，又實(shí)現(xiàn)貸后管理效能的最大化，成為機(jī)構(gòu)亟待破解的核心難題。

當(dāng)貸后管理陷入效率瓶頸與合規(guī)紅線的雙重圍剿，AI 能否撕開一道破局的口子？當(dāng)人工成本居高不下、回款率徘徊不前，AI 會不會成為那個讓貸后管理業(yè)務(wù)脫胎換骨的關(guān)鍵變量？

2 優(yōu)秀的貸后管理——

Agent基本可以達(dá)到人類作業(yè)產(chǎn)能

百融云創(chuàng)（以下簡稱百融）通過將最優(yōu)秀貸后管理員的業(yè)務(wù)Know-how AI化，打造了AI Agent驅(qū)動的貸后管理業(yè)務(wù)前中后臺完整解決方案，并取得了超出預(yù)期的效果。AI Agent產(chǎn)能超過中等貸后管理員，可以達(dá)到精英貸后管理員的90%以上。

貸后管理 Agent 之所以能在效率與合規(guī)的平衡中交出亮眼答卷，根源在于十年磨一劍的深厚積淀。一方面，近十年深耕信貸領(lǐng)域，從逾期客戶行為特征到貸后管理全流程的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，從不同客群的溝通痛點(diǎn)到監(jiān)管政策的細(xì)微變化，這些摸爬滾打積累的業(yè)務(wù) know-how 早已內(nèi)化為AI的 “直覺”。

另一方面，持續(xù)打磨的 AI 能力構(gòu)建起技術(shù)護(hù)城河 —— 基于海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的分群模型精準(zhǔn)如手術(shù)刀，實(shí)時迭代的話術(shù)引擎靈活應(yīng)變，全鏈路合規(guī)監(jiān)測系統(tǒng)密不透風(fēng)。正是業(yè)務(wù)洞察與 AI 技術(shù)的深度耦合，讓每一次貸后管理動作都既有章法又有鋒芒，最終實(shí)現(xiàn)了看得見、摸得著的價值突破。

3 藏得更深的密碼——

多AI Agent協(xié)作實(shí)現(xiàn)貸后管理目標(biāo)

AI Agent 通過精細(xì)化協(xié)同作業(yè)，重塑貸后管理業(yè)務(wù)流程，能直接創(chuàng)造顯著的業(yè)務(wù)價值，其以 KPI 為導(dǎo)向，在成本控制和效能提升方面表現(xiàn)突出。

AI Agent 運(yùn)作基礎(chǔ)與目標(biāo)

運(yùn)作基礎(chǔ)：

將業(yè)務(wù)流程拆解為有邏輯、相互支撐的任務(wù)，為每個任務(wù)活動設(shè)定對應(yīng)的承接角色（崗位），并明確每個角色的責(zé)任與 KPI。

核心目標(biāo)：

深入業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程化、流程 AI 化；確保單 Agent 垂直專業(yè)、多 Agent 協(xié)同流暢，實(shí)現(xiàn)規(guī)模化價值交付。

價值體現(xiàn)：

和碳基員工一樣錨定 KPI，為 KPI 負(fù)責(zé)。

貸后管理 Agent 的精細(xì)化分工與協(xié)同

前臺（沖鋒隊(duì)）：

作為直接面向客戶的執(zhí)行單元，負(fù)責(zé)電話提醒等具體溝通任務(wù)，屬于勞動密集型，作業(yè)量大、重復(fù)性高，是人力投入最多的部分，這里設(shè)計(jì)了4個Agent協(xié)作來完成任務(wù)。

中臺（智囊團(tuán)）：

為前臺提供決策支持和能力保障，策略分析師負(fù)責(zé)制定和優(yōu)化貸后策略，屬于知識密集型，人員需具備較強(qiáng)分析能力、專業(yè)知識和管理經(jīng)驗(yàn)，這里設(shè)計(jì)了3個Agent協(xié)作來完成任務(wù)。

后臺（大后方）：

包含合規(guī)專家、業(yè)務(wù)專家、質(zhì)檢專員等，為整個貸后管理業(yè)務(wù)提供穩(wěn)定、合規(guī)和高效運(yùn)行的基礎(chǔ)保障。其中合規(guī)專家解讀監(jiān)管政策，業(yè)務(wù)專家把控貸后風(fēng)險，質(zhì)檢專員監(jiān)控貸后管理過程的合規(guī)性和服務(wù)質(zhì)量，屬于支撐保障型，對專業(yè)性和技術(shù)能力要求較高。這里也有若干Agent支持。

4 Agent方案四大亮點(diǎn)：

效率、精準(zhǔn)、合規(guī)、進(jìn)化

人機(jī)協(xié)同的“效率引擎”

貸后管理Agent并非簡單替代人工，而是構(gòu)建了 “AI 主導(dǎo)標(biāo)準(zhǔn)化流程 + 人工聚焦復(fù)雜場景” 的高效協(xié)作模式。

智能外呼機(jī)器人可承擔(dān) 80% 以上的常規(guī)提醒、信息核對等標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)，大幅降低人力成本。而當(dāng)遇到客戶情緒激動、提出特殊還款訴求等復(fù)雜情況時，系統(tǒng)會自動觸發(fā)人工介入機(jī)制，將客戶無縫轉(zhuǎn)接給經(jīng)驗(yàn)豐富的貸后管理專員，并同步推送客戶畫像與溝通歷史，讓貸后專員 “有備而來”。

這種人機(jī)配合，既發(fā)揮了 AI 的規(guī)模化優(yōu)勢，又保留了人工的靈活性，能答復(fù)提升人均效能，縮短逾期資金回款周期。

精準(zhǔn)觸達(dá)與智能分案

貸后Agent依托海量金融數(shù)據(jù)與深度機(jī)器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建了多維度客戶畫像體系。它能根據(jù)客戶的逾期時長、還款能力、行為特征等信息，自動將客戶劃分為不同類別，比如 “有還款意愿但暫時困難”“惡意拖欠”“容易被提醒打動” 等。針對不同客群，系統(tǒng)會匹配差異化的貸后管理策略: 對暫時困難的客戶，推送靈活的還款方案建議；對惡意拖欠的客戶，啟動更具警示性的溝通話術(shù)。

這種 “千人千面” 的精準(zhǔn)觸達(dá)，讓貸后管理不再是盲目撥打，而是有的放矢，大大提升了客戶體驗(yàn)。

全流程合規(guī)的 “安全屏障”

合規(guī)是銀行貸后管理的生命線，一旦觸碰紅線，不僅會引發(fā)客戶投訴，更可能面臨監(jiān)管處罰。貸后Agent將合規(guī)要求深度嵌入每一個環(huán)節(jié)：話術(shù)杜絕任何違規(guī)詞匯；通話過程實(shí)時監(jiān)測，一旦出現(xiàn)敏感信息立即預(yù)警并干預(yù)；所有溝通記錄自動存檔，可追溯、可審計(jì)，完全滿足監(jiān)管對貸后管理流程的合規(guī)要求。

更值得一提的是，貸后Agent能實(shí)時解讀最新監(jiān)管政策，自動更新話術(shù)庫與操作規(guī)則，讓銀行在合規(guī)這件事上 “不踩雷、不滯后”，能夠極大降低投訴量。

持續(xù)進(jìn)化的 “學(xué)習(xí)能力”

貸后Agent不是一成不變的工具，而是具備自我迭代的 “成長型” 生態(tài)。它會實(shí)時記錄每一次互動的結(jié)果，無論是成功回款、客戶異議還是無人接聽，這些數(shù)據(jù)都會成為算法迭代的 “養(yǎng)料”。通過不斷學(xué)習(xí)來優(yōu)化話術(shù)邏輯、調(diào)整撥打時段、完善客戶分群模型。

比如，系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)某類客戶在工作日晚間接聽率更高，便會自動調(diào)整該群體的外呼時間；若某種話術(shù)在特定客群中效果下降，會快速生成新的話術(shù)版本并測試。這種 “用數(shù)據(jù)喂養(yǎng) AI，用 AI 反哺業(yè)務(wù)” 的閉環(huán)，讓貸后管理效果持續(xù)優(yōu)化，真正實(shí)現(xiàn) “越用越好用”。

從精準(zhǔn)觸達(dá)到合規(guī)保障，從效率提升到持續(xù)進(jìn)化，貸后Agent用技術(shù)重構(gòu)了銀行貸后管理的邏輯，其超出預(yù)期的表現(xiàn)，并非偶然，而是基于對貸后業(yè)務(wù)痛點(diǎn)的深刻理解、對 AI 技術(shù)的成熟應(yīng)用，以及對合規(guī)與效率平衡的精準(zhǔn)把握。