受疫情影响，2020年各行业都充满挑战，严重影响国内外经济正常运转，增加了新的金融风险和挑战。
业内人士指出，我国银行业资产质量总体良好，但受疫情等因素影响，仍有部分银行资产质量承压。考虑到当前较多银行对贷款进行了延期处理，银行不良资产处置压力还将持续存在，预计四季度迎来处置高峰期。根据银保监会估算，不良资产规模或达1.6万亿元左右。
一方面，居民信用卡逾期率持续上涨，2020年三季度，信用卡逾期半年未偿信贷总额906.63亿元，环比增长6.13%，占信用卡应偿信贷余额的1.17%。
另一方面，疫情冲击，短期内实体企业经营仍面临较大压力，问题企业和问题资产呈现增长趋势，企业应收账款和不良资产上升。截至今年10月末，规模以上工业企业应收账款16.77万亿元，同比增长15.9％，按不超过5％的坏账率估算，应收账款不良资产规模约8000亿元。
为缓释不良风险，11月以来，金融监管部门多次表态加快不良资产处置，多渠道疏通政策堵点。上月，银保监会党委书记、主席郭树清主持召开党委会议强调“前瞻性应对银行不良资产反弹”。央行发布的《中国金融稳定报告（2020）》也表示，将支持中小金融机构多渠道补充资本、完善公司治理，加大不良贷款处置力度，增强金融机构稳健性。
不良资产居高不下，加剧了银行资金管理成本，提高贷后风控能力、增强催收效果，是当前银行提升资金回笼率的重要途径。
随着 AI 、大数据、云计算等技术越来越多地被运用到金融科技领域，智能催收逐渐崛起，成为新的催收方式。智能催收机器人，基于ASR、NLP、TTS等智能语音技术，根据用户意图进行精准识别，并在充分理解用户意图的基础上解答疑问，且具备上下文记忆功能，能与用户进行多轮沟通。智能催收机器人在催收过程中不仅对借款人对话内容识别记录准确，且自身话术经过数亿次真实业务场景打磨，规避了人工催收受外部环境或情绪影响进行不合规催收的现象。
诚然，短期内智能催收机器人不可能完全取代人工来解决高账龄和高复杂度的案件。但随着人工智能持续落地，如今技术不断完善，成本不断降低，智能催收机器人在低账龄阶段的优势和效果逐渐显现。
相比人工，智能催收机器人每日拨打量可在800-1000通，是人工的2-10倍不等；一年的使用成本比一个普通催收员工的薪资低了数倍；无需进行业务培训，也不用担心其忠诚度；效能稳定，话术合规可控，不会出现人工因经验不足、情绪波动等因素造成的不合规催收现象；不受工作场地及环境影响，无需担心诸如疫情此类的特殊情况对工作开展产生阻碍。
此外，催收机器人作为在低账龄阶段快速触达、全覆盖的有效手段，对于M1及M2的逾期新案，催收成功率可高达80%-85%，有效解放人工、降低运营成本。
催收作为银行提升资金贷后监管的重要环节，一直有着重要作用。但当前不合规催收等乱象频发，致使催收面临着巨大压力。智能催收的出现，大幅提升贷后管理效率，让贷后管理进入一站式、数字化时代。未来随着人工智能的深入发展，智能催收的使用阶段将不再局限于贷后早期，会逐渐拓展至整个贷后阶段，为银行实现数字化贷后管理提供有力支撑。
