九卦 | AI殺入貸后管理，合規、效果、體驗一個不少！

作 者 | 百融云創研究院

來 源 | 九卦金融圈

“曾經我們都以為地球是宇宙中心，后來才發現：我們不過是微不足道的一粒塵埃。

不過人類仍會設法讓自己成為故事的主角，因為這種自我敘事的能力，已經深深嵌入了我們的大腦結構。

——Sam Altman”

銀行業在 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：從組建千人規模的 AI 研發團隊，到每年數十億的技術采購預算，再到與頭部科技公司共建實驗室、買斷定制化算法模型，重金押注的態勢顯而易見。

應用層面也不乏亮眼嘗試，智能客服的交互體驗持續迭代，風控模型的維度不斷拓展，流程自動化覆蓋的場景日益增多。但這些投入與創新，最終能轉化為多少實實在在的業務增量？能讓不良率下降幾個百分點？能為營收貢獻多少具體數值？答案始終模糊，AI 的業務價值如同被裹在層層數據里，看得見輪廓，卻摸不清實底。

焦慮、焦慮、焦慮......

在哪個場景，AI創造的價值鏈條完整且可量化？

1 聊聊貸后管理——

效率與合規的夾縫

貸后管理一直是老大難問題，作業機制較為傳統，在當下的宏觀背景下，又面臨新的壓力：

共債現象持續攀升，客群質量不斷惡化，機構貸后管理面臨雙重擠壓：逾期規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苛，傳統人海戰術不僅成本高企，更難以應對批量案件的快速消化需求。

而效率提升的背后，是與監管合規的艱難平衡。貸后管理過程中，話術尺度、溝通頻次、信息披露等環節稍有不慎便可能觸碰合規紅線，引發投訴風險；但過度收緊又會導致貸后管理力度不足，回款率下滑。如何在高壓監管框架內，既保證操作合法合規，又實現貸后管理效能的最大化，成為機構亟待破解的核心難題。

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

2 優秀的貸后管理——

Agent基本可以達到人類作業產能

百融云創（以下簡稱百融）通過將最優秀貸后管理員的業務Know-how AI化，打造了AI Agent驅動的貸后管理業務前中后臺完整解決方案，并取得了超出預期的效果。AI Agent產能超過中等貸后管理員，可以達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，近十年深耕信貸領域，從逾期客戶行為特征到貸后管理全流程的關鍵節點，從不同客群的溝通痛點到監管政策的細微變化，這些摸爬滾打積累的業務 know-how 早已內化為AI的 “直覺”。

另一方面，持續打磨的 AI 能力構建起技術護城河 —— 基于海量數據訓練的分群模型精準如手術刀，實時迭代的話術引擎靈活應變，全鏈路合規監測系統密不透風。正是業務洞察與 AI 技術的深度耦合，讓每一次貸后管理動作都既有章法又有鋒芒，最終實現了看得見、摸得著的價值突破。

3 藏得更深的密碼——

多AI Agent協作實現貸后管理目標

AI Agent 通過精細化協同作業，重塑貸后管理業務流程，能直接創造顯著的業務價值，其以 KPI 為導向，在成本控制和效能提升方面表現突出。

AI Agent 運作基礎與目標

運作基礎：

將業務流程拆解為有邏輯、相互支撐的任務，為每個任務活動設定對應的承接角色（崗位），并明確每個角色的責任與 KPI。

核心目標：

深入業務，實現業務流程化、流程 AI 化；確保單 Agent 垂直專業、多 Agent 協同流暢，實現規模化價值交付。

價值體現：

和碳基員工一樣錨定 KPI，為 KPI 負責。

貸后管理 Agent 的精細化分工與協同

前臺（沖鋒隊）：

作為直接面向客戶的執行單元，負責電話提醒等具體溝通任務，屬于勞動密集型，作業量大、重復性高，是人力投入最多的部分，這里設計了4個Agent協作來完成任務。

中臺（智囊團）：

為前臺提供決策支持和能力保障，策略分析師負責制定和優化貸后策略，屬于知識密集型，人員需具備較強分析能力、專業知識和管理經驗，這里設計了3個Agent協作來完成任務。

后臺（大后方）：

包含合規專家、業務專家、質檢專員等，為整個貸后管理業務提供穩定、合規和高效運行的基礎保障。其中合規專家解讀監管政策，業務專家把控貸后風險，質檢專員監控貸后管理過程的合規性和服務質量，屬于支撐保障型，對專業性和技術能力要求較高。這里也有若干Agent支持。

4 Agent方案四大亮點：

效率、精準、合規、進化

人機協同的“效率引擎”

貸后管理Agent并非簡單替代人工，而是構建了 “AI 主導標準化流程 + 人工聚焦復雜場景” 的高效協作模式。

智能外呼機器人可承擔 80% 以上的常規提醒、信息核對等標準化任務，大幅降低人力成本。而當遇到客戶情緒激動、提出特殊還款訴求等復雜情況時，系統會自動觸發人工介入機制，將客戶無縫轉接給經驗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”。

這種人機配合，既發揮了 AI 的規模化優勢，又保留了人工的靈活性，能答復提升人均效能，縮短逾期資金回款周期。

精準觸達與智能分案

貸后Agent依托海量金融數據與深度機器學習算法，構建了多維度客戶畫像體系。它能根據客戶的逾期時長、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。

這種 “千人千面” 的精準觸達，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。

全流程合規的 “安全屏障”

合規是銀行貸后管理的生命線，一旦觸碰紅線，不僅會引發客戶投訴，更可能面臨監管處罰。貸后Agent將合規要求深度嵌入每一個環節：話術杜絕任何違規詞匯；通話過程實時監測，一旦出現敏感信息立即預警并干預；所有溝通記錄自動存檔，可追溯、可審計，完全滿足監管對貸后管理流程的合規要求。

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

持續進化的 “學習能力”

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。它會實時記錄每一次互動的結果，無論是成功回款、客戶異議還是無人接聽，這些數據都會成為算法迭代的 “養料”。通過不斷學習來優化話術邏輯、調整撥打時段、完善客戶分群模型。

比如，系統發現某類客戶在工作日晚間接聽率更高，便會自動調整該群體的外呼時間；若某種話術在特定客群中效果下降，會快速生成新的話術版本并測試。這種 “用數據喂養 AI，用 AI 反哺業務” 的閉環，讓貸后管理效果持續優化，真正實現 “越用越好用”。

從精準觸達到合規保障，從效率提升到持續進化，貸后Agent用技術重構了銀行貸后管理的邏輯，其超出預期的表現，并非偶然，而是基于對貸后業務痛點的深刻理解、對 AI 技術的成熟應用，以及對合規與效率平衡的精準把握。