當(dāng)前，“反催收”教程在社交平臺層出不窮，反映出金融借貸中的催收與反催收已成為大眾關(guān)注焦點。據(jù)“零壹財經(jīng)”統(tǒng)計，2024年末-2025年二季度末，黑貓投訴平臺積累的46.6萬條金融類有效投訴中，“暴力催收”占比達49.3%，其中，多數(shù)表現(xiàn)為騷擾、恐嚇，也有部分僅因為催收員態(tài)度強硬、語氣不善。

催收與反催收，是一場金融機構(gòu)與借款人的持久博弈。當(dāng)欠債人戴上維權(quán)面具，傳統(tǒng)催收模式面臨邊際效益遞減的困境，銀行、消金公司等機構(gòu)在貸后催收環(huán)節(jié)，正陷入“高合規(guī)、高效率、低成本”的不可能三角。

此背景下，武漢智品堂科技有限公司(以下簡稱“智品堂”)正依托AI等新興技術(shù)，以“地址找人”這類區(qū)別于傳統(tǒng)人海戰(zhàn)術(shù)的創(chuàng)新解法，在保障催收業(yè)務(wù)合規(guī)開展的同時，有效提升貸款回款效率。

個貸轉(zhuǎn)讓市場持續(xù)擴容，折扣率一跌再跌

2025年底，國家金融監(jiān)管總局宣布將個人不良貸款批量轉(zhuǎn)讓試點期限延長至2026年末，以應(yīng)對宏觀經(jīng)濟壓力下的風(fēng)險化解需求。

2024年上半年起，個貸風(fēng)險加速暴露。以銀行為例，截至該年末，銀行信用卡逾期半年未償信貸總額為1239.64億元，較年初增加26.31%，且風(fēng)險持續(xù)蔓延至2025年。

個貸不良資產(chǎn)批量轉(zhuǎn)讓市場空前活躍，便是最有力的佐證。據(jù)統(tǒng)計，2025年銀登中心關(guān)于不良貸款轉(zhuǎn)讓公告達1663條，掛牌轉(zhuǎn)讓個貸不良資產(chǎn)包未償還本金超3500億元。

該試點自2021年1月啟動后逐步擴容。2022年末，試點機構(gòu)范圍從國有行和股份行擴至部分城農(nóng)商行、消費金融公司、金融租賃公司等；此次試點期限延期后(2025年底至2026年12月31日)，2026年已有廣州農(nóng)商行、中國銀行、中銀消費金融等多家金融機構(gòu)批量掛出多筆個貸不良資產(chǎn)包。

政策擴容下，不良資產(chǎn)包成交額也從2021年的186.48億元攀升至2024年的1583.50億元。

不良轉(zhuǎn)讓是金融機構(gòu)處置不良貸款的方式之一，但回收率相對較低。截至2025年一季度末，個貸批量轉(zhuǎn)讓平均折扣率已降至4.1%，而逾期超3年的不良資產(chǎn)包即便折扣率跌破1%，也鮮少有人問津。

對此，金融機構(gòu)仍選擇超低價拋售，核心是受催收邊際效益遞減、合規(guī)成本攀升等因素影響，從而謀求不良資產(chǎn)快速出表。

強監(jiān)管與低回款率，雙重壓力下的催收困境

相較于訴訟、批量轉(zhuǎn)讓等方式，催收因成本低、回收率高、靈活性強，成為金融機構(gòu)處置逾期貸款的前置必經(jīng)環(huán)節(jié)。

然而，隨著債務(wù)人“反催收”能力升級，以及合規(guī)監(jiān)管收緊，金融機構(gòu)的催收難度正在持續(xù)增加。

比如互聯(lián)網(wǎng)涌現(xiàn)出大批虛假律所、咨詢公司類的反催收機構(gòu)，以免息、消除不良征信、停止催收等為誘餌，向欠債人售賣造假材料及代發(fā)投訴等有償服務(wù)。

這類“反催收”在極大程度上會嚴(yán)重阻礙催收工作推進。一方面，偽造的材料會干擾金融機構(gòu)判斷，拖慢處置節(jié)奏；另一方面，大批量投訴也會進一步抬高機構(gòu)合規(guī)成本。

近兩年，隨著合規(guī)監(jiān)管持續(xù)加碼，法催與電催均受到制約。法催雖權(quán)威合規(guī)，但面臨立案難、周期長、平臺限制等問題。就連訴前保全這一“回款利器”，也因支付機構(gòu)限額而大幅削弱回款效果——比如2024年6月末，騰訊司法協(xié)查小程序?qū)⒃V前保全案件凍結(jié)財付通賬號的申請額度，調(diào)整至每個辦案單位單日不超過100人次。

電催則受2024年5月中國互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會發(fā)布的催收指引約束——同一金融機構(gòu)或其合作的委外催收機構(gòu)，單日對單一債務(wù)人通話不超過3次，且在晚10點后禁止催收。反催收公司也利用這一條件，偽造暴力催收錄音、威脅短信等證據(jù)發(fā)起惡意投訴，進一步推高催收合規(guī)成本。

傳統(tǒng)催收的時效性局限是加劇回款難的另一關(guān)鍵因素：逾期時間越長，借款人失聯(lián)率越高，回款難度陡增。行業(yè)數(shù)據(jù)顯示，逾期超半年的壞賬，電話失聯(lián)率超80%；M3(逾期3個月)階段的回款率僅3%-5%。找不到人成為回款率始終難以提升的關(guān)鍵瓶頸。

那么，如何精準(zhǔn)聯(lián)系失聯(lián)客戶，破解雙重困境？智品堂依托大數(shù)據(jù)處理、人工智能和深度學(xué)習(xí)算法搭建的“地址找人”系統(tǒng)，為行業(yè)提供了更智能、合規(guī)的破局新范本。

地址找人+智能發(fā)函，打通貸后“最后一公里”

金融機構(gòu)無法聯(lián)系上借款人，常見原因包括“借款人申貸時預(yù)留了虛假資料”“聯(lián)系方式變更導(dǎo)致系統(tǒng)留存信息失效”“手機防騷擾功能或呼叫轉(zhuǎn)移等技術(shù)屏蔽”等。

瞄準(zhǔn)這些痛點，智品堂以“地址”為突破口，構(gòu)建了一套完整的地址找人系統(tǒng)；并開發(fā)出“函必達HC智能專遞”系統(tǒng)(以下簡稱“函必達”)，在找人的基礎(chǔ)上，通過全自動發(fā)函聯(lián)系債務(wù)人，提高回款效率。

(1)地址找人—數(shù)據(jù)海里精準(zhǔn)撈針

基于常年積累的貸后處置經(jīng)驗，智品堂利用高德地圖、騰訊地圖、百度地圖三大地圖商的資源優(yōu)勢，收集海量地址數(shù)據(jù)，自建4.5億戶準(zhǔn)確的、活躍度高的標(biāo)準(zhǔn)地址數(shù)據(jù)庫；并圍繞“地址找人”自主研發(fā)7大AI分析模型，構(gòu)建了一套完整的“地址找人”系統(tǒng)。

如“地址標(biāo)準(zhǔn)化模型”可以篩查、去除重復(fù)無效地址和黑名單地址，并對非標(biāo)準(zhǔn)化、錯誤的地址數(shù)據(jù)進行智能清洗、補全修正；地址選擇模型則可以在多個地址中篩選出簽收率最高的最佳發(fā)函地址。

該系統(tǒng)在保障數(shù)據(jù)鮮活度的同時，將地址有效率提升至85%，實現(xiàn)從“大海撈針”到“精準(zhǔn)定位”的跨越。

在數(shù)據(jù)合規(guī)與安全方面，智品堂建立起嚴(yán)格的全流程管理體系。從收集階段起，所有數(shù)據(jù)來源均合法合規(guī)，并遵循“不落地、不留痕”原則，通過多重脫敏、加密及專線傳輸技術(shù)，確保數(shù)據(jù)在存儲與傳輸中的隱私與安全，全面提升合規(guī)性。

(2)函必達——送達難題的“新解法”

貸后催收工作中，找到債務(wù)人只是第一步。找到人之后，要如何合規(guī)、高效地實施后續(xù)催收工作呢？

在趨嚴(yán)的監(jiān)管環(huán)境下，“發(fā)函+電催”的組合手段是催收行業(yè)的主流模式，電催負責(zé)高頻觸達，發(fā)函負責(zé)正式警告與留痕。但必須面對的現(xiàn)實是，傳統(tǒng)的發(fā)函是“手工作業(yè)”，往往具有成本高、簽收率低等缺陷。

智品堂自主研發(fā)的“函必達”，則彌補了這些缺陷。

函必達是國內(nèi)第一套全自動律師函發(fā)函管理系統(tǒng)。為了降低人工成本、提高發(fā)函效率，智品堂一面通過“地址找人”系統(tǒng)的客戶畫像進行科學(xué)的發(fā)函決策，一面與中國郵政達成“跨界”合作，共建全自動封裝工廠，實現(xiàn)日均發(fā)送5萬份函件的機械化作業(yè)，大幅提效降本。

同時，中國郵政如毛細血管般的渠道網(wǎng)絡(luò)和遍布城鄉(xiāng)的物理網(wǎng)點，為函必達打通了函件送達的“最后一公里”——每個函件到達站點后，函必達團隊成員會按照簽收模型指導(dǎo)快遞員配合投遞。

據(jù)統(tǒng)計，2019年以來，函必達連續(xù)7年位列中國郵政律師函發(fā)函規(guī)模第一，累計發(fā)送律師函、執(zhí)行裁定書等函件超1000萬份，簽收率可達75%，遠超行業(yè)平均水平。目前，函必達合作的金融機構(gòu)超100家，服務(wù)客戶包括全國性銀行、消金公司、頭部互聯(lián)網(wǎng)銀行、大型險企等。

結(jié)尾：數(shù)智時代的催收未來

函必達的大規(guī)模應(yīng)用，標(biāo)志著催收行業(yè)正從“人力密集型”向“科技驅(qū)動型”深刻轉(zhuǎn)型。

而智品堂的科技布局并未止步于此。2025年7月，智品堂成功申請“基于IF異常檢測的第二聯(lián)系人選擇方法”專利，該專利可以從數(shù)據(jù)庫中獲取歷史律師函件客戶的基本信息、案件信息、第二聯(lián)系人信息等，據(jù)此添加相應(yīng)標(biāo)簽，并利用IF異常檢測技術(shù)，提升對第二聯(lián)系人的識別準(zhǔn)確度。

此外，智品堂正通過勾勒借款人畫像，建立發(fā)函評分系統(tǒng)，推動貸后回款數(shù)據(jù)向貸前風(fēng)控環(huán)節(jié)反饋，若這些數(shù)據(jù)能夠應(yīng)用于貸前審核環(huán)節(jié)，將幫助金融機構(gòu)將風(fēng)控管理從貸后延伸至貸前，從源頭提升客戶資質(zhì)，降低信用風(fēng)險。

區(qū)別于市場上單一的AI電催機器人，智品堂的探索并不局限于貸后環(huán)節(jié)，而是著力構(gòu)建覆蓋信貸全周期的數(shù)字化風(fēng)控生態(tài)。

這一從“找人”到“觸達”再到“數(shù)據(jù)賦能”的完整閉環(huán)，不僅構(gòu)成了其核心競爭壁壘，也為貸后管理乃至整個信貸行業(yè)的良性發(fā)展提供了可持續(xù)的科技路徑，成為塑造行業(yè)新格局的關(guān)鍵力量。