大型语言模型如何重新定义债务催收？

行业变化迅速

自《公平债务催收实践法案》（FDCPA）签署成为法律以来，债务催收行业正经历着更大的变革。几十年来，机构依赖基于规则的系统、手动跟进和笨拙的“人工智能”脚本，这些脚本的灵活性就像转盘电话一样。

如今，大型语言模型（LLMs）——驱动生成式人工智能（Gen AI）的技术——正在重塑这一格局。使用像Aktos这样的LLM平台的机构正在优化恢复率，自动化重复性任务，并实时提升法规合规性。与此同时，像Finvi这样的传统债务催收服务提供商，甚至其他AI电话代理供应商如 Skit.ai、Floatbot.ai 和 Kore.ai，都在努力适应对话式AI和机器学习的新世界。

让我们来分析一下他们为何落后，以及前瞻性催收机构采取了哪些不同的做法。

已留债务催收软件中“人工智能”的误区

多年来，传统厂商一直声称提供“人工智能驱动”的债务催收解决方案。但大多数机构得到的却是被美化的机器人：僵化的自动化脚本，无法学习、适应或交流。

以芬维为例。Finvi 推销“AI”功能，但这些系统实际上依赖基于规则的逻辑，而非真正的人工智能。它们遵循一个静态脚本：“借款人说X，就用Y回答。”

Finvi 的产品如 FACS 和 CUBS 仍然是基于服务器的，缺乏灵活性，即使是小的工作流程调整也需要昂贵的开发者干预。

在当今环境下，这些系统无法与真正的大型语言模型驱动的对话式人工智能竞争。

已留系统无法支持现代人工智能

运行AI代理不仅需要一个巧妙的脚本：它需要云原生基础设施、实时数据处理，以及访问能够训练模型以持续改进的大型数据集。

像Finvi这样的老旧厂商早在几十年前就已建立，远早于预测分析或自然语言处理（NLP）成为金融科技的标准。它们根本无法扩展到现代大型语言模型所需的数据量和计算能力。

例如：

Finvi的产品依赖于过时的数据库结构，限制了他们处理或分割借款人数据的速度。

即使是Finvi的“新”云产品Velosidy，也缺乏机构扩展外展和维护FDCPA/TCPA合规所需的核心合规和自动化模块。

简而言之，你不能简单地把一个AI聊天机器人装到1990年代的系统上，然后称之为创新。

像Aktos这样的大型语言模型平台如何重写游戏手册

与传统系统不同，像Aktos这样的LLM原生平台从一开始就是为现实世界的催收场景打造的。这些平台利用大型语言模型、机器学习和预测分析，持续提升合规性和性能。

以下是新一代AI催收强大之处：

1. 对话式AI，听起来（和思考方式）都像收藏者

与其说是预设的聊天机器人，由大型语言模型驱动的AI电话代理实际上能够理解意图、语气和情感。他们可以进行自然、顺从的对话，听起来像是人情味，充满同理心、升级触发点和迷你米兰达权利披露。

它们自动处理支付提醒、跟进和未接来电等常规任务，释放人工客服处理更复杂的还款事宜。

2. 在每次对话中都内置合规性

像FDCPA、F规章和TCPA这样的法规很复杂，违反它们可能代价高昂。Aktos采用AI驱动的合规逻辑，根据每位消费者所在地自动应用联系限制（“联邦为7-in-7”，或华盛顿州的“3-in-7”和马萨诸塞州的“2-in-7”等更严格的州级规则）。

这意味着无需手动跟踪，无需对合规性进行猜测，也不会过度联系借款人。

3. 更智能的细分与决策

已留系统要求管理员手动按余额或逾期细分账户。基于LLM的平台会自动利用支付历史、人口统计和沟通指标等数据集来实现这一点。

结果如下：

优化收集策略

更高的成功率

降低运营成本

改进回收过程和整体收集效率

4. 端到端自动化与全渠道推广

真正的大型语言模型系统集成了短信、电子邮件、语音信箱投放、电话和客户门户，所有这些都由一个仪表盘管理。每次互动都实时记录，以便审计和合规。

因此，当借款人设置还款计划或回复短信时，AI会立即更新账户，同步数据与你的CRM，并自动调整未来的外联顺序。

这就是无需人工干预的端到端自动化。

为什么像 Skit.ai、Floatbot.ai 和 Kore.ai 这样的“通用人工智能”厂商无法竞争

许多所谓的“人工智能”供应商进入了金融科技和呼叫中心市场，但他们的工具并非为催收工作流程设计。

Skit.ai

以“人工智能语音机器人”为市场推广，但缺乏内置的合规性、债务追收逻辑和工作流程自动化。他们的AI处理的是通用的客户体验电话，而不是受FDCPA监管的还款讨论。

Floatbot.ai

面向BFSI聊天机器人，不是催收。它缺乏债务催收策略模板、争议管理和付款集成，迫使机构进入手动流程。

Kore.ai

它对一般客户支持很强大，但这是一个开发者密集的平台，需要自定义编码，且没有内置的FDCPA或TCPA限制。

相比之下，Aktos的运营负责人可以在数小时内部署合规的AI电话代理，无需工程作。

生成式人工智能在债务催收中的实际结果

像Aktos这样的大型语言模型驱动平台为中小型机构带来了可衡量的成果：

自动化跟进和更智能的细分带来30–50%的恢复率提升。

手工干预减少50–70%，使催收员能够处理高价值案件。

通过实时短信和全渠道提醒，加快还款周期。

客户满意度提升，因为消费者可以自助服务并按自己的时间结算账户。

人工智能代理并不能取代人工催收者——它们通过自动化重复性任务、提升合规性和个性化外联，使收集者效率呈指数级增长。

债务催收的未来是生成式人工智能

基于LLM的自动化不仅仅是技术升级：它是一道竞争护城河。

像Finvi这样基于过时框架的老厂商，不能简单地“添加”生成式人工智能到产品中。他们的架构无法处理实时数据集、动态强制合规，也无法在不大规模重建的情况下扩展。

这就是为什么有前瞻性的催收机构正在迁移到像Aktos这样的平台：这些平台内置了AI优先的DNA、云可扩展性和合规自动化。

结果呢？更快的恢复，更满意的客户，降低运营成本，同时将所有通话和消息都控制在FDCPA和TCPA的范围内。

传统AI正在消亡，这是一件好事

下一代AI催债不是要替代人，而是为他们提供每天学习、适应和优化的工具。

传统厂商试图将旧自动化重新包装为“AI”。但随着LLM时代的展开，机构终于能分辨出遵守规则的机器人与做出明智决策的AI代理之间的区别。

Aktos不仅仅是另一家软件供应商。它是现代债务回收的新作系统。

准备好看看真正的人工智能债务催收是什么样子了吗？

预约Aktos的演示，了解自动化、合规和基于AI的生成式外联如何改变您机构的恢复流程。