消费金融行业的不良资产处置速度与行业生态“裂变”正在加快。

银行业信贷资产登记流转中心有限公司披露的挂牌公告显示，共有15家持牌消费金融公司开展了不良资产转让业务。业内人士告诉《中国经营报》记者，消费金融公司正在通过批量挂牌方式加速风险出清。

随着处置力度逐步加大，作为关系着整个贷后市场健康可持续发展的两大关键环节，贷后管理处置策略以及收购方不良资产具体处置方式也吸引诸多目光。

多位行业人士告诉记者，当前不良资产处置的策略与路径的多元化演变正在催生行业生态进一步改变。从不良资产业务市场动态来看，传统单一的催收模式已难以匹配精细化处置需求。因此，当下不同类型机构开始基于资产特征与客群属性，探索差异化的贷后管理路径。

传统催收短板渐显

记者从行业获悉，传统贷后管理采用的路径主要分为三种，首先是传统电话催收，包括电话外呼、短信提醒。其次是线下外访路径，包括人工上门核实、现场沟通。最后是司法介入路径，包括诉前保全、诉讼执行、仲裁。

以上路径按照排列顺序成本递增，并不相互排斥，前者也并非后者前提条件。不过，一直以来业内默认按催收从易到难的程度依次使用上述三种路径。

当资产包呈现“整体规模大、户均规模小”的收购偏好时，通常率先让人想到的便是传统电话催收。但现实中，从业者认为这一方式正在逐步“失灵”。

某贷款机构的贷后处置人员告诉记者，电话催收的成本主要来自催收人员工资和电话系统费用，相较于上门催收或司法催收，虽然电话催收成本较低，但接通率不高、合规风险以及外呼受限的问题日益突出，人工高频拨号极易触发运营商封号机制。

线下催收相比电话催收，被机构管理者认为是风险更大的方式。人工催收因现场直面冲突，催收人员容易因为不当言辞或操作而违反合规要求，这进一步加剧了机构的运营压力。有裁判文书显示，催收公司对个人贷款借款人进行外访催收过程中，非法拘禁并持续殴打借款人，造成借款人多处骨折。

在合规考虑下，一些机构将目光放在了司法催收上，但其效果反馈却不尽如人意。

有律师告诉记者，批量诉讼的后续执行并非完全有保证，由于批量诉讼往往金额较小，实际真正进入执行环节的数量相对较少，因为完成诉讼流程包括了审判和执行等环节，审判解决胜诉与否问题，拿到胜诉判决之后才进入执行流程，还得经过执行立案（除非债务人主动履行），所以一件案子要通过强制执行回款到位，程序上是比较复杂和漫长的。

某头部消费金融公司相关业务部门告诉记者，当前网络仲裁模式在业内应用尚不普遍，实际效果处于观察阶段。模式推广主要受两方面因素制约：其一，仲裁的启动需以放贷机构与借款人在信贷合同中预先明确约定仲裁条款为前提，否则无法适用；其二，通过网络仲裁达成裁决，进入执行阶段时，仍需依赖借款人所在地的司法资源支持，并未完全脱离传统司法清收。

而排名前十的消费金融公司评级报告显示，当前消费金融公司件均贷款金额仅在千元水平。在从业者看来，消费个贷小额分散的普惠金融特性注定了司法催收会因为成本以及过度占用司法资源问题而无法普及。

亦有消费金融公司业务人员表示，批量转让资产未诉比例高的情况主要受市场客观因素及资产诉讼资源地区差异影响。

前述趋势在行业数据上亦有所体现，头部消费金融公司2024年第15期中转让资产包未诉讼资产占比达到99%。排名第一队列的其他两家消费金融公司分别在2025年第3期、第9期中未诉讼资产占转让资产包比例分别达到100%和99.80%。无独有偶，尾部消费金融公司2025年第2期中未诉讼资产占转让资产包比例同样达到100%。

AI技术催生新路径

在传统催收方式疲态渐显的背景下，记者注意到当下多家市场机构开始探索更加创新的方式。

金桥信息（603918.SH）发布的2025年半年报显示，公司加速探索“AI+调解”路径，将金融纠纷化解在诉讼之前，主要应用于金融借款合同、信用卡、车贷等领域。报告期内，其研发基于大模型的智能语音机器人与多元解纷系统协同耦合，构建“人机协作”的数字化金融调解业务流程与应用体系。2025年上半年，公司调解相关业务实现收入超过2100万元，较去年同期增长近50%。

同时，神州泰岳（300002.SZ）也在2025年上半年提及公司在AI领域产品与金融智能催收的结合。

除了前述AI技术在与借款人交互上的直接运用，也有机构将目光放在了AI对催收相关数据处理与分析上。

对此，有法律人士向记者提出，催收过程中的沟通往往充满了情感因素，AI虽然能够通过数据分析提供个性化回复，但在涉及谈判、情感互动以及各类风险的多方位平衡时，依然需要人工催收员的专业经验和判断力。“在未来可预见的时间内，AI可能只是作为人工催收的辅助工具，与人类协同处理，而不是完全取代人类的角色。”该人士认为。

针对提高催收效率的问题，在武汉市首批18个高质量数据集应用案例中，武汉智品堂科技有限公司（以下简称“智品堂”）地址标准化数据集应用入围。据悉，智品堂通过AI人工智能与大数据等技术，对客户提供的现有地址进行智能化处理，如对缺失的地址数据进行补全，对错误的地址数据进行修正，对无效地址和黑名单地址进行识别、剔除等。

从合规角度看，有使用前述技术的金融机构相关负责人表示，“地址找人”技术并不会生成新的地址。

在采购方看来，以“地址找人”为核心的发函模式，可以提高传统催收方式的效能。在电话催收失联的情况下，能够以合法有效的方式触达逾期失联债务人，提升回款率。针对“一案多址”的情况，可以从多个地址中，筛选出可用于发函、签收率高的最佳地址。

前述法律人士进一步指出，AI催收在数据保护和人工智能算法合规方面还面临着较大的挑战。AI催收依赖于大量的个人数据，在处理这些数据时，AI催收系统需要严格遵循《个人信息保护法》及相关法律法规的规定。同时，我国对于人工智能的监管日趋严格，对于生成式人工智能、自动化决策系统的合规要求不断提升。此外，AI催收系统背后的算法模型是否可能导致歧视或者偏见，是否具备透明度和可解释性，这些问题的不当处理都可能引发法律与合规风险。

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