小额贷款的快速发展，在催生了大批第三方催收机构的同时，也引起了行业对催收这一薄弱环节的关注。减少催收问题，除需要法律法规的监管外，也需要管理者在小贷系统中提高催收场景分析的效率。
传统小贷公司缺少对债务人的财务分析和信用评分能力，因此往往无法客观评估债务人的还款情况。但随着大数据发展，小贷公司已经可以通过小贷系统获取债务人的社交、财务等信息。
阿尔法象小贷系统运用机器学习的方式，评估债务人后续催收风险，配以相应的催收措施，提高整体效率。
一般而言，用户逾期原因包括：遗忘还款、财务状况恶化暂时无法还款、主观赖账甚至诈骗。
针对不同逾期原因，小贷系统管理者若采取相应的催收方式，则能有效降低催收成本，同时降低坏账率。
常见催收模式一般涉及放贷方、欠债方和催收企业；也有另一种催收模式，其涉及的是放贷方、欠债方，催收时小贷公司会借助小贷系统后台数据，由内部工作人员进行催收。
一般情况下，放贷方内催的主要方式包括电话、外访等，若内催无效，则会将不良贷款委托第三方机构进行催收，催收机构相对于内催团队而言更高效，但高额返佣的催收价值体系往往会滋生暴力催收的问题。
随着市场对于阳光催收、高效催收的诉求不断提升，催收作为业务闭环的安全门受到广泛关注。小贷系统基于机器学习建模，搭建催收场景管理，针对不同逾期阶段的人群配置不同策略及人员配比，同时降低催收成本及坏账率，延长客户生命周期。
阿尔法象是提供互联网金融软件系统的高新技术企业。通过运用人工智能、大数据、云计算等科技手段，持续输出业务流程智能化管理、AI机审、大数据风控、企业运营管理等全生命周期的金融业务解决方案，助力新金融合规、可持续发展。
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