不良资产的处置，一直以来都是一件费时费力的事情。据银监会披露的最新数据显示，截至2018年第二季度末，商业银行不良贷款余额达1.96万亿元。如果所有数据都依靠人工处理，那么效率极低。不过有了人工智能+大数据的帮助，便可实现大突破。

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互联网让信贷市场急速扩张的同时，也面临着清收的难题。以P2P为例，很多P2P企业放完款之后，面临的最大风险就是清收难，这也是p2p行业坏账率高居不下的原因。

以往，传统不良资产清收是大量依赖人工的行业。使用传统台账时，每天都要收集整理大量的数据信息，制作无数的excel表格。目前大数据的使用首先将从业者从繁杂的基础数据整理中解放出来，进入更为科学化、智能化的工作流程中。

事实上，决定不良资产清收效率的，除了人工核对数据效率的高低。最关键的是能否发现有效的财产线索，财产信息的发掘直接决定了不良回收成功率，而大数据的运用恰恰可以直接提升财产线索发现能力。

大数据可以刻画每一个债务人的客户画像，包括公开信息比如工商信息、法院判决信息、税务信息等等，以及通过银行端可以获取的关联账户、交易对手、交易信息等等。目前运用大数据与AI结合，进行智能催收也逐渐成为传统清收的补充手段。

而人工智能可以通过知识图谱完成人际关系网络分析，通过网络公开信息查找关联人，获得优先联系号码，再根据不同逾期账龄、不同用户画像，由AI自动分析历史最佳的话术与沟通策略，最后再由机器自动模拟完成语音或者短信催收，并生成处置报告，根据催回情况进入下一步处理，结案、人工介入或者外访参与。

人工结合智能催收对消费贷款和信用贷款的催回率可以达到50%-60%，相较纯人工催收方式高出13个百分点。

大量资产的处置中，大额不良可以通过债转股和其他方式来处置，周期很长，仍旧依赖人工。但小额不良，则完全可以通过金融科技手段，批量化智能化处置，金融科技对小额不良处置的效能提升是最为显著的。

不过，随着互联网金融的发展，个人消费贷增量迅猛。随之小额不良基数迅速增加，一方面是资产总量的增加，另一方面是大量的债务人。具备快速、高效清收能力的金融机构仍占少数，所以对于智能金融企业来说，这是一次发展机遇，也是一次挑战。