继大数据技术之后，近些年来人工智能技术成为了各个行业关注的热点，各种开源框架琳琅满目，创新应用也层出不穷，在为企业带来新机遇、新挑战的同时，也让人们体会到了科技进步所产生的巨大改变。
人工智能技术的英文缩写为AI (Artificial Intelligence)，在上个世纪50年代就被提出了，主要是通过机器来模拟和扩展人类的智能，是数学、计算机科学、生物科学相结合的产物。比如原理上人工智能中的神经网络借鉴了生物学上神经元传播神经信号的机理，结论上经过了数学严格的公式推导和理论证明，实际则借助现代电子计算机程序编码。近年来炙手可热的主要原因有三点：
1. 大数据技术为人工智能提供了海量的数据资源，这些数据为人工智能提供了知识来源；
2. GPU等硬件计算性能的重大提升，则大大加速了模型训练的速度，降低了训练时间；
3. 深度学习、强化学习等重大理论突破，使机器可以学习到较以前更加复杂、更加抽象的特征和规律，丰富了人工智能的研究空间；
由于人工智能的原理和算法具有普适性的特点，所以在各个领域都有非常广泛的应用。其中金融催收便是一个典型的应用场景，详细来讲，一个具有AI功能的智能催收系统会通过收集大量的历史案件数据和催员信息数据建立机器学习模型，模型一旦建立好并且训练成功后，就相当于智能催收系统已经掌握了整个催收业务的机制和规律，而这些规律往往由于其复杂性，人类是很难发现和掌握的。
比如对新导入的催收案件进行催收天数、催收次数、催收结果、催收方式的预测，指导系统管理员和催员对每一个案件实施有针对性的催收；
另外实现智能分案来代替传统的手工分案，在有效减少人员大量的重复性操作前提下，优化案件与催员之间的配置关系，也就是说什么样的催员适合催什么类型的案件，什么类型的案件该分给哪类催员，由机器去完成案件的调度分配；最后借助智能语音识别与合成系统搭建催收机器人平台实现全自动电催，催收机器人会根据被催对象的语义、语气识别出其还款意愿及还款能力，然后采用一定的策略控制进行相应的对话，从而最大限度的减少人工的干预，降低公司成本，提高企业效率。
相对于人工催收而言，人工智能催收最大的优势主要体现在两个方面：
1. 替代人类重复性的劳动，大量减少人员工作量，缩短工作时间，提高生产力；
2. 提供准确的决策判断或者预测；为人类提供决策；
我们相信人工智能与金融的结合还有更多的可能性，同样也在践行着科技金融“人工智能+金融”的探索之路，一直在寻找这方面的有志之士，共同致力于打造创新金融产品和服务模式，推动金融科技化、自动化和智能化。
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