鲁南快报互联网金融行业在严监管背景下，已经逐渐进入合规稳健发展阶段。在迎接新的发展机遇同时，行业也面临着商业模式套利空间收窄、规模收缩、坏账反弹等诸多挑战，尤其是高坏账率始终是悬在互金企业头上的达摩克斯之剑。
在快催收创始人王晓婷看来，以往通过高利率覆盖高坏账率、暴力催收等手段控制风险的草莽方式不可取，催收市场需要一场技术革命，智能催收或许能够解决催收痛点，提高催收效率，提升回款率。
智能催收 技术先行
做催收行业的人，或许都感受过来自外界的偏见。暴力催收的负面影响导致外界一提到催收，就认为这是个很low的行业。从美国考察一圈回来后，美国同行的智能催收、人性催收方式颠覆了王晓婷对催收行业的认知，用智能催收的方式改变中国催收行业现状，解决催收痛点，对此，王晓婷坚定而执着。
作为一家以人工智能及区块链技术为依托的资产管理金融服务公司，快催收在行业的立足之本就是过硬的技术水平。对催收行业来说，最大的挑战就是客户失联，如何把失联变有联，有联变回款是衡量一家催收公司好坏的标准。王晓婷执掌的快催收在信息收集整理、数据修复等方面下了一番苦功。
催收前的信息采集，催收过程中的信息收集、信息安全，催收后的数据反馈，仅通过人工统计是远远不够的，为此快催收的技术研发团队研发除专业的数据修复技术，提供强大的数据查询及搜索功能，不仅可以深层次挖掘信用数据，还可以通过欠款人在互联网留下的痕迹进行数据挖掘和分析，提高用户的可联率。
迁徙率是衡量催收行业业绩的一项重要标准，快催收内部催收团队M2（逾期还款31天后账龄是M2）的迁徙率已达到75%，远低于行业85%的平均水平。“迁徙率指的是逾期账龄掉下来的百分比，迁徙率越低，说明逾期账款处理效率越高。”王晓婷介绍。
除了提高逾期账款的处理效率，在催收过程中，快催收还可以协助前端风控管理，帮助上游公司进行合规方面的监控。快催收拥有多年跨行业反欺诈及风控管理经验，通过大数据处理、网络欺诈分析、机器学习、身份识别、可信计算等多项技术构建风控模型，提前预警客户，将用户当前操作与模型进行匹配，可以准确地识别出风险及异常，可有效降低放款客户的逾期率。
目前，快催收的业务范围已经覆盖全国90%的省市，用智能手段进行贷前调查规避风险、贷中审查、贷后检查数据修复依靠专业催收团队杜绝坏账的服务。
合规催收 守住底线
据媒体报道数据显示，我国不良资产规模达10万亿元，仅银行业金融机构的不良贷款余额已突破两万亿，巨大的金融不良资产，促进了位于其下游链的催收行业的快速发展。面对鱼龙混杂的催收行业，传统金融机构出身的王晓婷深刻认识到，合规是企业的生命线。
由于暴力催收负面新闻不断，很多人把催收视作洪水猛兽，而暴力催收正是王晓婷深恶痛疾的。作为一家正规的催收机构，王晓婷坚守合规底线，在快催收内部建立了完善而系统的管理机制。同其他金融机构一样，快催收不仅受国家和社会信用体系的严格监管，还专门设立了内控合规部门，对催收团队进行日常合规宣导，及时发现违规现象并处理，时刻完善公司各项管理制度，并且同外包部、商务部、法务部等相关部门一同对内催和外包公司进行资质审核和监管。
在对外合作方面，快催收也有自己的一套“找队友”的标准。鉴于外包公司资质参差不齐，快催收平台对就外包公司进行严格的前期资质审核，只有符合标准的公司才能成为快催收的合作伙伴。后期快催收会对外包团队进行业务跟进，若外包公司在一个月内催收效率低于前期合同规定，案子将全部撤回，并且考察是案件本身原因，还是外包公司存在催收策略不当、有无违法违规行为。撤回来的案件全部回到快催收进行内部催收或者委派给其他符合标准的外包公司。
王晓婷认为目前国内对于不良资产的处理存在两大问题，第一缺少定价，第二目前还没有人给不良资产做ABS，而这两个领域都是可以进一步去开发的。快催收正在以技术为突破口，以期逐步掌握定价的方式方法并做到准确定价，进一步把脉这个万亿级别的市场。