近日，国家金融监督管理总局上海监管局公布的罚单显示，某银行信用卡中心因10项违法违规行为，被处以420万元罚款，处罚事由包括违规催收。

　　从2025年到2026年8月，多家银行信用卡中心及消费金融公司因催收相关问题收到罚单，“机构与个人双罚”已成常态。在信用卡贷款规模收缩、不良压力上升的行业背景下，如何在压降风险与守住合规底线之间找到平衡，正成为摆在每一家银行面前的现实考题。

　　星图金融研究院常务副院长薛洪言向《中国经营报》记者分析，催收沦为违规重灾区，根源在于外包模式下“唯回款论”衍生的逆向激励。银行最应抓牢三个关键点：准入上，对机构进行实质性审核，杜绝以低价为中标标准；考核上，将行为合规、信息安全与消费者权益保护设为一票否决的核心指标，斩断激进催收的利益链；过程管控上，实施名单制与全周期监督，确保全程录音录像可追溯、严禁转包，并恪守“最小、必要”原则管控客户信息，以制度焊牢合规闭环。

　　催收陷入“重结果、轻过程”误区

　　素喜智研高级研究员苏筱芮指出，催收之所以成为银行违规的“重灾区”，由催收身处银行资产质量风险前沿、外包模式缺陷等因素交织而成，当银行面临不良率攀升的压力时，催收成为了快速回笼资金最直接的抓手；而一旦将催收外包，外包方往往以催回效果为直接指标，催收业务陷入“重结果、轻过程”的误区，也会使得银行机构处于管理盲区。

　　苏筱芮进一步指出，催收监管环境愈加严格，将推动机构合规成本在短期内出现上升，但这亦是行业走向成熟与规范的必经之路。过往的暴力催收看似短期见效，但带来的诉讼、赔偿与品牌伤害，其隐性成本远高于合规投入。

　　北京大成律师事务所合伙人任婧麾建议，银行应从四个关键维度发力整改：

　　一是优化催收考核机制。催收违规十有八九源于考核导向：只考核回收金额和回收率、不考核投诉率和合规指标，催收一线必然“动作变形”。必须把合规指标设为催收团队及外包商的“一票否决”项，回收佣金与投诉率、质检合格率反向挂钩。

　　二是强化催收外包管理。催收可以外包，但法律责任不可外包。银行对外包商必须做到：准入时审查资质、涉诉记录和人员背景；合作中通过系统直连实现作业过程全留痕、可回溯（电话录音、短信模板、外访轨迹）；定期现场检查与突击质检；建立“黑名单”和即时退出机制。

　　三是行为管控嵌入系统管理。只能对债务人本人及其担保人催收、不得对与债务无关的第三人催收、限定催收时间段（如晚10点至早8点不得催收）、限制对同一债务人的日联系频次、禁止恐吓侮辱和虚假承诺等催收行为规范应从“培训宣教”“事后抽查”持续升级为“系统约束”“实时监测”。

　　四是个人信息保护不容忽视。催收场景涉及债务人联系方式、通讯录、住址、单位信息等敏感个人信息的查询、流转和外包传递，是《个人信息保护法》上的高风险场景。银行要切实遵循对外包商的数据最小化提供（脱敏、分案仅提供必要字段）、禁止外包商私自留存和转卖数据、查询留痕与异常访问监测等内部风控措施。

　　智能催收兴起：效率与合规能否兼得？

　　记者注意到，面对监管高压与成本压力，越来越多银行布局智能催收。

　　薛洪言指出，监管划定的频次、时段等量化红线，大幅推高了人工催收的管理难度，而AI能严格遵从合规话术并全程留痕，从技术上杜绝情绪化违规。叠加“逾期M2不得委外”的铁令，倒逼机构以可控成本自建早期催收能力，形成“智能守门、外包攻坚”的分层格局。但须清醒认识到，智能催收同样不能沦为“机器轰炸”，必须将算法纳入伦理与合规的审查框架，让技术在受控状态下兼顾效率与温度。

　　苏筱芮认为，中长期看，智能催收确实会成为提升银行催收质效的一个重要方向。智能催收相对于人工催收的核心优势主要有如下三个方面：一是从成本效率层面看，AI可自动化处理海量数据，快速识别逾期账户特征，外呼效率能够较人工提升数倍；同时，AI部署更加灵活，远低于人工招聘、培训与管理成本。二是从标准化流程与可控性层面看，AI话术通常会预先审核，不会因情绪波动、利益驱动产生不当言行，从源头避免暴力催收等违规行为。三是从定制化、个性化层面看，AI可借助大数据、机器学习等构建债务人画像，识别还款能力与意愿，进而实施定制化、个性化催收策略，促进回款率提升。

　　不过，任婧麾也提示道，智能催收方向值得肯定，但须打破“技术即合规”的迷思。AI语音机器人、智能分案与差异化触达，确能化解人工催收的情绪化及尺度不一之顽疾，实现标准化留痕，本身即是合规利器；然而，机构仍须正视算法伦理与数据安全等潜在风险，不可掉以轻心。