2025 年第一季度，美国家庭债务达 18.2 万亿，其中 4.3% 被认定为逾期，创近五年新高。

是个什么概念呢？人均欠了一台奔驰 C 。结合美国目前约 3.47 亿的人口总数计算，人均负债 52449 美元，约合人民币 37.6 万。还不上钱的美国人是越来越多，这其中，学生贷款的严重逾期率更是飙升至 8% 。

在这种背景下，“催收”成了美国各大银行、信贷公司的刚性需求。虽说欠债还钱天经地义，但想要在美国搞催收，并不是那么简单的事儿。

笔者简单查阅了一下美国的合规催收（含催缴）流程，那叫一个复杂。首先，你得清楚相关的法律法规（联邦政府与各州政府的法规还不一样）；其次，身份核实、欠款确认等流程冗长且低效；最后，你还不能恶意催收，太过激进容易被消费者保护局重罚。

一来二去，企业利润还不够覆盖成本，所以很少有企业愿意插手这一揽子业务，以至于传统催收走向夕阳。直至 2023 年，一家名为 Salient 的 AI 贷款服务公司出现，才开辟了一条有别于传统催收的全新赛道—— AI 催收。

传统的催收，是无数话务员的软磨硬泡、求爷爷告奶奶，听着借款人的哭泣、呢喃，回款艰难；

如今，催收 Agent 的拟人语音，聆听、安慰着借款人的困难境遇，讲事实、懂法规地推进着催收事宜，当“ Sorry to Bother You ”（不好意思，打扰您）传来，仿佛每一位借款人都可以拥有一个崭新的明天。

Salient 的催收之道

简单来说，Salient 就是一个多语言（英、西、葡、越）Agent ，并能通过语音、短信、网页等渠道发起催收对话，并即时弹出“我欠多少？” “能缓缓吗？” “哪里还款？”等高频问题。

但在每一个催收对话呼出前，平台 Agent 都经受过有关 CFPB（消费者金融保护法）、FCRA（公平信用报告法） 、TILA（诚实借贷法）和 UDAP（不公平、欺骗性或滥用行为法）法规的全面培训，以保障每一次催收的合规性。

其次，Salient 还补充了一些必要的、规范催收流程的相关法律，例如：FDCPA（公平债务催收法）规定债务收取人就债务收取事宜与消费者沟通不得在消费者当地时间的晚上 9 时后至次日 8 时前。基于此，Agent 自动调整，无需人工干预，不在该时间段内发起催收对话。

美国《公平债务催收法》规定

光“晓之以理”还不够，Salient 还重视动之以情~

大家都知道，想要一个人还钱，得先知道“他手里有钱”。Salient 会基于借款人的历史互动记录（比如，接电话的时间、欠款周期、账户进项等）自动寻找会话时机，在欠款到期前主动提醒。

同时，Salient 还具有极强的“谈判意识”。遇到“顽固”客户，平台 Agent 会自动通过不同谈判策略，比如沟通措辞、强调特定条款，快速找到最有可能让对方还款的方法。即便借款人真的还不上钱，Salient 也会参考借款人资料和贷方规则，主动协商可行的还款方案，例如减息、减违、分期、延迟还款......

Salient 官方博客 《他们为什么不和你说话，却和我们说话》

当然，Salient 也开通了必要的还款渠道，无需等待人工审批，短平快完成收款闭环。

而针对 Salient 的大客户——银行，Agent 系统还专门设置了“保护征信”“抵押物还款”“个人破产”等功能模块，如果催收未果，Salient 将自动整理清晰、合规的催收沟通记录，为后续法律程序提供有力证据，以证明银行已尽责催收。

如此一套组合拳下来，于放贷客户提供了全自动的催收办法，于借款人也提供了合规的还款方案，深受资本市场的喜爱。

Salient 的商业之路

虽说 Salient 因“ AI 催收”被大众知晓，但这家公司在成立之初，却并没有着眼于个人消费贷市场，而是瞄准了占美国消费债务约 9% 的汽车贷市场。

或许大家不太了解，在美国买车，无论是新车，还是二手，都需要提交一大堆证明文件，扯上“贷款”，则还需要提交银行流水、DTI（负债偿还比）、信用记录等等。

但在 Salient 创始人兼 CEO Ari Malik 看来，这些文件所蕴含的数据，几乎是为 AI 贷款自动化量身定做的，有利于 AI 快速生成个性化的贷/还款方案，方便流水线式作业。

加之，这几年美国汽车消费贷几乎由 Westlake（西湖公司，美国最大的私人车贷公司之一）等头部企业垄断，形成相对稳定的市场格局。 *消费者信用合作社（ CCU ）、LightStream 、Carputty 这些信贷公司对借款人的信用、收入要求比较高，所以未形成明显的聚合市场。

Westlake 西湖公司

这意味着，Salient 从汽车消费贷切入，更能以点打面，实现快速复制，从服务于一个 Westlake ，到服务于更多信贷企业。

2023 年，Ari 找来了他的高中同学 Mukund Tibrewala （曾任职 Dropbox、Airtable ）入伙，使 Salient 从单一 AI Agent 进化为平台型产品。

左 Ari Malik，右 Mukund Tibrewala 来源：YouTube

Salient 上线一年，便获得了 Westlake 的认可，双方于 2024 年正式开始合作，后续更是拿下了 EXAR、ACA 等汽车贷企业的合作。

当平台经历了在汽车消费贷市场一年时间的打磨之后，Salient 转身业务更为复杂、数据更加细碎的个人消费贷市场，凭借漂亮的履历，加之“合规即服务”的品牌标签，截至目前，Salient 已服务了 300w+ 借款人，处理了超 10 亿美元的贷款交易，两年实现正现金流。

据 Salient 官方数据显示，其年度经常性收入突破 1400 万美元（约合人民币 1 亿），近日更是拿到了由 a16z 领投的 6000 万美元融资，投后估值为 3.5 亿美元。

虽然与 AI 、软件等热门赛道动辄几十亿、上百亿的估值相比，Salient 还处于低估值，但在金融服务赛道，Salient 已称得上头部了，要知道，这背后仅是一个十几人的团队。

Salient 的机遇与挑战

笔者认为，Salient 瞄准的并不仅仅是做一款高效的 AI 贷款服务工具（或平台），而是将那些传统催收行业并不重视的数据、信息，通过 AI 工具自动化整理出来，最终形成一个第三方的美国信贷行业的“数据中心”。

身边一位金融业朋友分析：“ 300w+ 借款人的每一次借/还款记录，才是 Salient 真正的护城河，单单是拥有这些数据调用权，就已经是美国信贷行业的入场券了。”

而冷静分析一下，Salient 这两年做对了哪些事情？赶上了怎样的风口？笔者认为有以下几点：

一、AI 重塑传统业务

正如开篇所讲，18.2 万亿的债，总要有人去化，而不是拖成不良资产，最后又打包抛向市场。Salient 无外乎用 AI 技术，代替了传统催收 BPO（业务流程外包）中那些高成本的业务板块，并找到了一条合适的商业路径。这套模式除了“催收”之外，还有望复刻于保险理赔、贸易清关、跨境支付等高合规场景中，也有利于 Salient 未来的商业转型。

二、合适的商业切入

看得出来，Salient 的商业路线背后，一定有高人指点。首先，Salient 并没有一举进入个人消费贷市场，而是在汽车消费贷打磨产品、打磨服务。因为车贷业务有“车”作为抵押标的，回款难度远比个人消费贷低很多，非常适合初创公司打开市场、积累商誉。其次，则是 Salient “合规即服务”的品牌标签。因为“信贷”和“催收”都是高风险领域，不合规就等于没了！但凡业务合规，哪怕 AI 催收比传统催收的效率高出 1% ，也能吸引资本热钱。

三、算力大降价

当然，Salient 的迅速开疆，与这几年的算力成本下降也是离不开的。以 OpenAI 的 GPT-4o 为例，输入 token 价格为 0.005＄/1k ，输出 token 为 0.015＄/1k ；针对高频用户，OpenAI 还推出了阶梯折扣：月消耗超 10 万 token 可享受 5% 优惠，超 100 万 token 最高优惠达 15% 。经济基础决定上层建筑，低价算力确实焕发了很多用 AI 重塑 SaaS 业务的企业的“第二春”。

但是，要说但是了。虽说 Salient 的收益喜人，所面临的市场竞争与风险同样不小。大白话就是，18.2 万亿还只是美国一国的家庭负债，全球呢？如此庞大的市场，单凭 Salient 一家，是绝对吃不下的，好几家竞争者也在抢夺市场份额：

• TrueAccord（业务几乎与 Salient 一样）也为其 AI 催收平台募集了 1.53 亿美元；

• CreditNirvana（一家 AI 驱动的债务管理平台），最近被 Perfios 收购，管理着跨 4200 万账户的 90 亿美元投资组合。

即便能分一杯羹，在技术层面，也困难重重。类似 Salient 这样靠人工智能驱动的贷款服务企业，要与传统核心银行系统无缝衔接，还需要长周期的定制工程。

简言之，银行系统中的很多业务均不容失误，而 Agent 系统中潜在的算法偏见、模型漂移，以及保障大规模敏感信息不泄密，依旧是目前面临的巨大技术挑战。

最后，也就是笔者在写稿时的一个疑问：如果借款人大面积申请破产，那么这套业务是否也就不复存在了？车贷、房贷这种有抵押标的的业务，最后还有望降低评级，重回市场。像个人消费贷这种，吃了用了花了，耍赖皮、不还钱，反手再来一个“破产清算”，大罗金仙来了也收不回钱。

anyway ，这些都是以后再议的事情了......

写在最后：

从 Salient 这家 2 年崛起的科技金融公司，我们不难发现：AI 迅速发展的时代背景下，很多行业都处在了重大颠覆的边缘，Salient 这种 “ PMF ”（产品契合市场需要）的商业打法，确实自带流量、话题，让旧 SaaS 业务焕发了生机。

反观，我们身边每天都会出现很多新的 AI Agent ，这么多 Agent ，哪些是真正考虑过市场已有什么？还缺什么？用户是否真的愿意付费的呢？以及最重要的——是你发现了商机，还是别人发现了商机，你在卷？

笔者无心，也没有资格评价什么 Agent 有价值，或没价值，只想说：

有些事儿，想好了再干，不卷也不险。