此标题一看，提问就不够专业，节约成本哪有绝对，只有适不适合。

    ‍    ‍总体来看，长期规模化开展电话催收业务时，AI 催收的成本更划算；但如果是小批量催收、以复杂疑难案件为主的场景，人工催收反而可能避免 AI 高额前期投入的浪费，成本更可控。两者的成本划算程度需结合业务规模、案件类型等场景具体分析。
 

    ‍    ‍直接成本对比

    ‍    ‍人工催收：成本居高且呈刚性增长。一方面固定支出高，某中部城市地方法院数据显示，金融机构自建催收团队人均年成本超 15 万元，其中包含工资、社保、公积金等，还需分摊 5000 元 / 人 / 年左右的场地设备成本；另一方面培训成本不可少，人工催收团队的培训周期通常需要 3 - 6 个月，人均年培训成本约 2000 元，且人员流动会导致重复培训损耗。此外人工坐席日均仅处理 300 - 500 通电话，遇到空号、拒接等 40%-60% 的无效呼叫时，这些无效工作也会平摊到单位成本中。

    ‍    ‍AI 催收：前期有固定投入，但长期边际成本极低。标准化 SaaS 版 AI 催收系统可按月，按季，按年租用，适合中小团队；即使是金融机构需要的私有化部署，首年投入也仅 12 万 - 30 万元，后续年维护费仅为前期的 10%-20%。且 AI 几乎无额外培训成本，同时能全天候不间断工作，日均处理量远超人工，随着催收量增加，单位案件的成本会持续降低。

    ‍    ‍隐性成本对比

    ‍    ‍人工催收：隐性成本风险高。人工催收员易受情绪影响出现话术违规，可能引发客户投诉、罚款等合规成本；且人工记录关键信息的错误率高达 15%，容易导致后续催收策略失误，增加二次催收成本；若出现客户纠纷，人工对沟通细节的记忆偏差还可能导致维权不利，产生额外法律纠纷成本，同时人员操作不当还可能造成债务人信息泄露，引发合规处罚。

    ‍    ‍AI 催收：隐性成本可控且更低。AI 催收内置合规话术和外呼时段限制，能自动过滤敏感表述，减少违规风险；通话全程录音可追溯，数据加密存储符合法规，降低信息泄露和纠纷取证成本。此外 AI 能自动标记业务标签、生成分析图谱，避免人工记录错误，减少因信息偏差导致的无效催收成本，且每月可完成一次算法升级，快速适配新规，无需额外投入合规调整成本。

    ‍    ‍不同场景下的成本划算度适配

    ‍    ‍适合 AI 催收的场景：这类场景下 AI 成本优势显著。比如处理 M1 阶段（逾期 1 个月内）的标准化提醒案件，这类案件量大、流程简单，AI 可批量高效处理，某案例中 AI 能让企业节省约 60% 的人力成本；对于大型金融机构这类需长期、规模化催收的主体，AI 的前期投入会被持续增长的催收量摊薄，平均投资回报周期仅 3 - 6 个月，长期来看性价比极高。

    ‍    ‍适合人工催收的场景：这类场景下人工反而更省成本。例如逾期时间长、债务人有抵触情绪或特殊困难的疑难案件，需要催收员灵活沟通、协商还款方案，AI 难以应对这类非标准化场景，若强行用 AI 可能导致回款失败，反而浪费前期投入；另外，若催收团队仅处理小批量、临时性的催收任务，比如小微企业偶尔的几笔逾期账款，AI 系统的年费成本可能超过人工单次催收的支出，此时人工催收更划算。