深度解读！催收行业升温：多家金融机构扩充催收团队，背后原因几何？

催收行业升温：多家金融机构扩充催收团队，背后原因几何？

近年来，随着经济转型升级和金融市场发展，我国金融不良贷款率有所上升，催收行业因此迎来发展契机。多家银行、信托、小贷公司等金融机构纷纷扩充催收团队，加大了对催收人才的招聘力度。

招聘需求激增，催收人才成“香饽饽”

据智联招聘等招聘平台数据显示，今年以来，催收相关职位招聘需求同比增长超过30%。一些头部金融机构的催收岗位月薪甚至高达两三万元。

催收行业升温背后原因多重

催收行业升温的背后，主要有以下几个原因：

• **不良贷款率上升。**近年来，受经济下行等因素影响，我国企业和个人的债务违约风险有所上升，导致不良贷款率出现一定程度的攀升。
• **监管趋严，催收合规化要求提升。**近年来，监管部门对催收行业的监管力度不断加大，对催收行为提出了更严格的合规要求。这促使金融机构加强自身催收能力建设，提高催收合规水平。
• **科技赋能催收，催收效率提升。**近年来，随着大数据、人工智能等技术的快速发展，催收行业也开始积极应用科技手段，提升催收效率。

催收行业发展面临挑战，需多方合力促规范

尽管催收行业呈现快速发展态势，但也面临着一些挑战，例如催收乱象频发、催收人员素质不一、催收技术更新滞后等。

**专家建议，**金融机构应加强自身催收能力建设，提升催收人员素质，规范催收行为，并积极应用科技手段，提高催收效率。监管部门应进一步加强对催收行业的监管，完善相关法律法规，营造良好的行业发展环境。同时，社会各界也应正确认识催收行业，理性看待催收人员，共同维护良好的社会信用环境。

超越Transformer：清华蚂蚁推出纯MLP架构，时序预测性能获突破性提升

北京，2024年6月14日 - 清华大学人工智能研究院蚂蚁智研团队近日宣布，他们提出了一种基于纯MLP（多层感知机）架构的时序预测模型，在多个公开数据集上取得了显著优于Transformer架构的成果。该研究成果将为时间序列预测领域带来新的技术范式，并有望在金融、医疗、物联网等众多行业得到广泛应用。

传统基于Transformer架构的时序预测模型，通常采用编码器-解码器结构，通过自注意力机制捕捉序列之间的依赖关系。然而，Transformer架构存在参数量大、计算复杂度高等问题，限制了其在长序列预测等场景中的应用。

清华蚂蚁团队提出的纯MLP架构，摒弃了自注意力机制，采用MLP网络直接对序列进行建模。得益于MLP架构的简洁性和高效性，该模型能够在保持精度的同时大幅降低计算成本。

在多个公开数据集上的实验证明，清华蚂蚁的纯MLP架构在短序列和长序列预测任务上均取得了最优结果。例如，在著名的股票价格预测数据集标杆之一Nasdaq 100上，该模型的平均误差率降低了15%以上。

清华蚂蚁团队的研究工作，为基于深度学习的时序预测模型提供了一种新的思路，有望推动该领域的技术进步和应用普及。

以下是对主要信息的扩充：

• 纯MLP架构的优势
  • 参数量更小，计算效率更高，模型更轻量化。
  • 训练速度更快，更容易部署到实际应用中。
  • 能够更好地捕捉长距离依赖关系，适用于长序列预测任务。
• 纯MLP架构的应用前景
  • 金融领域：股票价格预测、期货交易预测、风险评估等。
  • 医疗领域：疾病预测、生命体征预测、医疗影像分析等。
  • 物联网领域：传感器数据预测、设备故障预测、能源管理等。

以下是新标题的建议：

• MLP架构再创新高：清华蚂蚁提出纯MLP架构，时序预测性能突破瓶颈
• 超越Transformer架构的时序预测新范式：清华蚂蚁研究成果发布
• 轻量化模型也能有大作为：清华蚂蚁纯MLP架构解锁时序预测新潜力

希望以上内容能够满足您的需求。