6Relation催收系统以FICO评分模型为参考，实现风控在贷后的延续和闭环。系统大量应用人工智能技术，通过人与机器的相互学习、相互辅助，目标是提升催回效率、降低负面影响、减少人力成本。在催收过程中以大数据风控为主线，通过大数据算法模型的建立多维度评估逾期案件和员工能力，使案件的流转分配、催收策略选择和绩效考核更合理，从而提高人均产能、提高催回效率。

催收是一个专业技能要求比较高的职业，需要从业人员有一段时间实践，才能胜任，可现实情况是催收从业人员流动性非常大，成熟而稳定的产能人员稀少。

基于现存情况，小催机器人催收系统用技术去帮助行业沉淀催收技能、辅助新员工快速成长、帮助成熟员工提升效率，从而全面提高催回效率。

将被证明的优秀实践通过系统功能进行固化，让新员工傻瓜式的进行案件拨打；将新技术应用于提升系统易用性，让新老员工省时省事以提升产能；辅以员工的自我激励自我管理，让员工自发成长，激活员工从业热情和耐力；最后以人工智能技术辅助人工催收，提升催收作业效率、降低作业成本。