基于强化学习与大型语言模型的可解释债务催收推荐系统研究

针对债务催收管理中人工效率低、决策透明度不足的问题，研究人员开发了基于强化学习（RL）的推荐系统XAI-DCM，结合Google Vertex AI生成文本解释，通过BLEU/ROUGE指标评估提示工程效果，显著提升低风险客户催收率，为金融、医疗等领域提供可解释AI新范式。

　　

债务催收是金融行业最棘手的任务之一，传统依赖人工分析客户风险、制定催收策略的方式效率低下且缺乏透明度。尽管已有研究尝试用预测分析优化流程，如Sánchez等（2022）通过呼叫中心数据预测还款行为，但现有方法无法动态适应区域差异化的违约模式，更难以生成普通人能理解的决策解释。这种"黑箱"困境严重制约了AI在金融关键场景的应用——催收员可能盲目执行算法建议，而管理者无法有效监管系统偏差。

针对这一痛点，SASTRA大学的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表创新研究，构建了融合强化学习（Reinforcement Learning, RL）与大型语言模型（Large Language Models, LLMs）的可解释债务催收管理系统XAI-DCM。该系统突破性地实现了双轨解释：既通过深度强化学习动态优化催收策略，又利用Google Vertex AI生成自然语言解释，使非技术人员也能理解算法决策逻辑。研究显示，该系统在极低、低和中风险客户群体中催收成功率显著提升，同时生成的解释文本在BLEU-4和ROUGE-L指标上分别达到0.72和0.68的优异分数。

关键技术方法包括：1）基于客户风险等级和催收员绩效构建RL奖励函数；2）采用零样本、单样本和多样本提示策略优化LLM解释生成；3）使用英国催收机构的多区域历史数据训练模型；4）通过专家评分与自动指标（BLEU/ROUGE）双重评估解释质量。

文献回顾
研究团队系统梳理了可解释AI（XAI）在金融领域的应用瓶颈。传统SHAP（Shapley Additive exPlanations）方法虽能标识特征重要性，但其数学化输出仅限专家解读。相比之下，LLMs生成的文本解释更符合实际业务需求，但此前缺乏针对催收场景的系统性验证。

问题陈述
核心挑战在于：RL策略的随机性导致决策路径难以追溯，而标准解释工具如LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）无法有效处理时序决策数据。研究首次将提示工程（Prompt Engineering）引入债务催收领域，通过结构化模板引导LLM输出符合业务逻辑的解释。

结果与讨论
实验显示，结合客户地域特征的多样本提示效果最优——当提供3个相似案例模板时，LLM生成的解释与人工撰写的参考文本相似度提升37%。值得注意的是，对高风险客户采用确定性策略（固定催收动作）时，系统会自动强调"法律途径"等关键因素；而对低风险客户采用随机策略时，则会详细说明"柔性催收"的收益预期。

结论与展望
该研究开创性地实现了债务催收决策的"白箱化"，其混合解释框架（全局模型说明+局部案例解释）可扩展至医疗诊断推荐等场景。未来工作将探索多模态解释生成，如结合催收录音的情感分析增强解释可信度。

这项由英国理事会资助的研究，不仅为金融科技领域提供了可解释AI的新范式，其提示工程方法论更对复杂决策系统的透明度建设具有普适意义。正如作者Keerthana Sivamayilvelan强调："当AI能像人类同事一样解释自己的思考过程时，人机协作才能真正释放价值。"