Debt Collection Negotiations with Large Language Models: An Evaluation System and Optimizing Decision Making with Multi-Agent

📄 arXiv: 2502.18228v1 📥 PDF

作者: Xiaofeng Wang, Zhixin Zhang, Jinguang Zheng, Yiming Ai, Rui Wang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-25

备注: 21 pages

💡 一句话要点

提出MADeN框架，优化LLM在债务催收谈判中的决策能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 债务催收谈判 多智能体系统 决策优化 后训练

📋 核心要点

  1. 传统债务催收谈判效率低，LLM自动化潜力巨大，但现有系统缺乏动态性和实时决策能力。
  2. 论文提出MADeN框架，通过规划和判断模块增强LLM的决策理性，优化谈判策略。
  3. 实验表明，LLM易过度让步，MADeN框架和后训练技术能有效提升谈判性能。

📝 摘要（中文）

债务催收谈判（DCN）对于管理不良贷款（NPL）和减少债权人损失至关重要。传统方法劳动密集，而大型语言模型（LLM）提供了有希望的自动化潜力。然而，先前的系统缺乏动态谈判和实时决策能力。本文探讨了LLM在自动化DCN中的应用，并提出了一个包含4个方面13个指标的新型评估框架。实验表明，与人类谈判者相比，LLM倾向于过度让步。为了解决这个问题，我们提出了多智能体债务谈判（MADeN）框架，该框架结合了规划和判断模块以提高决策理性。我们还应用了后训练技术，包括带有拒绝采样的DPO，以优化性能。我们的研究为希望提高该领域效率和结果的从业者和研究人员提供了宝贵的见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在自动化债务催收谈判（DCN）中存在的决策不合理问题。现有方法依赖人工或简单的规则，效率低下且成本高昂。直接使用LLM进行谈判时，模型容易过度让步，导致债权人利益受损。因此，如何提升LLM在DCN中的决策理性，使其更接近甚至超越人类谈判专家，是本文要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是引入多智能体（Multi-Agent）框架，并结合规划（Planning）和判断（Judging）模块，来增强LLM的决策能力。通过规划模块，LLM可以预先制定谈判策略，避免盲目让步；通过判断模块，LLM可以评估对方的意图和行为，从而做出更合理的决策。这种设计旨在模拟人类谈判专家的思维方式，提高谈判的效率和成功率。

技术框架：论文提出的Multi-Agent Debt Negotiation (MADeN)框架包含以下主要模块：1) 债务人LLM智能体：模拟债务人的行为和偏好。2) 债权人LLM智能体：模拟债权人的行为和偏好，包含规划模块和判断模块。规划模块负责生成谈判策略，判断模块负责评估债务人的行为并调整策略。3) 评估模块：使用13个指标从4个方面评估谈判结果。整个流程是，债权人智能体首先通过规划模块制定谈判策略，然后与债务人智能体进行多轮对话，在对话过程中，判断模块会不断评估债务人的行为，并根据评估结果调整谈判策略，最终达成协议或谈判失败。

关键创新：论文的关键创新在于提出了MADeN框架，将规划和判断模块融入到LLM驱动的债务催收谈判中。与以往直接使用LLM进行谈判的方法相比，MADeN框架能够更好地模拟人类谈判专家的思维方式，提高决策的合理性和效率。此外，论文还提出了一个包含13个指标的综合评估框架，可以更全面地评估LLM在DCN中的表现。

关键设计：在MADeN框架中，规划模块可能采用基于规则或基于模型的策略生成方法。判断模块可能使用LLM进行意图识别和风险评估。论文还采用了后训练技术，包括带有拒绝采样的DPO（Direct Preference Optimization），以优化LLM的谈判策略。DPO通过直接优化策略，使其更符合人类的偏好，从而提高谈判的成功率。具体的参数设置和网络结构等技术细节在论文中可能有所描述，但摘要中未明确提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，与直接使用LLM进行谈判相比，MADeN框架能够显著提高谈判的成功率和债权人的收益。具体而言，MADeN框架在多个评估指标上都优于基线方法，并且通过DPO后训练，性能得到了进一步提升。实验还发现，LLM倾向于过度让步，而MADeN框架能够有效缓解这一问题，使谈判结果更加合理。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于金融机构、资产管理公司等，实现债务催收流程的自动化和智能化，降低人工成本，提高催收效率和成功率。此外，该框架也可扩展到其他谈判场景，如商务谈判、合同谈判等，具有广阔的应用前景和实际价值。未来，该研究有望推动智能谈判系统的发展，提升谈判效率和公平性。

📄 摘要（原文）

Debt collection negotiations (DCN) are vital for managing non-performing loans (NPLs) and reducing creditor losses. Traditional methods are labor-intensive, while large language models (LLMs) offer promising automation potential. However, prior systems lacked dynamic negotiation and real-time decision-making capabilities. This paper explores LLMs in automating DCN and proposes a novel evaluation framework with 13 metrics across 4 aspects. Our experiments reveal that LLMs tend to over-concede compared to human negotiators. To address this, we propose the Multi-Agent Debt Negotiation (MADeN) framework, incorporating planning and judging modules to improve decision rationality. We also apply post-training techniques, including DPO with rejection sampling, to optimize performance. Our studies provide valuable insights for practitioners and researchers seeking to enhance efficiency and outcomes in this domain.