經(jīng)濟(jì)下行的大背景下,實(shí)體經(jīng)濟(jì)不景氣,壞賬率和不良資產(chǎn)處置,反而逆勢(shì)而上,成為風(fēng)口浪尖的行業(yè)。金融行業(yè)里有句話“三分貸七分管”,在“管”的過(guò)程中,催收是不可或缺的一環(huán)。但一提到催收,多數(shù)人們首先想到的都是“短信轟炸、爆通訊錄”等暴力催收手段。目前,針對(duì)催收的監(jiān)管愈發(fā)嚴(yán)格,行業(yè)自律也讓催收變得更為規(guī)范。值得一提的是,人工智能在催收中扮演的角色也越來(lái)越重要。

　　當(dāng)前,大多數(shù)商業(yè)銀行已開始嘗試運(yùn)用人工智能等新科技手段不斷增強(qiáng)自身的主動(dòng)式風(fēng)險(xiǎn)管控能力以便應(yīng)對(duì)未來(lái)的挑戰(zhàn)。然而以人工智能為代表的新技術(shù)一方面給金融機(jī)構(gòu)帶來(lái)巨大效益,另一方面由于存在黑箱等問(wèn)題使得監(jiān)管機(jī)構(gòu)面臨更大的挑戰(zhàn)。隨著監(jiān)管的進(jìn)一步深入,金融行業(yè)在利率、催收等方面將愈加合規(guī)化,金融行業(yè)相關(guān)機(jī)構(gòu)都應(yīng)該將“合規(guī)性”深深根植于自己的產(chǎn)品和人員。同時(shí),催收機(jī)構(gòu)也理應(yīng)掌握催收技巧,杜絕暴力催收,做到“合規(guī)催收”。科技將成為未來(lái)金融行業(yè)得以持續(xù)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力。

　　針對(duì)人力密集、管理繁重、成本高企、效能低下、合規(guī)頻發(fā)的金融行業(yè),基于人工智能和大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)底層,有限元自主研發(fā)了得助智能催收系統(tǒng)、輔以清收行業(yè)資深管理運(yùn)營(yíng)服務(wù),大幅提升回款效能及效果。

　　1.智能外呼

　　“智能IVR”無(wú)需人工介入,自動(dòng)高效低成本催收。預(yù)測(cè)式外呼”自動(dòng)創(chuàng)建催收任務(wù),最大化催收坐席效率。在貸后領(lǐng)域,標(biāo)準(zhǔn)化業(yè)務(wù)包括前端語(yǔ)音外呼、人工質(zhì)檢、批量短信、信息修復(fù)、批量訴訟、報(bào)表、分案等,智能外呼可以實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音合成、語(yǔ)義識(shí)別、人機(jī)對(duì)話、情緒管理等多種外呼形式,這將大大節(jié)省外呼坐席的人力成本。

　　2.決策引擎

　　基于“決策樹”的強(qiáng)大規(guī)則引擎,執(zhí)行最優(yōu)的催收策略,支持靈活的策略配置,數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè),智能電催計(jì)劃,深度整合云端呼叫中心。

　　3.智能質(zhì)檢

　　從目前來(lái)看,大多數(shù)質(zhì)檢都是以人工聽錄音的方式來(lái)完成,這種方式不僅耗費(fèi)大量人力,而且有著明顯的滯后性,難以達(dá)到真正的全覆蓋。

　　AI加持的質(zhì)檢領(lǐng)域可以實(shí)時(shí)對(duì)于外呼通話進(jìn)行監(jiān)控,實(shí)時(shí)捕捉催收員的情感、態(tài)度、不合規(guī)話術(shù)、敏感詞等,實(shí)時(shí)進(jìn)行監(jiān)控預(yù)警及評(píng)價(jià),避免滯后性。

　　4.智能報(bào)表

　　作為貸后精細(xì)化運(yùn)用的核心工作,傳統(tǒng)報(bào)表生成耗費(fèi)大量人力,AI可以實(shí)現(xiàn)強(qiáng)可視化的“智能報(bào)表”,多維度圖形化統(tǒng)計(jì)報(bào)表,為分案規(guī)律、催收策略、催收回款、催收效率等分析提供精確數(shù)據(jù)。可以從決策層、中層管理人員、底層管理人員、員工等不同角度生成報(bào)表進(jìn)行展示。

　　例如:生成回報(bào)率及成本收益情況報(bào)表滿足決策層的獲知要求,生成差異化的員工通話時(shí)長(zhǎng)、投訴情況、匯款情況等信息滿足底層管理人員的需求。

　　5.智能分案

　　完善的催收評(píng)分體系,可根據(jù)案件的不同地區(qū)、不同類型等進(jìn)行資源優(yōu)化,智能分配案件。分案核心目的是資源的優(yōu)化配置讓最合適的人在最合適的時(shí)間,通過(guò)最合適的施壓力度催收最合適的案子。AI催收通過(guò)刻畫用戶“畫像”、訂單分類來(lái)設(shè)計(jì)催收數(shù)據(jù)模型,系統(tǒng)再根據(jù)行為模型分析生成智能化催收方案。

　　6.實(shí)施管控

　　催收全過(guò)程實(shí)施監(jiān)控,定期生成案件報(bào)告,所有操作有跡可循,有效保障公司利益。同時(shí),接入多個(gè)大數(shù)據(jù)分析模型,及時(shí)更新失聯(lián)客戶信息,客戶精準(zhǔn)畫像,喚醒沉睡客戶為解決問(wèn)題創(chuàng)造有利環(huán)境。在數(shù)據(jù)安全性方面,實(shí)現(xiàn)多級(jí)權(quán)限控制,數(shù)據(jù)隔離,入侵防護(hù),加密保護(hù)。

　　傳統(tǒng)催收方式多是勞動(dòng)密集型的,而目前我國(guó)催收行業(yè)的真正從業(yè)者只有20至30萬(wàn)人,這些催收人員要處理的不良資產(chǎn)有多龐大呢?截至2020年2月末,銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)不良貸款余額3.3萬(wàn)億元,再加上互聯(lián)網(wǎng)金融公司、小貸公司等機(jī)構(gòu)的不良資產(chǎn),有業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為,我國(guó)不良資產(chǎn)規(guī)模將遠(yuǎn)超4萬(wàn)億元。

　　在人工智能的賦能下,催收方式將從勞動(dòng)密集型轉(zhuǎn)變?yōu)榧夹g(shù)密集型,以大數(shù)據(jù)和人工智能為驅(qū)動(dòng),越來(lái)越透明化、標(biāo)準(zhǔn)化。隨著金融市場(chǎng)體量的擴(kuò)大,工具化、系統(tǒng)化、批量化的催收方式或?qū)⒊蔀槲磥?lái)的行業(yè)趨勢(shì)。

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