經濟下行的大背景下,實體經濟不景氣,壞賬率和不良資產處置,反而逆勢而上,成為風口浪尖的行業。金融行業里有句話“三分貸七分管”,在“管”的過程中,催收是不可或缺的一環。但一提到催收,多數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,針對催收的監管愈發嚴格,行業自律也讓催收變得更為規范。值得一提的是,人工智能在催收中扮演的角色也越來越重要。

　　當前,大多數商業銀行已開始嘗試運用人工智能等新科技手段不斷增強自身的主動式風險管控能力以便應對未來的挑戰。然而以人工智能為代表的新技術一方面給金融機構帶來巨大效益,另一方面由于存在黑箱等問題使得監管機構面臨更大的挑戰。隨著監管的進一步深入,金融行業在利率、催收等方面將愈加合規化,金融行業相關機構都應該將“合規性”深深根植于自己的產品和人員。同時,催收機構也理應掌握催收技巧,杜絕暴力催收,做到“合規催收”。科技將成為未來金融行業得以持續發展的核心驅動力。

　　針對人力密集、管理繁重、成本高企、效能低下、合規頻發的金融行業,基于人工智能和大數據分析的數據底層,有限元自主研發了得助智能催收系統、輔以清收行業資深管理運營服務,大幅提升回款效能及效果。

　　1.智能外呼

　　“智能IVR”無需人工介入,自動高效低成本催收。預測式外呼”自動創建催收任務,最大化催收坐席效率。在貸后領域,標準化業務包括前端語音外呼、人工質檢、批量短信、信息修復、批量訴訟、報表、分案等,智能外呼可以實現語音合成、語義識別、人機對話、情緒管理等多種外呼形式,這將大大節省外呼坐席的人力成本。

　　2.決策引擎

　　基于“決策樹”的強大規則引擎,執行最優的催收策略,支持靈活的策略配置,數據監測,智能電催計劃,深度整合云端呼叫中心。

　　3.智能質檢

　　從目前來看,大多數質檢都是以人工聽錄音的方式來完成,這種方式不僅耗費大量人力,而且有著明顯的滯后性,難以達到真正的全覆蓋。

　　AI加持的質檢領域可以實時對于外呼通話進行監控,實時捕捉催收員的情感、態度、不合規話術、敏感詞等,實時進行監控預警及評價,避免滯后性。

　　4.智能報表

　　作為貸后精細化運用的核心工作,傳統報表生成耗費大量人力,AI可以實現強可視化的“智能報表”,多維度圖形化統計報表,為分案規律、催收策略、催收回款、催收效率等分析提供精確數據。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表進行展示。

　　例如:生成回報率及成本收益情況報表滿足決策層的獲知要求,生成差異化的員工通話時長、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

　　完善的催收評分體系,可根據案件的不同地區、不同類型等進行資源優化,智能分配案件。分案核心目的是資源的優化配置讓最合適的人在最合適的時間,通過最合適的施壓力度催收最合適的案子。AI催收通過刻畫用戶“畫像”、訂單分類來設計催收數據模型,系統再根據行為模型分析生成智能化催收方案。

　　6.實施管控

　　催收全過程實施監控,定期生成案件報告,所有操作有跡可循,有效保障公司利益。同時,接入多個大數據分析模型,及時更新失聯客戶信息,客戶精準畫像,喚醒沉睡客戶為解決問題創造有利環境。在數據安全性方面,實現多級權限控制,數據隔離,入侵防護,加密保護。

　　傳統催收方式多是勞動密集型的,而目前我國催收行業的真正從業者只有20至30萬人,這些催收人員要處理的不良資產有多龐大呢?截至2020年2月末,銀行業金融機構不良貸款余額3.3萬億元,再加上互聯網金融公司、小貸公司等機構的不良資產,有業內人士認為,我國不良資產規模將遠超4萬億元。

　　在人工智能的賦能下,催收方式將從勞動密集型轉變為技術密集型,以大數據和人工智能為驅動,越來越透明化、標準化。隨著金融市場體量的擴大,工具化、系統化、批量化的催收方式或將成為未來的行業趨勢。

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