在這個貸款易、還款難的時代,智能催收能帶來什么改變?

原標(biāo)題:在這個貸款易、還款難的時代,智能催收能帶來什么改變?

催收,原本是個不被人注意的領(lǐng)域,傳統(tǒng)的催收公司一般以生活繳費和信用卡業(yè)務(wù)為主,但隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的興起和現(xiàn)金貸的流行,催收逐漸成為金融行業(yè)業(yè)務(wù)開展過程中的重要一環(huán),在信貸規(guī)模不斷擴大、不良資產(chǎn)規(guī)模水漲船高的今天,催收變得日益重要。

在行業(yè)爆發(fā)式發(fā)展的情況下,如何更加合規(guī)、高效、低成本地開展催收業(yè)務(wù),成為催收行業(yè),乃至整個金融行業(yè)必須考慮的問題。于是,機器催收、智能催收等概念開始受到行業(yè)追捧。在大數(shù)據(jù)、人工智能、語音識別、語義理解等一系列新技術(shù)的推動下,智能催收商業(yè)化正以驚人的速度登上歷史舞臺。

智能催收迅速崛起背后的邏輯

在過去的很長一段時間里,由于銀行的準(zhǔn)入門檻較高、合規(guī)要求較高、利潤薄,催收行業(yè)的發(fā)展一直比較緩慢;但互聯(lián)網(wǎng)金融的崛起給催收市場帶來了前所未有的機遇,逾期金額較大導(dǎo)致市場對催收的需求增加,催收業(yè)的門檻也隨之降低了。

門檻的降低及需求大幅增長帶動催收行業(yè)快速發(fā)展,監(jiān)管也隨之而來。相比較傳統(tǒng)的人工催收,智能催收可以避免人工催收出現(xiàn)的情緒化帶來的語言暴力,滿足各類金融機構(gòu)合規(guī)催收的需求。

目前市場上大大小小的催收機構(gòu)已經(jīng)超過5000家,多的上萬人,少的幾十人,單純以傳統(tǒng)的人工模式來處理,已不能滿足金融企業(yè)的需求。為了解決催收市場人員缺口巨大、人力成本持續(xù)上升等問題,前期催收業(yè)務(wù)完全可以由機器替代以降低人力成本。

更重要的是,如今的人工催收模式在貸后管理、催收流程管理、人員分配等方面效率較低,大大制約了催收工作的開展。而智能催收則可以通過對流程的優(yōu)化,以及貸后數(shù)據(jù)的分析等,有效提升催收的效率。

近年來,智能催收大數(shù)據(jù)的應(yīng)用及海量語音庫的積累,為催收模型訓(xùn)練提供了海量素材。隨著催收業(yè)務(wù)的快速增長,貸后數(shù)據(jù)與催收語音庫規(guī)模也呈現(xiàn)出指數(shù)增長,為催收模型訓(xùn)練積累了大量數(shù)據(jù)。技術(shù)的日臻成熟,也讓智能催收逐漸成為行業(yè)未來發(fā)展的必然趨勢。

智能催收將為行業(yè)帶來哪些變革?

在整個金融行業(yè)的業(yè)務(wù)鏈條中,催收業(yè)務(wù)屬于鏈條的末端,主要針對貸后階段,智能催收的出發(fā)點就是對用戶進行分類,從而針對不同還款意愿和能力的用戶采取差異化的催收方式。

借助人工智能、機器學(xué)習(xí)等技術(shù),智能催收可以通過分析用戶的身份信息、交易與還款行為以及互聯(lián)網(wǎng)行為等數(shù)據(jù),輸出用戶的逾期、還款概率,從而對用戶進行分類。如果貸中模型預(yù)測用戶逾期概率較高時,可以在貸中階段盡早啟動預(yù)催收工作,從而減少逾期的發(fā)生,而貸后模型則通過對逾期情況進行精細化分析,幫助催收人員優(yōu)化催收策略、有效配置資源。

尤其在貸后領(lǐng)域,智能催收的應(yīng)用可以在外呼、質(zhì)檢、報表、分案等多個層面為催收工作提供支持。比如,在智能外呼層面,催收機器人可以通過標(biāo)準(zhǔn)合規(guī)的話術(shù)與逾期人員進行溝通,同時通過語音合成、語義識別等較為準(zhǔn)確地判斷客戶的意圖。

在智能質(zhì)檢方面,過去的質(zhì)檢都是通過人工聽錄音的方式完成,耗費了大量人力和時間,而智能質(zhì)檢可以實時對外呼通話進行監(jiān)控,實時捕捉催收員的情感、態(tài)度、不合規(guī)話術(shù)、敏感詞等,實時進行監(jiān)控預(yù)警及評價,避免出現(xiàn)不合規(guī)的問題。

而智能報表的實現(xiàn),可以讓貸后的管理更加精細化,不僅可以讓決策層更清晰地掌握公司整體回收率及成本收益情況,也能讓底層管理人員更清楚每個員工的通話時長、投訴情況、回款情況排名等,從而進行差異化的管理。

為了充分釋放智能催收的價值,百度智能云基于自身在云計算、語音技術(shù)、數(shù)據(jù)智能、知識圖譜等方面的經(jīng)驗,打造了智能催收機器人,不僅可以基于風(fēng)險預(yù)測識別,進行差異化的催收,還實現(xiàn)了催收的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化,從而讓催收工作成本更低、更合規(guī)。未來,百度智能云還將繼續(xù)探索人工智能在金融領(lǐng)域的更多應(yīng)用,全面助力金融行業(yè)的智能化升級。

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2019-07-12
在這個貸款易、還款難的時代,智能催收能帶來什么改變?
隨著催收業(yè)務(wù)的快速增長,貸后數(shù)據(jù)與催收語音庫規(guī)模也呈現(xiàn)出指數(shù)增長,為催收模型訓(xùn)練積累了大量數(shù)據(jù)。

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