催收行业大变革:人工智能替代泼油漆、砸鸡蛋

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  阅读这篇文章,你将了解到:

  1、智能催收如何合规;

  2、智能催收撮合平台的“三步走”流程;

  3、人工智能如何作为工具,帮助催收人员。

  

  有个段子说,以前接到骚扰电话,没听两句就想挂,现在想多听几句,看看到底对方到底是人还是机器。

  这从侧面说明,人工智能在电话营销上的应用,已经成熟,因此顺理成章地,已开始应用在催收领域。

  据合生科技联合创始人何新宇介绍,截至2018年底,整个银行的不良贷款规模达到2万亿元。持牌消金机构、小贷、网贷等业务的不良资产规模,预计在2000亿元左右。

  在过去五年时间,整个不良资产规模的增长率每年都是百分之十几。

  根据目前宏观的经济形势,还有监管的收紧,预计未来几年,贷后不良资产的规模还会持续增加。

  这也就是说,催收的业务量将随之暴涨。

  谈及催收,大家映入脑海中的第一个印象,是泼油漆、砸鸡蛋等暴力催收。

  事实上,随着科技进步,人工智能、大数据等科技手段进入催收行业,贷前、贷中、贷后,变得越来越规范,越来越现代化。

  甚至很多大金融机构的分析中心、贷后科技团队、数据团队都远远超过于贷前。

  在财经新媒体一本财经近日举办的第三届金融科技风控大会上,多位行业大咖详细分析了技术为催收行业带来的变革。

  

  更加合规

  “现在很多机构开始使用智能语音外呼,当我们使用机器人进行外呼,它的很多界限变得非常清楚。”冰鉴信息科技副总裁谢旻旗说道。

  机器人不带有任何情绪,所以不管客户如何挑逗辱骂机器人,它都不可能做出逾越的事情。它严格遵循设定话术。

  在谢旻旗看来,合规风险就变得比较可控。

  机器确实能控制情绪,能够遵循一套代码、不会超出这个范畴。

  但有个问题,实际催收过程中需要“因地制宜”,对不同人、用不同手段进行催收,根据客户不同的反应,去施加不同的压力。

  如果说机器完全是按照合规,或者预先设定好的规范去做,效果是否会如意?

  答案是,智能机器人的催收能力,会随着时间的推进逐渐进步。

  谢旻旗表示,“这是一个阶段性的问题,现在处在智能催收1.0的状态,大家主要还是通过一些关键词提取和情感基本分析,匹配一套固定的话术,对客户进行施压。”

  在未来,随着训练数据的增多,对信息的提取,不管是客户的情绪还是情况的提取,都会变得更加准确,会知道如何用一套更复杂的逻辑去施压。

  但不管如何施压,只要是程序,都有红线。只要到了这条红线,程序就不会跨越它,跟人不一样。人工催收时,就算沟通和解决方案规划的再好,都有可能跨越红线。

  当数据比较多的时候,机器还会找到人想不到的方案。

  为什么阿尔法狗这么厉害?因为它没有按照人固有的套路去下棋,它找到了人没有想到的一些解决方案。

  也许在未来的某个时间点,智能外呼也能找到这样的解决方案——既不逾越监管红线,也能带来最好的催收效果。

  

  更加高效的撮合效率

  需要指出的是,这里的高效撮合,指的是更高效的撮合资产端(甲方)和催收机构(乙方)。

  在一本财经举办的风控大会上,合生科技联合创始人何新宇称,乙方面临的第一个是资产来源问题。很多中小乙方机构,经常面临案件来源不足、供给不稳定的情况。

  他们缺乏一些个性化的案件来源,很难匹配符合自己业务优势的甲方资产来源。

  而且,其数据分析能力不是很强大,包括对案件的评估等。很多时候,在接到一些甲方资产后,对于回收的收益情况、回收的效率情况评估不足,再就是信息匮乏。

  更加致命的是,很多中型机构和小型机构并没有清收平台,对流程管理工具也比较缺乏,在作业过程中,缺乏数据沉淀机制。

  这样,导致的结果是,上一次做的案件、积累的数据,很难利用到下一次催收案件中。

  智能催收业务撮合平台弥补了些许不足。

  据悉,一家智能催收业务撮合平台,开展业务前首先需要经过三个阶段:

  1、 需要评价资产。这就是所谓的传统资产评分模型,预测资产人的回款意愿,预测资产回款率,具体方式包括传统的帐户方案和浏览策略等,这都是基于资产端进行细分的。

  2、 需要对催收机构,做一个比较精准、个性化的评价;首先需要对机构做评级,以及把绩效管理和过程管理的手段和方法,引入到机构评级里面去。

  3、 一般这种智能催收平台,都希望与乙方及催收机构,展开一个深度合作。最终基于对资产和机构的评价,沉淀数据,便于下一次业务的开展。

  把这件事分成三个阶段的长远意义在于,可对资产端进行高效率的化解。

  当然,做到该点,得有一个必要条件,那就是须对行业有深刻理解。所谓的评分模型和手段,也是为了积累数据,对他们两端有一个精准评价。

  何新宇举了一个具体例子:一家机构所需要的催收案件,是需要细致到乡镇级别的。而智能催收业务撮合平台,就能满足其这种需求。

  比如说一个机构在东城区,智能撮合平台就会给其匹配,离它地理位置最近的区县里的案例。在这个区域里,有两到三名员工在小组作业,一共会给其匹配40个账户,这40个账户回款效率很高,能达到传统乙方机构400户的回款水平。

  这种方式也能大大缩减乙方的催收效率,主要原因在于这40户比较集中,房子与房子间的间隔只有3-5公里,缩减了人员来回奔波的时间,减少了外访成本。

  

  提高催收员的工作效率

  据一个在资产处置领域,有20多年从业经验管理者介绍,据他统计,电催员如果按照传统方式进行电话催收,一天有7.5个小时工作时长,真正有效时间才有2个小时。

  他们大部分时间浪费在无效拨打上,很多号码打过去就是空号。而人工智能技术,会提高催收员的工作效率。

  比如人工智能技术会爬取一些用户数据,掌握其更多的通讯方式,比如微信、微博账号等,更加多元化地展开催收工作。

  而且,通过对逾期客户画像补全,机构能了解该欠款用户有钱还是没钱。

  譬如,电话打过去后,欠款用户说没钱,但是系统发现,他最近还有高昂的消费,这些信息能够给催收人员,提供更多的催收资料。

  此外还有一系列智能催收工具,帮助提升催收效率。

  比方说催收评分卡、智能质检工具。整体思路就是借助于,现在提到的很多智能化工具,帮助机构去优化整体资源配置,提升触达率和回款率。

  最终达到的目标,是从原来粗放型的管理方式,转化为细分型的管理方式。

  那么人工智能催收客服,实现逻辑具体而言是怎样的呢?

  整个智能客服包括人工智能的技术,是从应用到算法层面和技术层面的,一般首先会通过IVR跟客户进行交互,相当于把这段录音播出,在客户回答之后通过ASR技术相当于翻译器,把客户说的东西转化为文本,最后进入到自然语言的处理,相当于一个大脑,根据客户的信息判断,该如何回答客户。

  最后通过TTS,相当于合成器,把机构要说的话进行合成,传递给客户,这是一个链条。

  总的来说,金融科技在贷后阶段的渗入,会越来越深度。

  以前银行是季度指标,现在变成了月度指标,所以最近几年,银行的压力越来越大,就更加需要金融科技,帮其提升催收效率了。

  如何在不违规、不犯法的情况下,提高催收效率,金融科技大展身手的空间还在扩展中。

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