解密智能催收工作原理逻辑严密才能催之有效

更新时间:2021-03-13 13:12 作者:欧冠竞猜

  金融行业里有一句话叫“三分贷,七分管”,催收作为金融机构贷后管理的核心组成部分,如果出了问题,可能会波及贷前和贷中环节。在数字化转型及合规催收的双重要求下,如何高效催收成为金融机构亟待克服的首要难题。

  首先,催收隐藏的风险大,包括道德风险、合规风险、催回失败导致的坏账风险等。以往人工催收受环境及主观情绪影响较大,由此引发的投诉数不胜数,严格的业务规范培训及相关规定制度也难以杜绝越界现象。

  其次,催收属于典型的劳动力密集型业务。人工催收面临着成本大、流失率高等问题,需要企业付出大量资金解决人工、场地、管理等支出。

  最后,不断强化收紧的催收监管规定,任何触碰红线的催收行为都会被严管。2020年底表决通过的《刑法修正案(十一)》,其中明确对催收高利贷定性,将采取暴力、软暴力等手段催收高利放贷等产生的非法债务的行为规定为犯罪。

  随着人工智能技术的进步,催收机器人得以快速发展,成为解决当前催收难题的不二选择。

  据得助智能催收业务相关负责人介绍,智能催收工作原理并不复杂但逻辑严密,首先通过分析用户的身份信息、交易与还款行为以及互联网行为等数据,输出用户的逾期/还款概率,从而对用户进行分群。当贷中模型预测用户逾期概率较高时,可以在贷中阶段尽早启动预催收工作,从而减少逾期的发生。基于设置,贷后模型能够分别对逾期3日内、7日内和31日内的回款案件作出精细化分析,实时输出各个回款案件的用户还款概率。然后,根据系统筛选、提取的名单,由催收机器人自动外呼,根据内嵌的相关话术引导借款人还款。同时,催收机器人的话术也会根据需求不断丰富,更加灵活地促成借款人及时偿还逾期贷款。

  得助智能经数年技术沉淀,打造了晓得机器人应用于智能催收服务。晓得机器人通过分群模型和账龄策略相结合,不同用户群采取不同的催收手段。根据模型分析筛选出的高逾期风险借款人,及时进行预催收。针对账龄较短的用户,晓得机器人可做到快速触达、全覆盖,尤其是M1及M2的逾期新案,催收成功率可高达80%-85%。并且,晓得机器人的话术固定,可以有效杜绝话术违规的情况。此外,晓得机器人运行稳定,过程记录准确,能够在策略调整后快速上线,真正有效节省企业的相关成本。

  此外,针对金融企业的多元需求,以人工智能、NLP、ASR等技术为基础,得助智能自主研发智能营销机器人、客服机器人、智能质检、视频客服等多种智能服务,覆盖贷前、贷中、贷后全流程,能轻松完成产品咨询、业务办理、售后回访、营销推荐等多项服务,帮助企业降本增效,实现全面智能转型。

  催收的核心在于催收策略的制定和实际落地运用程度。在AI赋能下,催收方式将从劳动密集型转变为技术密集型,以大数据和人工智能为驱动,越来越透明化、标准化。随着金融市场体量的扩大,工具化、系统化、批量化的催收方式将成为行业趋势。

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