AI催收的清收率超传统人工一倍,成为催收行业的新趋势

随着人工智能的高速发展,不仅应用在无人超市、智能家居、AI新闻主播、世界杯AI预测冠亚军等领域,更有许多金融公司选择用人工智能来追债。AI追债?听起来是个新奇的课题。但是早在十年前P2P借款平台出现在中国市场后,尽管每年以三位数的速度增长,也未能满足市场需求,借款人基数大,相应的追债业务也日渐增加。从清收率数据来看,传统的软硬暴力的追债手段的清收率只有20%,而AI催收的清收率为41%,超传统人工一倍,成为借贷平台催收行业的新趋势

AI催收为什么那么厉害?显然是具备某种可以准确地戳中债务人痛点的能力,与传统讨债方式不同,AI催债靠的是数据。根据调查资料显示:AI催收主要是以人工智能技术来优化整个催收流程,其不仅仅局限于智能呼出式客服。

AI催收的清收率超传统人工一倍,成为催收行业的新趋势

AI催收怎么催收的?主要体现在以四个方面。

1.智能外呼

在贷后领域,标准化业务包括前端语音外呼、人工质检、批量短信、信息修复、批量诉讼、报表、分案等,智能外呼作为前端语音呼出的高阶版,其可以实现语音合成、语义识别、人机对话、情绪管理等多种外呼形式,这将大大节省外呼坐席的人力成本。

2. 智能质检

从目前来看,大多数质检都是以人工听录音的方式来完成,这种方式不仅耗费大量人力,而且有着明显的滞后性,难以达到真正的全覆盖。

AI加持的质检领域可以实时对于外呼通话进行监控,实时捕捉催收员的情感、态度、不合规话术、敏感词等,实时进行监控预警及评价,避免滞后性。

3. 智能报表

作为贷后精细化运用的核心工作,传统报表生成耗费大量人力,AI可以实现强可视化的“智能报表”,可以从决策层、中层管理人员、底层管理人员、员工等不同角度生成报表进行展示。

例如:生成回报率及成本收益情况报表满足决策层的获知要求,生成差异化的员工通话时长、投诉情况、汇款情况等信息满足底层管理人员的需求。

4. 智能分案

分案核心目的是资源的优化配置让最合适的人在最合适的时间,通过最合适的施压力度催收最合适的案子。AI催收通过刻画用户“画像”、订单分类来设计催收数据模型,系统再根据行为模型分析生成智能化催收方案。

该方案能够提前预测客户失联的可能性,或是甄别出用户还款的可能性,排查存量客群中的高风险客户,进而及时调整、修改催收策略,提升催收效率。

诚然,相较于人工各种软硬暴力的追债手段,游走在法律边缘的极端行为,AI催收以大数据和人工智能为驱动,促使催债变得越来越透明化、标准化,必将成为今后催收的新趋势。

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