当AI遇上了催收行业,会产生怎样的效应和火花?
作者:小岩
编辑:彩云
任何一样新技术,只要它发展的足够快,所达到的成果足够高,就会被拿来在各行各业广泛应用,这其中也不乏一些“奇葩”的用途。
2024年,生成式AI的发展浪潮不减,已经逐渐渗透到各个行业中去了。很多行业在适应这项新技术时,需要经历一段时间的探索期抑或亏损阶段,但有一个行业却是例外,那就是金融催收领域。它非但没有历经磨合,甚至直接凭借AI技术“喜提大丰收”。
清收率是传统催收的2倍,“AI催收”瞬间成为行业新宠。
在国内,催收这件事情不太能上得了台面,似乎这两个字总会和网贷,高利贷等不好的事情挂钩。
但事实上,不光是个别的金融机构,整个社会都要面对庞大的债务市场和日益严峻的催收压力,每一年也都要在催收方面花费巨大的人力,物力,以及时间成本。但AI的出现,让这件事情出现了转机。凭借着AI技术所拥有的高效,智能,低成本等优势,催收行业的催收效率得以大大提高,其清收率是传统的人工催收清收率的2倍。
那么,相较于传统人工而言,AI催收的独特优势有哪些?
首先,AI催收的效率极高。再厉害的催收人也不是铁打的,都需要休息,但AI催收的机器人却不用。它们可以不分昼夜的工作,打满了鸡血,这会大大提高工作效率。
此外,AI催收可以更精准,更智能的完成匹配工作。通过分析事先输入好的资料和数据,AI催收可以智能分配案件,完成自动化作业。此外,AI催收还持有专业的案件流转手法,以应对各式各样的催收业务。
更重要的是,AI催收可以有效规避掉暴力催收,低素质催收等情况的发生。催收人的素质良莠不齐,经常会在催收过程中和对方发生冲突。但AI催收却是最懂分寸的,它能够自动过滤掉脏话,侮辱性语言,威胁性语言等。更值得一提的是,AI催收打出去的每一通电话都通过了智能质检和情绪检测,如此一来,可以确保每一通电话都是规规矩矩的,比人工催收稳妥多了。
AI催收的运作原理:人机协同,提升质效。
AI能够在催收领域获得显著效果,究其原因,其实就是做到了“人机协同”,只有这样,才可以最大程度的提高质量和效率。
要知道,在信贷不良资产的处置过程中,催收人与债务人之间是需要进行充分沟通的。如果紧紧依靠人工作业,那么计划执行不及时,外呼效率低,业务规范性难把控,人工成本高等问题会经常发生。但改成了“人机协同”,很多问题就能迎刃而解了。
譬如现在很多的AI催收智能系统都会选择“预测式外呼+AI代接”的方式,这会大大减少人工外呼需要手动逐个拨打电话,浪费坐席大量时间(遇到未接,占线、停机等问题)的情况。“预测式外呼+AI代接”能够自动成倍拨号外呼,接通后再转人工坐席接听,并自动生成“无人接听”“空号”等智能标签,帮助催收员从拨打,等待接听等繁琐工作中解放出来后,将精力投入到每一次与债务人的有效沟通中,从而提高外呼工作效率和清收效果。根据数据统计,采用“预测式外呼+AI代接”可以将有效通话数量提升至先前的6倍以上。
AI应用千千万,为何率先开局的是金融催收?
乍一看上去,AI在催收领域的应用也没什么特别:AI替代人工,AI提升效率…,诸如此类种种其实也应用在了很多其他的行业上。
那么问题来了,为什么最先让AI“大力出奇迹”的,是这个颇有些尴尬的催收领域?
催收看似尴尬,但质效AI却能在此先揭开锅,实现了增效与盈利。当然,这与催收行业自身所具备的“特色”密不可分。传统的催收工作过于依赖人工,重复性高,规律性强。这一系列特征正中AI技术的下怀,因为AI在现阶段最适合应用的,恰好是这种“人力密集型+暴利”的行业。
360金融大数据总监苏绥曾经提及,AI催收机器人在同样的时间段内,可以拨打的电话数量是人工的数倍,分别是800-1000个电话对比300个电话。这意味着一旦使用AI催收系统,就能收获可以长时间,大批量工作,而且还不用给“提成”的机器人。这大大节省了人工催收时的巨大成本。
此外,在如何规避风险,如何合规的做事这一方面,AI可以做到满分。随着监管政策愈发严格,相应的要求也愈来愈多。在这种情况下,只守住“不暴力催收,不说脏话,不进行语言侮辱”的底线已经远远不够了。催收员们更要小心翼翼,如履刨冰,一旦哪句话说得不对,就会踩了红线,被投诉,被罚款,甚至吃官司。而AI催收能够做到标准化操作,避免了人工催收中可能出现的不当言行,减少了法律风险,这无疑是给催收的过程套了个“金钟罩”。
目前来看,率先使用AI来进行催收的公司主要有两类:一种是诸如银行,网贷平台一类的公司。它们自己借出去的钱,现在想通过AI催收的方式来要回来,诸如浦发银行,拍拍贷等,都是这方面的典型代表。譬如浦发银行就通过引入FICO CCS自动语音催收系统来提升催收流程的效率;拍拍贷也推出了“智牛”催收机器人,通过AI系统来进行自动化催收工作。
另一种则是专门的催收公司,它们是中介一般的存在。其他公司把难要的账交给它们,它们用AI来提高催收效率。诸如追一科技,捷通华声等,都是这方面的典型代表。这些公司往往通过如智能语音催收,用户画像模型,催收话术推荐等方式来优化催收流程,提升催收效率,降低成本,并确保催收活动的合规性。
如果用传统的行业眼光来看,AI是个被寄予厚望,代表人类高精尖技术的概念。它本应该在医疗,教育,自动技术,生物科技等一系列高端行业里大放异彩。
理想很丰满,但现实却如此戏谑。最先吃到AI技术红利的,反倒是“催债”这个不太能上的了台面的行业。当真应了那句老话,对任何新技术而言,每次最早尝鲜的,都是古老的暴利行业。
原文标题 : 新火种AI|当AI遇上了催收行业,会产生怎样的效应和火花?
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