原標(biāo)題:對(duì)不起,我是來(lái)催債的
文 | 柯鳴
來(lái)源 | 智能相對(duì)論(aixdlun)
事情是這樣的。
前陣子跟一朋友借了筆錢,不多,5000塊錢。他從微信上發(fā)了個(gè)H5給我說(shuō)錢到賬了,讓我下載某借貸APP提取。我也就照做了。昨天收到借貸寶打來(lái)的催款電話,一個(gè)女客服給我不溫不火掰哧半個(gè)小時(shí),讓我一定要還錢,不然要影響信用。不管我怎樣回應(yīng),甚至惡語(yǔ)相向,她也一點(diǎn)兒都不生氣。
這讓我刷新了對(duì)催收的印象,一直以來(lái),催收在我的印象中是這樣的:
又或者是這樣的:
當(dāng)我們看慣了大金鏈子、墨鏡、肌肉男、張嘴閉嘴臟話的催收時(shí),我不斷感慨現(xiàn)在催債方式都是如此的人性化。然而,我仔細(xì)一查才發(fā)現(xiàn),該公司的呼出式催債客服均是AI,當(dāng)時(shí)我的心里是這樣的:
雖然之前已經(jīng)了解了許多語(yǔ)音助理的技術(shù)革新,當(dāng)自己真正經(jīng)歷了一個(gè)話術(shù)表達(dá)如此自然、多輪復(fù)雜語(yǔ)言對(duì)話流暢如此的AI時(shí),感受還是相當(dāng)驚訝的,畢竟我一直幻想著和我通話的是一個(gè)聲音甜美的小蘿莉。
所以,最終我還是及時(shí)還上了錢,雖然被催債心情不是那么好,但終歸催收這個(gè)形式還是不錯(cuò)的,雖是AI,但也能夠滿足在交互中的基本需求。那么AI催收到底是個(gè)什么東西呢?智能相對(duì)論(aixdlun)分析師柯鳴為大家一探究。
AI催收——貸后催收的新寵兒
根據(jù)調(diào)查資料顯示,AI催收主要是以人工智能技術(shù)來(lái)優(yōu)化整個(gè)催收流程,其不僅僅局限于智能呼出式客服。
以整個(gè)催收流程為例,如下是通常催收的逾期指標(biāo)定義:通常把逾期90+(M3+)定義成不良,行業(yè)常說(shuō)的不良率就是指這個(gè),把逾期180+定義成壞賬。
催收逾期指標(biāo)定義
在這個(gè)過(guò)程中,在每一個(gè)還款日(m1,m2,m3等等)的前幾天一般都會(huì)開始通過(guò)電話的方式提醒用戶還款日要到了,注意及時(shí)還款,其實(shí),這種方式在支付寶、白條以及各家銀行的信用卡中心都有應(yīng)用。
從m1開始,一但還未還款就會(huì)形成逾期。一般在逾期后幾天,也會(huì)進(jìn)行電話提醒,這里就不是提醒還款,而是催促還款了。正如上圖一樣,隨著時(shí)間推移催收強(qiáng)度也會(huì)逐步增大,直至逾期到后面通過(guò)司法、委外上門等非常強(qiáng)烈的手段來(lái)進(jìn)行處置,當(dāng)然成本也會(huì)很高。
在整個(gè)催收過(guò)程中,要不斷的通過(guò)數(shù)據(jù)報(bào)表來(lái)分析逾期客戶,定出針對(duì)性的催收策略,并且不斷的根據(jù)各個(gè)月的催收指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整。AI則是滲透至催收的各個(gè)環(huán)節(jié),簡(jiǎn)化催收過(guò)程的同時(shí)也優(yōu)化催收效果。
AI怎么催?又怎么收?
催收原本是個(gè)鮮為人知的行業(yè),傳統(tǒng)的催收公司一般以銀行和信用卡業(yè)務(wù)為主,比如老牌催收公司高柏、CBC、一諾銀華等。隨著AI技術(shù)的日臻成熟,催收市場(chǎng)逐漸實(shí)現(xiàn)AI賦能,而隨著互金和現(xiàn)金貸的興起,因其逾期體量較大,尺長(zhǎng)對(duì)催收的需求呈幾何倍增長(zhǎng)。根據(jù)調(diào)查研究顯示,目前放款在30億左右規(guī)模的現(xiàn)金貸公司催收坐席均在2000人左右。
在具體應(yīng)用層面,隨著AI賦能催收業(yè),許多催收公司因?yàn)榉e累了大量的數(shù)據(jù)也希望能夠與金融科技公司合作一起實(shí)現(xiàn)催收的智能化與科技化。在操作層面上,智能相對(duì)論(aixdlun)分析師柯鳴認(rèn)為全面智能化的催收業(yè)務(wù)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:
1.智能外呼
在貸后領(lǐng)域,標(biāo)準(zhǔn)化業(yè)務(wù)包括前端語(yǔ)音外呼、人工質(zhì)檢、批量短信、信息修復(fù)、批量訴訟、報(bào)表、分案等,智能外呼作為前端語(yǔ)音呼出的高階版,其可以實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音合成、語(yǔ)義識(shí)別、人機(jī)對(duì)話、情緒管理等多種外呼形式,這將大大節(jié)省外呼坐席的人力成本。
2.智能質(zhì)檢
從目前來(lái)看,大多數(shù)質(zhì)檢都是以人工聽錄音的方式來(lái)完成,這種方式不僅耗費(fèi)大量人力,而且有著明顯的滯后性,難以達(dá)到真正的全覆蓋。AI加持的質(zhì)檢領(lǐng)域可以實(shí)時(shí)對(duì)于外呼通話進(jìn)行監(jiān)控,實(shí)時(shí)捕捉催收員的情感、態(tài)度、不合規(guī)話術(shù)、敏感詞等,實(shí)時(shí)進(jìn)行監(jiān)控預(yù)警及評(píng)價(jià),避免滯后性。
3.智能報(bào)表
作為貸后精細(xì)化運(yùn)用的核心工作,傳統(tǒng)報(bào)表生成耗費(fèi)大量人力,AI可以實(shí)現(xiàn)強(qiáng)可視化的“智能報(bào)表”,可以從決策層、中層管理人員、底層管理人員、員工等不同角度生成報(bào)表進(jìn)行展示。例如,生成回報(bào)率及成本收益情況報(bào)表滿足決策層的獲知要求,生成差異化的員工通話時(shí)長(zhǎng)、投訴情況、匯款情況等信息滿足底層管理人員的需求。
4.智能分案
分案核心目的是資源的優(yōu)化配置讓最合適的人在最合適的時(shí)間通過(guò)最合適的施壓力度催收最合適的案子。AI催收通過(guò)刻畫用戶“畫像”、訂單分類來(lái)設(shè)計(jì)催收數(shù)據(jù)模型,系統(tǒng)再根據(jù)行為模型分析生成智能化催收方案。該方案能夠提前預(yù)測(cè)客戶失聯(lián)的可能性,或是甄別出用戶還款的可能性,排查存量客群中的高風(fēng)險(xiǎn)客戶,進(jìn)而及時(shí)調(diào)整、修改催收策略,提升催收效率。
AI催收的未來(lái)在哪里?
麥肯錫全球研究報(bào)告曾指出,“2018年超300萬(wàn)員工需要向機(jī)器人老板報(bào)告”,“45%的活動(dòng)可用當(dāng)前技術(shù)自動(dòng)化,不僅低薪工作,甚至高薪工作中相當(dāng)一部分日常活動(dòng)也會(huì)被自動(dòng)化,20%的CEO的活動(dòng)也是可以被自動(dòng)化的”,可見現(xiàn)在正處于一個(gè)全面人工智能的時(shí)代。
AI催收發(fā)展到如今確實(shí)已經(jīng)稍見成熟,但是在踏足這條“黃金大道”的同時(shí),智能相對(duì)論(aixdlun)分析師柯鳴認(rèn)為依然應(yīng)該認(rèn)清幾個(gè)基本問題。
1.AI并非催收行業(yè)的“治本之策”
催收行業(yè),AI一定不會(huì)是其“治本之策”,最大程度上來(lái)說(shuō),是一劑“強(qiáng)心劑”。何出此言?因?yàn)?,催收的核心在于催收策略的制定和?shí)際落地運(yùn)用程度。AI所提供的一種形式,而最終的成效與應(yīng)用情況,依然需要市場(chǎng)來(lái)檢驗(yàn)。
換而言之,在一定的成本控制下,如何把潛在逾期風(fēng)險(xiǎn)或者實(shí)際逾期行為的傷害降到最低,這考驗(yàn)的是策略人員的業(yè)務(wù)能力與整體的專業(yè)建模。
催收強(qiáng)度與催收效果示意圖
之于一般的消費(fèi)金融公司來(lái)說(shuō),在逾期初期,并不需要高強(qiáng)度的催收模式,但是這是催收的黃金時(shí)期,催收策略效用要大于催收強(qiáng)度,隨著時(shí)間的拉長(zhǎng),催收難度逐步增大,變成壞賬呆賬的可能性進(jìn)一步增加,這時(shí)候,應(yīng)該把催收強(qiáng)大增大。
這一切,需要的是催收策略上的直擊人心,AI包裝下的催收形式僅僅能起到一定程度上的促進(jìn)作用,而真正成功的催收是催收策略與用戶心理探究上的成功。
而在識(shí)別高低風(fēng)險(xiǎn)客戶領(lǐng)域,AI依然無(wú)法完全替代人類。傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)基本上會(huì)將高風(fēng)險(xiǎn)的客戶派發(fā)給最有經(jīng)驗(yàn)的催收員來(lái)處理。因?yàn)閷?duì)于高風(fēng)險(xiǎn)客戶,機(jī)構(gòu)無(wú)法坐以待斃,或者逾期時(shí)間延長(zhǎng)后再增加催收的強(qiáng)度,而是必須在早期就盡量的采取高強(qiáng)度的催收策略來(lái)讓客戶回款。
2.搭載AI,智能催收依然前景廣闊
雖然AI催收存在著部分問題,但仍然可以看到起在智能催收領(lǐng)域能夠“大展拳腳”。美國(guó)的債務(wù)催收行業(yè)已經(jīng)孕育了兩家納斯達(dá)克的上市公司,分別是PraGroup和Encore capital。同時(shí),債務(wù)催收行業(yè)里以True accord為代表,運(yùn)用最新算法的創(chuàng)新型智能催收公司正在逐漸發(fā)力。
以True accord為例,其通過(guò)大數(shù)據(jù)采集豐富的用戶信息,進(jìn)而幫助系統(tǒng)深度學(xué)習(xí)以接近消費(fèi)者。一方面,其能夠通過(guò)多種渠道與客戶溝通(電子郵件,文本,電話,信件,網(wǎng)頁(yè)),并估計(jì)與用戶最匹配的通信風(fēng)格;另一方面,TrueAccord建立了一個(gè)自動(dòng)化系統(tǒng),利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和行為分析等,聯(lián)系債務(wù)人,幫助他們確定支付計(jì)劃,從而還清債務(wù)。
在呼出式坐席方面,捷通華聲研發(fā)出一款智能外呼機(jī)器人,可依據(jù)嚴(yán)密的業(yè)務(wù)邏輯完成信息驗(yàn)核、還款通知、催收警告等任務(wù),并且能將客戶與機(jī)器人的通話全文轉(zhuǎn)寫,為追款提供結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)線索。
科技巨頭百度的金融服務(wù)事業(yè)群研發(fā)負(fù)責(zé)人也在去年KDD China 峰會(huì)上,宣布百度正在建設(shè)包含逾期催收和失聯(lián)修復(fù)等領(lǐng)域在內(nèi)的一整套風(fēng)控模型體系。
誠(chéng)然,在人工智能的賦能下,催收方式將從勞動(dòng)密集型轉(zhuǎn)變?yōu)榧夹g(shù)密集型,以大數(shù)據(jù)和人工智能為驅(qū)動(dòng),越來(lái)越透明化、標(biāo)準(zhǔn)化。隨著金融市場(chǎng)體量的擴(kuò)大,工具化、系統(tǒng)化、批量化的催收方式或?qū)⒊蔀槲磥?lái)的行業(yè)趨勢(shì)。
畢竟,那個(gè)催收的人工智能小姐姐還是讓人還錢都得勁啊!
智能相對(duì)論(微信id:aixdlun):深挖人工智能這口井,評(píng)出咸淡,講出黑白,道出深淺。重點(diǎn)關(guān)注領(lǐng)域:AI+醫(yī)療、機(jī)器人、智能駕駛、AI+硬件、物聯(lián)網(wǎng)、AI+金融、AI+安全、AR/VR、開發(fā)者以及背后的芯片、算法、人機(jī)交互等。
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