8月10日，銀保監(jiān)會發(fā)布二季度銀行業(yè)主要監(jiān)管指標，數(shù)據(jù)顯示，2020年二季度末，商業(yè)銀行不良貸款余額2.74萬億元，較上季末增加1243億元，加上一季度的新增不良貸款1986億元，今年上半年新增不良貸款已高達3229億元。
在如今的后疫情時代，雖然國內疫情得到有效遏制，但國內外嚴峻復雜的經(jīng)濟形勢疊加，經(jīng)濟下行壓力仍然巨大，逾期與不良資產(chǎn)余額的增長也仍未到達拐點。再加上自疫情爆發(fā)以來，政府出臺了多項政策支持貸款展期等，這使得不少借款人、借款企業(yè)的當期償債壓力緩解，但未來隨著這些政策的逐步退出，商業(yè)銀行的逾期與不良資產(chǎn)的惡化壓力會加速顯現(xiàn)，據(jù)專家預估，商業(yè)銀行不良率或在2021年出現(xiàn)跳升，銀行的資產(chǎn)質量管理將難上加難。因此，銀行也需要加強控制逾期資產(chǎn)轉為不良。
如今，為了擴大內需，提振消費，銀行更是推出了眾多個人消費類貸款，尤其是線上消費類貸款產(chǎn)品，這類貸款金額相對較小，戶均貸款額未達五千元，但此類消費借貸的逾期情況也異常嚴峻，且筆數(shù)眾多，分布區(qū)域廣，處理起來相對復雜。
面對此類逾期，銀行采用委外、司法的手段所需付出的成本均較高，加之日前銀保監(jiān)會下發(fā)文件明令禁止銀行與有暴力催收史的機構合作。但令人稍感欣慰的是，據(jù)數(shù)據(jù)顯示，有70%左右的小額借款人逾期僅是因為忘記還款，屬于M0~M1、M2階段，通過電話催收提醒等即可取得較好的催回效果。
但隨著催收業(yè)務量的不斷攀升，銀行自建團隊需要大量擴充人工坐席數(shù)才能保證較好的催回率，所需投入的人力成本也會相應增加，在當前銀行不良率堪憂，營收縮減的態(tài)勢下，降本發(fā)展非常必要。因此，諸多銀行將目光投向了時下大熱的金融科技以尋求更加合規(guī)、高效、低成本的催收，利用催收機器人對逾期時間短、逾期金額較小的借款人進行批量外呼催收。但不得不提的是，諸多銀行在使用催收機器人后卻沒有取得預期的效果，究其原因，則是忽略了系統(tǒng)的可用性。智能催收系統(tǒng)不同于其他智能產(chǎn)品，若脫離業(yè)務沉淀談應用那只是一套“空架子”，在實際使用中，催收人員無法上手，系統(tǒng)也無法真正匹配業(yè)務需求，效果自然不佳。所以，在催收機器人的選擇上，銀行等金融機構需要多加考量。
那么，目前市面上有沒有高可用性的催收機器人呢?對比了諸多產(chǎn)品，我們發(fā)現(xiàn)，專注于金融科技領域的有限元科技，其所自研的得助·智能催收(包括：曉得催收機器人、智能催收系統(tǒng)、智能質檢等)已累計服務了數(shù)十家大型商業(yè)銀行及持牌消費金融企業(yè)，經(jīng)數(shù)年業(yè)務沉淀，過億用戶打磨，可謂更“懂”金融機構的催收業(yè)務需求，包括行業(yè)經(jīng)驗、語料話術、敏感詞積累、催收策略等等，達到了高可用性標準，催收人員極易上手，因此也保證了催收效果的優(yōu)良。
曉得催收機器人結合了機器學習、深度學習和知識圖譜等技術，以數(shù)億級別的催收錄音文本作為語義識別和對話模型的數(shù)據(jù)基礎，能夠掌握比催收人員還多的催收話術，海量的語料都可以儲備在外呼機器人的知識庫中，也可以根據(jù)業(yè)務情況設計非常多的語音交互流程，應對不同催收場景下的客戶。曉得催收機器人具備上下文記憶、智能打斷等功能，即便是多輪對話，也非常完整順暢，運用真人語音，與真人撥打電話無異。并且，曉得催收機器人的話術可根據(jù)客戶分群標準化設置，避免了人工操作帶來的風險和差異性，保證了催收話術的合規(guī)。
一般情況下，一個曉得催收機器人一天的電話撥打量是800~1200余通，借助預測試外呼，未接通的電話自動回撥等能夠有效提高電催聯(lián)系率，促進回款率的提升，借助SCRM系統(tǒng)自動保存催收作業(yè)數(shù)據(jù)、建立報表體系，記錄所有的催收作業(yè)數(shù)據(jù)，并每天生成多維度的報表體系和專項性分析報表。
同時，一個曉得催收機器人能夠代替至少3名電催人員，一次性購買后也不需要再次繳納其他費用，也不用按月發(fā)工資、繳社保等，達到了通過自動化、智能化降低了人工比例的效果，縮減了金融機構的人力、招聘、培訓等成本。
除曉得催收機器人外，得助·智能催收系統(tǒng)中的催收管理系統(tǒng)、智能質檢等，能夠應對多類型催收需求，協(xié)同大幅提升催收作業(yè)效率，增強貸后管理水平。更多產(chǎn)品信息請登錄得助智能官網(wǎng)查看。
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