中國消費金融論壇副秘書長程雪軍曾公開表示，在數(shù)字科技時代背景下，建議消費金融公司和銀行加強科技投入，進行科技智能催收“監(jiān)管的要求對消費金融合規(guī)形成明確規(guī)范，同時也是智能催收發(fā)展的時代要求。”我國智能催收行業(yè)在合規(guī)發(fā)展的時代要求下，未來的發(fā)展方向主要是合規(guī)前提下以人工智能技術(shù)來優(yōu)化整個催收流程。
人工智能催收行業(yè)的發(fā)展不僅帶來了的對傳統(tǒng)催收方式和效率的改善，同時也不能忽視隨之而來的與跟傳統(tǒng)催收共同面臨的合法合規(guī)問題，另外還要警惕人工智能技術(shù)在催收這一特定的金融行業(yè)場景應(yīng)用后可能引發(fā)的新的風(fēng)險問題，比如智能外呼的呼叫頻次是否會引發(fā)對客戶的日常生活的騷擾問題。諸如以上情況，目前人工智能語音主要應(yīng)用在了M1以內(nèi)的還款提醒和催收業(yè)務(wù)，而對于長賬齡的客戶觸達和催收，催收主力仍以人工團隊為主。
AI語音在長賬齡的催收中一直未被委以重任，主要有兩方面的原因：一方面，長賬齡客戶的還款意愿低，僅通過話術(shù)策略和電話觸達的方式提升其還款意愿的難度高;另一方面， 雖然語音機器人擬人化程度在逐步提高，長賬齡的債務(wù)人在溝通時呈現(xiàn)出了更為復(fù)雜的情緒、語氣和回復(fù)，這使得機器人語音識別、語義理解上的難度更大，從而綜合影響交互的整體效果。
隨著人工智能科研水平的提升，智能語音機器人在識別客戶語音語義、給出相應(yīng)回答方面的準確率會進一步提升，訓(xùn)機師可通過大量的模型訓(xùn)練，提升機器人對人類聲音和情緒的判別，在交互中不斷完善機器人的催收話術(shù)策略和情緒識別體驗，提高對溝通過程中涉及的復(fù)雜疑問較多的長賬齡債務(wù)人的樣本采集和分析，降低誤判率，提高溝通質(zhì)量，進一步改善人工替代比率。
催米科技于近期參與了某機構(gòu)的長賬齡客戶群體催收，且AI機器人的介入產(chǎn)生了積極的效果。該機構(gòu)為國內(nèi)知名BPO公司，有千人以上的坐席團隊，催米于2020年6月開始與該客戶進行項目意向?qū)?。該客戶建立了全國性服?wù)網(wǎng)絡(luò)，在北京、上海、廣州等地均有業(yè)務(wù)交付中心，且自主研發(fā)了核心數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)和業(yè)務(wù)流程管理平臺以及業(yè)務(wù)監(jiān)控系統(tǒng)，通過采用客戶現(xiàn)場服務(wù)、遠程操作和離岸交付等靈活交付模式，把客戶端零散的小規(guī)模業(yè)務(wù)處理顛覆性地“集約化”和“生產(chǎn)線化”，創(chuàng)造了BPO領(lǐng)域里獨特的中國模式。 目前該客戶的主要業(yè)務(wù)模式為純?nèi)斯さ淖獍Y產(chǎn)重成本高，希望引入智能語音的催收方式來改善團隊的整體工作效率的同時，降低運營成本。
催米團隊目前對接處理的是該客戶的消金案件，通過相關(guān)技術(shù)手段，加密方式等技術(shù)層面的重組，解決的信息合規(guī)性問題，打造了新一輪的人機聯(lián)合團隊的催收流程策略。催米智能催收在該客戶人工團隊介入前先用AI智能語音進行統(tǒng)一篩選，梳理準確的客戶標簽和信息數(shù)據(jù)，經(jīng)過多輪清洗后，再將數(shù)據(jù)定位分配給人工團隊，極大的縮短了前期觸客的整體時長。本次催米智能語音長賬齡的話術(shù)設(shè)計和線路規(guī)劃是AI語音催收在長賬齡催收的一次有效應(yīng)用，在合規(guī)性問題的規(guī)避與標簽精準度設(shè)計的流程上積累了新的實操經(jīng)驗。
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