每到年末，各行各業(yè)都在“沖業(yè)績”，用盡十八般武藝也要拼一拼、搏一搏。但對于催收而言，卻是一年中最艱難的時刻……
舉兩個例子，案例1：某企業(yè)財務(wù)人員老張年初入職一家新公司，擔任財務(wù)總監(jiān)一職。臨近年末，老張組織公司的會計人員清理債權(quán)債務(wù)，在對應收賬款梳理的過程中，發(fā)現(xiàn)有一家客戶欠款近20萬元，已有三年時間，一直沒償還，而先前負責該客戶的銷售人員早已離職，離職前卻沒有進行任何工作交接，導致該筆應收賬款一直在賬上“趴”了三年，卻無人過問。老張通過網(wǎng)絡(luò)搜索查詢發(fā)現(xiàn)，這家企業(yè)已在2020年七月辦理了工商注銷手續(xù)。老張向公司老總匯報了情況，老總大怒，欲打電話向先前已離職的銷售人員討個說法，電話里卻傳來“你撥打的電話是空號”的提示音。
案例2：某消費金融企業(yè)催收人員小李畢業(yè)后第一份工作就在某平臺做催收，卻沒想到初入社會就遭到社會“毒打”。涉世未深的小李遇到欠款老江湖，老江湖放款前好話說盡，拍胸脯表示，只要放款，到期絕對會按時還錢，不會逾期?？梢坏╁X到手，就翻臉不認人，任憑小李軟磨硬泡，老江湖都置之不理，就一句話現(xiàn)在沒錢，等有錢了再還。
催收一直是銀行金融業(yè)的難題，年終催收更是難上加難。上述案例只是滄海一粟，更多的催收工作到了年底都無法開展。為什么很多企業(yè)的催收效果不好，很大程度上是因為用錯了方法。比如，大多數(shù)企業(yè)為了提高催收效率，要么采用人海戰(zhàn)術(shù)自建催收團隊，要么外包業(yè)務(wù)、委托第三方催收。這兩種方式都存在一定弊端，人海戰(zhàn)術(shù)耗時耗力、成本高昂，同時密集催收容易讓借款人產(chǎn)生厭煩情緒，還款意愿大打折扣;同時催收人員受工作環(huán)境及情緒波動影響，容易產(chǎn)生不合規(guī)催收，導致投訴率上升。
在各種難題交織下，催收機器人運用而生。并隨著互聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能技術(shù)的發(fā)展，催收機器人已經(jīng)成為催收領(lǐng)域的主流選擇。
北京有限元科技自主研發(fā)得助智能·曉得催收機器人，基于NLP、ASR等人工智能技術(shù)，包含支持呼入呼出的語音機器人及智能客服聊天機器人，具備真人語音、語義理解、多輪對話、智能打斷等多種功能，自主完成客戶應答、逾期提醒、逾期催收等，降低人力成本70%以上。此外，曉得機器人可與人工坐席協(xié)作進行智能跟單，極大提升轉(zhuǎn)化率。針對賬齡較短的用戶，曉得機器人可做到快速觸達、全覆蓋，尤其是M1及M2的逾期新案，催收成功率較高。
曉得機器人在完成定制的過程中，業(yè)務(wù)覆蓋范圍不斷延伸。催收業(yè)績從最初人工催收的60%提升到最終與人工回款率基本持平。
隨著智能語音技術(shù)的精進，曉得機器人不僅為金融企業(yè)提供逾期催收服務(wù)，還將服務(wù)觸角延伸至滿意度回訪、信貸調(diào)查、服務(wù)推薦等更多場景。同時，在人工智能技術(shù)的深度發(fā)展基礎(chǔ)上，曉得機器人正不斷被應用于大數(shù)據(jù)分析、客戶精準畫像等領(lǐng)域，也在不斷促進傳統(tǒng)金融向科技金融轉(zhuǎn)型，并最終實現(xiàn)降本增效。
在人工智能、云計算不斷發(fā)展的今天，智能機器人已經(jīng)深入生活的方方面面，政務(wù)、金融、保險、物流、制造業(yè)、餐飲等各個行業(yè)都有智能機器人的身影。在未來，智能機器人必將成為日常生活中密不可分的一部分，為更多行業(yè)的智能服務(wù)轉(zhuǎn)型提供積極作用。
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