人工智能與催收行業(yè)的結(jié)合并不新鮮。以往討論較多的往往是借助人工智能幫助金融機(jī)構(gòu)催收業(yè)務(wù)完成重復(fù)性工作，以更高效的進(jìn)行電話通知和信息傳達(dá)，比如已經(jīng)得到具體落地的應(yīng)用的智能外呼機(jī)器人等。但本文的關(guān)注點并不在此，而是討論如何通過技術(shù)進(jìn)步讓催收員得到工作能力的提升，進(jìn)而讓催收團(tuán)隊的產(chǎn)能達(dá)到質(zhì)的飛躍。
人員流失率居高不下，影響產(chǎn)能
面對野蠻生長的壞賬率，銀行等金融機(jī)構(gòu)設(shè)立催收部門，以解決客戶的欠款、債務(wù)逾期拖欠的問題。而如今，金融行業(yè)需要面對的不僅是如何成功收回欠款的問題，更是如何才能更加高效、合規(guī)地催收——比起依賴人工智能，我們不如將目光放在如何提高“人”的產(chǎn)能上。“人”這才是高效、合規(guī)催收的本質(zhì)。
而說到人，就不得不提到催收行業(yè)面臨的一個老大難問題：人員流失率高——于新手而言，這份工作上手難、起步慢，試用期業(yè)績不達(dá)標(biāo)的情況屢見不鮮;而于老手而言，長期處于高壓環(huán)境下，工作成就感低：回款的壓力，客戶情緒的壓力，外部是監(jiān)管部門的合規(guī)要求，內(nèi)部是質(zhì)檢的要求，目標(biāo)則是讓客戶心平氣和地還款。
正因此，催收團(tuán)隊長期處于招聘新人、培訓(xùn)新人的循環(huán)中。隨之帶來的問題，其中一個就是培訓(xùn)成本直線飆高。
行業(yè)know-how帶來催收行業(yè)新轉(zhuǎn)機(jī)
培訓(xùn)成本中，主要包含人力成本和時間成本。老手帶新手，換句話說也就是言傳身教的培訓(xùn)方式，是人力和時間成本居高不下的關(guān)鍵。而言傳身教，于新手而言，考驗學(xué)習(xí)能力和心理承受能力;于老手而言，則無疑需要花費(fèi)大量時間。但催收團(tuán)隊的know-how恰恰是在言傳身教中一次次地傳授給一波又一波的新催收員。
作為金融機(jī)構(gòu)風(fēng)控環(huán)節(jié)的關(guān)鍵，催收自有其獨特的、需要靠“人”來完成的know-how。因此，我們看待問題的視角要落到“高效提煉并傳授know-how”上來。若人工智能技術(shù)能輔助人進(jìn)行知識的提煉、傳遞，則能夠更深層次的解決催收行業(yè)人員流失率問題。
以語音數(shù)據(jù)為切入點，助催收團(tuán)隊產(chǎn)能達(dá)到質(zhì)的飛躍
know-how從何而來?說到這里，就要提到一個被忽略的“寶藏資產(chǎn)”——語音數(shù)據(jù)。一個催收部門每天都會通過電話溝通等方式生產(chǎn)出大量的語音數(shù)據(jù)。若其不能為企業(yè)帶來業(yè)務(wù)上的價值，它們充其量也只能被稱為音頻，分散存儲于不同部門，僅在需要作為證據(jù)時才調(diào)用。
然而，若人工智能由此切入，深度感知語音數(shù)據(jù)中潛藏的業(yè)務(wù)價值，就能進(jìn)而提高催收團(tuán)隊的產(chǎn)能，則這些音頻就能轉(zhuǎn)化為語音數(shù)據(jù)“資產(chǎn)”。
目前國內(nèi)專注于語音數(shù)據(jù)資產(chǎn)的企業(yè)并不多。據(jù)聞，總部位于深圳的聲揚(yáng)科技就是這個領(lǐng)域中領(lǐng)先的團(tuán)隊之一，其技術(shù)和產(chǎn)品已在多個頭部銀行和保險央企得到應(yīng)用，激活企業(yè)內(nèi)的語音數(shù)據(jù)資產(chǎn)并進(jìn)行知識性重構(gòu)，為金融行業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程賦能。
我們可以預(yù)見，今后的人工智能技術(shù)將改變催收行業(yè)的理念、模式和方法，提升效率，提高產(chǎn)能，加速催收業(yè)務(wù)的數(shù)字化升級進(jìn)程。
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