导语:技术的方向,永远是人性和利益的延伸。
在中国,任何新技术都会被找到“奇葩”的用途,AI也不例外。
2024年,生成式AI的浪潮,已经逐渐渗透到各个行业中。在其他行业尚处于探索和亏损阶段的AI,却在金融催收领域,却迎来了“丰收”的景象。
面对庞大的债务市场和日益严峻的催收压力,许多金融机构,纷纷将目光投向了最新的AI技术。借助AI的高效、智能和低成本优势,金融催收行业取得了丰硕的成果。
例如,神州泰岳推出的“泰岳小催”智能催收解决方案,实现了8-10倍的开案效率、100%全程合规,并且坐席人均创佣提升超过50%。
在催收这一不太“上台面”的领域,AI到底是怎么取代人工,在合规的情况下,让各个债主纷纷就范的?
01 催收界的“新宠”
以前对于网贷这类业务,光靠人肉催收,效率太低了,还容易出岔子,动不动就违规。
最典型的情况,是短信、电话轰炸,债务人一天到晚手机响个不停。
还有,催收人员要是使用不文明的语言,或是泄露债务人的个人信息,都属于违规操作的“地雷阵”。
现在有了AI催收,情况就大不一样了。
首先在效率上,AI催收机器人就跟打了鸡血似的,一天到晚,不分昼夜,那效率是杠杠的。它能够通过智能分配案件、自动化作业,还有案件流转的手法,处理各类催收业务,这可比传统的人工催收快多了。
“最赞”的是AI懂得分寸,能自动过滤掉那些骂人话、威胁性语言啥的。而且,它还能通过智能质检和情绪检测,确保每一通电话都是规规矩矩的,比人工催收稳妥多了。
这种高效狂飙加上玩命保合规的操作,在催收方面的“奇效”可谓立竿见影。
正因如此,AI催收才会成为金融界的“新宠”,相关布局的企业也一个接一个,将AI催收这门“绝活”玩出了花。
在这方面,追一科技、泰岳智呼以及度言软件都是应用了AI技术的典型代表。
具体来说,追一科技的AI催收系统能够根据催收策略主动反复触达债务人,通过海量过滤和分段差异化的催收策略,平衡利息收入和坏账风险。他们的质检数据还能用于模型调优,进一步提升催收效果。
通过“千人千面”的外呼策略,有效提升催收效率。
至于泰岳智呼,在使用AI进行催收的同时,还主打一个人机结合,着眼新人培养代价高周期长的痛点;用AI助力坐席快速成长,加速产能形成;
好家伙,敢情这已经用AI顶替催收老司机的位置了。
而度言软件在AI技术方面,则主要通过预测式外呼+AI代接,以及智能策略引擎的方式,提高催收的效率和准确性。
所谓的预测式外呼,就是AI通过收集和分析大量的历史通话数据,通过算法,找出成功的通话背后隐藏的模式和规律。从而知道什么时候给客户打电话最容易找到人。
而且还能用AI机器人打电话,省去了人工一个个拨号的麻烦。
智能策略引擎,则会通过收集和分析债务人的还款记录、信用历史、收入水平等数据,判断这个人是有能力还款但故意拖欠。对于前者,它会用更强硬的手段;对那些真的有困难的人,它会更温柔一些。
02 谁在用AI收债?
就目前来说,那些用AI来催收的公司,一般分成两种,一种比如银行、网贷平台,它们自己借出去的钱,现在得用AI来帮忙要回来。
这方面的典型代表,包括了浦发银行、拍拍贷等。
例如,浦发银行就通过引入FICO CCS自动语音催收系统,通过AI技术来提升催收流程的效率。
类似地,拍拍贷也推出了“智牛”催收机器人,这通过AI系统来进行自动化催收工作。
另一种就是专门的催收公司,它们像中介一样,别的公司把难要的账交给它们,它们用AI来提高效率,好快点把钱要回来。例如追一科技,捷通华声等。
这些公司往往通过如智能语音催收、用户画像模型、催收话术推荐等,来优化催收流程,提升催收效率,降低成本,并确保催收活动的合规性。
03 AI催收的背后:金融业的难处与算计
AI替代人工,提升效率……这样的描述,可以用在其他很多行业上。
但为什么与其他行业相比,在“催收”这个尴尬的领域,AI反而先揭开了锅,实现了增效与盈利?
这还得从催收行业的一些“特色”说起。
首先就是,催收这差事,太依赖人工了。
毕竟,催收这活儿,重复性高,规律性强。而AI一开始最适合应用的,恰好是这种人力密集型而又暴利的行业。这些企业有充足的预算和动力,研发相关的AI应用。
例如360金融大数据总监苏绥就提到,AI催收机器人在同样的时间段内,可以拨打的电话数量是人工的数倍,分别是800-1000个电话对比300个电话。
AI催收机器人一旦开发完成,就能长时间、大批量地工作,而且还不用给“提成”,比起人工催收,这成本可就省多了。
另一个原因就是,AI比人更懂得怎么去“合规”。
催收这活儿,最难的地方,就在于既要把钱要回来,又不能得罪人。
现在监管政策越来越严,合规性要求水涨船高,催收员们得更加小心翼翼,生怕哪句话说得不对,就踩了红线,被投诉、被罚款,甚至吃官司。
催收公司这边,得时刻提防着,得不停地培训员工,但即使这样,也不能保证每个人时刻都能做到合规催收。
AI催收能够做到标准化操作,避免了人工催收中可能出现的不当言行,减少了法律风险,这就像是给催过程套了个“金钟罩”。
最后,催收行业的数据量大,信息复杂,特别适合用AI分析。这点很好理解,所以就不多说了。
用行业的眼光看,AI这个曾经被寄予厚望,要带领人类进入乌托邦的技术,还没来得及在医疗、教育或自动驾驶等领域大放异彩,却反倒先被用在了“催债”这个不太上门面的领域。
还是那句老话,对任何新技术而言,每次最早尝鲜的,都是古老的暴利行业。