催米科技：AI語音在長賬齡催收中的力與美

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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在催收這一特定的金融行業(yè)場景應用后可能引發(fā)的新的風險問題，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用在了M1以內(nèi)的還款提醒和催收業(yè)務，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，長賬齡的債務人在溝通時呈現(xiàn)出了更為復雜的情緒、語氣和回復，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、給出相應回答方面的準確率會進一步提升，訓機師可通過大量的模型訓練，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策略和情緒識別體驗，提高對溝通過程中涉及的復雜疑問較多的長賬齡債務人的樣本采集和分析，降低誤判率，提高溝通質量，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對接。該客戶建立了全國性服務網(wǎng)絡，在北京、上海、廣州等地均有業(yè)務交付中心，且自主研發(fā)了核心數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)和業(yè)務流程管理平臺以及業(yè)務監(jiān)控系統(tǒng)，通過采用客戶現(xiàn)場服務、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)務處理顛覆性地“集約化”和“生產(chǎn)線化”，創(chuàng)造了BPO領域里獨特的中國模式。 目前該客戶的主要業(yè)務模式為純?nèi)斯さ淖獍?，資產(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，通過相關技術手段，加密方式等技術層面的重組，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設計和線路規(guī)劃是AI語音催收在長賬齡催收的一次有效應用，在合規(guī)性問題的規(guī)避與標簽精準度設計的流程上積累了新的實操經(jīng)驗。

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