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自動鎖螺絲機根據模型分析篩選出的高逾期風
 

  金融行業里有一句話叫“三分貸,七分管”,催收作為金融機構貸后管理的核心組成部分,如果出了問題,可能會波及貸前和貸中環節。在數字化轉型及合規催收的雙重要求下,如何高效催收成為金融機構亟待克服的首要難題。

  首先,自動鎖螺絲機催收隱藏的風險大,包括道德風險、合規風險、催回失敗導致的壞賬風險等。以往人工催收受環境及主觀情緒影響較大,由此引發的投訴數不勝數,嚴格的業務規范培訓及相關規定制度也難以杜絕越界現象。

  其次,催收屬于典型的勞動力密集型業務。人工催收面臨著成本大、流失率高等問題,需要企業付出大量資金解決人工、場地、管理等支出。

  后,不斷強化收緊的催收監管規定,任何觸碰紅線的催收行為都會被嚴管。2020年年底,十三屆全國人大常委會第二十四次會議表決通過《刑法修正案(十一)》,該修正案當中明確對催收高利貸定性,將采取暴力、軟暴力等手段催收高利放貸等產生的非法債務的行為規定為犯罪。

  隨著人工智能技術的進步,自動鎖螺絲機催收機器人得以快速發展,成為解決當前催收難題的不二選擇。

  據得助智能催收業務相關負責人介紹,智能催收工作原理并不復雜但邏輯嚴密,首先通過分析用戶的身份信息、交易與還款行為以及互聯網行為等數據,輸出用戶的逾期/還款概率,從而對用戶進行分群。當貸中模型預測用戶逾期概率較高時,可以在貸中階段盡早啟動預催收工作,從而減少逾期的發生?;谠O置,貸后模型能夠分別對逾期3日內、7日內和31日內的回款案件作出精細化分析,實時輸出各個回款案件的用戶還款概率。然后,根據系統篩選、提取的名單,由催收機器人自動外呼,根據內嵌的相關話術引導借款人還款。同時,催收機器人的話術也會根據需求不斷豐富,更加靈活地促成借款人及時償還逾期貸款。

  得助智能經數年技術沉淀,打造了曉得機器人應用于智能催收服務。曉得機器人通過分群模型和賬齡策略相結合,不同用戶群采取不同的催收手段。根據模型分析篩選出的高逾期風險借款人,及時進行預催收。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,催收成功率可高達80%-85%。并且,曉得機器人的話術固定,可以有效杜絕話術違規的情況。此外,曉得機器人運行穩定,過程記錄準確,能夠在策略調整后快速上線,真正有效節省企業的相關成本。

  此外,針對金融企業的多元需求,以人工智能、NLP、ASR等技術為基礎,得助智能自主研發智能營銷機器人、客服機器人、智能質檢、自動鎖螺絲機視頻客服等多種智能服務,覆蓋貸前、貸中、貸后全流程,能輕松完成產品咨詢、業務辦理、售后回訪、營銷推薦等多項服務,幫助企業降本增效,實現全面智能轉型。

  催收的核心在于催收策略的制定和實際落地運用程度。在AI賦能下,催收方式將從勞動密集型轉變為技術密集型,以大數據和人工智能為驅動,越來越透明化、標準化。隨著金融市場體量的擴大,工具化、系統化、批量化的催收方式將成為行業趨勢。

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