贷后催收作为金融行业资金管理的重要环节,一直备受关注。如何加强催收能力,提高催回成功率是当前整个行业面临的首要难题。特别是在暴力催收不断,投诉频发的情况下,合规高效进行催收变得尤为重要。
随着人工智能技术的发展,智能催收机器人应运而生,成为众多金融企业改善催收现状的新选择。但目前市面上催收机器人数量众多、性能参差不齐,很多企业无法在纷繁复杂的市场环境中选择最符合企业发展的机器人。
下面就大家最关心的两个问题来分析如何正确选择催收机器人。
1、当前市场上涌现大量的催收机器人,在测试的过程中应该从哪几点判断这个机器人是适合业务的?
首先,需要评估机器人的语音识别与意图准确率,是否出色稳定,是否能够根据不同场景准确判断意图并且快速反应回答或者发问合适的内容;语音合成的仿真性与平滑度,是否自然流畅媲美真人对话。
其次,语料语库,是否适应不同场景,是否贴合业务。
最后,机器人管理平台在参数化配置、监控数据、数据标记等配套功能是否完善。
2、有些催收机器人,技术还是不错的,真人对话,反应很快,稳定性也不错。使用一段时间后成本下降了,但坏账率反而略微向上波动,感觉智能机器人并没有提升催回率?
目前来看,催收机器人的优势主要体现在前期M0、M1低账龄阶段。优秀的催收机器人可以节省人工成本,合规标准地做到全触达,甚至能媲美人工催回水平。但催收机器人在中高账龄和复杂案件中的效果尚不能和人工催收相比。
所以针对此类问题,首先要确定催收机器人使用在什么账龄的催收上。
其次,在掌握催收机器人的特性和作用后,可以从技术和话术水平两方面来判断机器人的效果。
技术层面,语音合成的仿真度和平滑度,是否能达到真人体验;语音识别和意图识别是否准确到位,是否能准确察觉对方需求并快速反应。话术层面,很多产品对金融业务缺乏理解,所以要在合规基础上,确认话术是否真的贴合业务、并做到多场景覆盖。
智能机器人在实际金融场景中的运用已经越来越成熟,随着智能语音技术的不断普及,机器人的运用场景将不再局限于逾期催收、满意度回访、信贷调查等方面,必将在大数据分析、客户精准画像等领域不断深化,促进金融行业数字化转型,最终降本增效,提升效果,增加效益。
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