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電話機器人六大疑問(電話為什么提示機器人說話)

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一年前談起人工智能催收,很多人(特別是催收公司)覺得不現實,總感覺智能催收的應用是件非常遙遠的事情。從今年下半年開始,當硅語電話機器人出現在市場上,很多人大吃一驚。難道智能催收時代真的來了么?是的,真的來了。

智能催收為什么會出現?

催收原本是個鮮為人知的行業,傳統的催收公司一般以銀行和信用卡業務為主,比如老牌催收公司高柏、CBC、一諾銀華等。由于銀行準入門檻高、合規要求高、利潤較薄,導致這個行業一直沒有大的發展,頭部約20家企業占據了市場超過85%的份額。

誰曾想到,15年開始隨著互金和現金貸的興起,催收市場發生了翻天覆地的變化。對于新興金融公司來講,回收率成為排在第一位的指標,行業準入門檻大幅度降低;并且,由于互金及現金貸逾期體量較大,導致市場對催收的需求呈幾何倍增長(根據調研發現,目前月新增放款在30億左右規模的現金貸公司需要催收坐席數量基本在1500-2000人左右)。

門檻的降低及需求大幅增長帶動催收行業快速發展,據統計,目前市場上大大小小的催收機構超過5000家,多的上萬人,少的幾十人,平均利潤率在20%-45%之間,已經成為一個“投資少、回報高”的搶手行業。

那么人工智能催收為什么會在這個時間節點火起來?算下來有幾點原因:

1)貸后行業數據及科技滲透率低,急需科技提升效率。大多數公司貸后目前僅停留在報表和系統層次,較為落后,科技對貸后工作有很大的提升空間。據前招行中心貸后管理人員稱,招行信用卡上了預測式外呼系統后,人員效率提升了近4倍;

2)貸后業務需求快速增長。由于互金和現金貸的興起導致行業需求大幅度增加,很多甲方將催收獨立出去單獨運作,個別甲方的催收模塊人員超過3000人;

3)人員招聘壓力大,成本不斷上漲,前期催收業務完全可以由機器進行替代。由于現金貸等業務快速擴張,導致催收市場人員缺口巨大,人員成本翻倍增長,招聘成了很多公司的首要問題;人工智能核心目標就是降低成本和節約人力,符合當前趨勢;

4)大數據的發展及海量語音庫為模型訓練提供了海量素材。隨著業務規模擴大,貸后數據及催收語音庫規模指數增長,為模型訓練積累了大量數據。

基于上述種種契機,人工智能催收水到渠成的出現在市場上。

對于催收企業來說,催收外呼是高度標準化的客服提醒業務(信用卡通常指逾期30天以內,現金貸一般14天以內),人工智能目前已經提供了比較完美的解決方案,主要涉及語音合成、語義識別、人機對話等技術。比如硅基智能研發的硅語催收機器人,從音色、情感、語速等方面已經完全判斷不出是個機器人了,話術合規標準,能準確識別客戶的意思。

目前產品已經上線進入使用階段,試想,等學習模型進一步成熟后機器人和人還會有多大差距?當然,機器永遠是不可能替代人的,但是它能大大幫助提升人工的效率。

硅語電話機器人不僅僅適用于催收行業像金融、地產、保險、理財、裝修等一切有電話銷售形式的行業都可以使用。

對于人工智能的發展,任正非曾說過:“從科技角度來看,未來二、三十年人類社會將演變成一個智能社會,其深度和廣度我們還想象不到。越是前途不確定,越需要創造”。根據麥肯錫全球研究報告指出,“2018年超300萬員工需要向機器人老板報告,45%的活動可用當前技術自動化,不僅低薪工作,甚至高薪工作中相當一部分日常活動也會被自動化,20%的CEO的活動也是可以被自動化的”。

現在,我們正處于一個人工智能全面發展的時代。

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