現如今，疫情反復，經濟發(fā)展滯后，危機層出不窮。尤其在信貸行業(yè)，不良貸款率節(jié)節(jié)攀升，截至6月末，我國銀行不良貸款余額達3.6萬億元，比年初增加4004億元，不良貸款率2.10%，比年初上升0.08個百分點，并且具有反彈趨勢。因此，貸后風控與貸后管理的重要性更加凸顯。

催收作為貸后管理中的重中之重，也是企業(yè)縮減不良貸款余額的有效手段，但在目前的逾期筆數基數非常龐大的情況下，催收業(yè)務量不斷攀升、人工坐席規(guī)模大、人力成本高、暴力催收、監(jiān)管困難等問題困擾著催收的正常運營。

為此，我們了解了數家催收公司的現狀，多位負責人均表示：未來的一段時間里企業(yè)發(fā)展都會非常艱難。一般情況下，甲方的傭金都會延遲到賬，而在今年，因疫情影響，1~3月基本無法開展業(yè)務，近兩個月的催回率也非常低，但催收公司仍然要承擔房租、員工工資等硬性支出，一些催收公司已經無力支撐，甚至開始計劃賣掉辦公設備，退出催收行業(yè)。也有負責人袒露：“目前的情況是，用不到三分之一的回款額來維持以前的支出。規(guī)模較大的催收公司每月虧損接近百萬，規(guī)模較小的催收公司每月虧損也達到了數十萬。”由此可見，傳統(tǒng)催收企業(yè)亟待進行智能化變革！那么，傳統(tǒng)催收企業(yè)應該如何變革呢？

1、使用云呼叫中心

傳統(tǒng)電銷電話卡催收需要人力不斷給借款人打電銷電話卡，盲目性較大、效率極低、客戶信息無法詳細記錄，無法精準跟蹤持續(xù)催收、壞賬率居高不下。隨著AI技術的日臻成熟，催收市場逐漸實現AI賦能，云呼叫中心的外呼場景作為前端語音呼出的高階版，其可以實現語音合成、語義識別、人機對話、情緒管理等多種外呼形式，這將大大節(jié)省外呼坐席的人力成本，由此，使用人機對話的方式替代人工，對逾期客戶進行電銷電話卡催收提醒，方便、快捷、高效，且一般在提醒后，客戶便會還款，使用效果良好。并且，借助云計算、大數據和人工智能等技術，云呼叫中心可提供：多渠道聯絡電銷外呼程序，增加聯絡渠道；大數據分析平臺，將催收話術、案例、策略歸結，以便企業(yè)改進催收技巧；還可實現自動回撥，避免漏掉客戶以及進行持續(xù)催收。

2、使用智能外呼機器人催收

智能外呼機器人催收，很好的解決了電銷電話卡溝通掛斷率和投訴率居高不下，催收人員70%的時間都用來做簡單客戶提醒以及新員工工作經驗少，沒有標準應答話術，需要長時間培訓周期等痛點問題。

智能外呼機器人結合了機器學習、深度學習和知識圖譜等技術，以數億級別的催收錄音文本作為語義識別和對話模型的數據基礎，能夠掌握比催收人員還多的催收話術，海量的語料都可以儲備在外呼機器人的知識庫中外呼系統(tǒng)，也可以根據業(yè)務情況設計非常多的語音交互流程，應對不同催收場景下的客戶。并且外呼系統(tǒng)，智能外呼機器人的話術可根據客戶分群標準化設置，避免了人工操作帶來的風險和差異性。

一般情況下，一個智能外呼機器人一天的電銷電話卡撥打量是800~1200余通，借助預測試外呼，未接通的電銷電話卡自動回撥等能夠有效提高電催聯系率，促進回款率的提升，借助SCRM電銷外呼程序自動保存催收作業(yè)數據、建立報表體系，記錄所有的催收作業(yè)數據并每天生成多維度的報表體系和專項性分析報表。

此外，智能外呼機器人不是電銷電話卡騷擾軟件，是合規(guī)的人工智能服務電銷外呼程序，充分保證了催收工作的合規(guī)性。