百融金服人工智能解决不良资产靠得住

在经济下行，监管趋严的大背景下，不良资产规模的?#20013;?#25856;升，有关数据显示，银行业的不良率从2014年的1.04%上升至2018年的1.89%，不良资产规模已达2万亿，根据持牌消费金融、小贷、网贷、现金贷的贷款余额及平均坏账率测算，预计不良资产规模逾2000亿。

如何在规范行业的前提下，进一步提高不良资产处置效率是行业共同探讨的核心问题。大数据、人工智能等当下最热的金融科技手段，在风控领域大显身手的同?#20445;?#20063;在不良资产行业多有试水并有所建树。百融金服解决方案高级总监薛婧在第三届金融科技风控大会上表示，大数据与人工智能的应用能够显著提升不良资产处置行业效能。

通过百融大数据观察，信贷行业客户在不同机构间相互渗透现象普遍，客户重合度高。客户的多?#26041;?#36151;行为使得风险相互传导的可能性增加。客群间的相互渗透，使得风险传导可能性增加，催收管理难度大。

“人人都有借钱的权利，人人也有还款的义务”。一提起“催债”多少会让人?#34892;?#36127;面情绪。然而大数据和人工智能的发展正在改变这个行业的痛点。据不完全统计，目前国内正规、有营业资格的催收公司已有2000-3000家之多，灰色的大概有几万家，从业人员保守估计有近30万人，传统催收普遍面临着：重人工、低效率、回款慢和投诉多的痛点。

“假设一天?#34892;?#24037;作时间是7.5个小?#20445;?#19968;位催收员?#21019;?#32479;方式打电话，7.5个小时里真正?#34892;?#26102;间只有2小时”，在《一本财经》举办的第二期风控闭门课程上，资易通CEO盛洁俪如是说。

为催收插上科技的翅膀，或许将成为破局良方。大数据、人工智能等科技的应用，可以大幅提升催收效率、降低催收成本，提升不良资产的?#23548;始?#20540;。

作为国内领先的大数据应用平台，百融金服通过将整合人工智能大数据等技术，打破传统催收的人力限制，让机器代替一部分催收员的工作。伴随催收主体转变所带来的一系列变化，真正让催收行业发生?#26102;洹?/p>

变化一 优化资源配置

传统的?#27010;?#27169;式下，培养一位话术丰富的催收员起码需要2-3年的时间。而人工智能通过资产、履约历史等维度对客户进行画像，匹配催收员经验和能力，从而最大限度优化催收资源配置。

变化二 提升效率，降?#32479;?#26412;

正常情况下，一位电催员每天拨打200-300个号码，其中能形成?#34892;?#27807;通的不超过百通;借助不知疲倦的智能语音机器人，电催员每天能实现成千上万次的交流，实现催收效率的指数级增长，并且不会增加人员开支。同时借助联修复工具，提高触达率，最终实现催收效率的大幅提升。

变化三 提升回款率

构建不良资产评估能力，选择合规、渠道广、催收经验丰富的外包团队合作，?#19994;?#26368;佳的沟通方案，提升催回率。

目前，市场上已经出?#33267;?#19981;少“智能催收”产品，多数采用“定制式模板”的模式，严格意义上不能称之为“人工智能”。百融金服基于多年服务金融机构的行业经验，自身积累的多维海量数据，再加上超强的建模能力，研发出了一套针对不良资产管理的人工智能解决方案：策略工具、智能语音和资产管理工具。 通过自愈评分、智能IVR和智能语音机器人解决了电话催收重人工的痛点;逾期用户画像、催收评分卡和智能监控则能解决催收案件流转低效率的问题;智能委案、不良资产定价和管理?#35745;子行?#25913;善了渠道管理中存在的回款慢问题;而智能?#22987;?#21017;化解了语音?#22987;?#23384;在的投诉多难题。

经过验证，对于短账龄的案件，人工智能机器人百小融可以完成人工的116%甚至更多的工作，但成本仅是人工的30%。当人工智能再进一步发展?#20445;?#20197;百融金服为代表的人工智能催收工具，将极大地降低不良资产管理成本，优化管理流程和提升不良资产管理效率。

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