云讯云雀：AI赋能 智能化催收先遣部队已到

催收是一个古老的行业。在人类历史的很长一段时间，催收总是伴随着暴力、血泪……我们脑海中的催债人总是一副刀疤脸、古惑仔的模样。

而今，当人类正大踏步进入AI时代，像催收这样的行业，也正在被AI所改变。

催收市场火了

哪里有市场需求，哪里才有行业进步。2015年，随着互联网金融和现金贷的兴起，导致催收市场发生了翻天腹地的变化。由于互金和现金贷逾期体量较大，导致市场对催收的需求呈几何倍增长。

对很多初创互金公司来讲，回收率关乎生死，是第一位的指标。放出去的款需要大量的人来催收，据调研发现，月新增放款在30亿左右规模的现金贷公司，需要1500-2000个催收坐席。

据统计，目前市面上大大小小的第三方催收机构已超过5000家，多则上万人，少则几十人。大的金融公司也在大量增加催收岗位。

怎样催收更有效？

在法律的要求下，不少金融公司、第三方催收平台，都在尝试用技术赋能催收，以期达到提高催收效率的目标。

一开始，他们通过向电信增值服务商购买批量外显号码，采用“语音通知”的形式，向逾期者语音播报，达到提醒还款的目的。虽然可以批量通知了，但这种方式存在很大弊端：

1、 完全是机器的声音，太不人性，很多客户在接到这类电话后直接挂机。

2、 与客户完全没有互动，只是冷冰冰的播报。

3、 无法知晓当前客户的还款意愿。

当然，语音通知只是作为辅助，更多的公司还是选择雇佣人工的催收团队。可是人工就能省心吗？

当然不是。人工催收的弊端也是显而易见的：

第一，雇这么多人，按一年六万来算，是一笔很大的开支，这还不算，场地、社保、提成什么的都要花钱。

第二，如此庞大的团队，要不要管理？各式各样的绩效管理，各式各样的提成，各式各样的KPI，管理是一个非常庞大的课题。

第三，人，是有感情和情绪的。当遭遇不良的对话场景，会不会产生厌恶情绪？会不会发怒？进而做出不合规的事情？大量的人工操作，话术操作合规，透过人的主观因素判断去禁止他，让每个人控制住自己的情绪，不太现实。

所以，需要考虑更好的催收方式。

催收的MO—M1阶段，AI是个利器

某一天，一个彬彬有礼、声音甜美的女性给你打来电话，不要怀疑，她是来催收的。

这就是AI智能语音机器人。得益于国内智能语音巨头对底层技术的开放，经过产品化的开发和包装，智能外呼机器人开始推广和商用。催收作为外呼需求最大的领域之一，开始率先引进智能外呼机器人。

一路催收机器人，一天可以打800-1000通电话，是人工的6倍。而购买一路机器人的费用，只是人工一年工资的六分之一左右。并且无需培训、无需场地、无需提成。

更重要的是，你不会怀疑电话那头的不是真人了。无论从音色、情感、语速等方面，已经完全判断不出是个机器人，并且话术很合规很标准，也能大致准确地理解客户的意思，并迅速作出应答。

催收机器人会根据对话场景，自动形成对该客户的判断：无效客户、A类、B类……并且自动对客户进行分类标注。在催收的MO—M1阶段，AI催收无疑是个利器。

还有：它不会一直停留在当前的水平，当它经历越来越多的对话场景，积累了越来越多的语料库，会越来越聪明。

目前，在催收前端外呼上（信用卡通常指逾期30天以内，现金贷一般14天以内），一家公司名叫北京云讯科技的云雀智能语音机器人，已经可以提供完美的解决方案，现已在民生银行等金融企业使用。

云讯云雀智能语音机器人的产品研发团队，来自清华大学人工智能中心和中科院声学所，2016年就开始合作研发智能语音项目。其母公司讯众，是一家在通信行业深耕十年的上市企业，在通信资源、以及语音平台的稳定合规运营上，非常有优势。

当然，云讯云雀的智能语音催收员只是 “先遣部队”，随着大数据、客户画像，以及CRM工单系统的引入，催收这个行业会变得更高效、更智能。