目前，市場對銀行不良貸款情況存在著普遍擔憂。受疫情影響，經濟發展下行對銀行資產質量的負面影響正在持續發酵，同時，受國內外需求疲軟沖擊較大的中小企業和部分產能過剩問題突出行業的企業在短期內無法擺脫經營困境，是影響銀行業不良貸款的最關鍵因素，并且隨著部分行業信用風險的聚集和暴露，銀行業資產質量未來還將持續承壓。

　　據統計，2020年一季度末，我國商業銀行不良貸款余額2.61萬億元，較上季末增加1986億元;商業銀行不良貸款率1.91%，較上季末增加0.05個百分點。考慮到全球疫情對國內的影響，預計二季度資產質量仍會繼續下行。因此，貸后風控與貸后管理顯示出了非一般的重要性。

　　催收作為貸后管理中的重中之重，也是企業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，催收業務量不斷攀升、人工坐席規模大、人力成本高、暴力催收、監管困難等問題困擾著催收的正常運營。這些催收痛點有無良好的解決方案呢?催收業務開展有無智能化手段呢?

　　據悉，有一家服務了多家大型銀行、金融機構的催收公司，在公司坐班的催收人員不過數十人，這家公司依靠得助智能外呼、得助智能催收系統、SCRM數據分析工具等，根據逾期企業的M1、M2、M3等情況智能定制催收計劃，進行合規、高效的催收作業。

　　智能催收，其實是一套比較復雜的系統，根據催收業務場景、業務量以及賬齡情況等，需要應用不同的智能催收系統，但在其中，智能外呼機器人是不可或缺的。但關于智能外呼機器人運用于催收，相信不少人還有一些疑問。

　　1、催收有很多催收話術，智能外呼機器人能行嗎?

　　得助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，也可以根據業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，得助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。

　　2、智能外呼機器人真的智能嗎?為什么說話都聽不懂。

　　不可否認的是，早些年的外呼機器人確實沒有那么的先進，比較生硬刻板，能夠理解的語句也非常有限，但隨著語音識別、自然語義理解、對話管理、語音合成等AI技術的不斷發展，得助智能外呼機器人已經能夠對客戶的意圖進行精準識別，且具備上下文記憶、智能打斷等功能，即便是多輪對話，也非常完整順暢，也可以運用真人語音等，與真人撥打電話無異。

　　3、催收業務量很大，智能外呼機器人的效率以及合規性如何?

　　一般情況下，得助智能外呼機器人一天的電話撥打量是800~1200余通，借助預測試外呼，未接通的電話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系統自動保存催收作業數據、建立報表體系，記錄所有的催收作業數據并每天生成多維度的報表體系和專項性分析報表。得助智能外呼機器人不是電話騷擾軟件，是合規的人工智能服務系統，保證了催收工作的合規性。

　　4、外呼機器人貴不貴，使用成本高嗎?

　　得助智能外呼機器人的使用成本相較于人工低了許多，一個機器人能夠代替至少3名電話催收人員，而機器人所需要的費用不過一個電催人員一個月的工資，且一次性購買后也不需要再次繳納其他費用，也不用企業按月發工資、繳社保等，并通過自動化、智能化降低了人工比例，控制了企業的人力、招聘、培訓等成本。

　　除得助智能外呼機器人外，得助智能催收系統中還包括催收管理系統、智能質檢、客戶呼叫中心等，協同大幅提升催收作業效率，增強貸后管理水平。金融監管趨嚴，加強風控能力建設，尤其是利用大數據、機器學習等新技術提升風控系統“免疫力”才是立足之本，貸后管理也將以金融科技為核心，向更加智能、人性、規范化升級。

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