文 | 交通银行太平洋信用卡中心催收和反欺诈部总经理 杨勇
交通银行太平洋信用卡中心催收和反欺诈部 陈玲
交通银行太平洋信用卡中心催收和反欺诈部总经理 杨勇
2017年7月8日，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，其中提到“人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界”。到2020年，我国人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能核心产业规模将超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。
金融业也顺应新一代科技革命的需求，在人工智能方面进行积极布局和探索。目前，人工智能在金融业主要用于减少人力、提高工作效率、降低成本和合规管理等，如阿里旗下的蚂蚁金服在互联网小贷、保险、征信、客户服务等领域已有实际应用场景，交通银行推出了“交交”智能网点机器人，农业银行推出了“晓曼”超萌大堂助理，建设银行在上海开设了无人银行。
同时，随着信用卡业务的不断发展，资产规模的不断扩张以及消费信贷的迅速增加，违约客户数量也在不断增加，各金融机构催收业务面临着催收成熟人员供不应求、人员流失大、培养周期长、座席扩容成本高等一系列严峻考验。因此，智能催收应时而生。作为不良资产的最后一道防线，银行必须将快速发展的人工智能技术运用于智能语音、智能委案、智能质检、智能监控等催收工作中。
以智能语音替代传统IVR
目前，传统IVR、短信和邮件等催收方式约占银行催收的20%，人工催收约占80%。传统IVR催收使用“简单语音播报+按键”模式，优点是成本低，但具有单轮交互、语气生硬、回收效果不理想等缺点。人工催收回收效果好，但存在成本高、人员管理难、容易产生投诉等问题。
为探索新型催收手段，商业银行寄希望于借鉴成熟的NLU(自然语言理解)、ASR(语言识别)、TTS(从文本到语言)等多种人工智能技术打造全智能语言交互机器人。
为验证智能语音机器人替代传统IVR的可行性，探索智能语音机器人与人工催收的差异，我们通过抽取部分前期入催客户，结合一些智能机器人产品进行POC测试，测试结果显示，智能语音机器人回收效果高于传统IVR约3个百分点，但较人工催收仍有约8个百分点的差距(如图1所示)。
假设今后我们将智能语音机器人应用于实际催收业务中，通过“自动外拨+智能语音交互机器人+人工辅助”的模式，实现拟人化沟通，多轮交互及较好的用户体验，将能非常好地达成回款目标;同时能有效降低20%～30%的催收人力成本，缩短催收周期，提升员工效率和员工产能。
通过对智能语言的探索，不断丰富智能机器人的应用场景，逐步将其应用于人机协同、静默座席以及智能学习等方面，可以促使催收回收率达到前期人工催收的水平。
以智能标签整合碎片化信息
催收行业面临的客群非常繁杂和特殊，如何通过大数据分析识别高风险客户?如何选择有效的催收渠道?如何发挥催收人员优势提升回收效果?智能标签(如图2所示)以庞大的用户数据分析为依托，以精准化的催收策略为导向，对碎片化信息进行整合，构建出一整套完善的催收用户生命周期管理体系，非常有利于我们今后将案件和相应的智能催收话术、策略以及催收员进行匹配达到智能委案，从而提高回收效果。
智能委案是在智能标签的基础上突破原有分案模式，实现个性化、精准化的委案策略，即针对催收员和案件的不同属性进行综合评分并有效配对，使案件回收效果最大化。催收员属性包括成熟度、地域、技能等级、学历和工作年限等，客户属性包括个人属性、生命周期、行为评分、人行信息和共债等(如图3所示)。
通过智能委案能够将入催客户和催收员进行有效匹配，将会大大提高回收效率，并且对今后智能催收机器人的迭代发展起到积极的作用。
以智能质检优化质检流程
2018年8月，《上海银监局办公室关于在沪商业银行专营机构2018年上半年举报投诉情况的通报》显示，2018年上半年，上海银监局共受理辖内专营机构各类举报投诉事项263件，较2017年同期增长了112.1%。所以，催收质检在运营中起到把关质量、预防差错、报告结果和改进质量的作用。为确保催收业务的正常开展，质检是催收精细化运营非常重要的一环。传统的质检使用抽样的方式由质检专员进行“看”“听”和记录，存在覆盖率低、时效性差、效率低下和主观性强的问题(如图4所示)。
为优化质检流程，弥补传统质检的缺陷，商业银行需要对智能质检进行探索。智能质检主要是通过ASR(语言识别)技术，系统自动根据样本录音对客户感受进行评分，将对话转换成文本，并自动对出现的不合规现象进行标记提示，自动对敏感字眼进行规避，自动对样本数据进行分析总结。
通过智能质检方式不仅可全样本覆盖，提高效率，更可完成基础的业务统计及分析，在大量繁琐低效的质量检查方面释放一定的人力，将人力集中在解决服务问题、改善服务质量等工作上。
以智能监控定制个性化展示
报表监控是催收精细化运营的核心工作，贯穿于催收业务管理的整个过程。而智能监控是可应用于催收运营管理的一个可视化较强的报表系统，是一个以过程数据为依据，结果数据为导向，帮助员工不断提高催收服务水平，辅助管理者剖析运营策略，提升管理时效性，完善运营机制，提高业绩指标抗风险能力，从而实现回收率和产能双达标的工具，是面向数据化运营的一站式决策辅助平台。智能监控平台可根据角色的不同，定制化设置不同的可视化展示，致力于帮助用户高效查看并精准理解数据(如图5所示)。
在人工智能的赋能下，催收方式将从劳动密集型转变为技术密集型，以大数据和人工智能为驱动，越来越透明化、标准化。我们坚信，通过不断摸索和尝试，人工智能技术和催收业务将可以完美结合起来，助力商业银行信用卡催收业务的高效开展。
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