金融科技(FinTech)如何改变催收行业

根据花旗银行的报告预计:在未来十年,智能投资办理的资产将至五万亿美元。高盛也曾报告,在金融行业,“保守预计,到2025年,机器学习和人工智能可以节省成本和带来新业务的盈利,能创造大约每年340亿-430亿美元的价值。”这就可以说明,再不知道FinTech,就等于将来会退出金融市场。

金融行业是一个技术驱动的行业,纵观美国、中国,金融发展离不开技术发展的推动。在Fintech中包括智能语言、智能科技、区块链市场等等,得到市场的有力验证,智能金融的时代已经到来。

传统金融机构构造体系巨大,体系内的自主、可控是大多数金融机构业务拓宽的核心路径。而在Fintech的大背景下,行业分工将实现进一步精细化和模块化。从横向业务范畴上看,单一传统金融主体可提供的服务将被Fintech企业主体所分解,实现单一业务的差异化和灵活化。

从纵向业务流程上看,单一业务流程也会被Fintech拆解。以信贷为例,含获客、前段审核、中期风控以及后期催收均已形成完善的产业链,团体分工进一步精细化和模块化。Fintech进入金融核心,对传统金融的影响愈加深入、广泛。

下面我们介绍几个有趣的Fintech债务收缴公司案例,以让我们的客户开放思路。

InDebted(在澳大利亚、新西兰/英国和美国开展业务)将整个收款体验转移到网上。InDebted提供了一个门户,客户可以在这个门户上监控InDebt的收款状况。一旦InDebted追回客户的债务和完成付款清算,资金会马上在同一天被转移到客户的帐户上。其定价非常清晰和透明—该公司对它所追回的债务都收取20%的固定费用。

虽然上面这个案例让人联想到传统的在线体验,那么TrueAccord可能是一个更有趣的案例—该公司运营着一个基于机器学习(ML,Machine Learning)和数字通信为支撑的数据驱动催收平台。TrueAccord的决策引擎专利使用机器学习来创建个性化的、数字优先的用户体验,这些体验是为每个债务人量身定制的。该平台为每个债务人创建一个复杂的交互模型,并使用一个集群引擎将该债务人与通过该平台的数百万个债务人进行比较。它以这几百上千万个数据点为基础,预测债务人对通信频率、时间、频道和内容的反应。

另一个有趣的企业—Collecly(目前主要关注医疗账单)旨在通过个性化和自动化的通信来改进债权人对债务人的催收(同时,构建该平台的人也是人工智能专家)。平台将来自多个电子健康记录系统的病人信息合并在一起对其进行分析来为医疗保健提供者和医疗账单公司提供的催收服务。

正如TechCrunch(美国科技类博客)分享的那样,大多数债务催收机构仍在使用纸质邮件和电话来追回客户的资金,Collecly正在将其互动转移到网上,跟踪和收集债务人对其外联活动的回应或不回应的数据。通过创建一个更加个性化的推广和收款策略,该公司试图为债务人提供结构合理的还款解决方案,即使债务人无法支付全部欠款,也尽可能减少债权方的损失。

加拿大债务催收解决方案提供商Symend声称,在过去五年中,美国拖欠债务已从1,500亿美元增加到6,000亿美元以上,并将当前的很多催收策略定义为失效的范畴,其成功率仅为7%左右。该公司声称将预测分析、自动化和积极的催收策略结合在一起(这在旨在解决这一问题的技术公司中是一种常见的做法)。该解决方案在所有客户渠道中集成了全面的数据挖掘、关系管理工具和战略营销策略。预测性分析推动工作流建议,使客户的应收账款团队能够通过工作流自动化联系到更多的客户。客户能够访问完整的客户简档和行为跟踪,同时将支付选项和在线处理扩展到客户群。

在所提供的功能和业务模型中,当然还有更多的例子,它们利用(或不利用)技术的方式各不相同。但最重要的是,它们在方法上各有不同,而且更侧重于一方或另一方。有一类玩家提供了一种复杂的“通信调度”软件来减少催收时间,但并不特别强调从债务人的角度来改变方法。其他公司在应用上述早期技术(云、机器学习、人工智能、行为分析)方面更先进,但同样,这些公司的重点是尽可能有效地收回资金。

相比于传统催收方式,智能化催收利用大数据、人工智能的方式,大大降低了纯人工催收方式所带来的高成本和“暴力催收”的影响,让催收更加科学化、合规化、合理化。

通过机器智能学习,不断完善智能语音催收模式,通过灵活的流程和策略配置,训练智能催收机器人与客户开展实时、连续而且合规的“人机对话”,从而让整体效率远远超过纯粹人工语音催收系统的效果。

安米智能为催收机构提供以下功能与服务:

  • 化繁为简的登录方式:支持工号和手机号两种方式;
  • 智能高效的基础:安全、灵活和弹性的云服务;
  • 高效业务帮手:深度集成外呼系统,一键外呼无需复制和切换;
  • 高效智能催收:提供开案机器人,辅助开关机检测和是否本人等检测;
  • 合法合规管控:智能语音质检,录音转文字和NLP检测等;
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