催回率達90%?揭祕智慧催收行業背後的真相
金融行業裡有句話說“三分貸，七分管”。不管是銀行還是現在的互金機構，催收的重要性體現在兩個方面：一能夠最大化的降低壞賬損失；二，通過強大的催收能力搶灘較高風險的業務並獲得收益。催收不是一個新行業，而是存在了數千年的“傳統行業”，催收市場裡最好的商業模式，就是有效提高催收效率！
有不少企業聲稱已經研發出AI催收產品，整個市場看似紅紅火火。實際上，這些產品均良莠不齊，大多數是披著AI外衣的智慧客服。“掛羊頭賣狗肉”者眾多，真正的AI催收產品卻寥寥無幾。AI催收和智慧客服都有“智慧”，但在催收這個領域，兩者有著巨大的差異。
催收是一門談判的藝術，而智慧客服還沒有成為談判者的能力。
催收的終極目標是通過談判追回欠款。在談判中，唯有佔據主動才有可能獲得勝利。而想要佔據主動，則必須講事實擺證據，動之以理曉之以情。因此，在催收談判中，想要獲得勝利，必須主動出擊，並且在談判過程中察顏辨色，蒐集並掌握有效資訊，並根據實際情況隨時改變策略，以達到擊中對方軟肋，促使對方還款的目的。這些要求，智慧客服都難以做到。
智慧客服更大的作用是解決使用者問題，它的工作模式就是針對使用者的提問，給出相應的答案。以這種工作模式去做談判，無疑是行不通的，因為絕大部分的欠款人都不會主動找上門來“解決問題”。
AI催收產品和智慧客服有本質差別
資易通首席科學家黃博士指出：“AI催收產品和智慧客服有本質差別。一是溝通方式不同，智慧客服通過不斷提示客戶做出選擇，定位客戶需要解決的問題，AI催收則通過互動式聊天，通過語義判斷和上下文理解完成溝通;二是待解決問題不一樣，智慧客服更多是回答客戶有限的幾種問題，我們則是要和客戶商量、談判達到我們的目標。”AI催收和智慧客服兩者並無高下之分，只是在催收領域，運用AI技術的智慧催收產品更加合適。
那麼，為何市場上很難見到真正適合貸後催收領域的AI催收產品?
其一：技術研發難度。智慧客服是相對成熟的技術，無需做多少研發，就能定製出催收版的智慧客服。而AI催收談判式的工作方式並沒有成熟技術可以套用，需要做大量的技術研發，這就涉及到資本、人力、物力，甚至時間等方面的投入。
如資易通組建了包括AI演算法、產品研發、資料分析等在內的技術團隊，還有多位資深資料倉庫工程師和在機器學習與深度學習方面擁有深厚經驗的演算法工程師，整個研發團隊超200人，其他絕大部分企業承受不了如此大的投入。
其二：資料積累難度。研發AI催收產品需要大量的資料，在資訊保安越來越被重視的今天，想要拿到海量的可靠資料是一件非常困難的事情。
2017年12月，資易通推出了業界首個一站式、有決策的AI催收解決方案雲電貓，它也是現階段資易通人工智慧研發實力的集中體現。
“雲電貓的人工智慧方向，是學習已有的清收經驗，同時按照一定的概率隨機的調整話術和策略，模擬真正的生命體的遺傳和變異的能力。”黃博士說。
雲電貓可無需人工干預，獨立催收逾期案件。如利用演算法、大資料等技術手段，通過知識圖譜完成人際關係網路分析;通過網路公開資訊查詢關聯人，獲得優先聯絡號碼;根據不同逾期賬齡、不同使用者畫像，自動分析歷史最佳的話術與溝通策略;自動模擬完成語音或者簡訊催收，並生成處置報告等等。
更為重要的是，雲電貓擁有深度學習功能，它可以快速學習優秀催收員的經驗(此前積累的語料和行為資料)，並自動調整話術和策略。
測試資料顯示，以2日為期限，雲電貓處理信用貸款類案件的催回率達到58.9%，處理消費分期類案件的催回率達到46.35%。綜合來看，機器催收效率穩定在人工效率的96%左右。而云電貓和人工結合的7日催回率，則比純人工高出13.16%。