高盛集团曾发布报告：“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。”金融行业一直以来都是技术驱动的行业，在如今，金融科技的大背景下，金融行业分工将实现进一步的精细化、模块化，过去整合的金融业务流程也正在金融科技的影响下逐渐拆解。例如信贷业务，已经分解为获客、前端审核、中期风控以及贷后管理的完善产业链。
其中，风控、贷后部分数据及科技渗透率低，急需科技提升效率，再加上我国金融业务的发展有其特殊性，受政策环境影响较大，金融监管政策严格，因此，加强风控能力建设以及进行合规化的贷后管理，尤其是利用人工智能、大数据等新技术提升风控、贷后系统的“免疫力”是金融企业的立足之本。
贷后责重，催收实难
在贷后管理中，催收是重中之重，对于金融企业而言，催收可视为不良资产回收的最后一道关卡，催收回款率也直接影响着企业能否可持续发展。在过去的几年中，随着合规性政策要求的修改，金融监管逐渐收紧，针对催收行业的治理从2017年底拉开大幕，催收行业也由此经历了重大变革，不论是金融企业内的催收部门，或者承接委外催收业务的催收机构，都纷纷开始寻求新方法、新技术来确保业务的开展在合规红线内。
合规催收，是要求，也是底线
合规催收流程一般为短信提醒、电话催收、函件催收、上门催收以及法律催收等。这其中既涉及到在法律框架下进行信息搜集，也涉及到对债务人的合法权益保护，整个债务催收行业要实现阳光化和法制化。故，如何从细节上约束催收行为，如何合法有效的收回不良资产，这些都是金融企业需要思考的问题。但实际上，据统计，75%的借款人逾期是因为忘记还款，进行电话催收的效果较好，因此企业需要侧重关注电话催收的合规，加强电话催收质检。
传统质检效率低，成本高，存在合规隐患
对于电话催收质检，不少企业仍在使用传统的人工质检，从网上发布的大量招聘信息即可了解到催收机构对质检的需求颇大。但通常，人工质检以抽检为主，其抽检比例仅能达到1%~2%，信息提取与处理时长平均需要60分钟以上，质检具有滞后性，对于不良的催收作业行为很难有效约束，无法消除合规隐患。此外，人力质检成本投入高昂，质检员亦需要长时间才能培训上岗等都是人工质检不容忽视的弊端及局限性，因此，企业需要利用智能化的手段优化质检方式，提升质检效果。
得助智能质检，提升质检质量，强化催收合规
得助智能深耕智能催收领域，除了智能催收机器人、智能催收系统外，更有功能完善的智能质检系统，其综合运用了语音识别技术、语义理解技术、以及大数据处理技术，将服务质量、合规性风险监控规则，全面应用于对金融企业的催收电话坐席进行监控、检测及自动评分，快速高效地找出显性、潜在的服务质量问题和合规性风险。同时对服务话数据进行多维度挖掘与分析，通过制定灵活多变的规则，分析筛选出特定的业务场景，识别有价值的服务对话数据、规范服务标准、降低舆论风险、提升质检质量，强化催收合规性。
得助智能质检功能点及优势：
1、 自动质检：根据自定义设置的考核模型和监测的对象，发起无时间周期的自动质检任务，检测结果按照不同任务与状态信息呈现在质检结果中，质检结果详细记录对应的质检规则、命中的录音，并提供录音调听、内容检索与人工质检功能。
2、 全量质检：得助智能质检覆盖率可达百分百，信息提取与处理时长缩短至数秒，质检数量每天超万件，效率同时提升了百倍以上。
3、 音词同步质检：录音播放支持波形图方式展现，并可按不同颜色展示坐席、客户的对话波形，支持在波形上展示关键词。在录音播放过程中，可通过点击、转译文字或波形等方式，进行拉听和跳转播放，帮助提升录音监听效率。同时按对话角色(坐席、客户)和时间轴展示转译文本内容，显示关键词信息。
4、 实时质检：坐席终端实时显示对话文本、预警信息、质检的结果、标准话术的提醒。后台系统平台，将显示当前监控坐席人数、总通话量、质检结果风险率、问题数量与当前坐席质检的结果。实时质检功能还提供分不同业务、班组、坐席的查询统计与坐席实时对话的质检过程。
5、 质检相关数据输出：检出的风险文件列表，可根据风险项检出数排序，点击调听查看风险内容，每日输出前一日录音的质检报告，自动汇总统计各类风险信息。
6、 质检复议：质检数据发出后，若坐席对扣罚存疑，可在质检系统中提出线上复议;通过线上复议，也可提升复议效率、避免数据遗漏。
金融科技的崛起，使得催收行业迎来了AI红利，人工智能、大数据等先进技术，正在力破催收乱象，给行业带来新的智能力量，优先借助科技优势的企业也将“一骑绝尘”拉开竞争差距。合规管理系统不仅仅是一套软件或技术，而是金融企业管理催收业务流程规范化的体现，智能质检虽是是催收业务中的一小步，却也是整个催收行业合规向善的一大步。
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