在经济下行,监管趋严的大背景下,不良资产规模的持续攀升,有关数据显示,银行业的不良率从2014年的1.04%上升至2018年的1.89%,不良资产规模已达2万亿,根据持牌消费金融、小贷、网贷、现金贷的贷款余额及平均坏账率测算,预计不良资产规模逾2000亿。
如何在规范行业的前提下,进一步提高不良资产处置效率是行业共同探讨的核心问题。大数据、人工智能等当下最热的金融科技手段,在风控领域大显身手的同时,也在不良资产行业多有试水并有所建树。百融金服解决方案高级总监薛婧在第三届金融科技风控大会上表示,大数据与人工智能的应用能够显著提升不良资产处置行业效能。
通过百融大数据观察,信贷行业客户在不同机构间相互渗透现象普遍,客户重合度高。客户的多头借贷行为使得风险相互传导的可能性增加。客群间的相互渗透,使得风险传导可能性增加,催收管理难度大。
“人人都有借钱的权利,人人也有还款的义务”。一提起“催债”多少会让人有些负面情绪。然而大数据和人工智能的发展正在改变这个行业的痛点。据不完全统计,目前国内正规、有营业资格的催收公司已有2000-3000家之多,灰色的大概有几万家,从业人员保守估计有近30万人,传统催收普遍面临着:重人工、低效率、回款慢和投诉多的痛点。
“假设一天有效工作时间是7.5个小时,一位催收员按传统方式打电话,7.5个小时里真正有效时间只有2小时”,在《一本财经》举办的第二期风控闭门课程上,资易通CEO盛洁俪如是说。
为催收插上科技的翅膀,或许将成为破局良方。大数据、人工智能等科技的应用,可以大幅提升催收效率、降低催收成本,提升不良资产的实际价值。
作为国内领先的大数据应用平台,百融金服通过将整合人工智能大数据等技术,打破传统催收的人力限制,让机器代替一部分催收员的工作。伴随催收主体转变所带来的一系列变化,真正让催收行业发生质变。
变化一 优化资源配置
传统的谈判模式下,培养一位话术丰富的催收员起码需要2-3年的时间。而人工智能通过资产、履约历史等维度对客户进行画像,匹配催收员经验和能力,从而最大限度优化催收资源配置。
变化二 提升效率,降低成本
正常情况下,一位电催员每天拨打200-300个号码,其中能形成有效沟通的不超过百通;借助不知疲倦的智能语音机器人,电催员每天能实现成千上万次的交流,实现催收效率的指数级增长,并且不会增加人员开支。同时借助联修复工具,提高触达率,最终实现催收效率的大幅提升。
变化三 提升回款率
构建不良资产评估能力,选择合规、渠道广、催收经验丰富的外包团队合作,找到最佳的沟通方案,提升催回率。
目前,市场上已经出现了不少“智能催收”产品,多数采用“定制式模板”的模式,严格意义上不能称之为“人工智能”。百融金服基于多年服务金融机构的行业经验,自身积累的多维海量数据,再加上超强的建模能力,研发出了一套针对不良资产管理的人工智能解决方案:策略工具、智能语音和资产管理工具。 通过自愈评分、智能IVR和智能语音机器人解决了电话催收重人工的痛点;逾期用户画像、催收评分卡和智能监控则能解决催收案件流转低效率的问题;智能委案、不良资产定价和管理图谱有效改善了渠道管理中存在的回款慢问题;而智能质检则化解了语音质检存在的投诉多难题。
经过验证,对于短账龄的案件,人工智能机器人百小融可以完成人工的116%甚至更多的工作,但成本仅是人工的30%。当人工智能再进一步发展时,以百融金服为代表的人工智能催收工具,将极大地降低不良资产管理成本,优化管理流程和提升不良资产管理效率。
银行与金融科技融合的理想境界是什么?是银行即服务。
2019年6月14日,亿欧智库研究院将在“2019丨全球新经济年会·金融科技峰会”上发布《2019开放银行与金融科技发展研究报告》,深度解读金融科技赋能开放银行的融合与落地应用——上海·虹桥·世贸展馆邀您见证!抢票链接:https://www.iyiou.com/post/ad/id/792
- 蜜度索骥:以跨模态检索技术助力“企宣”向上生长
- 万事达卡推出反欺诈AI模型 金融科技拥抱生成式AI
- OpenAI创始人的世界币悬了?高调收集虹膜数据引来欧洲监管调查
- 华为孟晚舟最新演讲:长风万里鹏正举,勇立潮头智为先
- 华为全球智慧金融峰会2023在上海开幕 携手共建数智金融未来
- 移动支付发展超预期:2022年交易额1.3万亿美元 注册账户16亿
- 定位“敏捷的财务收支管理平台”,合思品牌升级发布会上释放了哪些信号?
- 分贝通商旅+费控+支付一体化战略发布,一个平台管理企业所有费用支出
- IMF经济学家:加密资产背后的技术可以改善支付,增进公益
- 2022年加密货币“杀猪盘”涉案金额超20亿美元 英国银行业祭出限额措施
- 北银消费金融公司【远离各类不良校园贷】风险提示
免责声明:本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿,凡在本网站出现的信息,均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明,并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后,将会依法尽快联系相关文章源头核实,沟通删除相关内容或断开相关链接。