經過數十年的飛速發展，人工智能技術日益成熟，在各行各業中的應用也愈加廣泛。而銀行業在經歷數字化、網絡化、移動化變革后，IT系統建設日趨完善，大數據積累及應用經驗越來越豐富，給智能化應用奠定了良好基礎。隨著人工智能技術在銀行業中應用越來越深入，智能化將成為銀行業未來的重要發展趨勢。

　　對于沈陽中國銀行自身來說，人工智能不僅能大大提高工作效率，同時也增強沈陽中國銀行的客戶服務能力，并且對沈陽中國銀行的管理也產生了深遠影響。目前，人工智能已開始在智能客服、智能催收、智能助理等多個領域得到應用。

　　智能化作為人類智力的模仿和延伸，其在銀行業的深入應用將對整個行業發展產生重要影響。壹鴿科技結合沈陽中國銀行的業務發展規劃，根據其需求現建設了一套本地化部署的AI智能語音客服系統，更好的滿足其智能化管理和風控水平。

　　對于沈陽中國銀行來說，不良貸款金額居高不下，客戶借貸后通知客戶還款(催收)是高度標準化的客服提醒業務。

　　以整個催收流程為例，如下是通常是對催收的逾期指標定義：

　　一般理解為，M是還款月(Months)的簡寫

　　逾期90天(M3)定義成不良（行業常說的不良率就是指這個）

　　逾期180天定義成壞賬。

　　催收逾期指標定義：

　　在這個過程中，每一個還款日的前幾天一般都會開始通過電話的方式提醒用戶還款日要到了，注意及時還款。從m1（逾期一個月的客戶，第一天開始到逾期后的30天都是M1）開始，一但未還款就會形成逾期。一般在逾期后幾天，也會進行電話提醒，這里就不是提醒還款，而是催促還了。

　　正如上圖一樣，隨著時間推移催收強度也會逐步增大，直至逾期到后面通過司法、委外上門等非常強烈的手段來進行處置，當然成本也會更高。

　　在整個催收過程中，要不斷的通過數據報表來分析逾期客戶，定出針對性的催收策略，并且不斷的根據各個月的催收指標進行調整。在日均業務量和人力成本均不斷上升的情況下，沈陽中國銀行在特定業務場景中引入智能語音的需求迫在眉睫。壹鴿AI智能語音系統則是滲透至催收的各個環節，簡化催收過程的同時也優化催收效果。

　　1、通過對沈陽中國銀行當前業務的梳理，在客服中心運行的諸多場景中首先選擇了逾期短賬齡的催收場景。催收場景是客戶剛需，且由于客戶的賬戶質量好，短賬齡案件失聯率低，特別適合催收機器人來完成。

　　2、鑒于催收場景本身也是外包業務中常見的業務，客戶最終選擇了包括決策引擎、策略與模型、復雜網絡在內的綜合式立體化的本地化部署服務。

　　3、項目在1-2周的時間，即實現了催收機器人的初步上線。此后又通過1-2個月的定制與打磨，逐漸形成了具有客戶特色的催收機器人。滿足了客戶所有在短賬齡的催收案件服務。

　　作為貸后精細化運用的核心工作，傳統報表生成耗費大量人力，壹鴿AI智能語音系統可以實現強可視化的“智能報表”，可以從決策層、中層管理人員、底層管理人員、員工等不同角度生成報表進行展示。

　　壹鴿AI智能語音機器人有效分擔人工催收壓力，用智能催收語音機器人先行催收，再用人工跟進未能有效處理案件，由此實現資源更優化配置。同時，語音機器人服務價格本身具有很大的優勢，能極大降低催收成本。

　　壹鴿AI智能語音機器人實現對用戶意圖精準識別，并在充分理解用戶意圖基礎上與用戶進行多輪對話，識別借款人的還款意愿，引導客戶進行還款，從而切實提高催收作業效率和質量，有效彌補人工催收的不足。

　　壹鴿AI智能語音機器人在催收過程中不僅對借款人對話內容識別記錄準確，且自身話術由專業人士審核，每一句話都符合法定程序，可有效規避人工可能會出現的催收不規范情況。

　　誠然，在人工智能的賦能下，催收方式將從勞動密集型轉變為技術密集型，以大數據和人工智能為驅動，越來越透明化、標準化。隨著金融市場體量的擴大，智能化、系統化、批量化的催收方式或將成為未來的行業趨勢。