現如今，疫情反復，經濟發展滯后，危機層出不窮。尤其在信貸行業，不良貸款率節節攀升，截至6月末，我國銀行不良貸款余額達3.6萬億元，比年初增加4004億元，不良貸款率2.10%，比年初上升0.08個百分點，并且具有反彈趨勢。因此，貸后風控與貸后管理的重要性更加凸顯。

催收作為貸后管理中的重中之重，也是企業縮減不良貸款余額的有效手段，但在目前的逾期筆數基數非常龐大的情況下，催收業務量不斷攀升、人工坐席規模大、人力成本高、暴力催收、監管困難等問題困擾著催收的正常運營。

為此，我們了解了數家催收公司的現狀，多位負責人均表示：未來的一段時間里企業發展都會非常艱難。一般情況下，甲方的傭金都會延遲到賬，而在今年，因疫情影響，1~3月基本無法開展業務，近兩個月的催回率也非常低，但催收公司仍然要承擔房租、員工工資等硬性支出，一些催收公司已經無力支撐，甚至開始計劃賣掉辦公設備，退出催收行業。也有負責人袒露：“目前的情況是，用不到三分之一的回款額來維持以前的支出。規模較大的催收公司每月虧損接近百萬，規模較小的催收公司每月虧損也達到了數十萬。”由此可見，傳統催收企業亟待進行智能化變革！那么，傳統催收企業應該如何變革呢？

1、使用云呼叫中心

傳統電銷電話卡催收需要人力不斷給借款人打電銷電話卡，盲目性較大、效率極低、客戶信息無法詳細記錄，無法精準跟蹤持續催收、壞賬率居高不下。隨著AI技術的日臻成熟，催收市場逐漸實現AI賦能，云呼叫中心的外呼場景作為前端語音呼出的高階版，其可以實現語音合成、語義識別、人機對話、情緒管理等多種外呼形式，這將大大節省外呼坐席的人力成本，由此，使用人機對話的方式替代人工，對逾期客戶進行電銷電話卡催收提醒，方便、快捷、高效，且一般在提醒后，客戶便會還款，使用效果良好。并且，借助云計算、大數據和人工智能等技術，云呼叫中心可提供：多渠道聯絡電銷外呼程序，增加聯絡渠道；大數據分析平臺，將催收話術、案例、策略歸結，以便企業改進催收技巧；還可實現自動回撥，避免漏掉客戶以及進行持續催收。

2、使用智能外呼機器人催收

智能外呼機器人催收，很好的解決了電銷電話卡溝通掛斷率和投訴率居高不下，催收人員70%的時間都用來做簡單客戶提醒以及新員工工作經驗少，沒有標準應答話術，需要長時間培訓周期等痛點問題。

智能外呼機器人結合了機器學習、深度學習和知識圖譜等技術，以數億級別的催收錄音文本作為語義識別和對話模型的數據基礎，能夠掌握比催收人員還多的催收話術，海量的語料都可以儲備在外呼機器人的知識庫中外呼系統，也可以根據業務情況設計非常多的語音交互流程，應對不同催收場景下的客戶。并且外呼系統，智能外呼機器人的話術可根據客戶分群標準化設置，避免了人工操作帶來的風險和差異性。

一般情況下，一個智能外呼機器人一天的電銷電話卡撥打量是800~1200余通，借助預測試外呼，未接通的電銷電話卡自動回撥等能夠有效提高電催聯系率，促進回款率的提升，借助SCRM電銷外呼程序自動保存催收作業數據、建立報表體系，記錄所有的催收作業數據并每天生成多維度的報表體系和專項性分析報表。

此外，智能外呼機器人不是電銷電話卡騷擾軟件，是合規的人工智能服務電銷外呼程序，充分保證了催收工作的合規性。