自然智能客服解决方案--催收方案

自然智能客服解决方案自然智能机器人介绍标准问标准答如何分期？申请分期流程如下……标准问答库客户机器人机器人自然问智慧知识库自然问标准问最近钱不够，怎么搞分期啊？如何分期？自然样本库人工座席标准答自信值90%？YesNo训练自动建立自学习持续优化标准答风控节点自然智能机器人的客服应用场景（提示答案）传统人工智能技术在客服应用中的痛点•对客户问题适应型差，客户自然问题难以准确应答•某航空公司微信客户体验：对问题经常答非所问！客户体验•随知识点增加，应答准确率不增反降，人工纠错难•某电子公司客服总监反映：知识库咋越堆越不准！准确率•机器人知识库建设完全依靠人工切词、建模、穷举•某客服知识维护专员评价：这工作一点都不智能！运维成本•包含核心业务逻辑的知识库被厂商照搬于其他对手•某银行客服主管经理感叹：同行竟有一样的问答！安全性解决客服应用痛点的技术突破方向第三步：技术变革“人工知识积累”“机器自学习”第二步：思维扩展“穷举模式”“归纳算法”第一步：焦点转换“问题本身”“问答关联性”关注问答关联性是突破的开始客服场景中最丰富、有用的数据信息就是问答关联性问答关联性中隐藏着客服应用的知识规律对应一个标准问题的客户自然表达数量可能成百上千比如查余额的问题：“老子还有多少钱？”对问题本身进行切词建模的做法被实践证明效率低下人工分析的方法难以适应自然表达的多样性人类归纳思想是找到客服知识规律的钥匙规律预测未来经验学习实践历史记录座席训练在线学习知识规律自动应答自然智能是人工智能技术的新发展成果自学习引擎•提供自然语言处理、意图识别、逻辑推理及对话管理等智能基础功能•对于对话知识样本的学习，无需进行分词、标注和语法分析，具备知识规律的自学习功能智慧知识库•无需人工建立智能知识模型，即可实现知识的自动采编、有序积累、高效复用及个性化展现•以非明码数据格式存储，保障数据安全性自然交互能力•可实现对中文、英文、其他语种、方言、口音和混合语种等组合表达的理解、引导和处理•无需语音转文字，即可“透传”实现客户语音的意图识别，识别准确率高风险管理能力•提供机器人应答的自信值、最小自信差、有效学习阈值等创新性参数指标•为控制系统上线运行节点、不断提高机器人应答准确率，提供了可量化的直观数据和风控手段自然智能机器人实现了客服知识规律的自学习知识工作比较标准问答库（标准问答的建立）自然样本库（自然问与标准问的关联）智慧知识库（知识模型的建立和优化）人工坐席客服系统人工坐席人工坐席无（人工坐席的经验）传统智能客服系统人工坐席知识工程师知识工程师自然智能机器人人工坐席人工坐席自动提取机器人自学习9195988684998684机器坐席标准坐席高级坐席（客服主管）知识库维护人员机器筛客服筛主管筛业务知识库自动化风控阀门90%以上的机器自信值标准化控制规范新增知识点丰富优化人机完美结合的极致客户体验工作模式自然智能机器人的创新在线学习机制业务运营稳定、用户体验良好、风险高度可控、效率不断提升座席应答机器学习智能机器独立工作1机器应答座席辅助23NI-NLP核心算法在线/微信/App智能IVR智能质检静默坐席精细化运营客户行为分析自然智能机器人关联性归纳机器自学习自然语言处理自然智能机器人在客服领域的多样化应用CAA(CanadianAutomobileAssociation)加拿大汽车联合会CAA的AI选型之旅寻找世界AI知名厂商•客户一开始总是迷信知名厂商•一般经过简单测试就希望能确定供应商•Nuance•SmartAction•……AI应用效果差强人意•在商用环境中无法保证准确率和稳定性•机器人建模成本过高•没有可靠的方法去反映机器人智能的实际水平•新系统上线慢，运维成本高，为了模型调优，需要频繁上下线•无法有效支持多语种、混合语种、口头语表达、地方方言最终青睐NI自然智能•第一阶段：ITHelpDesk的智能文字应用（已完成，效果十分理想）•第二阶段：ITHelpDesk的智能语音导航应用（正在进行中，效果非常满意）•第三阶段：面向CAA和AAA超过1亿车主会员的智能车联网服务NI自然智能AI人工智能ICE机器人都很程序化，死记硬背需要大量人力维护错综复杂的程序机器人自发学习而不是被动接受指令拥有举一反三，自我提升的能力传统传统AI智能语音技术ICE™NI智能语音技术技术基础理论AI(ArtificialIntelligence人工智能)NI(NaturalIntelligence自然智能)多语言/口音支持模型建立模型维护人工维护、技术要求高、效率低、成本高人工辅助+机器自动维护无技术要求、效率高、成本低商用用户体验不准确、不稳定、机械化准确、稳定、人性化风险管理X不可预见、不可控、主观判断可预见、高度可控、客观判断投入产出无限投入，产出缓慢甚至没有有限投入、产出快且不断提升应用效率新应用上线效率低新应用上线效率高创新NI智能语音技术vs传统AI智能语音技术催收解决方案介绍•催收管理方法论•催收相关评分卡介绍概述评分种类评分应用•催收策略介绍•催收系统介绍催收管理核心竞争优势的体现确定金融机构经营的风险偏好将数据分析、评分转变为策略“艺术”积极应对客户规模增加自动化催收工具有助于提高生产率减少坏帐金额，避免损失发生加强策略和运行的监控力度改进催收流程，提高催收工作有效性尽量减小对客户服务的影响平衡催收策略对收益率、成本、信贷损失带来的影响催收管理工作的生命周期——最佳实践经验国际最佳实践中，催收管理工作在各阶段的原则与策略包括：账单周期开始还款到期0-30天30-90天90+天核销催收管理时间轴主动提前处理•信用风险评估•预先监控•降低损失程度早期欠款•客户自愈•强调客户关系的维护及客户保留•对高风险客户进行处理中期欠款•扩大催收范围•降低滚动率•协议还款•风险缓释晚期欠款•强调保护资产•第三方代理•协议还款•诉讼回收•债务出售•核销主动提前处理早期欠款100%强调：维持关系时间(逾期天数)0%100%0%核销强调：保护资产催收过程的目标催收过程的演变CRIF建议——策略型催收•策略型（不同于技术型与运营型）催收的核心在于能够对客户信息进行集中查看，从而可以对客户名下的所有账户情况形成统一的认识•借助对客户的整体性认识，贷款机构可以紧密结合客户价值和客户的整体金融风险，部署相应的催收策略。这样一方面能够降低成本，另一方面也能改善催收效果•策略型催收方式的关注重点为：•在账户尚未逾期但出现“早期警示迹象”时，提前采取措施做出应对•充分发挥数据的最大效用，对客户的行为和还款能力进行预测•应用数据信息去“了解客户”，为每个客户设定最恰当的催收处理方案；通过自动化催收作业，可以支持大规模的催收行动•结合定量信息（如评分）与定性信息（如催收人员意见反馈），制定出恰当的催收行动方案•借助持续型学习与完善技术（冠军与挑战者测试），可以找出更好的行动方案组合，从而达到预期的目的•在“理想化的策略”行动方案与实际的运营资源局限之间取得平衡•结合短期、中长期与长期的关键表现衡量指标进行监控，以便开展量化的评估操作催收原则卓越运营人员催收策略催收策略、卓越的运营、人才策略结合在一起，可帮助金融机构提高信贷工作绩效。部分顶尖金融机构也在考虑将催收部门发展成本机构的“策略性职能部门”，在催收工作的基础上打造自己的竞争优势。催收策略可能会对收益、成本或信贷损失带来影响。业界领先的各类金融机构正在改良催收过程的设计方案，希望能够提高催收工作的有效性。体系架构催收策略•入催账户划分•催收行动方案•跟踪报表评分模型•实时评分•客户排序•自动化决策运营管理•作业流程管理•监控指标•绩效与成本管理系统实施基于评分卡，数据驱动，定量和定性分析结合的催收管理的体系架构策略流程•催收管理方法论•催收相关评分卡介绍概述评分种类评分应用•催收策略介绍•催收系统介绍基础中级高级行为评分模型什么是行为评分？行为评分用于预测账户进入晚期逾期或chargeoff的可能性建模时，通常定义连续3个账单周期未能还款为坏账户；实际应用中可能会涉及到更复杂的定义（比如针对不同产品的好坏定义）为了便于应用，行为评分常常被归类成信用风险等级如何应用？行为评分是必不可少的信息，广泛应用于催收策略中在催收管理的早期阶段大量应用行为评分，特别是预催收（未逾期账户）、M1阶段催收、M2阶段催收等能带来什么价值？准确侦测未来可能逾期的账户尽早对危险账户采取行动，以降低逾期账户数和逾期金额针对可能会自动治愈的账户，可以不采取任何措施，或发起一些有效的而低成本的催收行动，即可达成还款；这样可以显著降低催收成本什么是催收评分/模型？催收评分卡用于预测账户流转到下一（更坏的）逾期状态的可能性，如M0至M1，M1至M2，M2至M3等也可以应用决策树（软件）预测逾期状态往更坏方向流转的可能性如何应用？可以在催收决策体系中开发各催收阶段的滚动模型，然后分队列进行相应的处理措施经验告诉我们，如果催收策略中用到了滚动模型，那么它很可能替代了行为评分的位置能带来什么价值？准确侦测到可能流转至下一逾期状态的账户，立即采取行动减少滚动至下一状态的逾期账户数和逾期金额基础中级高级催收（逾期滚动）评分模型催收模型细分与定义国际最佳实践：催收模型分为早期催收和晚期催收观测点已处于催收状态群体不同逾期状态具有不同风险特征和趋势M1模型:逾期1-30天M2模型:逾期31-60天M4模型:逾期91-120天M5+模型:逾期121-210天M3模型:逾期61-90天早期催收模型晚期催收模型变量设计&筛选样本抽取回归建模模型检验评分校准CRIF模型开发方法论调研内部数据现状结合内部专家意见及国内外最佳实践提升模型预测效果模型开发方法论模型开发的关键因素申请信息客户信息账户信息购买信息…存量状态数据交易信息还款信息逾期信息…账户入催时间催收执行主体催收方式被催方反应…信用记录外部贷款情况…月度行为数据催收行动数据征信数据全面的建模基础数据20XX年X月-20XX年X月共XXX张数据表，约XXXX字段XXXX张：项目所需数据其余：数据抽取时的临时表或中间表数据分析结果：数据时间长度、范围和质量满足催收评分卡及催收策略开发的需要•催收管理方法论•催收相关评分卡介绍概述评分种类评分应用•催收策略介绍•催收系统介绍极高风险高风险中风险低风险策略设计的核心思想——组合化管理模式组合化管理模式消费金融业务的业务量大的特点决定了其业务管理必须采用组合化的管理模式。组合化管理模式是将客户按照风险级别进行分群，对不同风险级别客户分别采用不同的机器人话术。结合数据驱动和评分卡应用的策略设计优势相对传统的主观判断方法，使用评分卡的优势在于：•能更准确的识别和计量业务风险•提高审批效率•最大化自动决策的数量•降低人工审批的数量•为风险管理者提供决策依据•更有效的实现风险监控•减少人为判断的偏差策略设计方法论•完整的策略设计流程中，策略实施结果的监控、结果评估也同样重要•策略设计是循序渐进、根据业务目标不断调整的概念设计-现有业务策略-业务目标结合业内最佳实践和客户风险偏好有选择地开展试点根据试点情况将策略应用全面推开决策引擎策略监控评分模型监控变量数据业务目标催收工作各阶段的目标和策略组合预催收早期催收中晚期催收回收目标•降低客户由M0状态进入逾期状态的可能性•降低客户由M1/M2转入更差逾期状态的可能性•关注客户服务，平衡成本和收益•努力降低坏账滚动率•保护资产，提高回收率•通过多种手段（渠道）提高回收率最佳实践策略设计方法和催收行动•识别极高风险客户•提前采取催收行动•机器人催收、短信•最常见的细分方案是将余额与评分进行组合•选用风险余额作为风险排序标准•对高风险加强催收强度•对低风险/自愈客户群不采取任何行动或机器人催收•将余额与评分进行组合•选用风险余额作为风险排序标准•“换进换出”策略•将高风险客户提早分发分行或委外处理•制定还款计划•制定还款计划•外部催收代理•法务手段•债务出售•特殊催讨方法在国际最佳实践中，催收