自然智能客服解决方案催收方案ppt课件.pptx
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1、自然智能客服解决方案,自然智能机器人介绍,标准问答库,客户,机器人,机器人,自然问,智慧知识库,自然样本库,人工座席,标准答,自信值 90%?,Yes,No,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,解决客服应用痛点的技术突破方向,关注问答关联性是突破的开始,人类归纳思想是找到客服知识规律的钥匙,问答关联性,归纳思想,归纳算法,自然智能是人工智能技术的新发展成果,自然智能机器人实现了客服知识规律的自学习,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
2、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,2,3,NI-NLP核心算法,Team Engagement Applications,Analytics,Messaging + Communication Platforms,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 (Canadian Automobile Association)加拿大汽车联合会,作为北美汽车服务行业的最大型机构,CAA(Canadian Automobile
3、 Association 加拿大汽车联合会),与AAA(American Automobile Association 美国汽车联合会)一起,为北美超过1亿车主会员提供与车相关的全天候、全方位服务,例如提供免费地图、导游服务和行程计划,还有汽车拖运、汽车维修和汽车保险等专业服务。,CAA的AI选型之旅,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,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
4、绍催收系统介绍,催收管理核心竞争优势的体现,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
5、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
6、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,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,基于评分卡,数据驱动,定量
7、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,行为评分模型,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
8、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,
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