催收员管理难

 

 

企业难以监督催收员与债务人的沟通中说的对不对,只能根据催回情况进行结果管理——往往是滞后的。

 

合规风险高

 

 

贷后管理行业受到的监管力度趋严,超过80%的企业无法满足甲方的合规需求,企业缺乏技术手段找出催收员的沟通内容不合规之处。

 

贷后催收普遍面临的挑战

 

催回率低

 

 

催收员的新人比例通常超过 50%,他们通常不知道怎么应对债务人刁难的情况,没有办法在沟通时获得即时的帮助。

解决方案

 

基于沟通数据的坐席管理和风险预警

实时识别沟通中表现出投诉倾向的债务人,方便管理者调整分案策略

实时识别沟通场景,辅助催收员新人在常见场景下,像资深催收员一样应答

采用新一代“非正则”方案,借助深度学习技术多找出 9 倍违规风险

管理者可以实时监督催收员是否按照要求进行沟通,找出执行不力的员工

③ 坐席辅助

① 智能语音质检

④ 投诉预警

② 坐席管理

AI赋能

1

智能语音质检:多找出 9 倍风险

 

 

循环智能提供“非正则”和“关键词+正则”双模方案,帮助企业多找出2~10倍违规对话。对于那些没有命中任何质检项的通话,循环智能也会通过机器学习的方式,根据过往数据中学到的算法,来判断整个对话内容违规的概率有多大,直接生成“违规值”,进一步降低违规风险。

进一步了解 >

2

话术执行监督:找出执行不力的催收员

 

 

 

企业都会整理和不断更新一些最佳Q&A实践——要求催收员遇到特定场景时提供专业解答。但是,催收员实际在工作中是否按要求执行了呢?过去缺乏对沟通内容进行监督和管理,只能管理通话时长等间接指标,现在可以借助流程质检(场景质检&问答质检)系统实现沟通内容的管理。

 

进一步了解 >

3

坐席实时辅助:让新人像资深员工一样“讲话”

 

 

循环智能可以为催收员提供智能实时辅助工具,包括实时语音转写、流程导航、客户画像提取、话术推荐、知识点提示、合规质检等功能,降低上岗门槛,通话时长增加至原来的 2 倍,让催收员新人也能像资深员工一样,运用最佳Q&A实践,提升催回率。

进一步了解 >

投诉风险预警:找出有投诉倾向的客户

 

 

对于贷后管理企业而言,识别债务人的投诉倾向,并且要求催收员进行安抚,可以降低企业的运营风险。机器自动识别可以与人工识别配合使用,作为人工识别的补充和互相印证。管理者可以据此调整分案策略,将有投诉倾向的债务人分配给经验丰富的员工。

4

预约演示 >