AI智能交互式清收
从资产对接、策略制定、智能外呼、报表监控等端对端AI智能交互式清收。
智能催收录音试听
行业痛点
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01不良率及不良额双升/指标高压力重/处置手段单一
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02严重依赖人力/人员招聘和保留难度加剧/心理疏导工作频次高
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03管理成本增加
方案描述
清收模型进行自动优化
基于语音及回款数据的机器学习对清收模型进行自动优化。
智能分案
通过大数据算法模型的建立多维度评估逾期案件和员工能力，自动匹配催收策略和绩效考核，提高人均产能、提高催回效率。
资深管理运营专家
智能应对案件、催收、外访管理，完善内部员工管理及系统配置。
案例及效果
贷后清收
“
某大型金融科技公司，聚焦AI催收，通过催米科技定制化开发了包括分案策略、话术模型、拨打策略、数据对接、业务报表等端对端的智能催收业务流程，快速帮助客户搭建了AI前端业务及后台管理平台。
大幅降低呼叫中心坐席的团队规模，从约20家服务机构累计近1000人降低到4-5家近300人团队，实现了端对端，自动化业务处理模式，完成高质量的催收回款。AI催收实现端对端、自动化处理。
