6Relation催收系统以FICO评分模型为参考,实现风控在贷后的延续和闭环。系统大量应用人工智能技术,通过人与机器的相互学习、相互辅助,目标是提升催回效率、降低负面影响、减少人力成本。在催收过程中以大数据风控为主线,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,使案件的流转分配、催收策略选择和绩效考核更合理,从而提高人均产能、提高催回效率。
催收是一个专业技能要求比较高的职业,需要从业人员有一段时间实践,才能胜任,可现实情况是催收从业人员流动性非常大,成熟而稳定的产能人员稀少。
基于现存情况,小催机器人催收系统用技术去帮助行业沉淀催收技能、辅助新员工快速成长、帮助成熟员工提升效率,从而全面提高催回效率。
将被证明的优秀实践通过系统功能进行固化,让新员工傻瓜式的进行案件拨打;将新技术应用于提升系统易用性,让新老员工省时省事以提升产能;辅以员工的自我激励自我管理,让员工自发成长,激活员工从业热情和耐力;最后以人工智能技术辅助人工催收,提升催收作业效率、降低作业成本。
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