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人工智能催收行业的发展不仅带来了的对传统催收方式和效率的改善，同时也不能忽视随之而来的与跟传统催收共同面临的合法合规问题，另外还要警惕人工智能技术在催收这一特定的金融行业场景应用后可能引发的新的风险问题，比如智能外呼的呼叫频次是否会引发对客户的日常生活的骚扰问题。诸如以上情况，目前人工智能语音主要应用在了M1以内的还款提醒和催收业务，而对于长账龄的客户触达和催收，催收主力仍以人工团队为主。

AI语音在长账龄的催收中一直未被委以重任，主要有两方面的原因：一方面，长账龄客户的还款意愿低，仅通过话术策略和电话触达的方式提升其还款意愿的难度高；另一方面，虽然语音机器人拟人化程度在逐步提高，长账龄的债务人在沟通时呈现出了更为复杂的情绪、语气和回复，这使得机器人语音识别、语义理解上的难度更大，从而综合影响交互的整体效果。

随着人工智能科研水平的提升，智能语音机器人在识别客户语音语义、给出相应回答方面的准确率会进一步提升，训机师可通过大量的模型训练，提升机器人对人类声音和情绪的判别，在交互中不断完善机器人的催收话术策略和情绪识别体验，提高对沟通过程中涉及的复杂疑问较多的长账龄债务人的样本采集和分析，降低误判率，提高沟通质量，进一步改善人工替代比率。

该机构为国内知名BPO公司，有千人以上的坐席团队，催米于2020年6月开始与该客户进行项目意向对接。该客户建立了全国性服务网络，在北京、上海、广州等地均有业务交付中心，且自主研发了核心数据处理系统和业务流程管理平台以及业务监控系统，通过采用客户现场服务、远程操作和离岸交付等灵活交付模式，把客户端零散的小规模业务处理颠覆性地“集约化”和“生产线化”，创造了BPO领域里独特的中国模式。目前该客户的主要业务模式为纯人工的坐席外包，资产重成本高，希望引入智能语音的催收方式来改善团队的整体工作效率的同时，降低运营成本。

经过多轮清洗后，再将数据定位分配给人工团队，极大的缩短了前期触客的整体时长。本次催米智能语音长账龄的话术设计和线路规划是AI语音催收在长账龄催收的一次有效应用，在合规性问题的规避与标签精准度设计的流程上积累了新的实操经验。

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