催收員能力參差
行業(yè)經(jīng)驗、產(chǎn)品了解、溝通素質(zhì)不一，培訓(xùn)慢、質(zhì)量不穩(wěn)。
百回
一站式智能催收硅基數(shù)字員工平臺
面向金融及委外催收業(yè)務(wù)，融合大模型與擬人化語音交互技術(shù)，提供策略自動分發(fā)、擬人對話、意圖識別及自動記錄的智能催收服務(wù)，助力催收業(yè)務(wù)降本增效，實現(xiàn)精細(xì)化、合規(guī)化運(yùn)營。
業(yè)務(wù)場景
逾期前關(guān)懷提醒
早期逾期批量提醒催收
長賬齡智能處置
逾期前關(guān)懷提醒
針對臨近還款日客戶，前置識別“遺忘”或“操作困難”等非惡意行為特征，通過主動關(guān)懷防范逾期。
使用角色/部門
賬款管理部、客戶服務(wù)部
價值優(yōu)勢
改變傳統(tǒng)生硬催繳，以服務(wù)形式化解操作障礙與遺忘類逾期，提升首期履約率，前置攔截風(fēng)險流轉(zhuǎn)。
早期逾期批量提醒催收
針對剛逾期且尚有意愿還款的用戶，進(jìn)行批量觸達(dá)與還款提醒，防止風(fēng)險下沉。
使用角色/部門
銀行信用卡中心、消金信貸部、催收團(tuán)隊
價值優(yōu)勢
用AI替代大量重復(fù)性提醒工作，快速覆蓋龐大基數(shù)客戶，精準(zhǔn)防范不良資產(chǎn)惡化，釋放人工處理復(fù)雜高價值案件。
長賬齡智能處置
針對長賬齡及復(fù)雜案件，測試有效聯(lián)系方式與還款意愿，探索減免方案，輔助案件向仲調(diào)訴環(huán)節(jié)流轉(zhuǎn)。
使用角色/部門
委外催收機(jī)構(gòu)、法務(wù)合規(guī)部
價值優(yōu)勢
以極低成本應(yīng)對長賬齡極低響應(yīng)率，智能篩選出具備調(diào)解可能或法訴價值的線索，打破催收僵局，加速資產(chǎn)處置。
客戶痛點
人工成本高
催收主要靠人工，入催額一增就得加人，成本水漲船高。
催回指標(biāo)惡化
共債現(xiàn)象普遍、對時效要求高，斷貸推高不良、壓低催回率。
委外自營口徑不一
委外與自營并行，策略口徑難對齊，效果歸因不清。
過程留痕不足
催記、意愿標(biāo)簽、錄音分散，難質(zhì)檢、難復(fù)盤、難迭代。
投訴與合規(guī)壓力大
合規(guī)趨嚴(yán)、反催收黑產(chǎn)猖獗，違規(guī)表述與高頻騷擾風(fēng)險難控。
產(chǎn)品功能
硅基員工外呼
利用大模型驅(qū)動的高度擬人化語音，支持多輪流暢對話，精準(zhǔn)捕捉欠款人情緒與意圖，打破機(jī)械感。
自動化催收策略流轉(zhuǎn)
內(nèi)置多維催收模型，根據(jù)賬齡、金額及客戶畫像動態(tài)生成并執(zhí)行差異化催收策略，實現(xiàn)精細(xì)化分層。
智能客情分析與打標(biāo)
通話過程中實時解析客戶還款意愿與能力，自動提取關(guān)鍵信息并生成跟進(jìn)標(biāo)簽，免除人工記錄。
全流程合規(guī)監(jiān)控
錄音與語義分析，精準(zhǔn)識別違規(guī)話術(shù)與高危情緒，確保催收動作合規(guī)化。
產(chǎn)品優(yōu)勢
01
成本降低與高并發(fā)效能
支持海量并發(fā)外呼，無縫覆蓋高頻次催收任務(wù)，大幅降低人力成本。
02
合規(guī)安全無死角防控
全天候執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)化合規(guī)策略，杜絕人工情緒失控與越界風(fēng)險，降低合規(guī)處罰風(fēng)險。
03
意圖洞察提升回款率
深度理解客戶語境與拖延借口，動態(tài)調(diào)整溝通策略，輔助達(dá)成還款承諾，顯著提升總體回款金額。
04
即開即用與快速迭代
支持Saas、Paas、混合云多方案部署，預(yù)置行業(yè)豐富話術(shù)庫，快速適應(yīng)業(yè)務(wù)變化。
客戶案例
用百回，把催收做成可量化的回款
某銀行高賬齡催收：人機(jī)協(xié)同，2 倍提效、3 倍提質(zhì)
高賬齡
高賬齡信用卡催收，AI + 模型雙層提效，圈選高價值客戶
用了百回什么？
某銀行高賬齡信用卡催收（委托 3.19 億、14980 件、件均 2.1 萬、平均逾期 1,463 天），引入百回催收 Agent（硅基員工）獨立完成案件催告，并協(xié)同圈選高轉(zhuǎn)化價值客戶。
百回是怎樣提升效果的？
催收 AI Agent 雙定位：作為硅基員工獨立完成案件催告（可聯(lián)狀態(tài)、信息采集、標(biāo)簽處理、還款意愿登記），同時協(xié)同高價值客戶圈選；百融通用模型與行方定制催收模型相結(jié)合，雙層提效杠桿推動高投產(chǎn)比。
成果如何？
2 倍提效：析出高還款概率用戶占比 24.4%，實際金額還款占比 58%；3 倍提質(zhì)：模型預(yù)測高分段用戶回款率為大盤的 1.9 倍、低分段的 3.15 倍。
