本文講的是金融服務業為什麼要選擇人工智慧,行業專家認為人造智慧型(ai)將成為企業跨部門的業務發展的「顛覆者」。當然，有些行業也會因為人工智慧、機器學習的發展而受益。美國的商賬追收(收賬)行業是金融服務領域內的乙個部門，它的繁榮要靠依賴信貸的經濟體系。面對債務不斷增加的現金流壓力的不僅有企業，也有個人。商賬追收過程可能會隨著人工智慧的發展而發生改變。
根據美國信用與托收專業協會(簡稱aca)的一項調查顯示，美國經濟中未償還的消費債務達到12萬億美元，其中約有6.72億美元為不良債務。然而，債務行業高度分散，有大量的小額貸款。小企業在尋找合適的融資機構方面面臨挑戰，而金融機構在確保順利收賬服務方面面臨諸多問題。阻礙該行業增長的另乙個重要因素是監管要求高。這些問題給消費者心中的行業認可帶來了負面的印象。人工智慧可以或可使這個過程更智慧型，更高效，從而恢復行業的信譽，帶動行業發展。
▲人工智慧將帶來的改變：
溝通：對於不同的目標群體，債務溝通必須有不同的處理方式，不同年齡段的溝通渠道不同。例如，千禧一代喜歡用社交**，而嬰兒潮一代(baby boomer)則寧願一對一進行債務諮詢和溝通。 人工智慧能夠「學習」並了解這些差異，並根據人口統計資料資料進行溝通。
個性化：大眾傳播是過去的事情。每個人今天尋求高度定製和有針對性的溝通。資料是人工智慧的支柱，因為它可以通過分析結果幫助我們更好地理解乙個人的個人喜好，職業願望等等。例如，人工智慧可以使用自然語言處理(nlp)來根據其正在互動的配置檔案來調整訊息的措辭和語調。或者，它可以確定乙個人可能對哪種型別的聲音(老人，男性，女性等)的反應。這樣的個性化見解可以大大有助於在更深層次上與客戶進行連線並獲得正確的行為。
規則與遵從：許多有關收賬員的投訴是圍繞著他們遵守監管政策。這適用於政策交流，收債方式等領域。人工智慧可以通過引入監管檢查的內容來彌合這一差距，通過演算法可以解析通訊，以檢查是否符合合規規範。例如，郵件是否在批准的時間視窗內傳送，以及是否使用適當的語言技巧。
連續的適應性學習：人工智慧的優勢在於自我學習的能力，即從以前的資料中了解客戶等。這意味著隨著債務人和收債人數量的增加，人工智慧系統將變得更加智慧型，更貼近手頭的客戶。由於資料豐富以及由於持續的分析而帶來有用的見解，這將有助於推動債務流程更具成本效益。而且，人工智慧可以持續改進，作為人類智慧型的推動者。
儘管許多專家質疑，人工智慧將嚴重破壞人工就業，但它具有很大的潛力來簡化目前的特定行業，如債務管理。它不僅可以為債務人和托收企業提供創新解決方案，還有助於他們增加現金流!
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