面臨的挑戰
1、人員效率挑戰
在一線城市中，一個標準的呼叫中心配置人員200——300人之間，一年的綜合運營成本估算一年需要2000——3000萬元，其中80%的的成本都在人員之上，而通話成本和呼叫中心設施成本只占10%不到，由此可以看出，要想節約成本必須在人員成本上下手。人員成本主要是人員規模大、流動性大、成才緩慢、工作效率低下等
2、技術挑戰
消費金融公司的催收困境
1、上門催收：常常被時間、天氣、地點、等因素影響，企業還會有固定的催收工作時間，也并不是所有的業務都要催收
2、電話催收：導致對債務人壓力不夠大、回款率難以提高、企業內部的壞賬也越來越多
3、催收人員壓力大，成材率低、流失性大
4、催收部門成本過高，利潤偏低
5、行業痛點：貸款客戶往往在征信方面有不良記錄，或收入較低，從而導致貸款的逾期壞賬率明顯高過銀行，智能以高利率覆蓋壞賬損失
面對行業痛點，企業該如何脫穎而出，可以從兩個方面，前期風控和后期逾期催收，前期風控各大企業的做法大相徑庭，最主要的是后期催收公司的業務技能和實力。并且后期逾期是催收是降低各大公司壞賬率以及提高公司流動資金率的根本。
金融行業呼叫中心系統解決方案
針對催收困境和痛點，金融行業呼叫中心解決方案如下：
1、云呼叫中心的大容量高可用性
首先是容量方面，云呼叫中心可以達到做席同時并發2000+。處理速到也接近電信級別
2、云呼叫中心業務彈性大
在使用云計算之下，可根據業務需求不斷調整?？梢宰龅较到y和呼叫兩方面的彈性需求：彈性呼叫：呼入并發可隨時擴容，應對話務高峰，無需臨時拉線，呼入并發溢出機制，應對浪涌式話務高峰
3、高擴展性
通過開放接口提供給客戶，可以制定客戶自己的個性化產品，還可以在功能上進行擴展
4、運用人工智能
人工智能天然對大數據和存儲有很高的要求，而“云“恰恰能滿足人工智能的這些要求。企業的催收部門具體操作就是，初步的號碼校驗和還款提醒，批量發送語音消息至債務人，債務人可以根據提示選擇按鍵，是否能按期還款或者轉至人工；
催收結果以報表形式展現；企業可以清楚知道哪些人可以按期還款、哪些人不能按期還款，對于不能按期還款的系統會自動標記，并在逾期后進行電收，能夠按時還款，系統會在他還款之后進行回執提醒，并統計還款名單數據用于業績評估。這樣下來平均每個催收員的效率提高了近80%
5、安全保障
企業可以根據自己的需求選擇公有云和私有云、混合云不同部署方式；我們為其提供專業服務，有強大的團隊和專業人士
6、功能細分
智能反騷擾功能：利用大數據和人工智能搭建禁撥平臺，例如通過呼叫頻次、拒絕率、通話時長等分析給出建議；通過語音識別、錄音分析等給出建議
智能催收功能：針對重復、工作量大的工作，使用人機對話代替人工服務，自動提醒債務人還款
智能質檢：自動質檢功能代替過去的人工質檢工作，利用雙規錄音，然后通過語音識別技術分析，實現100%的質檢，節省人工質檢80%——85%的時間
提高轉銷售率：利用人工智能輔助人工客服提高服務質量，增加客戶滿意度，進而帶動銷售
沃豐科技Udesk智能云呼叫中心系統，可實現人機一體化交互、定制流程設計、全面數據展示，為每一次語音通話帶來高品質體驗。
