智能风控峰会：贷后管理中的语音与文本数据分析

"7-4+风控贷后管理场景下的语音和文本数据应用" 在现代的金融风控和贷后管理中，非结构化数据，特别是语音和文本数据，扮演着越来越重要的角色。这篇资料主要探讨了如何在贷后管理场景中有效地运用这些数据，提升风险管理的能力。以下是详细的知识点： 1. 语音特征提取： - 描述性特征提取：传统方法通过统计手段，如语音时长、振幅统计和频谱特征（如梅尔频率倒谱系数MFCC）来转化语音为数值特征。数禾科技在实验中利用人工归纳的规则对催收语音进行有效沟通打标，通过分析坐席与客户的音量、说话时长和静音时长，构建出识别有效沟通的规则集，提高了无效沟通的识别准确性和召回率。 2. 深度学习在语音特征提取中的应用： - 深度学习模型，如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)，被广泛用于语音识别和情感分析，能够自动学习语音中的潜在模式，提高特征表示的精度，进一步优化贷后决策。 3. 文本特征提取： - 传统文本分析：包括词频统计、TF-IDF、n-gram等方法，用于提取文本中的关键信息。在贷后管理中，这些特征可以反映客户的沟通态度、还款意愿等。 - 深度学习文本分析：如使用词嵌入(Word Embedding)如Word2Vec或BERT等预训练模型，可以捕捉到文本的语义信息，为模型提供更丰富的上下文理解。数禾科技在PTP客户还款预测模型中，使用第三方开源库pyaudioanalysis提取的文本特征，结合XGBoost模型，实现了对高风险人群的识别。 4. 数据驱动的贷后策略： - 通过上述的语音和文本特征，可以构建更精细的贷后管理模型，例如预测客户的还款可能性、识别潜在的违约风险，指导催收策略。这不仅可以提前预警，减少坏账损失，还能优化资源配置，提升催收效率。 5. 业务价值： - 有效沟通的识别有助于筛选出无用的催收努力，指导催收人员优先处理有潜力沟通成功的案件。 - 高风险客户的识别有助于针对性地采取更强烈的催收措施，提高回款率。 - 将这些特征纳入贷后模型训练，可以提升模型的预测能力，使风险管理更加精细化和智能化。 6. 技术峰会： - DataFunSummit是一个技术交流平台，此资料可能源于其中的一次分享，展示了数禾科技在2021年如何利用智能风控技术，特别是在语音和文本数据应用方面的实践。 通过这些技术和方法，金融机构能够更深入地理解和利用非结构化数据，提升贷后管理的效率和效果，降低风险，同时改善客户服务体验。随着人工智能技术的发展，预计这类应用将在未来得到更广泛的普及和深化。