随着人工智能应用场景的深入和推进，众所周知的大数据、云计算、区块链等的碰撞技术不断增加，5G时代加速的不仅仅是信息的获取，还对应着更大量的数据和更强的技术计算能力。
一份行业报告指出，人工智能本身就是多种技能的高度融合，不仅是传统技术与数据科学的融合，更是数据采集、数据存储、分析、应用、自动控制等流程的融合。
在众多人工智能产品中，语音机器人在产品成熟度和应用广度方面取得了突出的成绩。
目前市场上比较常见的金融科技To B智能语音产品大致可以分为四类：智能营销机器人、客服机器人、质检机器人和收款机器人。
金融相关负责人表示，在金融行业不可逆转的数字化转型浪潮中，语音机器人将更深入地介入贷前、贷中、贷后全流程，解决行业三大难题。
三个最顽固的问题都有正确的补救措施。
一是多元化金融需求快速增长产生的海量工作量。
供给侧结构性改革的刚性需求是对金融企业专业技术能力的综合考验。
如何链接B端和C端的多样化需求并解决由此衍生的海量工作，也成为金融科技平台必须回答的问题。
面对高强度、高重复、标准统一的工作特点，语音机器人的应用完美解决了上述问题。
以贷款场景为例，截至2019年4月末，IOU后单链路日外呼用户数超过3万，日均外呼次数超过10万。
营销环节，吸引新客、促销成品件、促销支付、活动提醒等服务日外呼量超过5万次，日均外呼量超过12万次，极大提高了工作效率。
——顽疾二：不可避免的“情感服务”。
客户服务和收款一直是金融行业被诟病的痛点。
如何建立完整、高效、合规的管理体系，成为行业的短板。
以追债流程为例，传统追债主要依靠人群战术，通过组建大团队进行电话、短信或上门操作。
但在传统的手工收藏中，会出现情绪不稳定、无法控制的情况，过度的言论和行为阻碍了行业的健康发展。
针对这一情况，上述金融负责人表示，金融语音机器人从客服、质检、收款等角度规划了不同专业的产品，通过相互配合可以高效、规范地完成相关工作。
其中，财务质检机器人每天都会处理所有人工电话，下载整个录音，分析业务人员的沟通技巧并提出优化建议，为整顿行业合规问题发挥了积极作用。
——顽症之三：业务扩张带来的劳动力成本上升。
据统计，目前我国专业追债人员近30万人。
由于消费金融等业务的快速扩张，催收市场人员严重短缺，人员成本成倍增长。
人工智能的核心目标是降低成本、节省人力。
目前金融语音机器人已经具备完整的语音技术。
通过技术和词汇库补充的不断升级迭代，机器人可以独立理解上下文并实现5轮以上对话。
值得一提的是，金融语音机器人从底层技术上进行了改进，支持语义理解的内容打断，与同类产品相比已经形成了突出的优势。
早在2017年，金融就通过自主研发的语音机器人彻底改变了传统金融业，解放了约70%的人力成本，大幅提升了收款效率和客户体验。
目前，智能语音机器人可以支持复杂的调度策略，根据贷后管理记分卡和队列配置不同的语音技巧、催收强度和联系方式。
在赋能B端合作伙伴的同时，也为行业的健康发展做出了贡献。
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