生成式人工智能（gen AI）在信贷客户辅助与服务中的应用正逐步成为可能，其潜力在于能够显著提升操作能力、效率和效果，并最终为客户提供更好的结果。近年来，技术变革已成为信贷客户辅助与收款领域不可或缺的一部分，这一趋势由越来越依赖科技的客户以及监管机构对透明度的需求驱动，尤其是在COVID-19疫情和其他信贷危机的影响下。机器学习模型、数字化和自动化等技术进步已使信贷客户辅助与收款流程更加高效、以数据为导向和以客户为中心。
生成式AI（gen AI）作为最新且最具颠覆性的技术革新，有可能带来前所未有的正面影响。它能改善和个性化客户互动，增强客户服务人员的能力，并自动化诸如笔记记录、互动摘要和某些客户互动等例行任务。这些好处能通过技术整理和综合信息的能力来支持监管过程。因此，gen AI在客户辅助与收款领域的应用并不仅仅局限于减少违约，还可能在提高客户体验、大幅降低与收款相关的成本、提升客户满意度等方面产生显著效果。
根据经验，部署高级gen AI能力的组织可以在客户辅助与收款方面实现高达40%的操作成本减少和约10%的回收率提升，同时，收集活动的客户满意度评分可能提高30%，主要得益于技术能够及时识别和解决客户需求，帮助客户更快地摆脱债务困境。本文旨在探讨客户辅助与收款功能的需求，阐述gen AI如何在组织和客户层面增加价值，并讨论预期将彻底改变收款和客户辅助运营的三个gen AI应用场景。
在实现gen AI在客户辅助与收款领域的应用时，需要遵循一些基本原则。首先，需要确保早期开发阶段构建的技能能够促进生成式AI生态系统的发展。其次，考虑到潜在的业务干扰和可能的错误，领导者应平衡价值创造与对业务的影响，优先考虑内部高价值案例，并采用模块化方法逐步实施。此外，选择那些无需复杂技术投资、涉及明确定义的功能流程、且能够有效捕捉客户通话洞察和质量控制影响的快速构建和实施的gen AI用例通常更为明智。这些用例通常依赖于准备好的大型语言模型（LLMs），具有较低的风险，因为它们依赖公共或内部数据，且非面向客户。此类用例应避免复杂的微调或内容解读，而是设定有限但明确的规则框架，以便于管理和执行。
