为收入管理和计费带来新的力量和潜力的三大技术趋势

AI 如何改善收入管理和计费

大规模采用人工智能 (AI) 技术，可能会迅速改变金融服务机构对收入管理和计费流程的认知和实践。

这些新兴技术的应用场景看似无穷无尽。然而，有几个领域尤其容易产生即时且持久的成效，账单准备环节便是其中之一。

随着账单场景日益复杂，确保账单准确性始终是一大挑战。许多企业仍依赖人工进行错误排查和异常检测报告，这种方式不仅难以及时发现异常根本原因，还需要大量时间和资源，增加了运营成本。在很多情况下，异常是在账单生成后才被发现的，因此会引发账单争议，这也是客户流失的主要原因之一。

机器学习模型可以帮助金融服务机构主动识别账单中的异常模式，从而扭转被动局面。随着时间推移，模型会不断学习，进一步提升账单准确性。此外，该模型还能自动检测异常、通知用户，对发现异常的账户可暂缓出账，而不会影响其他账户的账单处理。AI 还能够加快根本原因分析过程，缩短调查时间并降低成本，加快异常情况的解决速度。

举个例子：某客户采用月度开单周期，每月交易量波动约为 5%，在节假日期间会出现可预见的交易量高峰。然而，今年 1 月，该客户的交易量突然大幅上升。基于 AI 的解决方案可结合以往交易历史，及时发现账单异常，识别根本原因，同时还会从本次及其他类似异常中学习以减少误报，并在未来加快实际错误的检测速度。

金融机构还可以利用 AI 驱动的收入管理和计费系统，发掘深化关系及业务增长的机会。例如，这些模型能够识别交易模式，从而发现追加销售机会，或针对忠诚客户推荐更优费率或提升信用额度等奖励方案。这些技术还能实现更深层的数据分析，加快不良事件的解决速度，如持续性逾期或账户余额不足等。如果某客户的逾期付款主要由于特定时段交易高峰所致，系统能够建议采用平均账单等方式，帮助确保按时付款，并进一步加强客户关系。

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