一种基于AI的智能催收电费方法技术

本发明专利技术涉及一种基于AI的智能催收电费方法。该方法实现步骤为：步骤S1、基于营销系统的用户数据采集与分析；步骤S2、进行用户画像、构建全方位立体用户模型；步骤S3、生成智能催收方案，实现精准催费；步骤S4、通过智能外呼催收电费。本发明专利技术将AI技术应用于电费催收领域，实现自动催费，减少人力成本、提高与客户沟通水平，提升企业形象。

【技术实现步骤摘要】
一种基于AI的智能催收电费方法
本专利技术涉及一种基于AI的智能催收电费方法。
技术介绍
目前的电费催收主要采取先人工通过营销系统查看用户档案、欠费信息、缴费时间等，再逐户采取短信催费、人工电话催费、上门催费、送达催缴电费通知书这几种方式，该方法不仅花费了大量的人力，同时由于催费员业务水平参差不齐，存在容易因为外界因素、客户无理诉求、工作压力等原因，忘记催费、催费方式不恰当、与客户沟通不畅导致电费未能按期回收或与客户发生矛盾，影响供电公司企业形象的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于AI的智能催收电费方法，将AI技术应用于电费催收领域，实现自动催费，减少人力成本、提高与客户沟通水平，提升企业形象。为实现上述目的，本专利技术的技术方案是：一种基于AI的智能催收电费方法，包括如下步骤，步骤S1、基于营销系统的用户数据采集与分析；步骤S2、进行用户画像、构建全方位立体用户模型；步骤S3、生成智能催收方案，实现精准催费；步骤S4、通过智能外呼催收电费。在本专利技术一实施例中，所述步骤S1的具体实现步骤如下：步骤S11、访问营销系统数据库，读取用电客户数据，包括用户基本信息、用电情况、历月缴费记录、电费预存情况、电费欠费情况、缴费方式数据；步骤S12、根据获取到的用电客户数据，分析用电客户所具备的特征。在本专利技术一实施例中，所述步骤S2的具体实现步骤如下：步骤S21、根据用电客户包括历月缴费记录数据和电费预存情况数据利用聚类分析方法将用户分为不同类别；步骤S22、为不同类别的用户构建全方位立体用户模型。在本专利技术一实施例中，所述根据用电客户包括历月缴费记录数据和电费预存情况数据利用聚类分析的方法将用户分为不同类别的方式如下：1）A类高信誉用户：当客户用电账户上最近N1个月均有足够的预存电费，即最近N1个月每月预存电费>=下月发行电费时；2）B类信誉良好用户：当客户用电账户最近N2个月不能连续有足够的预存电费，但近N2个月均能够在缴费期限满前结清电费；3）C类低风险用户：当客户用电账户最近N3个月不能连续在缴费期限满前结清电费，但是能够在电费发行当月月底前结清电费，有时需要人工催收提醒，有一定的回收风险，M1个月内跨月再结清电费次数不超过K1次；4）D类中风险用户：当客户用电账户最近N4个月不能连续在电费发行当月月底前内结清电费但是目前客户的用电账户无欠费记录或用户近N4个月能够连续在电费发行当月月底前结清，但是M2个月内跨月再结清电费次数大于K2次；5）E类高风险用户：当客户用电账户目前已处欠费状态，存在无法偿还欠费的风险；其中，N1、N2、N3、N4、M1、M2为自行设定的判断用电客户信誉情况的月份数，K1为自行设定的M1个月内跨月再结清电费的次数，K2为自行设定的M2个月内跨月再结清电费的次数。在本专利技术一实施例中，所述为不同类别的用户构建全方位立体用户模型的方式为：根据采集到的用户数据信息，利用人工智能算法对用户进行分类，从包括预存情况、缴费方式、代扣方式、欠费情况、用电情况的多个维度对用户进行刻画，并且为每位用户打上相应的标签，从多个维度构建全方位立体用户模型。在本专利技术一实施例中，所述人工智能算法包括线性回归、逻辑回归、多分类逻辑回归、随机决策树、基于密度的聚类算法、基于划分的聚类方法。在本专利技术一实施例中，所述步骤S3的具体实现方式为：根据全方位立体用户模型，利用人工智能技术预测用户的喜好、行为，为用户分析生成智能催收方案，达到优化资源配置，让最合适的人在最合适的时间，通过最合适的施压力度催收的目的；所述智能催收方案能够利用机器学习的相关技术动态更新知识库，不断调整催收方案，实现精准催费，及时有效的提醒客户缴纳电费。在本专利技术一实施例中，所述人工智能技术包括基于关联规则的推荐算法、基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法。在本专利技术一实施例中，所述机器学习的相关技术包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习技术。在本专利技术一实施例中，所述步骤S4中，通过智能外呼催收电费的方式包括：利用ASR自动语音识别、语义理解、语言合成人工智能技术做到智能外呼，实现包括语音合成、语义识别、人机对话、情绪管理的多种外呼形式，节省抄表员催费的人力成本，提升与客户沟通交流的水平，提高客户满意度，提升企业形象；在智能外呼的过程中，记录包括外呼的次数、呼叫应答率、通话时长情况，同时利用包括深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络的算法进行语音识别，分析通话过程中用户的语气、语调、情绪，根据智能外呼的记录和客户应答的结果，分析催收的成效，及时根据实际情况调整智能催收方案，提高催费的成功率。相较于现有技术，本专利技术具有以下有益效果：本专利技术方法将AI技术应用于电费催收领域，实现自动催费，减少人力成本、提高与客户沟通水平，提升企业形象。附图说明图1为本专利技术的整体流程示意图。图2为本专利技术的用户分类示意图。具体实施方式下面结合附图，对本专利技术的技术方案进行具体说明。本专利技术提供了一种一种基于AI的智能催收电费方法，包括如下步骤，步骤S1、基于营销系统的用户数据采集与分析；步骤S2、进行用户画像、构建全方位立体用户模型；步骤S3、生成智能催收方案，实现精准催费；步骤S4、通过智能外呼催收电费。所述步骤S1的具体实现步骤如下：步骤S11、访问营销系统数据库，读取用电客户数据，包括用户基本信息、用电情况、历月缴费记录、电费预存情况、电费欠费情况、缴费方式数据；步骤S12、根据获取到的用电客户数据，分析用电客户所具备的特征。所述步骤S2的具体实现步骤如下：步骤S21、根据用电客户包括历月缴费记录数据和电费预存情况数据利用聚类分析方法将用户分为不同类别；步骤S22、为不同类别的用户构建全方位立体用户模型。所述根据用电客户包括历月缴费记录数据和电费预存情况数据利用聚类分析的方法将用户分为不同类别的方式如下：1）A类高信誉用户：当客户用电账户上最近N1个月均有足够的预存电费，即最近N1个月每月预存电费>=下月发行电费时；2）B类信誉良好用户：当客户用电账户最近N2个月不能连续有足够的预存电费，但近N2个月均能够在缴费期限满前结清电费；3）C类低风险用户：当客户用电账户最近N3个月不能连续在缴费期限满前结清电费，但是能够在电费发行当月月底前结清电费，有时需要人工催收提醒，有一定的回收风险，M1个月内跨月再结清电费次数不超过K1次；4）D类中风险用户：当客户用电账户最近N4个月不能连续在电费发行当月月底前内结清电费但是目前客户的用电账户无欠费记录或用户近N4个月能够连续在电费发行当月月底前结清，但是M2个月内跨月再结清电费次数大于K2次；5）E类高风险用户：当客户用电账户目前已处欠费状态，存在无法偿还欠费的风险；其中，N1、N2、N3、N4、M1、M2为自行设定的判断用电客户信誉情况的月份数，K1为自行设定的M1个月内跨月再结清电费的次数，K2为自行设定的M2个月内跨月再结清电费的次数。所述为不同类别的用户构建全方位立体用户模型的方式为：根据采集到的用户数据信息，利用人工智能算法对用户进行分类，从包括预存情况、缴费方式、代扣方式、欠费情况、用电情况的多个维度对用户进行刻画，并且为每位用户打上相应的标签，从多个维度构建全方位立体用户模型本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于AI的智能催收电费方法，其特征在于，包括如下步骤，步骤S1、基于营销系统的用户数据采集与分析；步骤S2、进行用户画像、构建全方位立体用户模型；步骤S3、生成智能催收方案，实现精准催费；步骤S4、通过智能外呼催收电费。

【技术特征摘要】
1.一种基于AI的智能催收电费方法，其特征在于，包括如下步骤，步骤S1、基于营销系统的用户数据采集与分析；步骤S2、进行用户画像、构建全方位立体用户模型；步骤S3、生成智能催收方案，实现精准催费；步骤S4、通过智能外呼催收电费。2.根据权利要求1所述的一种基于AI的智能催收电费方法，其特征在于，所述步骤S1的具体实现步骤如下：步骤S11、访问营销系统数据库，读取用电客户数据，包括用户基本信息、用电情况、历月缴费记录、电费预存情况、电费欠费情况、缴费方式数据；步骤S12、根据获取到的用电客户数据，分析用电客户所具备的特征。3.根据权利要求2所述的一种基于AI的智能催收电费方法，其特征在于，所述步骤S2的具体实现步骤如下：步骤S21、根据用电客户包括历月缴费记录数据和电费预存情况数据利用聚类分析方法将用户分为不同类别；步骤S22、为不同类别的用户构建全方位立体用户模型。4.根据权利要求3所述的一种基于AI的智能催收电费方法，其特征在于，所述根据用电客户包括历月缴费记录数据和电费预存情况数据利用聚类分析的方法将用户分为不同类别的方式如下：1）A类高信誉用户：当客户用电账户上最近N1个月均有足够的预存电费，即最近N1个月每月预存电费>=下月发行电费时；2）B类信誉良好用户：当客户用电账户最近N2个月不能连续有足够的预存电费，但近N2个月均能够在缴费期限满前结清电费；3）C类低风险用户：当客户用电账户最近N3个月不能连续在缴费期限满前结清电费，但是能够在电费发行当月月底前结清电费，有时需要人工催收提醒，有一定的回收风险，M1个月内跨月再结清电费次数不超过K1次；4）D类中风险用户：当客户用电账户最近N4个月不能连续在电费发行当月月底前内结清电费但是目前客户的用电账户无欠费记录或用户近N4个月能够连续在电费发行当月月底前结清，但是M2个月内跨月再结清电费次数大于K2次；5）E类高风险用户：当客户用电账户目前已处欠费状态，存在无法偿还欠费的风险；其中，N1、N2、N3、N4、M1、M2为自行设定的判断用电客户信誉情况的月份数，K1为自行设定的M1个月内跨月再结清电费的次数，K2为自行设定...

【专利技术属性】
技术研发人员：张雨婷，李晓云，钟小强，罗晓伟，黄兴润，王小花，陈翠翠，林航，魏梦秋，傅兵，詹天源，黄青檀，
申请(专利权)人：国网福建省电力有限公司，国网福建省电力有限公司南平供电公司，
类型：发明
国别省市：福建,35