基于人工智能的处理催收业务的方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本公开内容的实施例公开了一种基于人工智能的处理催收业务的方法和装置。该方法包括：获取催收评分卡集合；获取待评估客户的当前逾期状态和待还款参数；根据所述当前逾期状态和所述待还款参数从所述催收评分卡集合中选择一个与所述待评估客户匹配的催收评分卡；使用所选择的催收评分卡获得所述待评估客户的催收评分；以及基于所述催收评分确定用于所述待评估客户的催收方式。依据本公开内容的实施例的基于人工智能的处理催收业务的方法通过为不同的客户选择适合的催收评分卡，从而获得相应的催收方式的推荐，辅助建立更加精准的催收策略。

Method, Device and Storage Medium of Processing Collection Business Based on Artificial Intelligence

An embodiment of the present disclosure discloses a method and device for processing a collection service based on artificial intelligence. The method includes: acquiring collection scorecard set; acquiring current overdue status and payback parameters of the customer to be evaluated; selecting a collection scorecard matching the customer to be evaluated from the collection of collection scorecard set according to the current overdue status and payback parameters; using the selected collection scorecard to obtain the collection scorecard of the customer to be evaluated; and using the selected collection scorecard to obtain the collection scorecard of the customer to be evaluated; The collection score determines the collection method for the customer to be evaluated. The method of dealing with collection business based on artificial intelligence according to embodiments of the disclosure obtains the recommendation of the corresponding collection mode by selecting suitable collection scorecard for different customers and assists in establishing more accurate collection strategy.

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的处理催收业务的方法、装置及存储介质
本公开内容属于信息
，尤其涉及一种基于人工智能的处理催收业务的方法、装置以及一种相应的计算机可读存储介质。
技术介绍
传统的催收行业是劳动密集型的行业，受限于时间、地点、天气等多方面因素，处理催收业务消耗的时间成本和人力成本较大，机构(例如，互联网金融公司)出于控制成本的目的，多以对话(例如，语音、邮件、短信等)催收为主。人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。随着大数据和人工智能技术的发展，催收行业开始向技巧型和智能化发展。例如，有的机构可以通过采用机器语音或者智能客服来取代人工坐席。不管采用哪种催收手段，如何对不同的客户进行风险评级，从而决定匹配何种催收方式，进而提高催收效率都是首要的技术问题。在催收评分卡方面，行业内催收评分卡主要研究客户的历史还款行为，对于历史催收记录则并没有形成深层次的挖掘。此外，未联动A卡(申请时的评分卡)对客户进行多维度建模。再者，行业内大部分评分卡都是静态评分卡，未能逐日迭代本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人工智能的处理催收业务的方法，其特征在于，所述方法包括：获取催收评分卡集合；获取待评估客户的当前逾期状态和待还款参数；根据所述当前逾期状态和所述待还款参数从所述催收评分卡集合中选择一个与所述待评估客户匹配的催收评分卡；使用所选择的催收评分卡获得所述待评估客户的催收评分；以及基于所述催收评分确定用于所述待评估客户的催收方式。

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的处理催收业务的方法，其特征在于，所述方法包括：获取催收评分卡集合；获取待评估客户的当前逾期状态和待还款参数；根据所述当前逾期状态和所述待还款参数从所述催收评分卡集合中选择一个与所述待评估客户匹配的催收评分卡；使用所选择的催收评分卡获得所述待评估客户的催收评分；以及基于所述催收评分确定用于所述待评估客户的催收方式。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取催收评分卡集合进一步包括：获取模型数据集合；对所述模型数据集合进行数据清洗并将清洗后的模型数据集合根据是否逾期分为未逾期模型数据集合和逾期模型数据集合；使用K折叠交叉验证方法分别将未逾期模型数据集合和逾期模型数据集合分为与未逾期模型数据集合相关联的第一训练集和第一验证集以及与逾期模型数据集合相关联的第二训练集和第二验证集；以及使用逻辑回归方法和XGBoost方法分别基于所述第一训练集和第一验证集获得与所述未逾期模型数据集合相关联的第一催收评分卡，并且基于所述第二训练集和第二验证集获得与所述逾期模型数据集合相关联的第二催收评分卡。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据更新后的模型数据集合对所述第一催收评分卡和所述第二催收评分卡进行迭代，以获得更新后的第一催收评分卡和更新后的第二催收评分卡。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述模型数据集合包括与客户相关联的基本信息、还款记录、催收记录和/或关联方信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述催收记录包括跳票次数、承诺还款次数和/或前一次催收客户状态。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述关联方信息包括通过知识图谱而确定为与所述客户关联的第三方的信息。7.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述逾期模型数据集合根据逾期时间的长短进一步划分为第一逾期模型数据集合和第二逾期模型数据集合；以及使用逻辑回归方法和XGBoost方法分别基于所述第一逾期模型数据集合获得第三催收评分卡，并且基于所述第二逾期模型数据集合获得第四催收评分卡。8.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将未逾期模型数据集合根据剩余本金比例分为第一未逾期模型数据集合和第二未逾期模型数据集合；将逾期模型数据集合根据回款率以及逾期时间的长短分为第一逾期模型数据集合、第二逾期模型数据集合、第三逾期模型数据集合和第四逾期模型数据集合；以及使用逻辑回归方法和XGBoost方法分别获得与所述第一未逾期模型数据集合、所述第二未逾期模型数据集合、所述第一逾期模型数据集合、所述第二逾期模型数据集合、所述第三逾期模型数据集合以及所述第四逾期模型数据集合相关联的六个催收评分卡。9.一种基于人工智能的处理催收业务的装置，其特征在于，包括：处理器；以及存储器，其用于存储指令，当所述指令被执行时使得所述处理器执行以下操作：获取催收评分卡集合；获取待...

【专利技术属性】
技术研发人员：张雯露，陈雪蕊，张红亮，李跃萍，
申请(专利权)人：上海点融信息科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：上海,31