逾期事件的回款催收方法及装置、计算机可读存储介质制造方法及图纸

一种逾期事件的回款催收方法及装置、计算机可读存储介质，逾期事件的回款催收方法包括：获取目标逾期事件中与贷款人相关的所有电话号码；目标逾期事件指超过贷款日未按时还款的事件；获取目标逾期事件的每个电话号码对应的历史联系信息；基于目标逾期事件的每个电话号码对应的历史联系信息，采用贡献度预测模型预测每个电话号码的贡献度，贡献度指电话号码对目标逾期事件的回款帮助程度；贡献度预测模型基于回款金额以及电话号码拨打数目均满足设定条件的优秀催收员所对应的历史逾期事件作为训练样本训练得到；基于目标逾期事件的每个电话号码的贡献度确定回款催收的电话号码的拨打顺序。采用上述方案，能够提高回款催收效率。

Collection method and device of overdue events, computer-readable storage medium

【技术实现步骤摘要】
逾期事件的回款催收方法及装置、计算机可读存储介质
本专利技术实施例涉及信息管理
，尤其涉及一种逾期事件的回款催收方法及装置、计算机可读存储介质。
技术介绍
近年来，消费金融、小额贷款、点对点(Peer-To-Peer，P2P)网络贷款等借贷行业不断发展，但是，由于国内的征信制度仍有许多缺陷，导致逾期坏账率居高不下。互联网金融行业中，相较于前端的风控系统着重于甄别用户的优劣，后端的催收模块则更注重于借出后如何优化用户的回款率情况。现在的催收主要是针对已经逾期的客户，通过短信、打电话以及外访等形式将已经拖欠的款项追回。用户在借款时通常需要留下本人联系方式及紧急联系人的联系方式，一旦用户逾期，催收员则会拨打号码提醒用户还款以免产生逾期造成的负面影响。在实际业务中，每个催收员每天都会被指派大量的事件，通常催收员对每个事件所有可见的联系电话进行电话提醒，然而，这种催收方式的回款催收效率较低。
技术实现思路
本专利技术实施例解决的技术问题是回款催收效率较低。为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供一种逾期事件的回款本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种逾期事件的回款催收方法，其特征在于，包括：/n获取目标逾期事件中与贷款人相关的所有电话号码；所述目标逾期事件指超过贷款日未按时还款的事件；/n获取所述目标逾期事件的每个电话号码对应的历史联系信息，所述历史联系信息包括以下至少一种：所述贷款人的电话号码与紧急联系人的电话号码之间的联系频率、所述贷款人的电话号码与所述紧急联系人的电话号码之间的联系时间点、每个电话号码被催收的频率、每个电话号码被催收的时间点、每个电话号码被催收时的接通情况、每个电话号码被催收时的反馈信息；/n基于所述目标逾期事件的每个电话号码对应的历史联系信息，采用贡献度预测模型预测所述每个电话号码的贡献度，所述贡献度指电话...

【技术特征摘要】
1.一种逾期事件的回款催收方法，其特征在于，包括：
获取目标逾期事件中与贷款人相关的所有电话号码；所述目标逾期事件指超过贷款日未按时还款的事件；
获取所述目标逾期事件的每个电话号码对应的历史联系信息，所述历史联系信息包括以下至少一种：所述贷款人的电话号码与紧急联系人的电话号码之间的联系频率、所述贷款人的电话号码与所述紧急联系人的电话号码之间的联系时间点、每个电话号码被催收的频率、每个电话号码被催收的时间点、每个电话号码被催收时的接通情况、每个电话号码被催收时的反馈信息；
基于所述目标逾期事件的每个电话号码对应的历史联系信息，采用贡献度预测模型预测所述每个电话号码的贡献度，所述贡献度指电话号码对所述目标逾期事件的回款帮助程度；所述贡献度预测模型基于回款金额以及电话号码拨打数目均满足设定条件的优秀催收员所对应的历史逾期事件作为训练样本训练得到；
基于所述目标逾期事件的每个电话号码的贡献度确定回款催收的电话号码的拨打顺序。


2.根据权利要求1所述的逾期事件的回款催收方法，其特征在于，在预测得到每个电话号码的贡献度之后，还包括：
按照所述每个电话号码的贡献度对所述目标逾期事件中的所有电话号码进行排序。


3.根据权利要求1或2所述的逾期事件的回款催收方法，其特征在于，采用如下方式构建所述贡献度预测模型：
获取训练样本集中每个训练样本中与贷款人相关的所有电话号码、所有电话号码的拨打信息以及每个电话号码对应的历史联系信息；其中，所述每个训练样本均为超过还款日未按时还款的事件；所述训练样本集中的训练样本均来自于回款金额以及电话号码拨打数目均满足设定条件的优秀催收员所对应的历史逾期事件；
获取所述每个训练样本中的逾期事件的催收成功情况；
基于所述每个训练样本中与贷款人相关的所有电话号码、所有电话号码的拨打信息以及每个电话号码对应的历史联系信息、所述每个训练样本中的催收成功情况，训练得到所述贡献度预测模型。


4.根据权利要求3所述的逾期事件的回款催收方法，其特征在于，采用如下任一种算法训练得到所述贡献度预测模型：
逻辑回归算法、决策树算法、随机森林算法。


5.根据权利要求3所述的逾期事件的回款催收方法，其特征在于，采用如下方式获取回款金额以及电话号码拨打数目均满足设定条件的优秀催收员所对应的历史逾期事件：
获取历史第一时间段内历史逾期事件，以及每个历史逾期事件对应的电话号码拨打记录以及汇款记录；
计算每个催收员在预设第二时间段内的平均回款金额以及每个历史逾期事件平均拨打电话号码的数目，所述第二时间段不大于所述第一时间段；
从预设第二时间段内的平均回款金额以及每个历史逾期事件平均拨打电话号码的数目两个维度，对所述历史第一时间段内所有历史逾期事件对应的所有催收员进行聚类分析，筛选出所述第二时间段内的平均回款金额以及每个历史逾期事件平均拨打电话号码的数目均满足设定条件的优秀催收员；
将所述第二时间段内的平均回款金额以及每个历史逾期事件平均拨打电话号码的数目均满足设定条件的优秀催收员名下的逾期事件作为所述训练样本。


6.根据权利要求5所述的逾期事件的回款催收方法，其特征在于，采用如下任一种算法对所述历史第一时间段内所有历史逾期事件对应的所有催收员进行聚类分析：K-means算法、BIRCH算法。


7.一种逾期事件的回款催收装置，其特征在于，包括：
第一获取单元，适于获取目标逾期事件中与贷款人相关的所有电话号码；
所述目标逾期事件指超过贷款日未按时还款的事件；
第二获取单元，适于获取所述目标逾期事件的每个电话号码对应的历史联系信息，所述历史联系信息包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：邱景诚，朱预立，李铁铮，
申请(专利权)人：上海上湖信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31