信贷逾期提醒方法和装置制造方法及图纸

本申请提供了一种信贷逾期提醒方法和装置，该方法包括：获得逾期用户的至少一种属性维度上的用户属性数据，及至少一种行为维度上的历史行为数据；针对每种属性维度，确定逾期用户在一天各时间区间上的呼叫适合度；针对每种行为维度，基于各参照行为集中各参照用户在行为维度上的历史行为数据，将与逾期用户匹配的目标参照行为集在各时间区间上的呼叫适合度分别确定为逾期用户在相应时间区间上的呼叫适合度；结合逾期用户在不同属性维度和行为维度上对应的不同时间区间上的呼叫适合度，确定适合向逾期用户发起语音呼叫至少一个时间区间。本申请的方案可以提升语音呼叫的接通率，从而有利于提升资源回款率。从而有利于提升资源回款率。从而有利于提升资源回款率。

【技术实现步骤摘要】
信贷逾期提醒方法和装置


[0001]本申请涉及信息处理
，尤其涉及一种信贷逾期提醒方法和装置。

技术介绍

[0002]在信贷业务中，为了提高资金回款率，需要在借贷用户存在信贷逾期的情况下，通过人工或者语音机器人向借贷用户的终端发起语音呼叫，以通过语音形式提醒借贷用户及时还款。
[0003]为了提升资金回款率，较为常用的方式是随着借贷用户逾期时间的不断增长，不断增加向该借贷用户发起语音呼叫的频次。然而，随着语音呼叫次数增多，借贷用户接通语音呼叫的次数并不会相应增多，使得语音呼叫的触达率低，也就不利于提升资金回款率；而且，频繁发起语音呼叫还会耗费大量的语音通信资源。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请提供了一种信贷逾期提醒方法和装置，以更为合理的向信贷逾期的借贷用户发起语音呼叫，提升语音呼叫的接通率，从而有利于提升资源回款率。
[0005]为实现上述目的，本申请提供了一种信贷逾期提醒方法，包括：
[0006]获得存在信贷逾期的逾期用户的用户属性数据集合以及历史行为数据集合，所述用户属性数据集合包括：至少一种属性维度上的用户属性数据，所述历史行为数据集合包括至少一种行为维度上的历史行为数据；
[0007]针对每种属性维度，按照所述属性维度中不同属性数据在一天的不同时间区间上的呼叫适合度，以及所述逾期用户在所述属性维度上的用户属性数据，确定所述逾期用户在各所述时间区间上的呼叫适合度；
[0008]针对每种行为维度，获得所述行为维度对应的多个参照行为集以及每个参照行为集在一天的不同时间区间上的呼叫适合度，其中，每个参照行为集包括：至少一个参照用户在所述行为维度上的历史行为数据；
[0009]针对每种行为维度，基于各参照行为集中各参照用户在所述行为维度上的历史行为数据，确定与所述逾期用户在所述行为维度上的历史行为数据匹配的目标参照行为集，将所述目标参照行为集在各时间区间上的呼叫适合度分别确定为所述逾期用户在相应时间区间上的呼叫适合度；
[0010]结合所述逾期用户在不同属性维度和行为维度上对应的不同时间区间的呼叫适合度，确定所述逾期用户在一天的不同时间区间上的综合呼叫适合度；
[0011]基于所述逾期用户在一天的不同时间区间上的综合呼叫适合度，确定适合向所述逾期用户发起语音呼叫至少一个时间区间，所述语音呼叫用于提醒所述逾期用户存在借贷逾期。
[0012]在一种可能的实现方式中，在确定适合向所述逾期用户发起语音呼叫至少一个时间区间之前，还包括：
[0013]确定所述逾期用户所处的逾期阶段；
[0014]所述基于所述逾期用户在一天的不同时间区间上的综合呼叫适合度，确定适合向所述逾期用户发起语音呼叫至少一个时间区间，包括：
[0015]按照所述逾期用户在不同时间区间上的综合呼叫适合度以及所述逾期用户所处的借贷逾期阶段，确定适合向所述逾期用户发起语音呼叫至少一个时间区间。
[0016]在又一种可能的实现方式中，所述按照所述逾期用户在不同时间区间上的综合呼叫适合度以及所述逾期用户所处的借贷逾期阶段，确定适合向所述逾期用户发起语音呼叫至少一个时间区间，包括：
[0017]如果所述逾期用户处于用于表征借贷逾期时长较短的逾期初期阶段，从综合呼叫适合度靠前的设定数量个时间区间中，确定适合向所述逾期用户发起语音呼叫的时间区间；
[0018]如果所述逾期用户处于用于表征借贷逾期时长较长的长期逾期阶段，分别将一天中多个时间段内综合呼叫适合度较高的时间区间确定为适合向所述逾期用户发起语音呼叫的时间区间，每个时间段包括多个时间区间，且不同时间段包含的时间区间不同。
[0019]在又一种可能的实现方式中，所述获得存在信贷逾期的逾期用户的用户属性数据集合以及历史行为数据集合，包括：
[0020]获得当前存在信贷逾期的多个逾期用户各自的用户属性数据集合以及历史行为数据集合；
[0021]所述基于各参照行为集中各参照用户在所述行为维度上的历史行为数据，确定与所述逾期用户在所述行为维度上的历史行为数据匹配的目标参照行为集，包括：
[0022]基于各参照行为集中各参照用户在所述行为维度上的历史行为数据以及所述各逾期用户在所述行为维度上的历史行为数据，对各参照用户和各逾期用户进行聚类，得到多个聚类类别，每个聚类类别包括至少一个参照用户的历史行为数据以及至少一个逾期用户的历史行为数据；
[0023]针对每个逾期用户，将与所述逾期用户属于同一个聚类类别的参照用户对应的参照行为集，确定为与所述逾期用户在所述行为维度上的历史行为数据匹配的目标参照行为集。
[0024]在又一种可能的实现方式中，所述历史行为数据集合包括至少一种行为维度上各自的至少一组历史行为数据序列，每组历史行为数据序列包括：一天中不同时间区间上的历史行为数据，且不同历史行为数据序列为在当前时刻之前的不同历史时间周期内获得的；
[0025]每种行为序列对应的每个参照行为集包括：至少一个参照用户各自在所述行为维度上的至少一组历史行为数据序列；
[0026]所述基于各参照行为集中各参照用户在所述行为维度上的历史行为数据以及所述各逾期用户在所述行为维度上的历史行为数据，对各参照用户和各逾期用户进行聚类，包括：
[0027]基于各参照行为集中各参照用户在所述行为维度上对应的至少一组历史行为数据序列，以及，各逾期用户在所述行为维度上对应的至少一组历史行为数据序列，对各参照用户和各逾期用户进行聚类。
[0028]在又一种可能的实现方式中，在所述对各参照用户和各逾期用户进行聚类之前，还包括：
[0029]针对每个逾期用户，确定所述逾期用户在所述行为维度上的至少一组历史行为数据序列的权重，一组历史行为数据序列对应的历史时间周期距离当前时刻的时长越长，该组历史行为数据序列对应的权重越小；
[0030]所述基于各参照行为集中各参照用户在所述行为维度上对应的至少一组历史行为数据序列，以及，各逾期用户在所述行为维度上对应的至少一组历史行为数据序列，对各参照用户和各逾期用户进行聚类，包括：
[0031]基于各参照行为集中各参照用户在所述行为维度上对应的至少一组历史行为数据序列，各逾期用户在所述行为维度上对应的至少一组历史行为数据序列以及每个逾期用户对应的每组历史行为数据序列的权重，对各参照用户和各逾期用户进行聚类。
[0032]在又一种可能的实现方式中，所述历史行为数据集合包括至少一种行为维度上的历史行为数据可以包括如下一种或者多种：
[0033]所述逾期用户的应用操作行为数据，所述应用操作行为数据为用户在至少一个金融应用中的操作行为数据；
[0034]所述逾期用户的借贷行为数据；
[0035]所述逾期用户对应的历史语音呼叫的呼叫记录数据，所述历史语音呼叫为针对信贷逾期提醒的语音呼叫；
[0036]所述逾期用户上报的呼叫设置数据，所述呼叫设置数据包括适合呼叫和/或禁止呼叫的时间区间本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种信贷逾期提醒方法，其特征在于，包括：获得存在信贷逾期的逾期用户的用户属性数据集合以及历史行为数据集合，所述用户属性数据集合包括：至少一种属性维度上的用户属性数据，所述历史行为数据集合包括至少一种行为维度上的历史行为数据；针对每种属性维度，按照所述属性维度中不同属性数据在一天的不同时间区间上的呼叫适合度，以及所述逾期用户在所述属性维度上的用户属性数据，确定所述逾期用户在各所述时间区间上的呼叫适合度；针对每种行为维度，获得所述行为维度对应的多个参照行为集以及每个参照行为集在一天的不同时间区间上的呼叫适合度，其中，每个参照行为集包括：至少一个参照用户在所述行为维度上的历史行为数据；针对每种行为维度，基于各参照行为集中各参照用户在所述行为维度上的历史行为数据，确定与所述逾期用户在所述行为维度上的历史行为数据匹配的目标参照行为集，将所述目标参照行为集在各时间区间上的呼叫适合度分别确定为所述逾期用户在相应时间区间上的呼叫适合度；结合所述逾期用户在不同属性维度和行为维度上对应的不同时间区间的呼叫适合度，确定所述逾期用户在一天的不同时间区间上的综合呼叫适合度；基于所述逾期用户在一天的不同时间区间上的综合呼叫适合度，确定适合向所述逾期用户发起语音呼叫至少一个时间区间，所述语音呼叫用于提醒所述逾期用户存在借贷逾期。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定适合向所述逾期用户发起语音呼叫至少一个时间区间之前，还包括：确定所述逾期用户所处的逾期阶段；所述基于所述逾期用户在一天的不同时间区间上的综合呼叫适合度，确定适合向所述逾期用户发起语音呼叫至少一个时间区间，包括：按照所述逾期用户在不同时间区间上的综合呼叫适合度以及所述逾期用户所处的借贷逾期阶段，确定适合向所述逾期用户发起语音呼叫至少一个时间区间。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述按照所述逾期用户在不同时间区间上的综合呼叫适合度以及所述逾期用户所处的借贷逾期阶段，确定适合向所述逾期用户发起语音呼叫至少一个时间区间，包括：如果所述逾期用户处于用于表征借贷逾期时长较短的逾期初期阶段，从综合呼叫适合度靠前的设定数量个时间区间中，确定适合向所述逾期用户发起语音呼叫的时间区间；如果所述逾期用户处于用于表征借贷逾期时长较长的长期逾期阶段，分别将一天中多个时间段内综合呼叫适合度较高的时间区间确定为适合向所述逾期用户发起语音呼叫的时间区间，每个时间段包括多个时间区间，且不同时间段包含的时间区间不同。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得存在信贷逾期的逾期用户的用户属性数据集合以及历史行为数据集合，包括：获得当前存在信贷逾期的多个逾期用户各自的用户属性数据集合以及历史行为数据集合；所述基于各参照行为集中各参照用户在所述行为维度上的历史行为数据，确定与所述
逾期用户在所述行为维度上的历史行为数据匹配的目标参照行为集，包括：基于各参照行为集中各参照用户在所述行为维度上的历史行为数据以及所述各逾期用户在所述行为维度上的历史行为数据，对各参照用户和各逾期用户进行聚类，得到多个聚类类别，每个聚类类别包括至少一个参照用户的历史行为数据以及至少一个逾期用户的历史行为数据；针对每个逾期用户，将与所述逾期用户属于同一个聚类类别的参照用户对应的参照行为集，确定为与所述逾期用户在所述行为维度上的历史行为数据匹配的目标参照行为集。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述历史行为数据集合包括至少一种行为维度上各自的至少一组历史行为数据序列，每组历史行为数据序列包括：一天中不同时间区间上的历史行为数据，且不同历史行为数据序列为在当前时刻之前的不同历史时间周期内获得的；每种行为序列对应的每个参照行为集包括：至少一个参照用户各自在所述行为维度上的至少一组历史行为数据序列；所述基于各参照行为集中各参照用户在所述行为维度上的历史行为数据以及所述各逾期用户在所述行为维度上的历史行为数据，对各参照用户和各逾期用户进行聚类，包括：基于各参照行为集中各参照用户在所述行为维度上对应的至少一组历史行为数据序列，以及，各逾期用户在所述行为维度...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭少锋，
申请(专利权)人：度小满科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：