一种逾期资产清收智能分案方法与系统技术方案

本发明专利技术提供一种逾期资产清收智能分案方法与系统，属于数据处理技术领域，具体包括：通过催收人员的现有催收案件的沟通情况将现有催收案件划分为已沟通成功案件和未沟通成功案件，基于未沟通成功案件的电话沟通异常值，并结合除电话沟通外的其它沟通方式的沟通次数将未沟通成功案件划分为非正常案件和正常案件；基于已沟通成功案件的违约主体的配合次数和非配合次数，并结合最近的预设时间内的配合次数的比例将已沟通成功案件划分为配合案件和非配合案件；基于催收人员的不同类型的案件的数量、饱满度评分确定催收人员的评分值，并基于评分值进行待分配案件的催收人员的确定，从而进一步提升了分案的准确性，提升了清收的效率。收的效率。收的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种逾期资产清收智能分案方法与系统


[0001]本专利技术属于数据处理
，具体涉及一种逾期资产清收智能分案方法与系统。

技术介绍

[0002]为了实现对于消费金融以及其他类型的逾期资产的智能分案，现有技术方案中，例如CN114626735A《催收案件分配方法、装置、设备及计算机可读存储介质》通过述待催收案件对应的催收额度、催收次数、逾期时间、对应的催收员及客户信用评分对催收案件进行差异性评级，并根据评级结果以及催收员的工作效率进行案件的分配，但是却存在以下技术问题：1、待催收案件对应的催收额度、催收次数、逾期时间、对应的催收员及客户信用评分等指标与待催收案件的催收难度之间并不受自然规律的约束，无法实现对案件的分类，即便案件的逾期时间较长，也并不一定说明其催收难度较大，而无法与待催收案件的违约主体建立沟通的案件，其催收难度明显要大于已经与违约主体建立沟通的案件，而建立沟通之后，态度强硬拒不配合的案件其催收难度明显要大于配合度较高的案件，因此若采用上述的案件分类方式，则无法实现对案件的准确分配。
[0003]2、基于催收员的工作效率，即催收成功案件的数量进行催收员的差异性分类并不受自然规律的约束，即便今天催收效率高，明天的催收效率并不一定高，因此无法实现对催收员的差异性分类，同时未考虑结合催收员的工作饱满度，例如催收电话的时长较多、沟通次数较多的催收员，其工作饱满度明显较高，因此若采用工作效率进行催收员的差异性分类，则同样无法实现对案件的准确分配。
[0004]3、未考虑结合催收员的工作饱满度以及不同类型的案件数量进行可分配催收员的确定，若仅仅考虑不同类型的案件数量，由于不同的催收员的工作饱满度不同，因此无法准确的实现对可配催收员的认定。
[0005]基于上述技术问题，需要设计一种逾期资产清收智能分案方法与系统。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的是提供一种逾期资产清收智能分案方法与系统。
[0007]为了解决上述技术问题，本专利技术第一方面提供了一种逾期资产清收智能分案方法，具体包括：S11：通过催收人员的现有催收案件的沟通情况将所述现有催收案件划分为已沟通成功案件和未沟通成功案件，基于所述未沟通成功案件的电话沟通的沟通次数、挂断次数、电话沟通的不同的反馈类型的沟通次数确定所述未沟通成功案件的电话沟通异常值，并结合除电话沟通外的其它沟通方式的沟通次数将所述未沟通成功案件划分为非正常案件和正常案件；S12：基于所述已沟通成功案件的违约主体的沟通关键词的识别结果确定所述违
约主体的情绪识别结果和配合度识别结果，并结合所述情绪识别结果和配合度识别结果将沟通成功次数划分为配合次数和非配合次数，并结合预设时间内的配合次数的比例将所述已沟通成功案件划分为配合案件和非配合案件；S13：基于所述催收人员在设定时间内的电话沟通的沟通时长、沟通次数以及其它沟通方式的沟通时长、沟通次数、平均反馈时间确定所述催收人员的饱满度评分；S14：基于所述催收人员的正常案件的数量、非正常案件的数量、配合案件的数量、非配合案件的数量、饱满度评分确定所述催收人员的评分值，并基于所述评分值确定所述催收人员为可分配人员时，基于所述可分配人员的评分值进行待分配案件的催收人员的确定。
[0008]另一方面，本申请实施例中提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行上述的一种逾期资产清收智能分案方法。
[0009]另一方面，本申请实施例中提供一种终端设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时，实现上述的一种逾期资产清收智能分案方法。
[0010]本专利技术的有益效果在于：通过将现有催收案件划分为已沟通成功案件和未沟通成功案件，从而实现了对催收人员的现有催收案件的差异性确定，同时根据未沟通成功案件的未沟通成功案件的电话沟通异常值，并结合除电话沟通外的其它沟通方式的沟通次数将所述未沟通成功案件划分为非正常案件和正常案件，从而实现了对未沟通案件中的沟通困难的案件的识别，充分考虑到沟通苦难的案件的催收难度，从而保证了最终案件分配时的可靠性和准确性。
[0011]通过基于已沟通成功案件的情绪识别结果和配合度识别结果将沟通成功次数划分为配合次数和非配合次数，并结合预设时间内的配合次数的比例将所述已沟通成功案件划分为配合案件和非配合案件，从而实现了对不同的已沟通成功案件的配合情况的区分，实现了对配合难度较大的案件的识别，保证了评估的准确性。
[0012]通过催收人员在设定时间内的电话沟通的沟通时长、沟通次数以及其它沟通方式的沟通时长、沟通次数、平均反馈时间进行饱满度评分的构建，从而实现了从多重角度进行催收人员的活跃情况的确定，这也为进一步进行催收人员的差异性分案奠定了基础。
[0013]通过催收人员的评分值的构建，从而实现了从正常案件的数量、非正常案件的数量、配合案件以及非配合案件以及饱满度这五个方面实现对催收人员的筛选，不仅仅考虑到不同案件的数量，同时也考虑到不同催收人员的饱满度，从而保证了待分配案件能够准确快速的被处理，保证了待分配案件的催收效率。
[0014]其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
[0015]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
[0016]通过参照附图详细描述其示例实施方式，本专利技术的上述和其它特征及优点将变得更加明显；图1是一种逾期资产清收智能分案方法的流程图；图2是所述未沟通成功案件划分为非正常案件和正常案件的具体步骤的流程图；图3是将所述已沟通成功案件划分为配合案件和非配合案件的流程图；图4是饱满度评分构建的具体步骤的流程图；图5是可分配人员确定的具体步骤的流程图；图6是未沟通成功案件的沟通方式的构成图；图7是一种计算机可读存储介质的结构图。
具体实施方式
[0017]现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施方式；相反，提供这些实施方式使得本专利技术将全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。图中相同的附图标记表示相同或类似的结构，因而将省略它们的详细描述。
[0018]第一方面为解决上述问题，根据本专利技术的一个方面，如图1所示，提供了一种逾期资产清收智能分案方法，具体包括：S11：通过催收人员的现有催收案件的沟通情况将所述现有催收案件划分为已沟通成功案件和未沟通成功案件，并基于所述未沟通成功案件的沟通方式、不同沟通方式的沟通次数将所述未沟通成功案件划分为非正常案件和正常案件，基于所述已沟通成功案件的违约主体的沟通关键词的识别结果将所述已沟通成功案件划分为正常案件和非正常案件；需要说明的是，已沟通成功案件为已跟违约主体完成沟通，并得到回馈的案件本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种逾期资产清收智能分案方法，具体包括：通过催收人员的现有催收案件的沟通情况将所述现有催收案件划分为已沟通成功案件和未沟通成功案件，基于所述未沟通成功案件的电话沟通的沟通次数、挂断次数、电话沟通的不同的反馈类型的沟通次数确定所述未沟通成功案件的电话沟通异常值，并结合除电话沟通外的其它沟通方式的沟通次数将所述未沟通成功案件划分为非正常案件和正常案件；基于所述已沟通成功案件的违约主体的沟通关键词的识别结果确定所述违约主体的情绪识别结果和配合度识别结果，并结合所述情绪识别结果和配合度识别结果将沟通成功次数划分为配合次数和非配合次数，并结合最近的预设时间内的配合次数的比例将所述已沟通成功案件划分为配合案件和非配合案件；基于所述催收人员在设定时间内的电话沟通的沟通时长、沟通次数以及其它沟通方式的沟通时长、沟通次数、平均反馈时间确定所述催收人员的饱满度评分；基于所述催收人员的正常案件的数量、非正常案件的数量、配合案件的数量、非配合案件的数量、饱满度评分确定所述催收人员的评分值，并基于所述评分值确定所述催收人员为可分配人员时，基于所述可分配人员的评分值进行待分配案件的催收人员的确定。2.如权利要求1所述的逾期资产清收智能分案方法，其特征在于，所述未沟通成功案件的沟通方式包括：邮件沟通、即时通信软件沟通、短信沟通、电话沟通。3.如权利要求1所述的逾期资产清收智能分案方法，其特征在于，将所述未沟通成功案件划分为非正常案件和正常案件的具体步骤为：S21：基于所述未沟通成功案件的电话沟通的沟通次数确定所述非沟通成功案件是否为非正常案件，若是，则将所述未沟通成功案件作为非正常案件，若否，则进入步骤S22；S22：基于所述未沟通成功案件的电话沟通的沟通次数确定所述非沟通成功案件是否为疑似非正常案件，若是，则进入步骤S23，若否，则进入步骤S24；S23：基于所述疑似非正常案件的除电话沟通外的其它沟通方式的沟通次数的和确定所述非沟通成功案件是否为非正常案件，若是，则将所述未沟通成功案件作为非正常案件，若否，则进入步骤S24；S24：基于所述未沟通成功案件的电话沟通的沟通次数、挂断次数、电话沟通的不同的反馈类型的沟通次数确定所述未沟通成功案件的电话沟通异常值，基于所述未沟通成功案件的除电话沟通外的其它沟通方式的沟通次数、在预设时间内的沟通次数确定所述未沟通案件的其它沟通异常值，并基于所述电话沟通异常值和其它沟通异常值得到沟通异常值，并基于所述沟通异常值将所述未沟通成功案件划分为非正常案件和正常案件。4.如权利要求3所述的逾期资产清收智能分案方法，其特征在于，当所述未沟通成功案件的电话沟通的沟通次数大于设定沟通次数时，则将所述未沟通成功案件作为非正常案件。5.如权利要求1所述的逾期资产清收智能分案方法，其特征在于，将所述已沟通成功案件划分为配合案件和非配合案件，具体包括：基于所述已沟通成功案件的违约主体的沟通成功次数，并判断所述沟通成功次数的沟通关键词确定是否包含非配合关键词，若否，则确定所述沟通成功次数为配合次数；利用BiGRU算法获取沟通成功次数的沟通文本的上下文信息，利用标签编码器学习标
签的情绪特征，将获取到上下文信息的词向量，通过标签预编码器进行所述词向量的注意力权重的构建，并基于所述词向量和所述注意力权重生成文本特征向量，再将得到的文本特征向量作为卷积神经网络的输入，获取所述沟通成功次数的情绪识别结果；获取所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：马荣，
申请(专利权)人：杭州度言软件有限公司，
类型：发明
国别省市：