债务催收方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备制造方法及图纸

本申请提供了一种债务催收方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备。该方法包括：获取客户特征数据，根据客户特征数据构建特征数据集，其中，客户特征数据包括客户级特征和联系方式，客户级特征包括客户基本信息、客户欠款信息、催收数据和埋点数据，联系方式包括电话特征和地址特征，埋点数据至少包括登录银行应用程序的时间和次数；根据联系方式联系到客户的次数构建标签数据集；将特征数据集和标签数据集采用五折交叉验证法和TabNet模型进行训练，得到每个客户对应的可联概率，并按照可联概率由大到小进行债务催收。通过本申请，解决了现有技术中催收模型的训练和预处理等过程复杂的问题。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及金融大数据领域，具体而言，涉及一种债务催收方法、债务催收装置、计算机可读存储介质和电子设备。

技术介绍

1、金融机构在贷后催收业务中，最大的壁垒即是客户的可联率低，特别是在《个人信息保护法》出台后，债务人联系电话和地址作为个人敏感信息受到更严格保护的同时，也让催收行业受到极大影响，增加客户可联率成为贷后催收业务中的重要一环。在当前催收过程中，通过各种渠道获取的联系信息都用于催收，导致客户联系信息繁杂，联系信息有效性无法确定，每日电话拨打量大，系统并发要求高，且存在许多无效重拨。例如：在现有的一篇专利中给出了一种失联客户信息修复方法，第一步收集全量客户数据在各渠道留存的电话信息，构建统一电话信息库，第二步为通过机器学习训练(lightgbm算法)，构建电话关系分类器和电话有效性分类器，第三步为获取失联客户各渠道和数据仓库中留存的电话信息及佐证信息，分别对两个分类器进行更新，得到电话关系模型和电话有效性模型，第四步为根据电话关系模型和电话有效性模型排除掉统一电话信息库中低亲密度关系电话和无效电话，得到剩余电话，第五步为将剩余电话与失联客户现有的预存电本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种债务催收方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的债务催收方法，其特征在于，根据所述客户特征数据构建特征数据集，包括：

3.根据权利要求1所述的债务催收方法，其特征在于，根据所述联系方式联系到客户的次数构建标签数据集，包括：

4.根据权利要求1所述的债务催收方法，其特征在于，将所述特征数据集和所述标签数据集采用五折交叉验证法和TabNet模型进行训练，包括：

5.根据权利要求4所述的债务催收方法，其特征在于，随机选择四等份所述目标数据集作为训练集输入所述TabNet模型进行训练，得到训练结果，包括：>

6.根据权利...

【技术特征摘要】

1.一种债务催收方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的债务催收方法，其特征在于，根据所述客户特征数据构建特征数据集，包括：

3.根据权利要求1所述的债务催收方法，其特征在于，根据所述联系方式联系到客户的次数构建标签数据集，包括：

4.根据权利要求1所述的债务催收方法，其特征在于，将所述特征数据集和所述标签数据集采用五折交叉验证法和tabnet模型进行训练，包括：

5.根据权利要求4所述的债务催收方法，其特征在于，随机选择四等份所述目标数据集作为训练集输入所述tabnet模型进行训练，得到训练结果，包括：

6.根据权利要求5所述的债务催收方法，其特征在于，在计算得到所述训练结果之后，所述方...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱礼华，程家馨，陈奉晴，周鑫，刘少楠，
申请(专利权)人：中国邮政储蓄银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：