CN108961095A - 一种基于ai的智能催收电费系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于AI的智能催收电费系统。包括用于存储从电力营销系统获取的用电客户的基本信息的用电客户基本信息模块、用于提取用电客户的不同特征的特征提取模块、用于分析和处理用电客户的基本信息和特征并进行用户画像和构建不同类型的用户模型的用电客户分析模块、用于根据不同的用户模型生成不同的智能催收方案的智能催收方案模块、用于根据智能催收方案自动拨号催收电费的智能外呼模块、用于根据智能催收方案向用户发送信息催收电费的短信/微信/支付宝智能催收模块、用于自动检测催费的质量的智能质检模块。本发明系统能够实现自动智能催费，减少人工催费的工作量，降低企业人工运营成本，提高催费质量，提升企业的服务水平。

Description

一种基于AI的智能催收电费系统
技术领域
本发明属于营销/电费领域，具体涉及一种基于AI的智能催收电费系统。
背景技术
目前的电费催收主要采取先人工通过电力营销系统查看用户档案、欠费信息、缴费时间等，再逐户采取短信催费、人工电话催费、上门催费、送达催缴电费通知书这几种方式，该方法不仅花费了大量的人力，同时由于催费员业务水平参差不齐，存在容易因为外界因素、客户无理诉求、工作压力等原因，忘记催费、催费方式不恰当、与客户沟通不畅导致电费未能按期回收或与客户发生矛盾，影响供电公司企业形象的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于AI的智能催收电费系统，能够实现自动智能催费，减少人工催费的工作量，降低企业人工运营成本，提高催费质量，提升企业的服务水平。
为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种基于AI的智能催收电费系统，包括用于存储从电力营销系统获取的用电客户的基本信息的用电客户基本信息模块、用于提取用电客户的不同特征的特征提取模块、用于分析和处理用电客户的基本信息和特征并进行用户画像和构建不同类型的用户模型的用电客户分析模块、用于根据不同的用户模型生成不同的智能催收方案的智能催收方案模块、用于根据智能催收方案自动拨号催收电费的智能外呼模块、用于根据智能催收方案向用户发送信息催收电费的短信/微信/支付宝智能催收模块、用于自动检测催费质量并实时进行监控预警和评价的智能质检模块。
在本发明一实施例中，所述用电客户基本信息模块从电力营销系统获取用电客户的基本信息后，能够直接展示出该基本信息。
在本发明一实施例中，所述特征提取模块采用包括ID3算法、C4.5算法、CART算法来提取用电客户的不同特征。
在本发明一实施例中，所述用电客户分析模块采用人工智能算法和大数据分析技术来分析和处理用电客户的基本信息和特征，所述人工智能算法和大数据分析技术包括主成分分析法、线性回归、随机决策树、基于密度的聚类算法、基于划分的聚类方法；所述用电客户分析模块还能够采用文字或图表形式展示用户画像和用户模型。
在本发明一实施例中，所述智能催收方案模块采用包括人工智能、机器学习技术来预测用户的行为、兴趣，为用户分析生成不同的智能催收方案，达到优化资源配置，采用最合适的方式在最合适的时间，通过最合适的施压力度进行智能电费催收；所述工智能、机器学习技术包括基于关联规则的推荐算法、基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法；所述智能催收方案模块还能够以文字或图表的形式展示不同用户的智能催收方案。
在本发明一实施例中，所述智能外呼模块用于根据智能催收方案利用人工智能技术向需要采取电话催收的用户自动拨号催收电费；所述人工智能技术包括ASR自动语音识别、语义理解、语言合成。
在本发明一实施例中，所述智能外呼模块还能够根据智能催收方案来确定外呼的通话内容，同时在智能外呼的过程中，记录外呼的次数、呼叫应答率、通话时间、通话时长、通话录音信息。
在本发明一实施例中，所述短信/微信/支付宝智能催收模块用于根据智能催收方案向需要采取通过短信来催收电费的用户发送电费催收短信，向需要采取通过微信催收电费的用户，通过电力微信公众号向用户推送相应的电费催收信息，向需要采取通过支付宝催收电费的用户，通过电力支付宝生活号向用户推送相应的电费催收信息。
在本发明一实施例中，所述短信/微信/支付宝智能催收模块还能够根据智能催收方案来确定发送或推送的催收信息的内容，同时记录下发送次数、发送时间、发送渠道、接收情况信息。
在本发明一实施例中，所述智能质检模块用于根据智能外呼模块和短信/微信/支付宝智能催收模块记录的催收信息和客户反馈情况，利用人工智能技术进行语音识别，分析通话过程中用户的语气、语调、情绪，自动检测催费的质量，实时进行监控预警和评价，并利用大数据分析技术分析统计催收的成效，及时根据实际情况调整智能催收方案，提高催费的成功率；所述人工智能技术包括深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络算法。
相较于现有技术，本发明具有以下有益效果：本发明系统能够实现自动智能催费，减少人工催费的工作量，降低企业人工运营成本，提高催费质量，提升企业的服务水平。
附图说明
图1为本发明的系统模块示意图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的技术方案进行具体说明。
本发明提供了一种基于AI的智能催收电费系统，包括用于存储从电力营销系统获取的用电客户的基本信息的用电客户基本信息模块、用于提取用电客户的不同特征的特征提取模块、用于分析和处理用电客户的基本信息和特征并进行用户画像和构建不同类型的用户模型的用电客户分析模块、用于根据不同的用户模型生成不同的智能催收方案的智能催收方案模块、用于根据智能催收方案自动拨号催收电费的智能外呼模块、用于根据智能催收方案向用户发送信息催收电费的短信/微信/支付宝智能催收模块、用于自动检测催费质量并实时进行监控预警和评价的智能质检模块。
所述用电客户基本信息模块从电力营销系统获取用电客户的基本信息后，能够直接展示出该基本信息。
所述特征提取模块采用包括ID3算法、C4.5算法、CART算法来提取用电客户的不同特征。
所述用电客户分析模块采用人工智能算法和大数据分析技术来分析和处理用电客户的基本信息和特征，所述人工智能算法和大数据分析技术包括主成分分析法、线性回归、随机决策树、基于密度的聚类算法、基于划分的聚类方法；所述用电客户分析模块还能够采用文字或图表形式展示用户画像和用户模型。
所述智能催收方案模块采用包括人工智能、机器学习技术来预测用户的行为、兴趣，为用户分析生成不同的智能催收方案，达到优化资源配置，采用最合适的方式在最合适的时间，通过最合适的施压力度进行智能电费催收；所述工智能、机器学习技术包括基于关联规则的推荐算法、基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法；所述智能催收方案模块还能够以文字或图表的形式展示不同用户的智能催收方案。
所述智能外呼模块用于根据智能催收方案利用人工智能技术向需要采取电话催收的用户自动拨号催收电费；所述人工智能技术包括ASR自动语音识别、语义理解、语言合成。所述智能外呼模块还能够根据智能催收方案来确定外呼的通话内容，同时在智能外呼的过程中，记录外呼的次数、呼叫应答率、通话时间、通话时长、通话录音信息。
所述短信/微信/支付宝智能催收模块用于根据智能催收方案向需要采取通过短信来催收电费的用户发送电费催收短信，向需要采取通过微信催收电费的用户，通过电力微信公众号向用户推送相应的电费催收信息，向需要采取通过支付宝催收电费的用户，通过电力支付宝生活号向用户推送相应的电费催收信息。所述短信/微信/支付宝智能催收模块还能够根据智能催收方案来确定发送或推送的催收信息的内容，同时记录下发送次数、发送时间、发送渠道、接收情况信息。
所述智能质检模块用于根据智能外呼模块和短信/微信/支付宝智能催收模块记录的催收信息和客户反馈情况，利用人工智能技术进行语音识别，分析通话过程中用户的语气、语调、情绪，自动检测催费的质量，实时进行监控预警和评价，并利用大数据分析技术分析统计催收的成效，及时根据实际情况调整智能催收方案，提高催费的成功率；所述人工智能技术包括深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络算法。
以下为本发明的具体实现过程。
如图1所示：基于AI技术的智能电费催收系统包括用电客户基本信息模块、特征提取模块、用电客户分析模块、智能催收方案模块、智能外呼模块、短信/微信/支付宝智能催收模块、智能质检模块。
所述的用电客户基本信息模块用于获取并存储从电力营销系统获取的用电客户的基本信息，并将基本信息展示出来。
所述的特征提取模块用于根据用电客户基本信息，利用一些人工智能算法例如：ID3算法、C4.5算法、CART算法等提取用电客户的不同特征。
所述的用电客户分析模块用于利用人工智能算法和大数据分析技术例如：主成分分析法（PCA）、线性回归（Linear Regression）、随机决策树（Random Decision Tree）、基于密度的聚类算法（DBSCAN）、基于划分的聚类方法（K-means）等对用户基本信息和特征进行分析，对用电客户进行画像，构建不同类型的用户模型。
所述的用电客户分析模块，其特征在于，所述的用电客户分析模块还包括以文字或图表形式展示用户画像和用户模型。
所述的智能催收方案模块用于根据不同的用户模型利用人工智能、机器学习等技术，例如：基于关联规则的推荐算法、基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法等预测用户的行为、兴趣等，为用户分析生成不同的智能催收方案，达到优化资源配置，采用最合适的方式在最合适的时间，通过最合适的施压力度进行智能电费催收。
所述的智能催收方案模块还包括以文字或图表的形式展示不同用户的智能催收方案。
所述的智能外呼模块用于根据智能催收方案利用ASR自动语音识别、语义理解（NLU）、语言合成（TTS）等人工智能技术向需要采取电话催收的用户自动拨号催收电费。
所述的智能外呼模块还包括根据智能催收方案来确定外呼的通话内容，同时在智能外呼的过程中，记录外呼的次数、呼叫应答率、通话时间、通话时长、通话录音等信息。
所述的短信/微信/支付宝智能催收模块用于根据智能催收方案向需要采取通过短信来催收电费的用户发送电费催收短信，向需要采取通过微信催收电费的用户，通过电力微信公众号向用户推送相应的电费催收信息，向需要采取通过支付宝催收电费的用户，通过电力支付宝生活号向用户推送相应的电费催收信息。
所述的短信/微信/支付宝智能催收模块还包括根据智能催收方案来确定发送或推送的催收信息的内容，同时记录下发送次数、发送时间、发送渠道、接收情况等信息。
所述的智能质检模块用于根据智能外呼模块和短信/微信/支付宝智能催收模块记录的催收信息和客户反馈情况，利用人工智能技术例如：深度神经网络（DNN）、循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）等算法进行语音识别，分析通话过程中用户的语气、语调、情绪等，自动检测催费的质量，实时进行监控预警和评价，并利用大数据分析技术分析统计催收的成效，及时根据实际情况调整智能催收方案，提高催费的成功率。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这些仅是举例说明，本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，但这些变更和修改均落入本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于AI的智能催收电费系统，其特征在于，包括用于存储从电力营销系统获取的用电客户的基本信息的用电客户基本信息模块、用于提取用电客户的不同特征的特征提取模块、用于分析和处理用电客户的基本信息和特征并进行用户画像和构建不同类型的用户模型的用电客户分析模块、用于根据不同的用户模型生成不同的智能催收方案的智能催收方案模块、用于根据智能催收方案自动拨号催收电费的智能外呼模块、用于根据智能催收方案向用户发送信息催收电费的短信/微信/支付宝智能催收模块、用于自动检测催费质量并实时进行监控预警和评价的智能质检模块。
2.根据权利要求1所述的一种基于AI的智能催收电费系统，其特征在于，所述用电客户基本信息模块从电力营销系统获取用电客户的基本信息后，能够直接展示出该基本信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于AI的智能催收电费系统，其特征在于，所述特征提取模块采用包括ID3算法、C4.5算法、CART算法来提取用电客户的不同特征。
4.根据权利要求1所述的一种基于AI的智能催收电费系统，其特征在于，所述用电客户分析模块采用人工智能算法和大数据分析技术来分析和处理用电客户的基本信息和特征，所述人工智能算法和大数据分析技术包括主成分分析法、线性回归、随机决策树、基于密度的聚类算法、基于划分的聚类方法；所述用电客户分析模块还能够采用文字或图表形式展示用户画像和用户模型。
5.根据权利要求1所述的一种基于AI的智能催收电费系统，其特征在于，所述智能催收方案模块采用包括人工智能、机器学习技术来预测用户的行为、兴趣，为用户分析生成不同的智能催收方案，达到优化资源配置，采用最合适的方式在最合适的时间，通过最合适的施压力度进行智能电费催收；所述工智能、机器学习技术包括基于关联规则的推荐算法、基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法；所述智能催收方案模块还能够以文字或图表的形式展示不同用户的智能催收方案。
6.根据权利要求1所述的一种基于AI的智能催收电费系统，其特征在于，所述智能外呼模块用于根据智能催收方案利用人工智能技术向需要采取电话催收的用户自动拨号催收电费；所述人工智能技术包括ASR自动语音识别、语义理解、语言合成。
7.根据权利要求1所述的一种基于AI的智能催收电费系统，其特征在于，所述智能外呼模块还能够根据智能催收方案来确定外呼的通话内容，同时在智能外呼的过程中，记录外呼的次数、呼叫应答率、通话时间、通话时长、通话录音信息。
8.根据权利要求1所述的一种基于AI的智能催收电费系统，其特征在于，所述短信/微信/支付宝智能催收模块用于根据智能催收方案向需要采取通过短信来催收电费的用户发送电费催收短信，向需要采取通过微信催收电费的用户，通过电力微信公众号向用户推送相应的电费催收信息，向需要采取通过支付宝催收电费的用户，通过电力支付宝生活号向用户推送相应的电费催收信息。
9.根据权利要求1所述的一种基于AI的智能催收电费系统，其特征在于，所述短信/微信/支付宝智能催收模块还能够根据智能催收方案来确定发送或推送的催收信息的内容，同时记录下发送次数、发送时间、发送渠道、接收情况信息。
10.根据权利要求1所述的一种基于AI的智能催收电费系统，其特征在于，所述智能质检模块用于根据智能外呼模块和短信/微信/支付宝智能催收模块记录的催收信息和客户反馈情况，利用人工智能技术进行语音识别，分析通话过程中用户的语气、语调、情绪，自动检测催费的质量，实时进行监控预警和评价，并利用大数据分析技术分析统计催收的成效，及时根据实际情况调整智能催收方案，提高催费的成功率；所述人工智能技术包括深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络算法。
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