CN109685336A - 催收任务分配方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents
催收任务分配方法、装置、计算机设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109685336A CN109685336A CN201811505420.XA CN201811505420A CN109685336A CN 109685336 A CN109685336 A CN 109685336A CN 201811505420 A CN201811505420 A CN 201811505420A CN 109685336 A CN109685336 A CN 109685336A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- completed
- collection task
- collection
- task
- target
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06311—Scheduling, planning or task assignment for a person or group
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
- G06F18/214—Generating training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
- G06F18/243—Classification techniques relating to the number of classes
- G06F18/24323—Tree-organised classifiers
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
- G06Q40/03—Credit; Loans; Processing thereof
Abstract
本发明实施例公开了一种催收任务分配方法、装置、计算机设备及存储介质。其中，所述方法包括：获取已完成催收任务集合，所述已完成催收任务集合包含多个已完成催收任务；从所述已完成催收任务集合的已完成催收任务中提取借款信息以及催收员信息以生成训练集；根据所述训练集训练生成决策树模型；若接收到待分配催收任务，根据所述待分配催收任务以及所述决策树模型确定目标催收员；将所述待分配催收任务分配给所述目标催收员，从而可实现将待分配催收任务分配给适合该待分配催收任务的催收员，极大地提高了催收效率，进而提高了网贷企业的效益。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种催收任务分配方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
互联网金融是指传统金融机构与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。
随着互联网金融的发展，网络贷款正变得越来越流行。在网络贷款中，用户逾期还款时有发生。为此网贷公司对用户逾期的贷款进行催收成为了一项重要的工作。
目前网贷公司的催收业务部门主要根据案件(即催收任务)的CPD(CurrentPayment Delay，当前逾期天数)为标准进行分案。根据月初案件的分类不同，催收业务部门将案件分配到相应的催收团队组，继而再随机将案件分到该团队内的某个催收人员手中。如果案件在一个催收员手上超过15天还未见成效，则该案件将被分配到另一个催收员手中。
不同类型的催收员擅长不同类型的案件，上述随机分配方式难以将案件分配给合适的催收员，从而导致催收效率低下。
发明内容
本发明实施例提供了一种催收任务分配方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在解决现有技术中对预期贷款催收效率低下的问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种催收任务分配方法，其包括：
获取已完成催收任务集合，所述已完成催收任务集合包含多个已完成催收任务；
从所述已完成催收任务集合的已完成催收任务中提取借款信息以及催收员信息以生成训练集；
根据所述训练集训练生成决策树模型；
若接收到待分配催收任务，根据所述待分配催收任务以及所述决策树模型确定目标催收员；
将所述待分配催收任务分配给所述目标催收员。
第二方面，本发明实施例还提供了一种催收任务分配装置，其包括：
第一获取单元，用于获取已完成催收任务集合，所述已完成催收任务集合包含多个已完成催收任务；
第一提取单元，用于从所述已完成催收任务集合的已完成催收任务中提取借款信息以及催收员信息以生成训练集；
生成单元，用于根据所述训练集训练生成决策树模型；
确定单元，用于若接收到待分配催收任务，根据所述待分配催收任务以及所述决策树模型确定目标催收员；
分配单元，用于将所述待分配催收任务分配给所述目标催收员。
第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，其包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时可实现上述方法。
本发明实施例提供了一种催收任务分配方法、装置、计算机设备及存储介质。其中，所述方法包括：获取已完成催收任务集合，所述已完成催收任务集合包含多个已完成催收任务；从所述已完成催收任务集合的已完成催收任务中提取借款信息以及催收员信息以生成训练集；根据所述训练集训练生成决策树模型；若接收到待分配催收任务，根据所述待分配催收任务以及所述决策树模型确定目标催收员；将所述待分配催收任务分配给所述目标催收员。本发明实施例通过从已完成催收任务集合的已完成催收任务中提取借款信息以及催收员信息生成训练集；根据该训练集训练生成决策树模型；在接收到待分配催收任务，根据该待分配催收任务以及以上决策树模型确定目标催收员，并将该待分配催收任务分配给所述目标催收员，从而可实现将待分配催收任务分配给适合该待分配催收任务的催收员，极大地提高了催收效率，进而提高了网贷企业的效益。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种催收任务分配方法的应用场景示意图；
图2为本发明实施例提供的一种催收任务分配方法的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的一种催收任务分配方法的子流程示意图；
图4为本发明实施例提供的一种催收任务分配方法的子流程示意图；
图5为本发明实施例提供的一种催收任务分配方法的子流程示意图；
图6为本发明实施例提供的一种催收任务分配装置的示意性框图；
图7为本发明实施例提供的一种催收任务分配装置的第一获取单元的示意性框图；
图8为本发明实施例提供的一种催收任务分配装置的第一提取单元的示意性框图；
图9为本发明实施例提供的一种催收任务分配装置的生成单元的示意性框图；
图10为本发明实施例提供的一种催收任务分配装置的确定单元的示意性框图；以及
图11为本发明实施例提供的一种计算机设备的示意性框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
请参阅图1和图2，图1为本发明实施例提供的一种催收任务分配方法的应用场景示意图。图2为本发明实施例提供的催收任务分配方法的示意性流程图。本发明实施例提出的催收任务分配方法应用于分案服务器10中，分案服务器10向数据管理服务器20发送数据获取请求；分案服务器10接收数据管理服务器20发送的应答消息，并解析获取所述应答消息包含的已完成催收任务集合；分案服务器10从所述已完成催收任务集合的已完成催收任务中提取借款信息以及催收员信息以生成训练集；分案服务器10根据所述训练集训练生成决策树模型；若接收到待分配催收任务，分案服务器10根据所述待分配催收任务以及所述决策树模型确定目标催收员；分案服务器10将所述待分配催收任务分配给所述目标催收员对应的催收终端30。
图2是本发明实施例提供的一种催收任务分配方法的流程示意图。如图所示，该方法包括以下步骤S1-S5。
S1、获取已完成催收任务集合。
其中，所述已完成催收任务集合包含多个已完成催收任务。
具体实施中，获取已完成催收任务集合，已完成催收任务集合包含多个已完成催收任务。已完成催收任务为已经催收成功的催收任务。
具体地，催收终端(即催收员使用的终端，可具体为智能手机等终端)在催收员完成了催收任务后，将该催收任务作为一已完成催收任务上传到数据管理服务器中。数据管理服务器将接收到的已完成催收任务储存。相应地，分案服务器可从数据管理服务器中调取已完成催收任务。
已完成催收任务包含借款信息以及催收员信息，借款信息包括借款人信息、借款数额以及预期天数等信息。借款人信息包括借款人的性别、年龄、年收入以及联系方式等信息。催收员信息包括催收员的ID、性别、从业年限等信息。
在一实施例中，参见图3，以上步骤S1包括以下步骤S11-S12。
S11，向预设的数据管理服务器发送数据获取请求。
具体实施中，分案服务器向预设的数据管理服务器发送数据获取请求，该数据获取请求用于请求获取已完成催收任务集合。
需要说明的是，数据管理服务器有本领域技术人员预先设定。
相应地，数据管理服务器在接收到分案服务器发送的数据获取请求时，向分案服务器发送包含已完成催收任务集合的应答消息。
S12，接收数据管理服务器发送的应答消息。
其中，所述应答消息包括所述已完成催收任务集合。
具体实施中，分案服务器接收数据管理服务器发送的应答消息。并对所述应答消息进行解析以获取包含于所述应答消息内的已完成催收任务集合。
S2、从所述已完成催收任务集合的已完成催收任务中提取借款信息以及催收员信息以生成训练集。
具体实施中，已完成催收任务包含借款信息以及催收员信息，借款信息包括借款人信息、借款数额以及预期天数等信息。借款人信息包括借款人的性别、年龄、年收入以及联系方式等信息。催收员信息包括催收员的ID、性别、从业年限等信息。
分案服务器逐一从所述已完成催收任务集合的已完成催收任务中提取借款信息以及催收员信息以生成训练集。
在一实施例中，参见图4，以上步骤S2包括以下步骤S21-S24。
S21，从所述已完成催收任务集合中获取一已完成催收任务作为目标已完成催收任务。
具体实施中，分案服务器从所述已完成催收任务集合中获取一已完成催收任务作为目标已完成催收任务。
S22，从所述目标已完成催收任务中提取借款信息以及相应的催收员信息作为一样本加入到所述训练集中。
具体实施中，分案服务器从所述目标已完成催收任务中提取借款信息以及相应的催收员信息作为一样本加入到所述训练集中。
S23，将所述目标已完成催收任务从所述已完成催收任务集合中移除。
具体实施中，在完成对目标已完成催收任务的信息提取后，分案服务器将所述目标已完成催收任务从所述已完成催收任务集合中移除，以避免重复提取。
S24，判断所述已完成催收任务集合中是否还存在已完成催收任务。
具体实施中，在将目标已完成催收任务从所述已完成催收任务集合中移除后，分案服务器判断所述已完成催收任务集合中是否还存在已完成催收任务。
若所述已完成催收任务集合中还存在已完成催收任务，分案服务器返回执行所述从所述已完成催收任务集合中获取一已完成催收任务作为目标已完成催收任务的步骤，继续从所述已完成催收任务集合中获取一已完成催收任务作为目标已完成催收任务，如此循环重复以上步骤S21-S24直到完成对已完成催收任务集合中所有的已完成催收任务的借款信息以及的催收员信息进行提取。
若所述已完成催收任务集合中不存在已完成催收任务，则执行以下步骤S3。
S3、根据所述训练集训练生成决策树模型。
具体实施中，根据以上步骤S2获取到的训练集训练生成决策树模型。
在一实施例中，根据预设的决策树算法对所述训练集进行训练生成决策树模型。
在本实施例中，采用C4.5决策树算法对所述训练集进行训练生成决策树模型。具体地，根据C4.5决策树算法将所述训练集中的样本的借款信息作为决策树模型的输入，样本的催收员信息作为决策树模型的输出，来构建决策树模型。
本实施例中，采用C4.5决策树算法构造决策树模型，C4.5决策树算法是一种用于生成决策树的经典算法，是目前构造决策树模型最常用的算法。
在其它的实施例中，也可以采用其他决策树算法构造决策树模型，例如，还可以采用ID3决策树算法、CART(Classification And Regression Tree，分类回归树算法)决策树算法以及随机森林决策树算法等，本发明对此不作具体限定。
S4、若接收到待分配催收任务，根据所述待分配催收任务以及所述决策树模型确定目标催收员。
具体实施中，在接收到待分配催收任务，分案服务器根据所述待分配催收任务以及所述决策树模型确定目标催收员。待分配催收任务包含借款信息。
具体地，分案服务器将待分配催收任务包含的借款信息输入到通过步骤S3训练得到的决策树模型中，并根据该决策树模型的输出结果确定目标催收员。
在一实施例中，参见图5，以上步骤S4包括如下步骤S41-S42。
S41，获取所述待分配催收任务的借款信息作为目标借款信息。
具体实施中，分案服务器获取所述待分配催收任务的借款信息作为目标借款信息。
S42，将所述目标借款信息输入到所述决策树模型中，并根据所述决策树模型的输出结果确定所述目标催收员。
具体实施中，将所述目标借款信息输入到所述决策树模型中，并根据所述决策树模型的输出结果确定所述目标催收员。例如，在一实施例中，决策树模型的输出结果为目标催收员的ID，则根据目标催收员的ID确定目标催款员。
S5、将所述待分配催收任务分配给所述目标催收员。
具体实施中，分案服务器将所述待分配催收任务分配给所述目标催收员。具体地，预先在分案服务器中存储催款员与催款终端的对应关系。根据该对应关系确定目标催收员对应的催款终端作为目标催款终端(即目标催款员使用的终端)，并将所述待分配催收任务发送给所述目标催款终端，由此催款员可在目标催款终端上接收到所述待分配催收任务。
本发明实施例通过从已完成催收任务集合的已完成催收任务中提取借款信息以及催收员信息生成训练集；根据该训练集训练生成决策树模型；在接收到待分配催收任务，根据该待分配催收任务以及以上决策树模型确定目标催收员，并将该待分配催收任务分配给所述目标催收员，从而可实现将待分配催收任务分配给适合该待分配催收任务的催收员，极大地提高了催收效率，进而提高了网贷企业的效益。
图6是本发明实施例提供的一种催收任务分配装置60的示意性框图。如图6所示，对应于以上催收任务分配方法，本发明还提供一种催收任务分配装置60。该催收任务分配装置60包括用于执行上述催收任务分配方法的单元，该装置可以被配置于服务器中。具体地，请参阅图6，该催收任务分配装置60包括第一获取单元61、第一提取单元62、生成单元63、确定单元64以及分配单元65。
第一获取单元61，用于获取已完成催收任务集合，所述已完成催收任务集合包含多个已完成催收任务；
第一提取单元62，用于从所述已完成催收任务集合的已完成催收任务中提取借款信息以及催收员信息以生成训练集；
生成单元63，用于根据所述训练集训练生成决策树模型；
确定单元64，用于若接收到待分配催收任务，根据所述待分配催收任务以及所述决策树模型确定目标催收员；
分配单元65，用于将所述待分配催收任务分配给所述目标催收员。
在一实施例中，如图7所示，所述第一获取单元61包括发送单元611以及接收单元612。
发送单元611，用于向预设的数据管理服务器发送数据获取请求；
接收单元612，用于接收数据管理服务器发送的应答消息，所述应答消息包括所述已完成催收任务集合。
在一实施例中，如图8所示，所述提取单元62包括第二获取单元621、第二提取单元622、移除单元623、判断单元624以及通知单元625。
第二获取单元621，用于从所述已完成催收任务集合中获取一已完成催收任务作为目标已完成催收任务；
第二提取单元622，用于从所述目标已完成催收任务中提取借款信息以及相应的催收员信息作为一样本加入到所述训练集中；
移除单元623，用于将所述目标已完成催收任务从所述已完成催收任务集合中移除；
判断单元624，用于判断所述已完成催收任务集合中是否还存在已完成催收任务；
通知单元625，用于若所述已完成催收任务集合中还存在已完成催收任务，通知第二获取单元返回所述从所述已完成催收任务集合中获取一已完成催收任务作为目标已完成催收任务的步骤。
在一实施例中，如图9所示，生成单元63包括训练单元631。
训练单元631，用于根据预设的决策树算法对所述训练集进行训练生成决策树模型。
在一实施例中，如图10所示，确定单元64包括第三获取单元641以及输入单元642。
第三获取单元641，用于获取所述待分配催收任务的借款信息作为目标借款信息；
输入单元642，用于将所述目标借款信息输入到所述决策树模型中，并根据所述决策树模型的输出结果确定所述目标催收员。
需要说明的是，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，上述催收任务分配装置60和各单元的具体实现过程，可以参考前述方法实施例中的相应描述，为了描述的方便和简洁，在此不再赘述。
上述催收任务分配装置60可以实现为一种计算机程序的形式，该计算机程序可以在如图11所示的计算机设备上运行。
请参阅图11，图11是本申请实施例提供的一种计算机设备的示意性框图。该计算机设备500可以是终端，也可以是服务器，其中，终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑、个人数字助理和穿戴式设备等具有通信功能的电子设备。服务器可以是独立的服务器，也可以是多个服务器组成的服务器集群。
参阅图11，该计算机设备500包括通过系统总线501连接的处理器502、存储器和网络接口505，其中，存储器可以包括非易失性存储介质503和内存储器504。
该非易失性存储介质503可存储操作系统5031和计算机程序5032。该计算机程序5032被执行时，可使得处理器502执行一种催收任务分配方法。
该处理器502用于提供计算和控制能力，以支撑整个计算机设备500的运行。
该内存储器504为非易失性存储介质503中的计算机程序5032的运行提供环境，该计算机程序5032被处理器502执行时，可使得处理器502执行一种催收任务分配方法。
该网络接口505用于与其它设备进行网络通信。本领域技术人员可以理解，图11中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备500的限定，具体的计算机设备500可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
其中，所述处理器502用于运行存储在存储器中的计算机程序5032，以实现如下步骤：
获取已完成催收任务集合，所述已完成催收任务集合包含多个已完成催收任务；
从所述已完成催收任务集合的已完成催收任务中提取借款信息以及催收员信息以生成训练集；
根据所述训练集训练生成决策树模型；
若接收到待分配催收任务，根据所述待分配催收任务以及所述决策树模型确定目标催收员；
将所述待分配催收任务分配给所述目标催收员。
在一实施例中，处理器502在实现所述获取已完成催收任务集合步骤时，具体实现如下步骤：
向预设的数据管理服务器发送数据获取请求；
接收数据管理服务器发送的应答消息，所述应答消息包括所述已完成催收任务集合。
在一实施例中，处理器502在实现所述从所述已完成催收任务集合的已完成催收任务中提取借款信息以及催收员信息以生成训练集步骤时，具体实现如下步骤：
从所述已完成催收任务集合中获取一已完成催收任务作为目标已完成催收任务；
从所述目标已完成催收任务中提取借款信息以及相应的催收员信息作为一样本加入到所述训练集中；
将所述目标已完成催收任务从所述已完成催收任务集合中移除；
判断所述已完成催收任务集合中是否还存在已完成催收任务；
若所述已完成催收任务集合中还存在已完成催收任务，返回所述从所述已完成催收任务集合中获取一已完成催收任务作为目标已完成催收任务的步骤。
在一实施例中，处理器502在实现所述根据所述训练集训练生成决策树模型步骤时，具体实现如下步骤：
根据预设的决策树算法对所述训练集进行训练生成决策树模型。
在一实施例中，处理器502在实现所述根据所述待分配催收任务以及所述决策树模型确定目标催收员步骤时，具体实现如下步骤：
获取所述待分配催收任务的借款信息作为目标借款信息；
将所述目标借款信息输入到所述决策树模型中，并根据所述决策树模型的输出结果确定所述目标催收员。
应当理解，在本申请实施例中，处理器502可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器502还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable GateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
本领域普通技术人员可以理解的是实现上述实施例的方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成。该计算机程序可存储于一存储介质中，该存储介质为计算机可读存储介质。该计算机程序被该计算机系统中的至少一个处理器执行，以实现上述方法的实施例的流程步骤。
因此，本发明还提供一种存储介质。该存储介质可以为计算机可读存储介质。该存储介质存储有计算机程序。该计算机程序被处理器执行时使处理器执行如下步骤：
获取已完成催收任务集合，所述已完成催收任务集合包含多个已完成催收任务；
从所述已完成催收任务集合的已完成催收任务中提取借款信息以及催收员信息以生成训练集；
根据所述训练集训练生成决策树模型；
若接收到待分配催收任务，根据所述待分配催收任务以及所述决策树模型确定目标催收员；
将所述待分配催收任务分配给所述目标催收员。
在一实施例中，所述处理器在执行所述计算机程序而实现所述获取已完成催收任务集合步骤时，具体实现如下步骤：
向预设的数据管理服务器发送数据获取请求；
接收数据管理服务器发送的应答消息，所述应答消息包括所述已完成催收任务集合。
在一实施例中，所述处理器在执行所述计算机程序而实现所述从所述已完成催收任务集合的已完成催收任务中提取借款信息以及催收员信息以生成训练集步骤时，具体实现如下步骤：
从所述已完成催收任务集合中获取一已完成催收任务作为目标已完成催收任务；
从所述目标已完成催收任务中提取借款信息以及相应的催收员信息作为一样本加入到所述训练集中；
将所述目标已完成催收任务从所述已完成催收任务集合中移除；
判断所述已完成催收任务集合中是否还存在已完成催收任务；
若所述已完成催收任务集合中还存在已完成催收任务，返回所述从所述已完成催收任务集合中获取一已完成催收任务作为目标已完成催收任务的步骤。
在一实施例中，所述处理器在执行所述计算机程序而实现所述根据所述训练集训练生成决策树模型步骤时，具体实现如下步骤：
根据预设的决策树算法对所述训练集进行训练生成决策树模型。
在一实施例中，所述处理器在执行所述计算机程序而实现所述根据所述待分配催收任务以及所述决策树模型确定目标催收员步骤时，具体实现如下步骤：
获取所述待分配催收任务的借款信息作为目标借款信息；
将所述目标借款信息输入到所述决策树模型中，并根据所述决策树模型的输出结果确定所述目标催收员。
所述存储介质可以是U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的计算机可读存储介质。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的。例如，各个单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
本发明实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。本发明实施例装置中的单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。
该集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，终端，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，尚且本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种催收任务分配方法，其特征在于，包括：
获取已完成催收任务集合，所述已完成催收任务集合包含多个已完成催收任务；
从所述已完成催收任务集合的已完成催收任务中提取借款信息以及催收员信息以生成训练集；
根据所述训练集训练生成决策树模型；
若接收到待分配催收任务，根据所述待分配催收任务以及所述决策树模型确定目标催收员；
将所述待分配催收任务分配给所述目标催收员。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取已完成催收任务集合，包括：
向预设的数据管理服务器发送数据获取请求；
接收数据管理服务器发送的应答消息，所述应答消息包括所述已完成催收任务集合。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述已完成催收任务集合的已完成催收任务中提取借款信息以及催收员信息以生成训练集，包括：
从所述已完成催收任务集合中获取一已完成催收任务作为目标已完成催收任务；
从所述目标已完成催收任务中提取借款信息以及相应的催收员信息作为一样本加入到所述训练集中；
将所述目标已完成催收任务从所述已完成催收任务集合中移除；
判断所述已完成催收任务集合中是否还存在已完成催收任务；
若所述已完成催收任务集合中还存在已完成催收任务，返回所述从所述已完成催收任务集合中获取一已完成催收任务作为目标已完成催收任务的步骤。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述训练集训练生成决策树模型，包括：
根据预设的决策树算法对所述训练集进行训练生成决策树模型。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待分配催收任务以及所述决策树模型确定目标催收员，包括：
获取所述待分配催收任务的借款信息作为目标借款信息；
将所述目标借款信息输入到所述决策树模型中，并根据所述决策树模型的输出结果确定所述目标催收员。
6.一种催收任务分配装置，其特征在于，包括：
第一获取单元，用于获取已完成催收任务集合，所述已完成催收任务集合包含多个已完成催收任务；
第一提取单元，用于从所述已完成催收任务集合的已完成催收任务中提取借款信息以及催收员信息以生成训练集；
生成单元，用于根据所述训练集训练生成决策树模型；
确定单元，用于若接收到待分配催收任务，根据所述待分配催收任务以及所述决策树模型确定目标催收员；
分配单元，用于将所述待分配催收任务分配给所述目标催收员。
7.根据权利要求6所述的催收任务分配装置，其特征在于，所述获取单元包括：
发送单元，用于向预设的数据管理服务器发送数据获取请求；
接收单元，用于接收数据管理服务器发送的应答消息，所述应答消息包括所述已完成催收任务集合。
8.根据权利要求6所述的催收任务分配装置，其特征在于，所述第一提取单元包括：
第二获取单元，用于从所述已完成催收任务集合中获取一已完成催收任务作为目标已完成催收任务；
第二提取单元，用于从所述目标已完成催收任务中提取借款信息以及相应的催收员信息作为一样本加入到所述训练集中；
移除单元，用于将所述目标已完成催收任务从所述已完成催收任务集合中移除；
判断单元，用于判断所述已完成催收任务集合中是否还存在已完成催收任务；
通知单元，用于若所述已完成催收任务集合中还存在已完成催收任务，通知第二获取单元返回所述从所述已完成催收任务集合中获取一已完成催收任务作为目标已完成催收任务的步骤。
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时可实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811505420.XA CN109685336A (zh) | 2018-12-10 | 2018-12-10 | 催收任务分配方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811505420.XA CN109685336A (zh) | 2018-12-10 | 2018-12-10 | 催收任务分配方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109685336A true CN109685336A (zh) | 2019-04-26 |
Family
ID=66187467
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201811505420.XA Pending CN109685336A (zh) | 2018-12-10 | 2018-12-10 | 催收任务分配方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109685336A (zh) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111144495A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-05-12 | 浙江宇视科技有限公司 | 一种业务分发方法、装置及介质 |
| CN111784513A (zh) * | 2020-07-27 | 2020-10-16 | 湖南华威金安企业管理有限公司 | 催收案件分案方法、装置和电子设备 |
| CN111930476A (zh) * | 2019-05-13 | 2020-11-13 | 百度(中国)有限公司 | 一种任务调度方法、装置及电子设备 |
| WO2020233320A1 (zh) * | 2019-05-20 | 2020-11-26 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 提醒任务分配方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| WO2021098652A1 (zh) * | 2019-11-22 | 2021-05-27 | 深圳前海微众银行股份有限公司 | 一种数据处理方法及装置 |
| CN112950095A (zh) * | 2021-04-23 | 2021-06-11 | 平安消费金融有限公司 | 贷款案件分案管理方法、系统、设备及存储介质 |
Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030130937A1 (en) * | 2002-01-04 | 2003-07-10 | Reynolds Blake L. | Systems and methods for advancing collections on unpaid debts |
| CN1588404A (zh) * | 2004-09-07 | 2005-03-02 | 元诚国际资产管理股份有限公司 | 用以管理逾放债务的债务管理系统 |
| CN104463482A (zh) * | 2014-12-16 | 2015-03-25 | 用友软件股份有限公司 | 任务分配方法和任务分配装置 |
| CN104615533A (zh) * | 2015-01-15 | 2015-05-13 | 南京大学 | 一种基于移动即时通讯软件的软件缺陷智能跟踪管理方法 |
| US20150294408A1 (en) * | 2012-11-09 | 2015-10-15 | Billy Richard Bartmann | Methods for Enhancing Debt Collection Efficiency |
| CN105657201A (zh) * | 2016-01-26 | 2016-06-08 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 一种基于决策树模型的呼叫处理方法和系统 |
| CN106952155A (zh) * | 2017-03-08 | 2017-07-14 | 深圳前海纵腾金融科技服务有限公司 | 一种基于信用评分的催收方法及装置 |
| CN107240013A (zh) * | 2017-04-19 | 2017-10-10 | 中国建设银行股份有限公司 | 一种信用卡催收还款的方法和装置 |
| CN107818407A (zh) * | 2017-10-20 | 2018-03-20 | 平安科技（深圳）有限公司 | 任务分配方法、装置、存储介质和计算机设备 |
| CN108217364A (zh) * | 2018-01-05 | 2018-06-29 | 日立楼宇技术（广州）有限公司 | 终端分配模型建立、目标电梯调试终端确定方法及装置 |
| CN108256691A (zh) * | 2018-02-08 | 2018-07-06 | 成都智宝大数据科技有限公司 | 还款概率预测模型构建方法及装置 |
| CN108428042A (zh) * | 2018-01-26 | 2018-08-21 | 平安科技（深圳）有限公司 | 电子装置、信用卡催收案件自动分案方法及存储介质 |
| CN108549990A (zh) * | 2018-04-20 | 2018-09-18 | 平安科技（深圳）有限公司 | 保单分配方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN108564247A (zh) * | 2018-03-02 | 2018-09-21 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 数据调整方法、装置及服务器 |
| CN108573031A (zh) * | 2018-03-26 | 2018-09-25 | 上海万行信息科技有限公司 | 一种基于内容的投诉分类方法和系统 |
-
2018
- 2018-12-10 CN CN201811505420.XA patent/CN109685336A/zh active Pending
Patent Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030130937A1 (en) * | 2002-01-04 | 2003-07-10 | Reynolds Blake L. | Systems and methods for advancing collections on unpaid debts |
| CN1588404A (zh) * | 2004-09-07 | 2005-03-02 | 元诚国际资产管理股份有限公司 | 用以管理逾放债务的债务管理系统 |
| US20150294408A1 (en) * | 2012-11-09 | 2015-10-15 | Billy Richard Bartmann | Methods for Enhancing Debt Collection Efficiency |
| CN104463482A (zh) * | 2014-12-16 | 2015-03-25 | 用友软件股份有限公司 | 任务分配方法和任务分配装置 |
| CN104615533A (zh) * | 2015-01-15 | 2015-05-13 | 南京大学 | 一种基于移动即时通讯软件的软件缺陷智能跟踪管理方法 |
| CN105657201A (zh) * | 2016-01-26 | 2016-06-08 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 一种基于决策树模型的呼叫处理方法和系统 |
| CN106952155A (zh) * | 2017-03-08 | 2017-07-14 | 深圳前海纵腾金融科技服务有限公司 | 一种基于信用评分的催收方法及装置 |
| CN107240013A (zh) * | 2017-04-19 | 2017-10-10 | 中国建设银行股份有限公司 | 一种信用卡催收还款的方法和装置 |
| CN107818407A (zh) * | 2017-10-20 | 2018-03-20 | 平安科技（深圳）有限公司 | 任务分配方法、装置、存储介质和计算机设备 |
| CN108217364A (zh) * | 2018-01-05 | 2018-06-29 | 日立楼宇技术（广州）有限公司 | 终端分配模型建立、目标电梯调试终端确定方法及装置 |
| CN108428042A (zh) * | 2018-01-26 | 2018-08-21 | 平安科技（深圳）有限公司 | 电子装置、信用卡催收案件自动分案方法及存储介质 |
| CN108256691A (zh) * | 2018-02-08 | 2018-07-06 | 成都智宝大数据科技有限公司 | 还款概率预测模型构建方法及装置 |
| CN108564247A (zh) * | 2018-03-02 | 2018-09-21 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 数据调整方法、装置及服务器 |
| CN108573031A (zh) * | 2018-03-26 | 2018-09-25 | 上海万行信息科技有限公司 | 一种基于内容的投诉分类方法和系统 |
| CN108549990A (zh) * | 2018-04-20 | 2018-09-18 | 平安科技（深圳）有限公司 | 保单分配方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 茆俊强等: "《聚焦普惠金融 小额贷款公司转型发展之路》", 31 August 2018, 北京：首都经济贸易大学出版社 * |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111930476A (zh) * | 2019-05-13 | 2020-11-13 | 百度(中国)有限公司 | 一种任务调度方法、装置及电子设备 |
| CN111930476B (zh) * | 2019-05-13 | 2024-02-27 | 百度(中国)有限公司 | 一种任务调度方法、装置及电子设备 |
| WO2020233320A1 (zh) * | 2019-05-20 | 2020-11-26 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 提醒任务分配方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| WO2021098652A1 (zh) * | 2019-11-22 | 2021-05-27 | 深圳前海微众银行股份有限公司 | 一种数据处理方法及装置 |
| CN111144495A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-05-12 | 浙江宇视科技有限公司 | 一种业务分发方法、装置及介质 |
| CN111144495B (zh) * | 2019-12-27 | 2024-03-22 | 浙江宇视科技有限公司 | 一种业务分发方法、装置及介质 |
| CN111784513A (zh) * | 2020-07-27 | 2020-10-16 | 湖南华威金安企业管理有限公司 | 催收案件分案方法、装置和电子设备 |
| CN112950095A (zh) * | 2021-04-23 | 2021-06-11 | 平安消费金融有限公司 | 贷款案件分案管理方法、系统、设备及存储介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109685336A (zh) | 催收任务分配方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN111506801B (zh) | 一种应用App中子应用的排序方法及装置 | |
| CN107704834A (zh) | 微表情面审辅助方法、装置及存储介质 | |
| CN106952124A (zh) | 基于分布式记账的电子发票管理系统和方法 | |
| CN109300028A (zh) | 基于网络数据的实时反欺诈方法和系统及存储介质 | |
| CN108920948A (zh) | 一种反欺诈流式计算装置及方法 | |
| CN110148034A (zh) | 一种网购系统架构优装置及方法 | |
| CN108629379A (zh) | 一种个人征信评估方法及系统 | |
| CN109191129A (zh) | 一种风控方法、系统及计算机设备 | |
| CN108460627A (zh) | 营销活动方案推送方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN107025236A (zh) | 清算系统间的数据处理方法及数据清算系统 | |
| CN108694657A (zh) | 客户识别装置、方法及计算机可读存储介质 | |
| CN108875778A (zh) | 人脸聚类方法、装置、系统和存储介质 | |
| CN104679791B (zh) | 获取数据包的处理方法和装置 | |
| CN109492863A (zh) | 金融单证的自动生成方法及装置 | |
| CN112950357A (zh) | 交易异常团伙识别方法及装置 | |
| CN111681044A (zh) | 积分兑换作弊行为处理方法及装置 | |
| CN111009299A (zh) | 相似药品推荐方法及系统、服务器及介质 | |
| CN109919414A (zh) | P2p网络借贷平台风险分析方法、装置及存储介质 | |
| CN109461081A (zh) | 债权投资方法及装置、存储介质、电子装置 | |
| CN109711984A (zh) | 一种基于催收的贷前风险监控方法及装置 | |
| CN113902576A (zh) | 基于深度学习的信息推送方法、装置、电子设备及介质 | |
| CN111640502B (zh) | 配送对象的健康状态检测方法及装置 | |
| CN107320962A (zh) | 跨服匹配方法、装置及系统 | |
| CN113590358A (zh) | 基于rpa的服务并发治理方法及装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190426 |