CN110782341A - 业务催收方法、装置、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种业务催收方法、装置、设备及介质,涉及金融科技技术领域,该方法包括:在接收到业务生成系统发送的业务催收请求时,计算对应的目标用户的目标风险等级画像,以确定所述待催收案件的会话交互集合,会话交互集合中包含多条催收会话;在向目标用户发送会话交互集合中的预设的初始催收会话之后,重复执行目标风险等级画像对应的会话交互模式,直至所述目标用户返回的答复数据符合预设的催收截至条件;会话交互模式包括:通过预设的分析算法对答复数据进行计算,得到分析值,基于分析值从会话交互集合中选取一催收会话发送至所述目标用户,并接收目标用户返回的答复数据。本发明解决现有业务催收中金融催收的有效效率低的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及金融科技(Fintech)技术领域,尤其涉及一种业务催收方法、装置、设备及介质。
背景技术
随着金融科技(Fintech),尤其是互联网科技金融的不断发展,越来越多的技术应用在金融领域。其中,金融领域中的业务催收即涉及到众多技术应用,然而,针对贷款借据等即将到期的金融业务催收场景,目前大多通过短信、公众号、推送弹窗通知等触达方式,或者通过人工对话交流的触发方式进行金融催收,以助力银行等金融机构提前介入资产保全,进而实现防止贷款资产持续损失的目的,然而,通过短信、公众号、推送弹窗通知等触达方式,会难以保证催收信息触达的有效性,而通过人工对话交流的触发方式进行金融催收,人力资源成本等消耗过多,降低催收的效率,即是现有技术中存在金融催收的有效效率低的技术问题。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种业务催收方法、装置、设备及介质,旨在解决现有业务催收中金融催收的有效效率低的技术问题。
为实现上述目的,本发明实施例提供一种业务催收方法,所述业务催收方法包括:
在接收到业务生成系统发送的业务催收请求时,计算所述业务催收请求所针对的目标用户的目标风险等级画像;
根据所述目标风险评级画像确定所述待催收案件的会话交互集合,所述会话交互集合中包含多条催收会话;
在向所述目标用户发送所述会话交互集合中的预设的初始催收会话之后,重复执行所述目标风险等级画像对应的会话交互模式,直至所述目标用户返回的答复数据符合预设的催收截至条件;
所述会话交互模式包括:通过预设的分析算法对所述目标用户返回的答复数据进行计算,得到分析值,基于所述分析值从所述会话交互集合中选取一催收会话发送至所述目标用户,并接收所述目标用户返回的答复数据。
可选地,所述计算所述业务催收请求所针对的目标用户的目标风险等级画像步骤包括:
获取所述目标用户的征信信息以及场景信息;
根据所述征信信息中的用户历史借据信息确定所述目标用户的偿还能力画像;
根据所述征信信息中的用户呼叫记录信息确定所述目标用户的还款意愿画像;
根据所述征信信息中的逾期状况信息确定所述目标用户的账龄画像;
根据所述场景信息确定所述目标用户的目标风险策略模型,根据所述目标风险策略模型、所述偿还能力画像,所述还款意愿画像以及所述账龄画像,确定所述目标用户的目标风险评级画像。
可选地,所述会话交互集合为交互拓扑树;
所述根据所述目标风险评级画像确定所述待催收案件的会话交互集合,包括:
根据所述目标风险评级画像确定所述目标用户对应的目标呼叫任务列表,所述目标呼叫任务列表中每个目标呼叫任务的窗口计划时间;
根据所述目标呼叫任务列表,所述窗口计划时间以及预设的提取算法,从预存的催收分支会话集合中按照每层各个会话分支被采用的概率提取每层节点的内容;
根据所述每层节点的内容绘制所述待催收案件的交互拓扑树,其中,所述交互拓扑树中各个节点均有其对应的催收语句。
可选地,所述分析值为所述目标用户的调整呼叫压力值;
所述通过预设的分析算法对所述目标用户返回的答复数据进行计算,得到分析值,基于所述分析值从所述会话交互集合中选取一催收会话发送至所述目标用户,并接收所述目标用户返回的答复数据,包括:
通过预设的分析算法对所述目标用户返回的答复数据进行计算,提取所述答复数据中的语气压力值,情绪压力值,以及意图压力值;
根据所述语气压力值,情绪压力值,意图压力值得到所述目标用户的调整呼叫压力值;
从所述交互拓扑树中逐层查找到调整呼叫压力值对应的对话分支发送至所述目标用户,并接收所述目标用户返回的答复数据。
可选地,所述在向所述目标用户发送所述会话交互集合中的预设的初始催收会话之后,重复执行所述目标风险等级画像对应的会话交互模式,直至所述目标用户返回的答复数据符合预设的催收截至条件步骤包括:
获取过去预设时间段记录的各个运营商渠道的呼叫成功率;
根据所述呼叫成功率确定所述待催收案件的目标呼叫方式;
根据所述目标呼叫方式在向所述目标用户发送所述会话交互集合中的预设的初始催收会话之后,重复执行所述目标风险等级画像对应的会话交互模式,直至所述目标用户返回的答复数据符合预设的催收截至条件。
可选地,在所述重复执行所述目标风险等级画像对应的会话交互模式,直至所述目标用户返回的答复数据符合预设的催收截至条件之后,还包括:
收集所述目标用户基于所述会话交互模式返回的答复数据;
计算所述答复数据对应的还款倾向;
根据所述目标用户的还款倾向确定催收结果,根据所述催收结果确定后续催收决策方式。
可选地所述根据所述催收结果确定后续催收决策方式步骤包括:
若所述催收结果为催收失败的第一催收结果时,根据所述第一催收结果中的情绪信息确定后续催收次数与催收方式;
若所述催收结果为催收成功的第二催收结果时,根据所述第二催收结果确定后续催收决策方式为暂停催收。
本发明还提供一种业务催收装置,所述业务催收装置包括:
接收模块,用于在接收到业务生成系统发送的业务催收请求时,计算所述业务催收请求所针对的目标用户的目标风险等级画像;
确定模块,用于根据所述目标风险评级画像确定所述待催收案件的会话交互集合,所述会话交互集合中包含多条催收会话;
执行模块,用于在向所述目标用户发送所述会话交互集合中的预设的初始催收会话之后,重复执行所述目标风险等级画像对应的会话交互模式,直至所述目标用户返回的答复数据符合预设的催收截至条件;
所述会话交互模式包括:通过预设的分析算法对所述目标用户返回的答复数据进行计算,得到分析值,基于所述分析值从所述会话交互集合中选取一催收会话发送至所述目标用户,并接收所述目标用户返回的答复数据。
可选地,所述接收模块包括:
第一获取单元,用于获取所述目标用户的征信信息以及场景信息;
第一确定单元,用于根据所述征信信息中的用户历史借据信息确定所述目标用户的偿还能力画像;
第二确定单元,用于根据所述征信信息中的用户呼叫记录信息确定所述目标用户的还款意愿画像;
第三确定单元,用于根据所述征信信息中的逾期状况信息确定所述目标用户的账龄画像;
第四确定单元,用于根据所述场景信息确定所述目标用户的目标风险策略模型,根据所述目标风险策略模型、所述偿还能力画像,所述还款意愿画像以及所述账龄画像,确定所述目标用户的目标风险评级画像。
可选地,所述会话交互集合为交互拓扑树;
所述接收模块还包括:
第五确定单元,用于根据所述目标风险评级画像确定所述目标用户对应的目标呼叫任务列表,所述目标呼叫任务列表中每个目标呼叫任务的窗口计划时间;
第一提取单元,用于根据所述目标呼叫任务列表,所述窗口计划时间以及预设的提取算法,从预存的催收分支会话集合中按照每层各个会话分支被采用的概率提取每层节点的内容;
绘制单元,用于根据所述每层节点的内容绘制所述待催收案件的交互拓扑树,其中,所述交互拓扑树中各个节点均有其对应的催收语句。
可选地,所述分析值为所述目标用户的调整呼叫压力值;
所述执行模块包括:
第二提取单元,用于通过预设的分析算法对所述目标用户返回的答复数据进行计算,提取所述答复数据中的语气压力值,情绪压力值,以及意图压力值;
第二获取单元,用于根据所述语气压力值,情绪压力值,意图压力值得到所述目标用户的调整呼叫压力值;
发送单元,用于从所述交互拓扑树中逐层查找到调整呼叫压力值对应的对话分支发送至所述目标用户,并接收所述目标用户返回的答复数据。
可选地,所述执行模块包括:
第三获取单元,用于获取过去预设时间段记录的各个运营商渠道的呼叫成功率;
第六确定单元,用于根据所述呼叫成功率确定所述待催收案件的目标呼叫方式;
执行单元,用于根据所述目标呼叫方式在向所述目标用户发送所述会话交互集合中的预设的初始催收会话之后,重复执行所述目标风险等级画像对应的会话交互模式,直至所述目标用户返回的答复数据符合预设的催收截至条件。
可选地,所述执行模块还包括::
收集单元,用于收集所述目标用户基于所述会话交互模式返回的答复数据;
计算单元,用于计算所述答复数据对应的还款倾向;
第七确定单元,用于根据所述目标用户的还款倾向确定催收结果,根据所述催收结果确定后续催收决策方式。
可选地,所述第七确定单元用于实现:
若所述催收结果为催收失败的第一催收结果时,根据所述第一催收结果中的情绪信息确定后续催收次数与催收方式;
若所述催收结果为催收成功的第二催收结果时,根据所述第二催收结果确定后续催收决策方式为暂停催收。
本发明还提供一种介质,所述介质上存储有业务催收程序,所述业务催收程序被处理器执行时实现如上述的业务催收方法的步骤。
本发明在接收到业务生成系统发送的业务催收请求时,计算所述业务催收请求所针对的目标用户的目标风险等级画像;根据所述目标风险评级画像确定所述待催收案件的会话交互集合,所述会话交互集合中包含多条催收会话;在向所述目标用户发送所述会话交互集合中的预设的初始催收会话之后,重复执行所述目标风险等级画像对应的会话交互模式,直至所述目标用户返回的答复数据符合预设的催收截至条件;所述会话交互模式包括:通过预设的分析算法对所述目标用户返回的答复数据进行计算,得到分析值,基于所述分析值从所述会话交互集合中选取一催收会话发送至所述目标用户,并接收所述目标用户返回的答复数据。在本申请中,不再是通过短信、公众号、推送弹窗通知或者人工对话交流的触发方式进行金融催收,而是在接收到业务生成系统发送的业务催收请求时,智能化地计算所述业务催收请求所针对的目标用户的目标风险等级画像,进而根据所述目标风险评级画像确定所述待催收案件的会话交互集合;以在向所述目标用户发送所述会话交互集合中的预设的初始催收会话之后,重复执行所述目标风险等级画像对应的会话交互模式,直至所述目标用户返回的答复数据符合预设的催收截至条件,即是本申请实现将人工客服话术根据用户风险等级画进行智能化,实现智能金融催收,因而,保证了催收信息触达的有效性,且避免了人力资源成本等消耗过多,提升了金融催收的有效效率。
附图说明
图1为本发明业务催收方法第一实施例的流程示意图;
图2为本发明业务催收方法第二实施例中计算所述业务催收请求所针对的目标用户的目标风险等级画像步骤的细化流程示意图;
图3是本发明实施例方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明提供一种业务催收方法,在业务催收方法一实施例中,参照图1,所述业务催收方法包括:
步骤S10,在接收到业务生成系统发送的业务催收请求时,计算所述业务催收请求所针对的目标用户的目标风险等级画像;
步骤S20,根据所述目标风险评级画像确定所述待催收案件的会话交互集合,所述会话交互集合中包含多条催收会话;
步骤S30,在向所述目标用户发送所述会话交互集合中的预设的初始催收会话之后,重复执行所述目标风险等级画像对应的会话交互模式,直至所述目标用户返回的答复数据符合预设的催收截至条件;
所述会话交互模式包括:通过预设的分析算法对所述目标用户返回的答复数据进行计算,得到分析值,基于所述分析值从所述会话交互集合中选取一催收会话发送至所述目标用户,并接收所述目标用户返回的答复数据。
具体步骤如下:
步骤S10,在接收到业务生成系统发送的业务催收请求时,计算所述业务催收请求所针对的目标用户的目标风险等级画像;
在本实施例中,业务催收方法应用于业务催收系统,该业务催收系统与业务生成系统,征信系统等其他系统通信连接,其中,业务生成系统每天进行待催收案件(各个类型的业务构成)的整理以及发布,该待催收案件包括需要电话等语音方式进行提醒、催收等类型的案件,具体待催收案件可以为还款提醒、逾期催收等类型,例如,该待催收案件为分期还款中第5期待还款的还款提醒,需要说明的是,业务生成系统可以是实时或者定时如每天早上9点向业务催收系统发送业务催收请求,其中,业务催收请求中携带有用户对应的待催收类型或者催收场景如是逾期催收场景还是还款提醒场景等,逾期催收场景又可以细分为房贷逾期催收场景或者车贷逾期催收场景等,业务催收请求中还携带有用户的联系方式,用户对应的历史催收记录或者用户的历史还款记录等信息,业务催收系统在接收到业务生成系统发送的业务催收请求时,根据所述业务催收请求进行待催收案件的建案处理,建案处理包括在业务催收系统中生成待催收的事项,例如,在业务催收系统中建立a用户还款提醒的建案事项。
需要说明的是,在接收到业务生成系统发送的业务催收请求时,根据所述业务催收请求进行待催收案件的建案处理是自动或者智能进行的,也即,在本实施例中,终端要在接收到业务生成系统发送的业务催收请求事件时,响应该接收到业务生成系统发送的业务催收请求事件以根据所述业务催收请求进行待催收案件的建案处理,需要事先在内置的处理器中设置程序段,该程序段表示接收到业务生成系统发送的业务催收请求的处理逻辑,该处理逻辑用于在接收到业务生成系统发送的业务催收请求事件时,响应该接收到业务生成系统发送的业务催收请求事件以根据所述业务催收请求进行待催收案件的建案处理。
在建案处理后,还计算所述业务催收请求所针对的目标用户的目标风险等级画像。
参照图2,其中,所述计算所述业务催收请求所针对的目标用户的目标风险等级画像步骤包括:
步骤S11,获取所述目标用户的征信信息以及场景信息;
通过通信连接的征信系统获取所述业务催收请求所针对的目标用户的征信信息,也即根据所述业务催收请求中携带的目标用户的用户信息如身份证号等,查询目标用户的征信信息,这里的征信信息除了该目标用户的来自人行、公安、汇法等权威机构的征信数据源外,还包含基于大数据场景下的该目标用户的关联数据,获取征信信息后,还获取所述业务催收请求中所针对的目标用户的场景信息,场景信息包括待催收案件的类型场景如是还款提醒还是逾期催收等类型。
在本实施例中,在获取所针对的目标用户的征信信息以及场景信息后,还可以执行确定目标用户的联系信息是否完整的确定步骤,若目标用户的联系信息是完整的,根据所述征信信息以及所述场景信息确定所述目标用户的目标风险评级画像,其中,场景信息用于确定目标用户的目标风险评级画像的目标风险策略模型即评定模型,也即业务催收系统建立了一套智能评估引擎,基于不同的场景,智能评估引擎中的评定模型不同,本实施例中,场景信息用于确定目标用户的目标风险评级画像的评定模型,而征信信息用于根据评定模型确定目标用户的目标风险评级画像的具体画像内容。
步骤S12,根据所述征信信息中的用户历史借据信息确定所述目标用户的偿还能力画像;
根据所述征信信息中的用户历史借据信息确定所述目标用户的偿还能力画像,具体地,从所述征信信息中获取目标用户在过去一定时间段内的历史借据信息,以统计过去一定时间段内目标用户的借款借据变化曲线,以根据预设偿还能力评估模型以及借款借据变化曲线评估过去一定时间段内所述目标用户的偿还能力画像,需要说明的是,在确定偿还能力画像后,对偿还能力画像进行评级,目标用户若在过去一定时间段内存在多头借贷,大额借款等,则目标用户的偿还能力画像的风险评级越高。
步骤S13,根据所述征信信息中的用户历史借据信息确定所述目标用户的偿还能力画像;
根据所述征信信息中的用户呼叫记录信息确定所述目标用户的还款意愿画像,业务催收系统每日会自行统计呼叫用户还款的呼叫记录信息,如目标用户在T-1日已有呼叫记录信息,根据用户呼叫记录信息确定目标用户是否存在打破承诺的历史记录,若目标用户存在打破承诺的历史记录,则获取打破承诺的次数,以根据预设还款意愿评估模型以及打破承诺的次数评估过去一定时间段内所述目标用户的还款意愿画像,需要说明的是,在确定还款意愿画像后,对还款意愿画像进行评级,打破承诺的次数越多,则目标用户的还款意愿画像的风险评级越高。
步骤S14,根据所述征信信息中的逾期状况信息确定所述目标用户的账龄画像;
根据所述征信信息中的逾期状况信息确定所述目标用户的账龄画像,具体地,根据统计的过去一定时间段内目标用户的历史逾期数据以及历史逾期时间的离散程度,以及预设的账龄画像模型,确定所述目标用户的账龄画像,若逾期账龄越高,则目标用户的账龄画像的风险评级越高。
步骤S15,根据所述场景信息确定所述目标用户的目标风险策略模型,根据所述目标风险策略模型、所述偿还能力画像,所述还款意愿画像以及所述账龄画像,确定所述目标用户的目标风险评级画像。
根据所述场景信息确定所述目标用户的目标风险策略模型,目标风险策略模型中确定所述偿还能力画像,所述还款意愿画像以及所述账龄画像在目标风险评级画像中的权重占比,根据所述权重占比、所述偿还能力画像,所述还款意愿画像以及所述账龄画像,确定所述目标用户的目标风险评级画像,以及目标风险评级画像对应的风险评级,以对目标用户进行分类。
步骤S20,根据所述目标风险评级画像确定所述待催收案件的会话交互集合,所述会话交互集合中包含多条催收会话;
在本实施例中,在确定目标风险评级画像后,根据所述目标风险评级画像确定所述待催收案件的会话交互集合,所述会话交互集合中包含多条催收会话,其中,该会话交互集合可以是交互拓扑树形式的集合,会话交互集合的确定是实现与用户的充分交互。
作为一种实施方式,在确定目标风险评级画像后,根据预设的目标风险评级画像与用户类别的关联关系,对目标用户进行分类,如将目标用户分为无风险提醒类,中高风险提醒类,低风险逾期类,高风险逾期类等类型,根据不同类型,确定所述待催收案件的会话交互集合,如在本实施例中,无风险提醒类的会话交互集合可以具体选择预存的无风险提醒类的交互拓扑树。
具体地,所述会话交互集合为交互拓扑树;
所述根据所述目标风险评级画像确定所述待催收案件的会话交互集合,包括:
步骤S21,根据所述目标风险评级画像确定所述目标用户对应的目标呼叫任务列表,所述目标呼叫任务列表中每个目标呼叫任务的窗口计划时间;
根据所述目标风险评级画像确定所述目标用户所处的风险画像区间,根据所述风险画像区间确定所述目标用户对应的目标呼叫任务列表,所述目标呼叫任务列表中每个目标呼叫任务的窗口计划时间(呼叫次数与对应呼叫时间即窗口计划时间构成目标呼叫任务列表),其中,风险画像区间对应的等级越高即是风险越高,呼叫任务频次安排越密集,因而目标呼叫任务列表中包含窗口计划时间越多,另外,根据所述风险画像区间还可以确定所述目标用户的初始呼叫压力值,其中,初始呼叫压力值包括呼叫的初始情绪压力以及初始意图压力等。
步骤S22,根据所述目标呼叫任务列表,所述窗口计划时间以及预设的提取算法,从预存的催收分支会话集合中按照每层各个会话分支被采用的概率提取每层节点的内容;
步骤S23,根据所述每层节点的内容绘制所述待催收案件的交互拓扑树,其中,所述交互拓扑树中各个节点均有其对应的催收语句。
根据所述目标呼叫任务列表,所述窗口计划时间以及预设的提取算法如预设广度优先算法,从预存的催收分支会话集合中按照每层各个会话分支被采用的概率提取每层节点的内容,具体地,根据所述目标呼叫任务列表,所述窗口计划时间,确定提取催收分支会话集合的次数与时间,而目标用户对应的催收分支会话集合(包括交互拓扑树)是预存的(该预存的催收分支会话集合或者交互拓扑树还可以是业务催收系统基于提取的人工催收的语音内容绘制得到,具体地,业务催收系统提取人工催收的语音内容(在深度上包括多层),并按照预设广度优先算法,从每层人工催收的语音内容中的多个对话分支中提取被采用概率排名前列如前三或者前六的节点的数据,根据被采用概率排名前列的节点的数据绘制交互拓扑树),需要说明的是,所述交互拓扑树中各个节点均有其对应的催收语句,也即该节点的数据中囊括多个不同呼叫压力值构成的对话分支),其中,由于节点的数据中囊括多个不同呼叫压力值构成的对话分支,因而还可以根据所述目标呼叫任务列表,所述窗口计划时间,所述初始呼叫压力值以及预设的提取算法如预设广度优先算法,从预存的催收分支会话集合中按照每层各个会话分支被采用的概率提取每层节点的内容,以得到交互拓扑树。
步骤S30,在向所述目标用户发送所述会话交互集合中的预设的初始催收会话之后,重复执行所述目标风险等级画像对应的会话交互模式,直至所述目标用户返回的答复数据符合预设的催收截至条件;
所述会话交互模式包括:通过预设的分析算法对所述目标用户返回的答复数据进行计算,得到分析值,基于所述分析值从所述会话交互集合中选取一催收会话发送至所述目标用户,并接收所述目标用户返回的答复数据。
在得到交互拓扑树后,根据所述交互拓扑树上的第一层的节点数据确定初始交谈内容即预设的初始催收会话,在向所述目标用户发送所述会话交互集合中的预设的初始催收会话之后,重复执行所述目标风险等级画像对应的会话交互模式,直至所述目标用户返回的答复数据符合预设的催收截至条件,该催收截至条件包括目标用户答应催收还款或者会话结束等预设条件。
具体地,所述分析值为所述目标用户的调整呼叫压力值;
所述通过预设的分析算法对所述目标用户返回的答复数据进行计算,得到分析值,基于所述分析值从所述会话交互集合中选取一催收会话发送至所述目标用户,并接收所述目标用户返回的答复数据,包括:
步骤S31,通过预设的分析算法对所述目标用户返回的答复数据进行计算,提取所述答复数据中的语气压力值,情绪压力值,以及意图压力值;
步骤S32,根据所述语气压力值,情绪压力值,意图压力值得到所述目标用户的调整呼叫压力值;
步骤S33,从所述交互拓扑树中逐层查找到调整呼叫压力值对应的对话分支发送至所述目标用户,并接收所述目标用户返回的答复数据。
在得到交互拓扑树后,根据所述交互拓扑树上的第一层的节点数据确定初始交谈内容,在确定所述初始交谈内容即目标用户返回的答复数据后,若接收到的目标用户的语气压力,情绪压力,以及意图压力等信息变化时,提取所述答复数据中的语气压力值,情绪压力值,以及意图压力值,也即基于接收到的目标用户的语气压力,情绪压力,以及意图压力等信息的变量,获取得到调整呼叫压力值(可选地,通过Grammarly公司的语音检测器确定目标用户的语气波动值,并根据预设的波动值区间对应关系,确定目标用户的语气波动值对应的语气压力值。通过科大讯飞的自然语音理解技术确定目标用户的情绪压力值以及意图压力值区间,最后通过语气压力值区间、情绪压力值、意图压力值区间以及调整呼叫压力值4者的对应关系,确定目标用户本次的调整呼叫压力值)。进而从所述交互拓扑树中逐层查找到调整呼叫压力值对应的对话分支,根据调整呼叫压力值对应的对话分支,进行语音对话,显然,在进行一次语音对话后,调整呼叫压力值有可能再次基于目标用户的语气压力,情绪压力,以及意图压力等信息进行改变。需要说明的是,在交互拓扑树绘制后,在每次确定对话分支时,若调整呼叫压力值对应的对话分支的数量大于1,则从与调整呼叫压力值对应的对话分支中选择出对话分支比重最大的分支,(对话分支比重即预先基于统计得到各个对话分支被采用的概率),选取该对话分支比重最大的分支的节点数据进行TTS语音拟合,以降低通话时延的情况下继续进行会话交互。
本发明在接收到业务生成系统发送的业务催收请求时,计算所述业务催收请求所针对的目标用户的目标风险等级画像;根据所述目标风险评级画像确定所述待催收案件的会话交互集合,所述会话交互集合中包含多条催收会话;在向所述目标用户发送所述会话交互集合中的预设的初始催收会话之后,重复执行所述目标风险等级画像对应的会话交互模式,直至所述目标用户返回的答复数据符合预设的催收截至条件;所述会话交互模式包括:通过预设的分析算法对所述目标用户返回的答复数据进行计算,得到分析值,基于所述分析值从所述会话交互集合中选取一催收会话发送至所述目标用户,并接收所述目标用户返回的答复数据。在本申请中,不再是通过短信、公众号、推送弹窗通知或者人工对话交流的触发方式进行金融催收,而是在接收到业务生成系统发送的业务催收请求时,智能化地计算所述业务催收请求所针对的目标用户的目标风险等级画像,进而根据所述目标风险评级画像确定所述待催收案件的会话交互集合;以在向所述目标用户发送所述会话交互集合中的预设的初始催收会话之后,重复执行所述目标风险等级画像对应的会话交互模式,直至所述目标用户返回的答复数据符合预设的催收截至条件,即是本申请实现将人工客服话术根据用户风险等级画进行智能化,实现智能金融催收,因而,保证了催收信息触达的有效性,且避免了人力资源成本等消耗过多,提升了金融催收的有效效率。
进一步地,在第一实施例基础上,在本发明提供业务催收方法另一实施例,在该实施例中,所述在向所述目标用户发送所述会话交互集合中的预设的初始催收会话之后,重复执行所述目标风险等级画像对应的会话交互模式,直至所述目标用户返回的答复数据符合预设的催收截至条件步骤包括:
步骤A1,获取过去预设时间段记录的各个运营商渠道的呼叫成功率;
步骤A2,根据所述呼叫成功率确定所述待催收案件的目标呼叫方式;
步骤A3,根据所述目标呼叫方式在向所述目标用户发送所述会话交互集合中的预设的初始催收会话之后,重复执行所述目标风险等级画像对应的会话交互模式,直至所述目标用户返回的答复数据符合预设的催收截至条件。
在本实施例中,还进行目标呼叫方式即呼叫运营商渠道的选择,进行呼叫运营商渠道的选择的目的在于确保呼叫接通即确保呼叫的有效性,具体地,获取过去预设时间段记录的各个运营商渠道的呼叫成功率,基于各运营商渠道的呼叫成功率以及预设的分配规则,自动配置各个运营商渠道的分配比例,根据分配比例确定所述待催收案件的目标呼叫方式,具体地,后台调度线程根据分配比例决策当前使用电信还是联通渠道进行呼叫,根据所述目标呼叫方式在向所述目标用户发送所述会话交互集合中的预设的初始催收会话之后,重复执行所述目标风险等级画像对应的会话交互模式,直至所述目标用户返回的答复数据符合预设的催收截至条件。
在本实施例中,通过获取过去预设时间段记录的各个运营商渠道的呼叫成功率;根据所述呼叫成功率确定所述待催收案件的目标呼叫方式;根据所述目标呼叫方式在向所述目标用户发送所述会话交互集合中的预设的初始催收会话之后,重复执行所述目标风险等级画像对应的会话交互模式,直至所述目标用户返回的答复数据符合预设的催收截至条件。由于准确得到会话交互模式,进而为准确得到还款倾向奠定基础。
进一步地,在本发明提供业务催收方法另一实施例,在该实施例中,在所述重复执行所述目标风险等级画像对应的会话交互模式,直至所述目标用户返回的答复数据符合预设的催收截至条件之后,还包括:
步骤B1,收集所述目标用户基于所述会话交互模式返回的答复数据;
步骤B2,计算所述答复数据对应的还款倾向;
步骤B3,根据所述目标用户的还款倾向确定催收结果,根据所述催收结果确定后续催收决策方式。
在本实施例中,收集所述目标用户基于所述会话交互模式返回的答复数据,具体地,根据所述会话交互模式向所述业务催收请求所针对的目标用户进行语音业务催收交互,在开始进行语音业务催收交互后,将语音交互上下文拓扑树同步到业务催收系统,以得到答复数据,作为一种实施方式,业务催收系统对语音交互上下文采用ASR(AutomaticSpeech Recognition,自动语音识别技术)进行分析,ASR对语音交互上下文进行分析时,执行去除语音交互上下文中的噪音,根据语音交互上下文中的话语停顿速度进行断句检测,并对语音交互上下文进行情感评分等操作,得到ASR分析结果,ASR还对语音交互上下文进行信息转换,业务催收系统调用NLU(Natural Language Understanding,简称NLU,自然语言理解技术)对转换后的信息以及ASR分析结果进行词法分析、句法分析、语义分析等分析操作,得到NLU分析结果,从而根据NLU分析结果获取答复数据。
从答复数据中确定所述目标用户的情绪信息,语言倾向信息,进而计算所述答复数据对应的还款倾向,具体地,调用NLU技术进行分析操作期间,根据ASR的分析结果,并行检测目标用户是否出现情绪波动(通过预设检测工具检测到的语气值,语音值,语调值等体现),进而获取所述目标用户的情绪信息,在本实施例中,还根据NLU技术进行的语义分析确定用户的语言倾向信息,根据所述情绪信息以及所述语言倾向信息,以及预设的判断规则得到所述目标用户的还款倾向。
根据所述目标用户的还款倾向确定催收结果,根据所述催收结果确定后续催收决策方式,如继续催收或者停止催收等。
在本实施例中,收集所述目标用户基于所述会话交互模式返回的答复数据;计算所述答复数据对应的还款倾向;根据所述目标用户的还款倾向确定催收结果,根据所述催收结果确定后续催收决策方式。在本实施例中实现准确获取目标用户的还款倾向,进而为确定后续催收决策方式奠定基础。
进一步地,在本发明提供业务催收方法另一实施例,在该实施例中,所述根据所述催收结果确定后续催收决策方式步骤包括:
步骤C1,若所述催收结果为催收失败的第一催收结果时,根据所述第一催收结果中的情绪信息确定后续催收次数与催收方式;
在本实施例中,若所述催收结果为催收失败的第一催收结果,且存在目标用户的情感波动大于当前阶段决策的情感波动阈值时,若通话继续进行,则交互拓扑树拓扑流向非压力话术(催收场景存在此分支)分叉的权重加大,以避免目标用户的情绪过激,且在存在目标用户的情感波动大于当前阶段决策的情感波动阈值时,根据通话中断后的NLU分析结果,业务催收系统基于预设的决策计算公式进行拓扑决策计算,如从通话中断后的NLU分析结果提取当前的呼叫压力值,根据当前的呼叫压力值的大小,进行拓扑决策计算,确定是流向非压力话术,还是压力话术,以制定通话中断后的后续催收决策方式以及催收次数,后续催收决策方式包括因态度恶劣如否认还款,则在后续的催收决策中增加还款事实说明等内容,并适当增加催收次数,需要说明的是,若目标用户的情感波动小于当前阶段决策的情感波动阈值时,后续催收决策方式可以包括减少催收次数,降低催收压力的决策方式。
步骤C2,若所述催收结果为催收成功的第二催收结果时,根据所述第二催收结果确定后续催收决策方式为暂停催收。
若所述催收结果为催收成功的第二催收结果时,根据所述第二催收结果确定后续催收决策方式为暂停催收,直至承诺期结束且未还款时才继续催收。
在本实施例中,通过若所述催收结果为催收失败的第一催收结果时,根据所述第一催收结果中的情绪信息确定后续催收次数与催收方式;若所述催收结果为催收成功的第二催收结果时,根据所述第二催收结果确定后续催收决策方式为暂停催收。本实施例实现根据催收结果确定后续催收决策方式,以避免催收后无后续处理造成催收不连续的现象。
参照图3,图3是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
本发明实施例业务催收设备可以是PC,也可以是智能手机、平板电脑、便携计算机等终端设备。
如图3所示,该业务催收设备可以包括:处理器1001,例如CPU,存储器1005,通信总线1002。其中,通信总线1002用于实现处理器1001和存储器1005之间的连接通信。存储器1005可以是高速RAM存储器,也可以是稳定的存储器(non-volatile memory),例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储设备。
可选地,该业务催收设备还可以包括目标用户接口、网络接口、摄像头、RF(RadioFrequency,射频)电路,传感器、音频电路、WiFi模块等等。目标用户接口可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard),可选目标用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。
本领域技术人员可以理解,图3中示出的业务催收设备结构并不构成对业务催收设备的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
如图3所示,作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块以及业务催收程序。操作系统是管理和控制业务催收设备硬件和软件资源的程序,支持业务催收程序以及其它软件和/或程序的运行。网络通信模块用于实现存储器1005内部各组件之间的通信,以及与业务催收设备中其它硬件和软件之间通信。
在图3所示的业务催收设备中,处理器1001用于执行存储器1005中存储的业务催收程序,实现上述任一项所述的业务催收方法的步骤。
本发明业务催收设备具体实施方式与上述业务催收方法各实施例基本相同,在此不再赘述。
此外,本发明实施例还提出一种业务催收装置,所述业务催收装置包括:
接收模块,用于在接收到业务生成系统发送的业务催收请求时,计算所述业务催收请求所针对的目标用户的目标风险等级画像;
确定模块,用于根据所述目标风险评级画像确定所述待催收案件的会话交互集合,所述会话交互集合中包含多条催收会话;
执行模块,用于在向所述目标用户发送所述会话交互集合中的预设的初始催收会话之后,重复执行所述目标风险等级画像对应的会话交互模式,直至所述目标用户返回的答复数据符合预设的催收截至条件;
所述会话交互模式包括:通过预设的分析算法对所述目标用户返回的答复数据进行计算,得到分析值,基于所述分析值从所述会话交互集合中选取一催收会话发送至所述目标用户,并接收所述目标用户返回的答复数据。
可选地,所述接收模块包括:
第一获取单元,用于获取所述目标用户的征信信息以及场景信息;
第一确定单元,用于根据所述征信信息中的用户历史借据信息确定所述目标用户的偿还能力画像;
第二确定单元,用于根据所述征信信息中的用户呼叫记录信息确定所述目标用户的还款意愿画像;
第三确定单元,用于根据所述征信信息中的逾期状况信息确定所述目标用户的账龄画像;
第四确定单元,用于根据所述场景信息确定所述目标用户的目标风险策略模型,根据所述目标风险策略模型、所述偿还能力画像,所述还款意愿画像以及所述账龄画像,确定所述目标用户的目标风险评级画像。
可选地,所述会话交互集合为交互拓扑树;
所述接收模块还包括:
第五确定单元,用于根据所述目标风险评级画像确定所述目标用户对应的目标呼叫任务列表,所述目标呼叫任务列表中每个目标呼叫任务的窗口计划时间;
第一提取单元,用于根据所述目标呼叫任务列表,所述窗口计划时间以及预设的提取算法,从预存的催收分支会话集合中按照每层各个会话分支被采用的概率提取每层节点的内容;
绘制单元,用于根据所述每层节点的内容绘制所述待催收案件的交互拓扑树,其中,所述交互拓扑树中各个节点均有其对应的催收语句。
可选地,所述分析值为所述目标用户的调整呼叫压力值;
所述执行模块包括:
第二提取单元,用于通过预设的分析算法对所述目标用户返回的答复数据进行计算,提取所述答复数据中的语气压力值,情绪压力值,以及意图压力值;
第二获取单元,用于根据所述语气压力值,情绪压力值,意图压力值得到所述目标用户的调整呼叫压力值;
发送单元,用于从所述交互拓扑树中逐层查找到调整呼叫压力值对应的对话分支发送至所述目标用户,并接收所述目标用户返回的答复数据。
可选地,所述执行模块包括:
第三获取单元,用于获取过去预设时间段记录的各个运营商渠道的呼叫成功率;
第六确定单元,用于根据所述呼叫成功率确定所述待催收案件的目标呼叫方式;
执行单元,用于根据所述目标呼叫方式在向所述目标用户发送所述会话交互集合中的预设的初始催收会话之后,重复执行所述目标风险等级画像对应的会话交互模式,直至所述目标用户返回的答复数据符合预设的催收截至条件。
可选地,所述执行模块还包括::
收集单元,用于收集所述目标用户基于所述会话交互模式返回的答复数据;
计算单元,用于计算所述答复数据对应的还款倾向;
第七确定单元,用于根据所述目标用户的还款倾向确定催收结果,根据所述催收结果确定后续催收决策方式。
可选地,所述第七确定单元用于实现:
若所述催收结果为催收失败的第一催收结果时,根据所述第一催收结果中的情绪信息确定后续催收次数与催收方式;
若所述催收结果为催收成功的第二催收结果时,根据所述第二催收结果确定后续催收决策方式为暂停催收。
所述业务催收装置具体实施方式与上述业务催收方法各实施例基本相同,在此不再赘述。
此外,本发明实施例还提出一种业务催收设备,设备包括:存储器109、处理器110及存储在存储器109上并可在处理器110上运行的业务催收程序,业务催收程序被处理器110执行时实现上述的业务催收方法各实施例的步骤。
此外,本发明还提供了一种计算机介质,所述计算机介质存储有一个或者一个以上程序,所述一个或者一个以上程序还可被一个或者一个以上的处理器执行以用于实现上述业务催收方法各实施例的步骤。
本发明设备及介质(即计算机介质)的具体实施方式的拓展内容与上述业务催收方法各实施例基本相同,在此不做赘述。
需要说明的是,在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件,但很多情况下前者是更佳的实施方式。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(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中,包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机,计算机,服务器,空调器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述,但是本发明并不局限于上述的具体实施方式,上述的具体实施方式仅仅是示意性的,而不是限制性的,本领域的普通技术人员在本发明的启示下,在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下,还可做出很多形式,这些均属于本发明的保护之内。
Claims (10)
1.一种业务催收方法,其特征在于,所述业务催收方法包括:
在接收到业务生成系统发送的业务催收请求时,计算所述业务催收请求所针对的目标用户的目标风险等级画像;
根据所述目标风险评级画像确定所述待催收案件的会话交互集合,所述会话交互集合中包含多条催收会话;
在向所述目标用户发送所述会话交互集合中的预设的初始催收会话之后,重复执行所述目标风险等级画像对应的会话交互模式,直至所述目标用户返回的答复数据符合预设的催收截至条件;
所述会话交互模式包括:通过预设的分析算法对所述目标用户返回的答复数据进行计算,得到分析值,基于所述分析值从所述会话交互集合中选取一催收会话发送至所述目标用户,并接收所述目标用户返回的答复数据。
2.如权利要求1所述的业务催收方法,其特征在于,所述计算所述业务催收请求所针对的目标用户的目标风险等级画像步骤包括:
获取所述目标用户的征信信息以及场景信息;
根据所述征信信息中的用户历史借据信息确定所述目标用户的偿还能力画像;
根据所述征信信息中的用户呼叫记录信息确定所述目标用户的还款意愿画像;
根据所述征信信息中的逾期状况信息确定所述目标用户的账龄画像;
根据所述场景信息确定所述目标用户的目标风险策略模型,根据所述目标风险策略模型、所述偿还能力画像,所述还款意愿画像以及所述账龄画像,确定所述目标用户的目标风险评级画像。
3.如权利要求1-2任一所述的业务催收方法,其特征在于,所述会话交互集合为交互拓扑树;
所述根据所述目标风险评级画像确定所述待催收案件的会话交互集合,包括:
根据所述目标风险评级画像确定所述目标用户对应的目标呼叫任务列表,所述目标呼叫任务列表中每个目标呼叫任务的窗口计划时间;
根据所述目标呼叫任务列表,所述窗口计划时间以及预设的提取算法,从预存的催收分支会话集合中按照每层各个会话分支被采用的概率提取每层节点的内容;
根据所述每层节点的内容绘制所述待催收案件的交互拓扑树,其中,所述交互拓扑树中各个节点均有其对应的催收语句。
4.如权利要求3所述的业务催收方法,其特征在于,所述分析值为所述目标用户的调整呼叫压力值;
所述通过预设的分析算法对所述目标用户返回的答复数据进行计算,得到分析值,基于所述分析值从所述会话交互集合中选取一催收会话发送至所述目标用户,并接收所述目标用户返回的答复数据,包括:
通过预设的分析算法对所述目标用户返回的答复数据进行计算,提取所述答复数据中的语气压力值,情绪压力值,以及意图压力值;
根据所述语气压力值,情绪压力值,意图压力值得到所述目标用户的调整呼叫压力值;
从所述交互拓扑树中逐层查找到调整呼叫压力值对应的对话分支发送至所述目标用户,并接收所述目标用户返回的答复数据。
5.如权利要求1所述的业务催收方法,其特征在于,所述在向所述目标用户发送所述会话交互集合中的预设的初始催收会话之后,重复执行所述目标风险等级画像对应的会话交互模式,直至所述目标用户返回的答复数据符合预设的催收截至条件步骤包括:
获取过去预设时间段记录的各个运营商渠道的呼叫成功率;
根据所述呼叫成功率确定所述待催收案件的目标呼叫方式;
根据所述目标呼叫方式在向所述目标用户发送所述会话交互集合中的预设的初始催收会话之后,重复执行所述目标风险等级画像对应的会话交互模式,直至所述目标用户返回的答复数据符合预设的催收截至条件。
6.如权利要求1所述的业务催收方法,其特征在于,在所述重复执行所述目标风险等级画像对应的会话交互模式,直至所述目标用户返回的答复数据符合预设的催收截至条件之后,还包括:
收集所述目标用户基于所述会话交互模式返回的答复数据;
计算所述答复数据对应的还款倾向;
根据所述目标用户的还款倾向确定催收结果,根据所述催收结果确定后续催收决策方式。
7.如权利要求1所述的业务催收方法,其特征在于,所述根据所述催收结果确定后续催收决策方式步骤包括:
若所述催收结果为催收失败的第一催收结果时,根据所述第一催收结果中的情绪信息确定后续催收次数与催收方式;
若所述催收结果为催收成功的第二催收结果时,根据所述第二催收结果确定后续催收决策方式为暂停催收。
8.一种业务催收装置,其特征在于,所述业务催收装置包括:
接收模块,用于在接收到业务生成系统发送的业务催收请求时,计算所述业务催收请求所针对的目标用户的目标风险等级画像;
确定模块,用于根据所述目标风险评级画像确定所述待催收案件的会话交互集合,所述会话交互集合中包含多条催收会话;
执行模块,用于在向所述目标用户发送所述会话交互集合中的预设的初始催收会话之后,重复执行所述目标风险等级画像对应的会话交互模式,直至所述目标用户返回的答复数据符合预设的催收截至条件;
所述会话交互模式包括:通过预设的分析算法对所述目标用户返回的答复数据进行计算,得到分析值,基于所述分析值从所述会话交互集合中选取一催收会话发送至所述目标用户,并接收所述目标用户返回的答复数据。
9.一种业务催收设备,其特征在于,所述设备包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的业务催收程序,所述业务催收程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的业务催收方法的步骤。
10.一种介质,其特征在于,所述介质上存储有业务催收程序,所述业务催收程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的业务催收方法的步骤。
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