CN110796341A - 一种催收案件分布式批处理方法、装置和电子设备 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种催收案件分布式批处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质，包括：获取催收源数据，使用分布式方法对所述催收源数据进行归并以形成催收数据，所述催收数据包含催收账户的基本信息；基于所述催收账户的基本信息，利用至少一个风险策略分析模型，针对各催收账户分别计算至少一个风险策略值；根据所述催收账户的基本信息和其对应的所述至少一个风险策略值，生成催收决策数据；利用分布式方法处理所述催收决策数据，以为各催收账户生成催收规则，从而得到对应各催收账户的催收案件；按照所述催收案件的催收规则，分配所述催收案件到相应的催收队列以进行催收处理。本发明能够针对对不同属性的催收案件采用不同的处理策略，提高回收率。

Description

一种催收案件分布式批处理方法、装置和电子设备
技术领域
本发明涉及计算机信息处理领域，具体而言，涉及一种催收案件分布式批处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质。
背景技术
在催收过程中，提前预知风险和采用相应的催收方案往往是必要的和有价值的，不同的风险级别需采用不同的催收策略方案，比如M1逾期，这类逾期客户忘记当天还钱，以及由于其他原因未能按时还款，那这些客户的风险级别很低，往往只需要电话自动通知或短信通知即可达到催收目的。
但现有技术对催收案件的催收处理方案单一，分配案件需要大量人为介入，案件经人力催收，人工成本大，并且逾期前阶对客户的通知不够及时。
发明内容
本发明要解决的技术问题是催收案件的催收处理方案单一、以及人工催收效率低、成本高的问题。
本发明的一方面提供一种催收案件分布式批处理方法，其特征在于，包括：获取催收源数据，使用分布式方法对所述催收源数据进行归并以形成催收数据，所述催收数据包含催收账户的基本信息；基于所述催收账户的基本信息，利用至少一个风险策略分析模型，针对各催收账户分别计算至少一个风险策略值；根据所述催收账户的基本信息和其对应的所述至少一个风险策略值，生成催收决策数据；利用分布式方法处理所述催收决策数据，以为各催收账户生成催收规则，从而得到对应各催收账户的催收案件；按照所述催收案件的催收规则，分配所述催收案件到相应的催收队列以进行催收处理。
根据本发明的一种优选实施方式，所述分布式方法进一步包括：选择计算机集群中一个计算机为协调器，其他计算机为计算节点，所述协调器对所述计算节点进行任务分配，并实时监控所述计算节点任务执行状况。
根据本发明的一种优选实施方式，其特征在于，所述实时监控所述计算节点任务执行状况，进一步包括：若一计算节点执行任务发生异常，所述协调器将该计算节点的任务分配到其他计算节点；若各计算节点执行任务均失败，所述协调器则发出任务失败预警通知；若各计算节点执行任务成功，则启动下一步操作。
根据本发明的一种优选实施方式，所述协调器通过redis的分布式锁选举出zookeeper管理的计算机集群中的一台得出。
根据本发明的一种优选实施方式，所述对所述催收源数据进行归并以形成催收数据，进一步包括：通过脚本程序加载方式或解析文件方式，将所述催收源数据同步到催收的基础数据库表，利用分布式方法对催收源数据进行归并以形成催收数据。
根据本发明的一种优选实施方式，在根据所述催收账户的基本信息和其对应的所述至少一个风险策略值之后，还包括：将所述催收决策数据输入redis队列进行缓存。
根据本发明的一种优选实施方式，所述利用分布式方法处理所述催收决策数据，以为各催收账户生成催收规则，从而得到对应各催收账户的催收案件，进一步包括：建立催收策略值与风险策略规则的对应关系表；获取所述催收决策数据中的所述催收策略值；利用所述对应关系表匹配所述催收账户对应的催收规则；基于所述催收账户的基本信息及所述催收规则形成所述催收账户的催收案件。
根据本发明的一种优选实施方式，所述催收规则进一步包括：IVR自动语音、智能机器人、策略短信、APP发送信息、高中低技能组人工提醒。
根据本发明的一种优选实施方式，还包括：根据均衡分配算法，将高中低技能组人工提醒规则下的催收案件均衡分配到公司和/或催收员。
本发明的第二方面提供一种催收案件分布式批处理装置，其特征在于，包括：催收源数据获取模块，用于获取催收源数据，使用分布式方法对所述催收源数据进行归并以形成催收数据，所述催收数据包含催收账户的基本信息；风险策略值计算模块，用于基于所述催收账户的基本信息，利用至少一个风险策略分析模型，针对各催收账户分别计算至少一个风险策略值；催收决策数据生成模块，用于根据所述催收账户的基本信息和其对应的所述至少一个风险策略值，生成催收决策数据；催收案件生成模块，用于利用分布式方法处理所述催收决策数据，以为各催收账户生成催收规则，从而得到对应各催收账户的催收案件；催收案件分配模块，用于按照所述催收案件的催收规则，分配所述催收案件到相应的催收队列以进行催收处理。
根据本发明的一种优选实施方式，所述催收案件生成模块，进一步包括：分布式处理单元，用于选择计算机集群中一个计算机为协调器，其他计算机为计算节点，所述协调器对所述计算节点进行任务分配，并实时监控所述计算节点任务执行状况。
根据本发明的一种优选实施方式，所述分布式处理单元，进一步包括：任务异常处理子单元，用于若一计算节点执行任务发生异常时，所述协调器将该计算节点的任务分配到其他计算节点；任务失败通知子单元，用于若各计算节点执行任务均失败，所述协调器则发出任务失败预警通知；任务成功子单元，若各计算节点执行任务成功，则启动下一步操作。
根据本发明的一种优选实施方式，所述分布式处理单元，进一步包括：协调器选举子单元，用于通过redis的分布式锁选举出zookeeper管理的计算机集群中的一台得出。
根据本发明的一种优选实施方式，所述催收源数据获取模块，进一步包括：催收源数据同步单元，通过脚本程序加载方式或解析文件方式，将所述催收源数据同步到催收的基础数据库表，利用分布式方法对催收源数据进行归并以形成催收数据。
根据本发明的一种优选实施方式，还包括：redis缓存模块，用于在根据所述催收账户的基本信息和其对应的所述至少一个风险策略值之后，将所述催收决策数据输入redis队列进行缓存。
根据本发明的一种优选实施方式，所述催收案件生成模块，进一步包括：对应关系表建立单元，用于建立催收策略值与风险策略规则的对应关系表；催收策略值获取单元，用于获取所述催收决策数据中的所述催收策略值；催收规则匹配单元，用于利用所述对应关系表匹配所述催收账户对应的催收规则；催收案件形成子单元，用于基于所述催收账户的基本信息及所述催收规则形成所述催收账户的催收案件。
根据本发明的一种优选实施方式，所述催收案件分配模块，进一步包括：催收规则单元，所述催收规则包括：IVR自动语音、智能机器人、策略短信、APP发送信息、高中低技能组人工提醒。
根据本发明的一种优选实施方式，所述催收规则单元，进一步包括：高中低技能组人工提醒子单元，用于根据均衡分配算法，将高中低技能组人工提醒规则下的催收案件均衡分配到公司和/或催收员。
本发明的第三方面提供一种电子设备，其中，该电子设备包括：处理器；以及，
存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行任一项所述的方法。
本发明的第四方面提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现任一项所述的方法。
本发明的技术方案，具有如下有益效果：
本发明通过利用多个风险策略分析模型，计算用户的多个风险策略值，能够提前分析用户的风险，预判催收案件的风险级别。
本发明按照催收规则分配催收案件到不同的催收队列，解决催收案件的催收处理方案单一的问题，并且提高回收率，减少人工成本。
本发明通过分布式方法，自动进行任务拆分，在极短时间内高并发批量处理催收案件。
附图说明
为了使本发明所解决的技术问题、采用的技术手段及取得的技术效果更加清楚，下面将参照附图详细描述本发明的具体实施例。但需声明的是，下面描述的附图仅仅是本发明本发明示例性实施例的附图，对于本领域的技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，可以根据这些附图获得其他实施例的附图。
图1是本发明的催收案件分布式批处理方法流程示意图；
图2是本发明的一具体实施例的催收案件分布式批处理方法示意图；
图3是本发明的催收案件分布式批处理装置的模块架构示意图；
图4是本发明的催收案件分布式批处理的电子设备结构框架示意图；
图5是本发明的计算机可读存储介质示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述本发明的示例性实施例。然而，示例性实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为本发明仅限于在此阐述的实施例。相反，提供这些示例性实施例能够使得本发明更加全面和完整，更加便于将发明构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的元件、组件或部分，因而将省略对它们的重复描述。
在符合本发明的技术构思的前提下，在某个特定的实施例中描述的特征、结构、特性或其他细节不排除可以以合适的方式结合在一个或更多其他的实施例中。
在对于具体实施例的描述中，本发明描述的特征、结构、特性或其他细节是为了使本领域的技术人员对实施例进行充分理解。但是，并不排除本领域技术人员可以实践本发明的技术方案而没有特定特征、结构、特性或其他细节的一个或更多。
附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
应理解，虽然本文中可能使用第一、第二、第三等表示编号的定语来描述各种器件、元件、组件或部分，但这不应受这些定语限制。这些定语乃是用以区分一者与另一者。例如，第一器件亦可称为第二器件而不偏离本发明实质的技术方案。
术语“和/或”或者“及/或”包括相关联的列出项目中的任一个及一或多者的所有组合。
图1是本发明的催收案件分布式批处理方法流程示意图；如图1所示，本发明的方法包括：
S101：获取催收源数据，使用分布式方法对所述催收源数据进行归并以形成催收数据，所述催收数据包含催收账户的基本信息。
其中，所述使用分布式方法对所述催收源数据进行归并以形成催收数据，进一步包括：通过脚本程序加载方式或解析文件方式，将所述催收源数据同步到催收的基础数据库表，利用分布式方法对催收源数据进行归并以形成催收数据。
其中，所述分布式方法进一步包括：选择计算机集群中一个计算机为协调器，其他计算机为计算节点，所述协调器对所述计算节点进行任务分配，并实时监控所述计算节点任务执行状况。
其中，所述协调器通过redis的分布式锁选举出zookeeper管理的计算机集群中的一台得出。
其中，所述实时监控所述计算节点任务执行状况，进一步包括：
若一计算节点执行任务发生异常，所述协调器将该计算节点的任务分配到其他计算节点；
若各计算节点执行任务均失败，所述协调器则发出任务失败预警通知；
若各计算节点执行任务成功，则启动下一步操作。
S102：基于所述催收账户的基本信息，利用至少一个风险策略分析模型，针对各催收账户分别计算至少一个风险策略值。
S103：根据所述催收账户的基本信息和其对应的所述至少一个风险策略值，生成催收决策数据。
其中，在根据所述催收账户的的基本信息和其对应的所述至少一个风险策略值，生成催收决策数据之后，还包括：
将所述催收决策数据输入redis队列进行缓存。
S104：利用分布式方法处理所述催收决策数据，以为各催收账户生成催收规则，从而得到对应各催收账户的催收案件。
其中，所述利用分布式方法处理所述催收决策数据，以为各催收账户生成催收规则，从而得到对应各催收账户的催收案件，进一步包括：
建立催收策略值与风险策略规则的对应关系表；
获取所述催收决策数据中的所述催收策略值；
利用所述对应关系表匹配所述催收账户对应的催收规则；
基于所述催收账户的基本信息及所述催收规则形成所述催收账户的催收案件。
S105：按照所述催收案件的催收规则，分配所述催收案件到相应的催收队列以进行催收处理。
其中，所述催收规则进一步包括：IVR自动语音、智能机器人、策略短信、APP发送信息、高中低技能组人工提醒。
其中，还包括：根据均衡分配算法，将高中低技能组人工提醒规则下的催收案件均衡分配到公司和/或催收员。
图2是本发明的一具体实施例的催收案件分布式批处理方法示意图；如图2所示，对本发明的方法进行详细解释。
作为示例，获取催收源数据，通过shell脚本程序加载方式或解析文件方式，将所述催收源数据同步到催收的基础数据库表，利用分布式方法对催收源数据进行归并以形成催收数据。其中，催收数据包含催收账户的基本信息。
分布式计算(Distributed Algorithm)：是把一个大计算任务拆分成多个小计算任务分布到若干台机器上去计算。高并发(High Concurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。
本发明催收案件分布式批处理方法，通过redis的分布式锁选举出zookeeper管理的集群里的某一台机器，来进行分片任务，得到任务的机器开始计算任务。
在每一次计算中，任务的计算心跳都会同步到监控中心，用以监控全程是否任务失败。当所有节点的计算任务结束后，通知下一步操作启动执行，若计算过程中有机器出现失败，宕机等异常现象，本发明会自动重新分布失败的任务到其他节点计算，以此重复直到所有任务计算成功，若所有计算任务最终全部失败，则监控服务会出预警短信。
基于所述催收账户的基本信息，利用至少一个风险策略分析模型，针对各催收账户分别计算至少一个风险策略值。
作为示例，将催收账户的基本信息输入N个风险策略分析模型，N≥1，且N为正整数。风险策略分析模型针对各催收账户计算风险策略值，各催收账户获取到N个风险策略值。
根据所述催收账户的基本信息和其对应的所述至少一个风险策略值，生成催收决策数据。
在根据所述催收账户的的基本信息和其对应的所述至少一个风险策略值，生成催收决策数据之后，还包括：将所述催收决策数据输入redis队列进行缓存。
作为示例，所有节点的计算任务结束，得到启动任务通知，采用分布式机制送决策，决策的数据来源于归并计算的客户基本信息，以及风险策略分析模型提供的风险策略值。
决策数据的返回快速的压入到redis的队列内，此步不做database操作，redis作为缓存使用极大的增强处理速度。
数据进入到redis的队列后，会有多个节点分抢redis队列的数据，谁抢到谁计算，直到抢光为止。
拿到数据后，计算节点会分析决策返回的风险策略值，建立催收策略值与风险策略规则的对应关系表；获取催收决策数据中的催收策略值；利用对应关系表匹配催收账户对应的催收规则；基于催收账户的基本信息及催收规则形成催收账户的催收案件。
按照催收案件的催收规则，分配催收案件到相应的催收队列以进行催收处理。
其中，规则大致分为：IVR自动语音、智能机器人、策略短信、APP发送信息、高中低技能组人工提醒，根据产品大类、剩余金额、行为评分模型、客户风险评分等输入维度对客群进行分类。
其中，贷后行为评分为通过大数据平台对客户在逾期阶段的行为项进行评分，并预测客户的风险指数，有针对性赋予与之匹配的催收策略，最后，同样需要快速落库。
其中，还包括：根据均衡分配算法，将高中低技能组人工提醒规则下的催收案件均衡分配到公司和/或催收员。
对人工队列的案件，使用均衡分配算法分配到公司和催收员，均衡分配算法：取公司和/或催收员在不同队列的分配比例，员工的假期排班，分案的比例系数作为分案参数，例如：分配队列T0101到A,B,C公司，队列案件按金额降序，A,B,C公司已获得的案件金额升序，在公司达到自己的分配比例，则不再分配案件到本公司，分配到公司下的催收员。
人工队列的案件在分配到催收员时，采用类似的方法。
使用本批处理系统可以自助分配处理案件，性能高，速度快，案件策略多样化，例如：短信通知，ivr电话自动告知，机器人智能催收，指派特殊案件到人工催收等。
本发明通过系统提前分析计算，分配案件到不同的处理策略方案，做到预判案件风险级别，提高回收率，减少人工成本。
本发明极大程度提升日常任务处理效率，在有效的处理窗口期内，完成自动化智能案件流转分配，为应对承载大业务量入催起到了关键作用。
本领域技术人员可以理解，实现上述实施例的全部或部分步骤被实现为由计算机数据处理设备执行的程序(计算机程序)。在该计算机程序被执行时，可以实现本发明提供的上述方法。而且，所述的计算机程序可以存储于计算机可读存储介质中，该存储介质可以是磁盘、光盘、ROM、RAM等可读存储介质，也可以是多个存储介质组成的存储阵列，例如磁盘或磁带存储阵列。所述的存储介质不限于集中式存储，其也可以是分布式存储，例如基于云计算的云存储。
下面描述本发明的装置实施例，该装置可以用于执行本发明的方法实施例。对于本发明装置实施例中描述的细节，应视为对于上述方法实施例的补充；对于在本发明装置实施例中未披露的细节，可以参照上述方法实施例来实现。
本领域技术人员可以理解，上述装置实施例中的各模块可以按照描述分布于装置中，也可以进行相应变化，分布于不同于上述实施例的一个或多个装置中。上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。
图3是本发明的催收案件分布式批处理装置的模块架构示意图；如图3所示，本发明的装置包括：催收源数据获取模块，风险策略值计算模块，催收决策数据生成模块，催收案件生成模块，催收案件分配模块。
催收源数据获取模块，用于获取催收源数据，使用分布式方法对所述催收源数据进行归并以形成催收数据，所述催收数据包含催收账户的基本信息。
风险策略值计算模块，用于基于所述催收账户的基本信息，利用至少一个风险策略分析模型，针对各催收账户分别计算至少一个风险策略值。
催收决策数据生成模块，用于根据所述催收账户的基本信息和其对应的所述至少一个风险策略值，生成催收决策数据。
催收案件生成模块，用于利用分布式方法处理所述催收决策数据，以为各催收账户生成催收规则，从而得到对应各催收账户的催收案件。
催收案件分配模块，用于按照所述催收案件的催收规则，分配所述催收案件到相应的催收队列以进行催收处理。
其中，催收案件生成模块，进一步包括：分布式处理单元，用于选择计算机集群中一个计算机为协调器，其他计算机为计算节点，所述协调器对所述计算节点进行任务分配，并实时监控所述计算节点任务执行状况。
其中，所述分布式处理单元，进一步包括：任务异常处理子单元，用于若一计算节点执行任务发生异常时，所述协调器将该计算节点的任务分配到其他计算节点；任务失败通知子单元，用于若各计算节点执行任务均失败，所述协调器则发出任务失败预警通知；任务成功子单元，若各计算节点执行任务成功，则启动下一步操作。
其中，所述分布式处理单元，进一步包括：协调器选举子单元，用于通过redis的分布式锁选举出zookeeper管理的计算机集群中的一台得出。
其中，所述催收源数据获取模块，进一步包括：催收源数据同步单元，通过脚本程序加载方式或解析文件方式，将所述催收源数据同步到催收的基础数据库表，利用分布式方法对催收源数据进行归并以形成催收数据。
其中，本发明的装置还包括：redis缓存模块，用于在根据所述催收账户的基本信息和其对应的所述至少一个风险策略值之后，将所述催收决策数据输入redis队列进行缓存。
其中，所述催收案件生成模块，进一步包括：对应关系表建立单元，用于建立催收策略值与风险策略规则的对应关系表；催收策略值获取单元，用于获取所述催收决策数据中的所述催收策略值；催收规则匹配单元，用于利用所述对应关系表匹配所述催收账户对应的催收规则；催收案件形成子单元，用于基于所述催收账户的基本信息及所述催收规则形成所述催收账户的催收案件。
其中，所述催收案件分配模块，进一步包括：催收规则单元，所述催收规则包括：IVR自动语音、智能机器人、策略短信、APP发送信息、高中低技能组人工提醒。
其中，所述催收规则单元，进一步包括：高中低技能组人工提醒子单元，用于根据均衡分配算法，将高中低技能组人工提醒规则下的催收案件均衡分配到公司和/或催收员。
下面描述本发明的电子设备实施例，该电子设备可以视为对于上述本发明的方法和装置实施例的具体实体实施方式。对于本发明电子设备实施例中描述的细节，应视为对于上述方法或装置实施例的补充；对于在本发明电子设备实施例中未披露的细节，可以参照上述方法或装置实施例来实现。
图4是根据本发明的一种电子设备的示例性实施例的结构框图。下面参照图4来描述根据本发明该实施例的的电子设备400。图4显示的电子设备400仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图4所示，电子设备400以通用计算设备的形式表现。电子设备400的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元410、至少一个存储单元420、连接不同系统组件(包括存储单元420和处理单元410)的总线430、显示单元440等。
其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元410执行，使得所述处理单元410执行本说明书上述电子处方流转处理方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元410可以执行如图1所示的步骤。
所述存储单元420可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)4201和/或高速缓存存储单元4202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)4203。
所述存储单元420还可以包括具有一组(至少一个)程序模块4205的程序/实用工具4204，这样的程序模块4205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线430可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备400也可以与一个或多个外部设备500(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备400交互的设备通信，和/或与使得该电子设备400能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口450进行。并且，电子设备400还可以通过网络适配器460与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器460可以通过总线430与电子设备400的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备400使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，本发明描述的示例性实施例可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本发明实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个计算机可读的存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行根据本发明的上述方法。当所述计算机程序被一个数据处理设备执行时，使得该计算机可读介质能够实现本发明的上述方法，即：获取催收源数据，使用分布式方法对所述催收源数据进行归并以形成催收数据，所述催收数据包含催收账户的基本信息；基于所述催收账户的基本信息，利用至少一个风险策略分析模型，针对各催收账户分别计算至少一个风险策略值；根据所述催收账户的基本信息和其对应的所述至少一个风险策略值，生成催收决策数据；利用分布式方法处理所述催收决策数据，以为各催收账户生成催收规则，从而得到对应各催收账户的催收案件；按照所述催收案件的催收规则，分配所述催收案件到相应的催收队列以进行催收处理。
所述计算机程序可以存储于一个或多个计算机可读介质上，如图5所示。计算机可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
所述计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
综上所述，本发明可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)等通用数据处理设备来实现根据本发明实施例中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，应理解的是，本发明不与任何特定计算机、虚拟装置或者电子设备固有相关，各种通用装置也可以实现本发明。以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种催收案件分布式批处理方法，其特征在于，包括：
获取催收源数据，使用分布式方法对所述催收源数据进行归并以形成催收数据，所述催收数据包含催收账户的基本信息；
基于所述催收账户的基本信息，利用至少一个风险策略分析模型，针对各催收账户分别计算至少一个风险策略值；
根据所述催收账户的基本信息和其对应的所述至少一个风险策略值，生成催收决策数据；
利用分布式方法处理所述催收决策数据，以为各催收账户生成催收规则，从而得到对应各催收账户的催收案件；
按照所述催收案件的催收规则，分配所述催收案件到相应的催收队列以进行催收处理。
2.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述分布式方法进一步包括：选择计算机集群中一个计算机为协调器，其他计算机为计算节点，所述协调器对所述计算节点进行任务分配，并实时监控所述计算节点任务执行状况。
3.如权利要求1-2中任一项所述的方法，其特征在于，所述实时监控所述计算节点任务执行状况，进一步包括：
若一计算节点执行任务发生异常，所述协调器将该计算节点的任务分配到其他计算节点；
若各计算节点执行任务均失败，所述协调器则发出任务失败预警通知；
若各计算节点执行任务成功，则启动下一步操作。
4.如权利要求1-3中任一项中任一项所述的方法，其特征在于，所述协调器通过redis的分布式锁选举出zookeeper管理的计算机集群中的一台得出。
5.如权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述催收源数据进行归并以形成催收数据，进一步包括：
通过脚本程序加载方式或解析文件方式，将所述催收源数据同步到催收的基础数据库表，利用分布式方法对催收源数据进行归并以形成催收数据。
6.如权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，在根据所述催收账户的基本信息和其对应的所述至少一个风险策略值之后，还包括：
将所述催收决策数据输入redis队列进行缓存。
7.如权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述利用分布式方法处理所述催收决策数据，以为各催收账户生成催收规则，从而得到对应各催收账户的催收案件，进一步包括：
建立催收策略值与风险策略规则的对应关系表；
获取所述催收决策数据中的所述催收策略值；
利用所述对应关系表匹配所述催收账户对应的催收规则；
基于所述催收账户的基本信息及所述催收规则形成所述催收账户的催收案件。
8.一种催收案件分布式批处理装置，其特征在于，包括：
催收源数据获取模块，用于获取催收源数据，使用分布式方法对所述催收源数据进行归并以形成催收数据，所述催收数据包含催收账户的基本信息；
风险策略值计算模块，用于基于所述催收账户的基本信息，利用至少一个风险策略分析模型，针对各催收账户分别计算至少一个风险策略值；
催收决策数据生成模块，用于根据所述催收账户的基本信息和其对应的所述至少一个风险策略值，生成催收决策数据；
催收案件生成模块，用于利用分布式方法处理所述催收决策数据，以为各催收账户生成催收规则，从而得到对应各催收账户的催收案件；
催收案件分配模块，用于按照所述催收案件的催收规则，分配所述催收案件到相应的催收队列以进行催收处理。
9.一种电子设备，其中，该电子设备包括：
处理器；以及，
存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行根据权利要求1-7中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现权利要求1-7中任一项所述的方法。
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