CN112270575A - 基于rpa机器人的居民电费欠费信息整合分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于RPA机器人的居民电费欠费信息整合分析方法，S1：RPA机器人根据基本规则在营销系统立即/定时获取用户欠费基础数据；S2：RPA机器人根据基本规则在稽查系统立即/定时获取用户电费关键数据；S3：RPA机器人按对应用户编号合并数据；S4：RPA机器人对数据进行筛选，排除联系方式为空的数据；S5：RPA机器人对筛选出来的非空值数据进行筛选排除错误数据、重复数据；S6：RPA机器人对筛选出来的用户有效数据进行分析并将用户根据催缴权重进行划分；S7：RPA机器人将需要进行外呼催缴的用户数据下发至外呼系统进行电费催缴。本发明更可大大节省时间，提高工作效率。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于RPA机器人的居民电费欠费信息整合分析方法。
背景技术
目前，催费人员主要通过营销系统欠费查询模块按催费员、段号等信息导出欠费数据清单，但欠费数据清单中数据量大，数据复杂，联系电话等关键信息大量重复或者不准确，整理过程单一且繁琐，而且缺少部分用户可能询问的关键数据，大大影响了催费效率，占用了宝贵的人力物力。
待欠费数据清单整理完成，催费人员则开始拨号催费。据数据统计，催费人员每整理100条有效外呼欠费数据及相应催费准备工作需30分钟左右。为降低企业营销人力成本，拟借助RPA机器人自动获取欠费数据。
综上所述，目前尚未有一种基于RPA机器人的居民电费欠费信息整合分析方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种更可大大节省时间，提高工作效率的基于RPA机器人的居民电费欠费信息整合分析方法。
本发明的技术解决方案是：
一种基于RPA机器人的居民电费欠费信息整合分析方法，其特征是：包括如下步骤：
S1：RPA机器人根据基本规则在营销系统立即/定时获取用户欠费基础数据；
S2：RPA机器人根据基本规则在稽查系统立即/定时获取用户电费关键数据；
S3：RPA机器人按对应用户编号合并数据；
S4：RPA机器人对数据进行筛选，排除联系方式为空的数据；
S5：RPA机器人对筛选出来的非空值数据进行筛选排除错误数据、重复数据；
S6：RPA机器人对筛选出来的用户有效数据进行分析并将用户根据催缴权重进行划分；
S7：RPA机器人将需要进行外呼催缴的用户数据下发至外呼系统进行电费催缴。
对于S1、S2、S3流程：利用RPA机器人，每月20日—次月5日，在7点前完成营销系统、稽查系统用户欠费数据的查询及导出，合并保存一个版本，然后根据业务规则对数据进行分析及处理。
S4流程具体步骤如下：
S41：选中营销系统下发的所有数据进行分析处理；
S42：判断每一个用户的数据中联系方式是否为空；
S43：若联系方式为空，则删除该数据；
S44：若联系方式不为空，则保存用户数数据。
S5流程具体步骤如下：
S501：对S4流程保存的用户数据进行分析处理；
S502：判断每一个用户的数据中的手机号码和欠费金额是否含有错误；
S503：若用户数据中含有错误（手机号位数不对、欠费金额字符不对等），则删除该数据；
S504：判断用户的数据中手机号码是否有重复
S505：若用户数据中手机号码有重复，则将所有重复数据剪切到“手机号重复”文件保存；
S506：判断用户的数据中用户编号是否有重复；
S507：若用户数据中用户编号有重复，则将所有重复数据剪切到“户号重复”文件保存；
S508：判断用户的数据中地址是否存在*、#的特殊字符；
S509：若用户数据中存在特殊字符，将*批量替换为“空”，将#批量替换为“栋”；
S510：若用户数据中不含有错误数据，则保存该用户数数据。
S6流程具体步骤如下：
S601：对S5流程保存的用户数据对欠费金额进行分析处理；
S602：比较用户欠费金额和欠费额度的值；
S603：若用户欠费金额不大于欠费额度，则用户为未欠费状态，即催缴权重在0-0.4区间，欠费金额越趋于欠费额度，催缴权重越高，从催收列表中剔除；
S604：若用户欠费金额大于欠费额度，则用户为欠费状态，进入欠费时间进行筛选；
S605：选中用户缴费日栏，和当前日期进行对比分析；
S606：若当前日期在缴费日前，则用户为未逾期状态，即催缴权重在0.4-0.6区间，当前日期越趋于缴费日，催缴权重越高，分析下一条数据；
S607：若当前日期在在缴费日后，则用户为已逾期状态，进入信誉度筛选查询；
S608：选中用户信誉度栏，和基础分60进行比对；
S609：若用户信誉度大于等于60分，则用户为高信誉用户，即催缴权重在0.6-0.8区间，信誉度越趋于60分，催缴权重越高，分析下一条数据；
S610：若用户信誉度小于60分，则用户为低信誉用户，即催缴权重在0.8-1.0区间，欠费金额越大于欠费额度、当前日期越远于缴费日、信誉度越小于60分，催缴权重越高，标记该用户数据，并将该用户数据下发给外呼系统；
对于S7流程，RPA机器人每天09:00:00将需要进行催缴的用户数据按照催缴权重大小进行排序并传输到外呼系统，由外呼系统对欠费用户发起催缴。
对于催缴权重，具体如下：
根据居民所有的电费信息和缴费习惯进行分析得出欠费用户的催缴权重，具体如下：
催缴权重在0.8-1.0区间：RPA机器人将该用户的欠费信息发送给外呼系统，由外呼系统对欠费用户发起催收，且机器人每隔24小时对用户信息进行复查是否完成缴费，若未完成，则继续发送信息给外呼系统发起催收；
催缴权重在0.6-0.8区间：RPA机器人记录该用户的欠费信息，但不发送信息给外呼系统，且机器人在3天后对用户信息进行查验，并分析其催缴权重；
催缴权重在0.4-0.6区间：RPA机器人记录该用户的欠费信息，但不发送信息给外呼系统，且机器人在7天后对用户信息进行查验，并分析其催缴权重；
催缴权重在0-0.4区间：用户的欠费金额小于欠费额度，未达到催收范围，不进行操作。
本发明从邮箱门户发起执行指令，按立即或定时方式从营销系统、稽查系统自动获取欠费数据、关键信息，整合数据后对数据中联系电话重复、户号重复、特殊符号进行筛选和处理，然后将处理好的数据传输到外呼系统创建任务，以解决居民电费催收过程中欠费数据整理工作量大、耗时久、效率低的技术问题。若使用定时执行功能，催费人员可以在下班前设定次日凌晨运行RPA处理欠费数据，更可大大节省时间，提高工作效率。
本发明可以实现将营销系统和稽查系统里的用户欠费数据自动进行处理、分析、传输给外呼系统，大大节省数据处理和电费催收过程时间，提升工作效率，将人工从重复工作中解放出来，有效提升催收质量，确保企业经营成果颗粒归仓。
RPA机器人自动筛选、处理数据，不会出现由于人员疲惫发生错误的情况，极大地降低了工作人员的工作强度，提高了催收工作效率。
本发明可7*24不间断工作，无工作压力，不会因人员情绪、工作状态影响工作质量。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
图1 是本发明流程主图。
图2是筛选空值数据流程图。
图3是筛选错误数据流程图。
图4是催收数据分析流程图。
具体实施方式
一种基于RPA机器人的居民电费欠费信息整合分析方法，包括如下步骤：
S1：RPA机器人根据基本规则在营销系统立即/定时获取用户欠费基础数据；
S2：RPA机器人根据基本规则在稽查系统立即/定时获取用户电费关键数据；
S3：RPA机器人按对应用户编号合并数据；
S4：RPA机器人对数据进行筛选，排除联系方式为空的数据；
S5：RPA机器人对筛选出来的非空值数据进行筛选排除错误数据、重复数据；
S6：RPA机器人对筛选出来的用户有效数据进行分析并将用户根据催缴权重进行划分；
S7：RPA机器人将需要进行外呼催缴的用户数据下发至外呼系统进行电费催缴。
对于S1、S2、S3流程：利用RPA机器人，每月20日—次月5日，在7点前完成营销系统、稽查系统用户欠费数据的查询及导出，合并保存一个版本，然后根据业务规则对数据进行分析及处理。
S4流程具体步骤如下：
S41：选中营销系统下发的所有数据进行分析处理；
S42：判断每一个用户的数据中联系方式是否为空；
S43：若联系方式为空，则删除该数据；
S44：若联系方式不为空，则保存用户数数据。
S5流程具体步骤如下：
S501：对S4流程保存的用户数据进行分析处理；
S502：判断每一个用户的数据中的手机号码和欠费金额是否含有错误；
S503：若用户数据中含有错误（手机号位数不对、欠费金额字符不对等），则删除该数据；
S504：判断用户的数据中手机号码是否有重复
S505：若用户数据中手机号码有重复，则将所有重复数据剪切到“手机号重复”文件保存；
S506：判断用户的数据中用户编号是否有重复；
S507：若用户数据中用户编号有重复，则将所有重复数据剪切到“户号重复”文件保存；
S508：判断用户的数据中地址是否存在*、#的特殊字符；
S509：若用户数据中存在特殊字符，将*批量替换为“空”，将#批量替换为“栋”；
S510：若用户数据中不含有错误数据，则保存该用户数数据。
S6流程具体步骤如下：
S601：对S5流程保存的用户数据对欠费金额进行分析处理；
S602：比较用户欠费金额和欠费额度的值；
S603：若用户欠费金额不大于欠费额度，则用户为未欠费状态，即催缴权重在0-0.4区间，欠费金额越趋于欠费额度，催缴权重越高，从催收列表中剔除；
S604：若用户欠费金额大于欠费额度，则用户为欠费状态，进入欠费时间进行筛选；
S605：选中用户缴费日栏，和当前日期进行对比分析；
S606：若当前日期在缴费日前，则用户为未逾期状态，即催缴权重在0.4-0.6区间，当前日期越趋于缴费日，催缴权重越高，分析下一条数据；
S607：若当前日期在在缴费日后，则用户为已逾期状态，进入信誉度筛选查询；
S608：选中用户信誉度栏，和基础分60进行比对；
S609：若用户信誉度大于等于60分，则用户为高信誉用户，即催缴权重在0.6-0.8区间，信誉度越趋于60分，催缴权重越高，分析下一条数据；
S610：若用户信誉度小于60分，则用户为低信誉用户，即催缴权重在0.8-1.0区间，欠费金额越大于欠费额度、当前日期越远于缴费日、信誉度越小于60分，催缴权重越高，标记该用户数据，并将该用户数据下发给外呼系统；
对于S7流程，RPA机器人每天09:00:00将需要进行催缴的用户数据按照催缴权重大小进行排序并传输到外呼系统，由外呼系统对欠费用户发起催缴。
对于催缴权重，具体如下：
根据居民所有的电费信息和缴费习惯进行分析得出欠费用户的催缴权重，具体如下：
催缴权重在0.8-1.0区间：RPA机器人将该用户的欠费信息发送给外呼系统，由外呼系统对欠费用户发起催收，且机器人每隔24小时对用户信息进行复查是否完成缴费，若未完成，则继续发送信息给外呼系统发起催收；
催缴权重在0.6-0.8区间：RPA机器人记录该用户的欠费信息，但不发送信息给外呼系统，且机器人在3天后对用户信息进行查验，并分析其催缴权重；
催缴权重在0.4-0.6区间：RPA机器人记录该用户的欠费信息，但不发送信息给外呼系统，且机器人在7天后对用户信息进行查验，并分析其催缴权重；
催缴权重在0-0.4区间：用户的欠费金额小于欠费额度，未达到催收范围，不进行操作。
Claims (7)
1.一种基于RPA机器人的居民电费欠费信息整合分析方法，其特征是：包括如下步骤：
S1：RPA机器人根据基本规则在营销系统立即/定时获取用户欠费基础数据；
S2：RPA机器人根据基本规则在稽查系统立即/定时获取用户电费关键数据；
S3：RPA机器人按对应用户编号合并数据；
S4：RPA机器人对数据进行筛选，排除联系方式为空的数据；
S5：RPA机器人对筛选出来的非空值数据进行筛选排除错误数据、重复数据；
S6：RPA机器人对筛选出来的用户有效数据进行分析并将用户根据催缴权重进行划分；
S7：RPA机器人将需要进行外呼催缴的用户数据下发至外呼系统进行电费催缴。
2.根据权利要求1所述的基于RPA机器人的居民电费欠费信息整合分析方法，其特征是：对于S1、S2、S3流程：利用RPA机器人，每月20日—次月5日，在7点前完成营销系统、稽查系统用户欠费数据的查询及导出，合并保存一个版本，然后根据业务规则对数据进行分析及处理。
3.根据权利要求1所述的基于RPA机器人的居民电费欠费信息整合分析方法，其特征是：S4流程具体步骤如下：
S41：选中营销系统下发的所有数据进行分析处理；
S42：判断每一个用户的数据中联系方式是否为空；
S43：若联系方式为空，则删除该数据；
S44：若联系方式不为空，则保存用户数数据。
4.根据权利要求1所述的基于RPA机器人的居民电费欠费信息整合分析方法，其特征是：S5流程具体步骤如下：
S501：对S4流程保存的用户数据进行分析处理；
S502：判断每一个用户的数据中的手机号码和欠费金额是否含有错误；
S503：若用户数据中含有错误，则删除该数据；
S504：判断用户的数据中手机号码是否有重复
S505：若用户数据中手机号码有重复，则将所有重复数据剪切到“手机号重复”文件保存；
S506：判断用户的数据中用户编号是否有重复；
S507：若用户数据中用户编号有重复，则将所有重复数据剪切到“户号重复”文件保存；
S508：判断用户的数据中地址是否存在*、#的特殊字符；
S509：若用户数据中存在特殊字符，将*批量替换为“空”，将#批量替换为“栋”；
S510：若用户数据中不含有错误数据，则保存该用户数数据。
5.根据权利要求1所述的基于RPA机器人的居民电费欠费信息整合分析方法，其特征是：S6流程具体步骤如下：
S601：对S5流程保存的用户数据对欠费金额进行分析处理；
S602：比较用户欠费金额和欠费额度的值；
S603：若用户欠费金额不大于欠费额度，则用户为未欠费状态，即催缴权重在0-0.4区间，欠费金额越趋于欠费额度，催缴权重越高，从催收列表中剔除；
S604：若用户欠费金额大于欠费额度，则用户为欠费状态，进入欠费时间进行筛选；
S605：选中用户缴费日栏，和当前日期进行对比分析；
S606：若当前日期在缴费日前，则用户为未逾期状态，即催缴权重在0.4-0.6区间，当前日期越趋于缴费日，催缴权重越高，分析下一条数据；
S607：若当前日期在在缴费日后，则用户为已逾期状态，进入信誉度筛选查询；
S608：选中用户信誉度栏，和基础分60进行比对；
S609：若用户信誉度大于等于60分，则用户为高信誉用户，即催缴权重在0.6-0.8区间，信誉度越趋于60分，催缴权重越高，分析下一条数据；
S610：若用户信誉度小于60分，则用户为低信誉用户，即催缴权重在0.8-1.0区间，欠费金额越大于欠费额度、当前日期越远于缴费日、信誉度越小于60分，催缴权重越高，标记该用户数据，并将该用户数据下发给外呼系统。
6.根据权利要求1所述的基于RPA机器人的居民电费欠费信息整合分析方法，其特征是：对于S7流程，RPA机器人每天09:00:00将需要进行催缴的用户数据按照催缴权重大小进行排序并传输到外呼系统，由外呼系统对欠费用户发起催缴。
7.根据权利要求1所述的基于RPA机器人的居民电费欠费信息整合分析方法，其特征是：对于催缴权重，具体如下：
根据居民所有的电费信息和缴费习惯进行分析得出欠费用户的催缴权重，具体如下：
催缴权重在0.8-1.0区间：RPA机器人将该用户的欠费信息发送给外呼系统，由外呼系统对欠费用户发起催收，且机器人每隔24小时对用户信息进行复查是否完成缴费，若未完成，则继续发送信息给外呼系统发起催收；
催缴权重在0.6-0.8区间：RPA机器人记录该用户的欠费信息，但不发送信息给外呼系统，且机器人在3天后对用户信息进行查验，并分析其催缴权重；
催缴权重在0.4-0.6区间：RPA机器人记录该用户的欠费信息，但不发送信息给外呼系统，且机器人在7天后对用户信息进行查验，并分析其催缴权重；
催缴权重在0-0.4区间：用户的欠费金额小于欠费额度，未达到催收范围，不进行操作。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20210126 |
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