CN112541809A - 一种催款预警方法及装置、设备、存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种催款预警方法及装置，依据设备上的远程控制终端采集的设备的信息，计算设备产生的收益，并依据收益以及设备拥有方的款项信息，确定设备拥有方的还款意愿指数，依据还款意愿指数，发出预警提示。因为设备的信息包括设备的运行信息和设备的位置信息，所以，能够动态且同步监控设备产生的收益，因此，在设备回款期限截止之前，即可依据还款意愿指数，发出预警提示，从而使得催款人员及时跟进，提高回款效率。
Description
技术领域
本发明涉及电子信息领域，尤其涉及一种催款预警方法及装置、设备、存储介质。
背景技术
分期付款、按揭付款、租赁以及融资租赁等信用销售方式，在销售市场中占据了主导地位。信用销售虽然极大刺激了产品销量的提升，但也因为回款周期长、不确定因素多而给厂家和代理商带来很大的企业经营风险。
目前，对于未回款的款项，完全依赖人工催收：即在还款期限截至后，如果还未收到款项，则由催收人员跟进催收。
这种催收方式导致了回款效率低的问题。
发明内容
鉴于上述问题，本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的催款预警方法及装置、设备、存储介质，如下：
一种催款预警方法，包括：
接收设备发送的所述设备的信息，所述设备的信息包括：所述设备上设置的远程控制终端采集的所述设备的运行信息和所述设备的位置信息；
依据所述设备的信息，计算所述设备产生的收益；
依据所述收益以及设备拥有方的款项信息，确定所述设备拥有方的还款意愿指数；
依据所述还款意愿指数，发出预警提示。
可选的，所述设备的运行信息包括：所述设备的工作时长、发动机转速和发动机油耗。
可选的，所述设备的信息还包括：
所述设备的标识信息，所述设备的标识信息包括：设备类型、设备型号和设备参数。
可选的，所述依据所述设备的信息，计算所述设备产生的收益，包括：
依据所述设备的工作时长、发动机转速和发动机油耗，确定所述设备的工作强度；
依据所述设备的位置信息以及预设的各区域单位工时费用，确定设备的单位工时费用；
将所述设备类型、所述设备型号、所述设备的位置信息、所述设备参数、所述设备的工作强度、所述工作时长和所述设备的单位工时费用，作为预设模型的输入，得到预设模型输出的设备产生的收益。
可选的，所述款项信息包括：
历史还款记录、债权期数、欠款数、滞纳金、欠债期数、拥有的设备的数量。
可选的，所述依据所述收益以及设备拥有方的款项信息，确定所述设备拥有方的还款意愿指数，包括：
将所述设备产生的收益和所述设备拥有方的款项信息，作为预设的分类器的输入，得到所述分类器输出的还款意愿指数；
其中，所述分类器的输入趋近于负无穷时，输出趋近于0，所述分类器的输入趋近于正无穷时，输出趋近于1，所述分类器的输出为位于(0,1)范围内的数值。
可选的，所述依据所述还款意愿指数，发出预警提示，包括：
从预设的数值范围中确定所述还款意愿指数所在的数值范围为目标数值范围；
依据预设的所述数值范围与预警提示的对应关系，确定所述目标数值范围对应的预警提示为目标预警提示，发出所述目标预警提示。
一种催款预警装置，包括：
接收模块，用于接收设备发送的所述设备的信息，所述设备的信息包括：所述设备上设置的远程控制终端采集的所述设备的运行信息和所述设备的位置信息；
收益确定模块，用于依据所述设备的信息，计算所述设备产生的收益；
还款意愿指数确定模块，用于依据所述收益以及设备拥有方的款项信息，确定所述设备拥有方的还款意愿指数；
预警提示模块，用于依据所述还款意愿指数，发出预警提示。
一种催款预警设备，包括：存储器和处理器；
所述存储器，用于存储程序；
所述处理器，用于执行所述程序，实现以上所述的催款预警方法的各个步骤。
一种存储介质，其上存储有程序，所述程序被处理器执行时，实现以上所述的催款预警方法的各个步骤。
借由上述技术方案，本发明提供的催款预警方法及装置，依据设备上的远程控制终端采集的设备的信息，计算设备产生的收益，并依据收益以及设备拥有方的款项信息，确定设备拥有方的还款意愿指数，依据还款意愿指数，发出预警提示。因为设备的信息包括设备的运行信息和设备的位置信息，所以，能够动态且同步监控设备产生的收益，因此，在设备回款期限截止之前，即可依据还款意愿指数，发出预警提示，从而使得催款人员及时跟进，提高回款效率。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1示出了一种催款预警方法的流程示意图；
图2示出了一种催款预警装置的结构示意图；
图3示出了一种催款预警设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
申请人在研究的过程中发现，随着物联网的兴起和发展，物与物之间的频繁通信成为可能，因此，可以收集已出售或出租的设备的使用情况，并依据使用情况估算设备为客户带来的收益，再依据收益并综合客户的状态，确定客户的还款意愿指数。还款意愿指数表征了客户还款的意愿的高低，因此，催收人员可以依据还款意愿指数，在截至日期之前，提前采取催收措施，以提高催收的效率。
为了实现上述目的，设备生产方需要在设备上设置远程控制终端(RemoteTerminal Unit，RTU)，用于采集并传输设备的信息。信息传输单元可以为。
图1为本申请实施例公开的一种催款预警方法，包括以下步骤：
S101：接收设备发送的设备的信息。
具体的，设备上设置有RTU，可以以预设间隔发送设备的信息。预设间隔越短，回传的信息的实时性越高，综合考虑传输资源的占用和实时性，预设间隔可以为10分钟。
本实施例中，设备的信息包括：设备的标识信息、设备的位置信息和设备的运行信息。
其中，设备的标识信息为用于描述设备的基本情况的信息，可以包括但不限于：设备类型、设备型号和设备参数。以工程机械设备中的挖掘机为例，设备的标识信息分别为：设备类型为挖掘机、设备型号分别为大型、中型和小型，设备参数为挖斗容积，分别为1.5升和1.9升。需要说明的是，不同设备的设备参数可能不同，以上仅为示例。设备的标识信息可以预先存储在设备上的RTU中。
设备的位置信息为表示设备所在位置的数据，可以为GPS数据、经纬度数据等。RTU中可以包括位置信息采集部件，例如GPS，实时采集设备的位置信息。
设备的运行信息包括工作时长、发动机转速和发动机油耗。可选的。运行信息还可以包括待机时长、工作模式、开机和关机的时间点等，可以依据需求设置RTU中的传感器，以设置RTU回传的设备的运行信息中的具体信息。
S102：依据设备的信息，计算设备产生的收益。
具体的，计算设备产生的收益的过程可以为：
A1：依据设备的工作时长、发动机转速和发动机油耗，确定设备的工作强度。具体的确定方式可以参见现有技术，这里不再赘述。
A2：依据设备的位置信息以及预设的各区域单位工时费用，确定设备的单位工时费用。
例如，预设的各区域的单位工时费用为：北京3000-6000，保定1000-2000等。设备的位置信息设备位于北京区域，则设备的单位工时费用为3000-6000。
A3：将设备类型、设备型号、设备的位置信息、设备参数、设备的工作强度、工作时长和设备的单位工时费用，作为预设模型的输入，得到预设模型输出的设备产生的收益。
表1为一些设备对预设模型的输入以及得到的输出的示例(表1中的数值仅为示例，不存在严格的逻辑关系)。
表1
S103：获取设备拥有方的款项信息。
具体的，设备拥有方为通过信用付款方式购买和/或租赁设备的用户。
款项信息表示待催款方的欠款和/或还款情况，款项信息可以包括但不限于：历史还款记录、债权期数、欠款数、滞纳金、欠债期数、用户的设备的数量。
S104：依据设备产生的收益和设备拥有方的款项信息，确定设备拥有方的还款意愿指数。
具体的，将设备产生的收益和设备拥有方的款项信息中的各项，作为预设的分类器的输入，得到预设的分类器输出的还款意愿指数。
本实施例中，预设的分类器以Sigmiod分类器为例，Sigmiod函数的公式为：
Sigmiod函数具有以下特性：当输入x趋近于负无穷时，输出趋近于0；当输入x趋近于正无穷时，输出趋近于1；当输入x＝0时，输出为0.5。因此，Sigmiod函数的输出为位于(0,1)范围内的数值。
Sigmiod分类器的基本原理为：将设备产生的收益和设备拥有方的款项信息中的各项，均乘以预设的回归系数，将相乘结果相加，将相加结果作为Sigmiod函数的输入，得到为Sigmiod函数的输出。其中，预设的回归系数可以经过训练得到，可以参见现有技术，这里不再赘述。
需要说明的是，只要具有上述原理的分类器均可以作为预设的分类器，Sigmiod分类器仅为举例。
S105：依据还款意愿指数，发出预警提示。
具体的，可以预设数值范围与预警提示的对应关系，确定还款意愿指数所在的数值范围为目标数值范围，依据预设的数值范围与预警提示的对应关系，确定目标数值范围对应的预警提示为目标预警提示，发出目标预警提示。
进一步的，设定如下数值范围与预警提示的对应关系：
在还款意愿指数大于或等于第一阈值例如0.75的情况下，确定还款意愿为1类，表征还款意愿极低，债权回款风险极高，预警提示催款人员重点关注，提早介入。
在还款意愿指数大于第二阈值例如0.5且小于第一阈值例如0.75的情况下，确定还款意愿为2类，表征还款意愿低，债权回款风险高，预警提示催款人员积极关注，强化沟通。
在还款意愿指数大于第三阈值例如0.25且小于第二阈值例如0.5的情况下，确定还款意愿为3类，表征还款意愿较低，即对还款有抵触，回款存在潜在风险，预警提示催款人员定时跟进。
在还款意愿指数小于第三阈值例如0.25的情况下，确定还款意愿为4类，表征还款意愿高，通常可以按时还款，预警提示催款人员可以无需介入。
当然，上述方式仅为依据还款意愿指数发出预警提示的一种实现方式，除此之外，还可以有其他实现方式，现有技术中，依据设置给出提示信息的方式，均可以作为依据还款意愿指数发出预警提示的实现方式。
从图1所示的流程可以看出，获取设备的信息，并依据设备的信息估计设备产生的收益，再依据收益和设备拥有方的款项信息，确定设备拥有方的还款意愿指数，最终依据还款意愿指数，确定设备拥有方的还款意愿，以为催收人员提供预警提示，催收人员可以依据预警提示，对具有不同还款意愿的客户，采用不同的催收策略，并且，因为预警提示随着设备的运行产生，因此，无需等待回款期限的截至，催收人员即可依据预警提示提前采取措施，从而能够提高回款的效率。
需要说明的是，预设模型的输入仅为一种具体实现方式，实际中，也可以删除或者增加输入项。预设模型可以为现有的神经网络模型，训练方式也可以参见现有技术，这里不再赘述。
下面以工程机械设备为例，结合实际场景，对于上述催款预警方法进行举例说明。
本申请实施例公开的催款预警方法，应用在工程机械设备的生产方或代理出售方。设备以信用销售的方式销售给设备拥有方后，设备的生产方或代理出售方向系统中录用设备拥有方的信息、设备的基本信息以及交易信息等，例如，设备出厂编码、RTU编码、产品大类、产品中类、产品小类、型号、规格、单位、工作量、出厂日期、销售日期、买方类型、购买主体、联系人、联系方式、邮箱、买方地址、销售人员、销售区域等。
设备拥有方一旦启动设备，设备上的RTU即周期性向设备的生产方或代理出售方的系统发送设备的信息，设备的生产方或代理出售方的系统接收到设备的信息后，从财务系统或其他系统获取设备拥有方的款项信息。并且，设备的生产方或代理出售方的系统对获取到的设备的信息和款项信息(称为源信息)进行数据清洗、聚合以及切片(或切块)，得到结构化的设备的信息和设备拥有方的款项信息(称为结构化信息，图1所示的流程中，均为结构化信息)。其中，数据清洗、聚合以及切片的具体实现方式均可参见现有技术，这里不再赘述。
设备的生产方或代理出售方的系统依据设备的信息，计算设备产生的收益，依据收益以及设备拥有方的款项信息，确定设备拥有方的还款意愿指数，再依据还款意愿指数，发出预警提示。
设备的生产方或代理出售方的催款人员，依据预警提示，对设备拥有方进行跟进催款。
需要说明的是，因为设备的信息是以一定的周期回传的，因此，设备的生产方或代理出售方的系统也可以以预设周期，例如一个月，发出预警提示，即依据一个月内的设备的信息计算得到的收益，以及一个月内的设备拥有方的款项信息，确定设备拥有方的还款意愿指数，发出一个周期内的预警提示。
因此，设备的生产方或代理出售方的催收人员，可以周期性地得到预警提示，在回款截止时间之前，动态监控设备拥有方的还款意愿，并随之调整催款策略，从而提高回款效率。
图2为本申请实施例公开的一种催款预警装置，包括：接收模块、收益确定模块、还款意愿指数确定模块和预警提示模块。
其中，接收模块用于接收设备发送的所述设备的信息。收益确定模块用于依据所述设备的信息，计算所述设备产生的收益。还款意愿指数确定模块用于依据所述收益以及设备拥有方的款项信息，确定所述设备拥有方的还款意愿指数。预警提示模块用于依据所述还款意愿指数，发出预警提示。
具体的，所述设备的运行信息包括：所述设备的工作时长、发动机转速和发动机油耗。所述设备的信息还包括：所述设备的标识信息，所述设备的标识信息包括：设备类型、设备型号和设备参数。
基于此，收益确定模块用于依据所述设备的信息，计算所述设备产生的收益，包括：收益确定模块具体用于，依据所述设备的工作时长、发动机转速和发动机油耗，确定所述设备的工作强度；依据所述设备的位置信息以及预设的各区域单位工时费用，确定设备的单位工时费用；将所述设备类型、所述设备型号、所述设备的位置信息、所述设备参数、所述设备的工作强度、所述工作时长和所述设备的单位工时费用，作为预设模型的输入，得到预设模型输出的设备产生的收益。
可选的，所述款项信息包括：历史还款记录、债权期数、欠款数、滞纳金、欠债期数、拥有的设备的数量。
可选的，还款意愿指数确定模块用于依据所述收益以及设备拥有方的款项信息，确定所述设备拥有方的还款意愿指数包括：
还款意愿指数确定模块具体用于，将所述设备产生的收益和所述设备拥有方的款项信息，作为预设的分类器的输入，得到所述分类器输出的还款意愿指数；其中，所述分类器的输入趋近于负无穷时，输出趋近于0，所述分类器的输入趋近于正无穷时，输出趋近于1，所述分类器的输出为位于(0,1)范围内的数值。
可选的，预警提示模块用于依据所述还款意愿指数，发出预警提示包括：预警提示模块具体用于，从预设的数值范围中确定所述还款意愿指数所在的数值范围为目标数值范围；依据预设的所述数值范围与预警提示的对应关系，确定所述目标数值范围对应的预警提示为目标预警提示，发出所述目标预警提示。
所述催款预警装置包括处理器和存储器，上述接收模块、收益确定模块、还款意愿指数确定模块和预警提示模块等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来提高催款预警的速度。
本发明实施例提供了一种存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现所述催款预警方法。
本发明实施例提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行所述催款预警方法。
本发明实施例提供了一种催款预警的设备，图3示出了本申请实施例提供的一种提取催款预警设备的结构示意图，催款预警设备包括至少一个处理器、以及与处理器连接的至少一个存储器、总线；其中，处理器、存储器通过总线完成相互间的通信；处理器用于调用存储器中的程序指令，以执行上述的催款预警方法。本文中的设备可以是服务器、PC、PAD、手机等。
本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：
接收设备发送的所述设备的信息，所述设备的信息包括：所述设备上设置的远程控制终端采集的所述设备的运行信息和所述设备的位置信息；
依据所述设备的信息，计算所述设备产生的收益；
依据所述收益以及设备拥有方的款项信息，确定所述设备拥有方的还款意愿指数；
依据所述还款意愿指数，发出预警提示。
可选的，所述设备的运行信息包括：所述设备的工作时长、发动机转速和发动机油耗。
可选的，所述设备的信息还包括：
所述设备的标识信息，所述设备的标识信息包括：设备类型、设备型号和设备参数。
可选的，所述依据所述设备的信息，计算所述设备产生的收益，包括：
依据所述设备的工作时长、发动机转速和发动机油耗，确定所述设备的工作强度；
依据所述设备的位置信息以及预设的各区域单位工时费用，确定设备的单位工时费用；
将所述设备类型、所述设备型号、所述设备的位置信息、所述设备参数、所述设备的工作强度、所述工作时长和所述设备的单位工时费用，作为预设模型的输入，得到预设模型输出的设备产生的收益。
可选的，所述款项信息包括：
历史还款记录、债权期数、欠款数、滞纳金、欠债期数、拥有的设备的数量。
可选的，所述依据所述收益以及设备拥有方的款项信息，确定所述设备拥有方的还款意愿指数，包括：
将所述设备产生的收益和所述设备拥有方的款项信息，作为预设的分类器的输入，得到所述分类器输出的还款意愿指数；
其中，所述分类器的输入趋近于负无穷时，输出趋近于0，所述分类器的输入趋近于正无穷时，输出趋近于1，所述分类器的输出为位于(0,1)范围内的数值。
可选的，所述依据所述还款意愿指数，发出预警提示，包括：
从预设的数值范围中确定所述还款意愿指数所在的数值范围为目标数值范围；
依据预设的所述数值范围与预警提示的对应关系，确定所述目标数值范围对应的预警提示为目标预警提示，发出所述目标预警提示。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
在一个典型的配置中，设备包括一个或多个处理器(CPU)、存储器和总线。设备还可以包括输入/输出接口、网络接口等。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，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、商品或者设备不仅包括那些要素，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、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种催款预警方法，其特征在于，包括：
接收设备发送的所述设备的信息，所述设备的信息包括：所述设备上设置的远程控制终端采集的所述设备的运行信息和所述设备的位置信息；
依据所述设备的信息，计算所述设备产生的收益；
依据所述收益以及设备拥有方的款项信息，确定所述设备拥有方的还款意愿指数；
依据所述还款意愿指数，发出预警提示。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设备的运行信息包括：所述设备的工作时长、发动机转速和发动机油耗。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述设备的信息还包括：
所述设备的标识信息，所述设备的标识信息包括：设备类型、设备型号和设备参数。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述依据所述设备的信息，计算所述设备产生的收益，包括：
依据所述设备的工作时长、发动机转速和发动机油耗，确定所述设备的工作强度；
依据所述设备的位置信息以及预设的各区域单位工时费用，确定设备的单位工时费用；
将所述设备类型、所述设备型号、所述设备的位置信息、所述设备参数、所述设备的工作强度、所述工作时长和所述设备的单位工时费用，作为预设模型的输入，得到预设模型输出的设备产生的收益。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述款项信息包括：
历史还款记录、债权期数、欠款数、滞纳金、欠债期数、拥有的设备的数量。
6.根据权利要求1或5所述的方法，其特征在于，所述依据所述收益以及设备拥有方的款项信息，确定所述设备拥有方的还款意愿指数，包括：
将所述设备产生的收益和所述设备拥有方的款项信息，作为预设的分类器的输入，得到所述分类器输出的还款意愿指数；
其中，所述分类器的输入趋近于负无穷时，输出趋近于0，所述分类器的输入趋近于正无穷时，输出趋近于1，所述分类器的输出为位于(0,1)范围内的数值。
7.根据权利要求6所示的方法，其特征在于，所述依据所述还款意愿指数，发出预警提示，包括：
从预设的数值范围中确定所述还款意愿指数所在的数值范围为目标数值范围；
依据预设的所述数值范围与预警提示的对应关系，确定所述目标数值范围对应的预警提示为目标预警提示，发出所述目标预警提示。
8.一种催款预警装置，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收设备发送的所述设备的信息，所述设备的信息包括：所述设备上设置的远程控制终端采集的所述设备的运行信息和所述设备的位置信息；
收益确定模块，用于依据所述设备的信息，计算所述设备产生的收益；
还款意愿指数确定模块，用于依据所述收益以及设备拥有方的款项信息，确定所述设备拥有方的还款意愿指数；
预警提示模块，用于依据所述还款意愿指数，发出预警提示。
9.一种催款预警设备，其特征在于，包括：存储器和处理器；
所述存储器，用于存储程序；
所述处理器，用于执行所述程序，实现如权利要求1～7中任一项所述的催款预警方法的各个步骤。
10.一种存储介质，其上存储有程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时，实现如权利要求1～7中任一项所述的催款预警方法的各个步骤。
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Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20100223180A1 (en) * | 2007-01-12 | 2010-09-02 | Gary Kremen | Methods, systems and agreements for increasing the likelihood of repayments under a financing agreement for renewable energy equipment |
| CN204229215U (zh) * | 2014-11-28 | 2015-03-25 | 湖南中联重科智能技术有限公司 | 一种工程机械及其数据监控装置 |
| CN107093026A (zh) * | 2017-04-26 | 2017-08-25 | 北京绿汽科技有限公司 | 一种汽车金融平台管理系统及其管理方法 |
| CN107609861A (zh) * | 2017-09-26 | 2018-01-19 | 北京中车重工机械有限公司 | 一种工程设备及其授时锁车方法和装置 |
| CN109062118A (zh) * | 2018-09-21 | 2018-12-21 | 江铃重型汽车有限公司 | 车辆销贷监控方法、车联网系统及可读存储介质 |
| CN109472586A (zh) * | 2018-10-29 | 2019-03-15 | 北京网众共创科技有限公司 | 策略确定方法及装置、存储介质、电子装置 |
| CN110070430A (zh) * | 2019-03-12 | 2019-07-30 | 平安科技（深圳）有限公司 | 评估还款风险的方法及装置、存储介质、电子设备 |
-
2019
- 2019-09-04 CN CN201910832105.6A patent/CN112541809A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20100223180A1 (en) * | 2007-01-12 | 2010-09-02 | Gary Kremen | Methods, systems and agreements for increasing the likelihood of repayments under a financing agreement for renewable energy equipment |
| CN204229215U (zh) * | 2014-11-28 | 2015-03-25 | 湖南中联重科智能技术有限公司 | 一种工程机械及其数据监控装置 |
| CN107093026A (zh) * | 2017-04-26 | 2017-08-25 | 北京绿汽科技有限公司 | 一种汽车金融平台管理系统及其管理方法 |
| CN107609861A (zh) * | 2017-09-26 | 2018-01-19 | 北京中车重工机械有限公司 | 一种工程设备及其授时锁车方法和装置 |
| CN109062118A (zh) * | 2018-09-21 | 2018-12-21 | 江铃重型汽车有限公司 | 车辆销贷监控方法、车联网系统及可读存储介质 |
| CN109472586A (zh) * | 2018-10-29 | 2019-03-15 | 北京网众共创科技有限公司 | 策略确定方法及装置、存储介质、电子装置 |
| CN110070430A (zh) * | 2019-03-12 | 2019-07-30 | 平安科技（深圳）有限公司 | 评估还款风险的方法及装置、存储介质、电子设备 |
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