CN113079264A - 一种应用于供电系统的电费催缴联动方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于电力领域，具体涉及一种应用于供电系统的电费催缴联动方法，包括以下步骤：S1：在第一设定时间段，对所有已出账单的用户发送包含电费信息的短信；S2：在第二设定时间段，获取仍未缴费的用户信息，根据用户信息进行外呼机器人电话外呼催费，通话结束后经过对用户发送指定内容的短信；S3：在第三设定时间段，对经过短信催费和电话催费之后仍未缴费的用户进行上门递送电费账单催缴电费。本发明采用的技术方案，具有如下有益效果：通过短信‑电话‑人工电费催缴的联动策略，解决传统的电费催缴业务模块分离，触达率低的问题，从而节省人力消耗，节约资金成本。

Description

一种应用于供电系统的电费催缴联动方法
技术领域
本发明属于电力领域，具体涉及一种应用于供电系统的电费催缴联动方法。
背景技术
目前，用户经常因为不能及时得到电费缴纳信息或遗忘了电费缴纳的期限等原因造成电费的欠费。常规的催缴电费的方式通常为供电公司收费人员上门贴单，同时结合用户订阅短信进行欠费信息通知，该种方式因缴费单脱落、用户关注度不高等原因，未能引起用户的注意。对用户而言，将因为逾期未缴纳电费而被供电公司强行断电；对供电公司而言，电费不能及时收回。强制断电容易引发供电公司与用户的纠纷。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供一种应用于供电系统的电费催缴联动方法。
一种应用于供电系统的电费催缴联动方法，包括以下步骤：
S1：在第一设定时间段，对所有已出账单的用户发送包含电费信息的短信；
S2：在第二设定时间段，获取仍未缴费的用户信息，根据用户信息进行外呼机器人电话外呼催费，通话结束后经过对用户发送指定内容的短信；
S3：在第三设定时间段，对经过短信催费和电话催费之后仍未缴费的用户进行上门递送电费账单催缴电费。
优选的，在对所有已出账单的用户发送包含电费信息的短信之后还包括：
判断所有用户的电费是否交清；
若交清，则结束催缴；若未交清，则进入步骤S2。
优选的，在通话结束后经过对用户发送指定内容的短信之后还包括：
判断所有用户的电费是否交清；
若交清，则结束催缴；若未交清，则根据用户的意向判断用户的缴费意图；
若有缴费意图，则向对应用户发送包含电费信息的短信；若没有缴费意图，则通过人工与对应用户电话沟通。
优选的，在向对应用户发送包含电费信息的短信之后还包括：
判断所有用户的电费是否交清；
若交清，则结束催缴；若未交清，则进入步骤S3。
优选的，所述外呼机器人具有统一的对客话术，并且在话术中嵌入变量，话术由TTS技术发音，与欠费用户对话过程中外呼机器人通过ASR技术将欠费用户的语音转文字，再通过NLP技术使外呼机器人理解用户语义。
优选的，所述通过NLP技术使外呼机器人理解用户语义包括：
基于正则的关键词匹配算法，挖掘出用于直接定位用户意图的高频领域关键词；
基于语义理解的意图分类算法，通过预训练的领域模型或词向量，对用户意图进行高效编码；
通过神经网络模型进一步提取关键特征，最后通过softmax激活函数完成分类，输出识别结果。
优选的，在神经网络模型中增加基于投影梯度下降的对抗训练，以显著提升模型对困难样本的识别能力。
优选的，针对不同神经网络模型的输出结果，通过加权投票得到最后的意图类别。
本发明采用的技术方案，具有如下有益效果：通过短信-电话-人工电费催缴的联动策略，解决传统的电费催缴业务模块分离，触达率低的问题，从而节省人力消耗，节约资金成本。
本发明的具体技术方案及其有益效果将会在下面的具体实施方式中结合附图进行详细的说明。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步描述：
图1为本发明实施例一种应用于供电系统的电费催缴联动方法的流程示意图；
图2为本发明实施例一种应用于供电系统的电费催缴联动方法的整体流程示意图。
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。
参考图1所示，一种应用于供电系统的电费催缴联动方法，包括以下步骤：
S1：在第一设定时间段，对所有已出账单的用户发送包含电费信息的短信；
S2：在第二设定时间段，获取仍未缴费的用户信息，根据用户信息进行外呼机器人电话外呼催费，通话结束后经过对用户发送指定内容的短信；
S3：在第三设定时间段，对经过短信催费和电话催费之后仍未缴费的用户进行上门递送电费账单催缴电费。
本发明通过短信-电话-人工电费催缴的联动策略，解决传统的电费催缴业务模块分离，触达率低的问题，从而节省人力消耗，节约资金成本。
结合附图2，本发明实施例的整体流程如下：
在每月账单发行日之后第T+5天开始，至电话催费之前，通过发送短信通知用户及时缴费。在对所有已出账单的用户发送包含电费信息的短信之后，判断所有用户的电费是否交清；若交清，则结束催缴；若未交清，则进入步骤S2；
供电公司在每月固定时间段内，对截止至催费当天还未缴纳上一月份电费费用的用户发起催缴费的电话呼叫，在通话中告知用户应缴纳的费用，根据用户的意向判断用户的缴费意图，自动给用户打上意向标签。在通话结束后经过对用户发送指定内容的短信之后，判断所有用户的电费是否交清；若交清，则结束催缴；若未交清，则根据用户的意向判断用户的缴费意图；若有缴费意图，则向对应用户发送包含电费信息的短信；若没有缴费意图，则通过人工与对应用户电话沟通，针对部分意向标签，自动生成系统内部工单并下发，由人工查看通话详情内容，确认电话催费通话录音，以满足用户的具体需求，解决用户的问题。向对应用户发送包含电费信息的短信之后，判断所有用户的电费是否交清；若交清，则结束催缴；若未交清，则进入步骤S3；
电话催费前短信通知和电话催费两轮催费之后，针对仍未缴费的用户，由催费员上门催费，递交催费账单。
其中，供电公司对截止电话催费发起时，当月电费费用仍未缴纳的用户发起的催缴费电话呼叫由外呼机器人完成。所述外呼机器人具有统一的对客话术，并且在话术中嵌入变量，话术由TTS技术发音，与欠费用户对话过程中外呼机器人通过ASR技术将欠费用户的语音转文字，再通过NLP技术使机器人理解用户语义。外呼机器人催缴统一话术为“喂，您好，我这边是供电公司，您在${地址}的房子电费已经欠费${电费金额_整体}，请您这边及时交清电费，谢谢。”其中“${地址}”和“${电费金额_整体}”为变量，在不同的通话中根据欠费用户的不同而改变。缴费意向为一组意向标签，具体有：“A(投诉类)、B(人工致电)、C(客户更新联系信息)、D(发短信)、E(已缴费)、F(已知晓)、G(拒绝缴费)、H(客户秒挂)、I(意图不明确)、J(客户已经知道且主动挂断)、K(客户经理其他跟进)、L(客户主动咨询业务相关问题)、M(拒接)、N(未接通)、O(停机)、P(空号)”。
NLP技术中的意图识别，在理解用户语义、实现意图分类的过程中，为了提升分类准确率，采用集成方法：(1)基于正则的关键词匹配算法，挖掘出文本中的高频领域关键词，可以直接定位用户意图；(2)基于语义理解的意图分类算法。可以通过预训练的领域模型或词向量，对意图进行高效编码，随后通过TextCNN、Attention等神经网络，进一步提取文本中的关键特征，最后通过softmax激活函数完成分类，输出结果。
为了提升训练的鲁棒性，在神经网络模型中增加基于投影梯度下降的对抗训练，相当于一种正则化策略，可以显著提升模型对困难样本的识别能力。
最终，针对不同方法或神经网络的输出结果，通过加权投票得到最后的意图类别。一般在训练过程中，准确率越高的模型或方法，在测试阶段给予相应更高的权重。
在外呼电话机器人对用户进行电费催缴之后，针对特定的意向的用户发送不同的短信：
针对A投诉、B人工致电两类意向的用户，将触发一条短信发给催费员，提醒尽快跟进处理。短信模板如下：“【温馨提示】户号：{cons_no}，户名：{cons_name}，联系电话：{mobile}，地址：{elec_addr}，{year}年{month}月{day}日，通过智能语音催费反馈{voice_tag}情况，请及时跟进处理。”
针对D类发短信的用户(包括明确要求发短信、询问户号)，将触发一条短信发给用户，告知户号和欠费详情。短信模板如下：“【欠费通知】户号：{cons_no}，户名：{cons_name}，地址：{elec_addr}，截止{ym}月{day}日，您已欠电费{owe_amt}元，其中陈欠电费{his_owe_amt}元，为避免停电对您的生活造成影响，请尽快交纳，如已交费，敬请忽略。详询当地营业厅。”
特别的，{cons_no}为户号，{cons_name}为户名，{mobile}为用户的联系电话，{elec_addr}为欠费地址，{year}为年份，{month}为月份，{day}为日期，{voice_tag}为外呼机器人标记的用户的意向标签，{owe_amt}为本月所欠电费金额，{his_owe_amt}为陈欠电费金额。
人工对以下意向标签的通话详情进行二次检查：A(投诉类)、B(人工致电)、C(客户更新联系信息)、K(客户经理其他跟进)、P(空号)。
在本实施例中，催费员将会根据收到的短信，以及短信中的用电用户意向标签，A(投诉类)或者是B(人工致电)，主动联系用电用户，解决用户的问题。
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，熟悉该本领域的技术人员应该明白本发明包括但不限于上面具体实施方式中描述的内容。任何不偏离本发明的功能和结构原理的修改都将包括在权利要求书的范围中。

Claims (8)

1.一种应用于供电系统的电费催缴联动方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：在第一设定时间段，对所有已出账单的用户发送包含电费信息的短信；
S2：在第二设定时间段，获取仍未缴费的用户信息，根据用户信息进行外呼机器人电话外呼催费，通话结束后经过对用户发送指定内容的短信；
S3：在第三设定时间段，对经过短信催费和电话催费之后仍未缴费的用户进行上门递送电费账单催缴电费。
2.根据权利要求1所述的一种应用于供电系统的电费催缴联动方法，其特征在于，在对所有已出账单的用户发送包含电费信息的短信之后还包括：
判断所有用户的电费是否交清；
若交清，则结束催缴；若未交清，则进入步骤S2。
3.根据权利要求1所述的一种应用于供电系统的电费催缴联动方法，其特征在于，在通话结束后经过对用户发送指定内容的短信之后还包括：
判断所有用户的电费是否交清；
若交清，则结束催缴；若未交清，则根据用户的意向判断用户的缴费意图；
若有缴费意图，则向对应用户发送包含电费信息的短信；若没有缴费意图，则通过人工与对应用户电话沟通。
4.根据权利要求3所述的一种应用于供电系统的电费催缴联动方法，其特征在于，在向对应用户发送包含电费信息的短信之后还包括：
判断所有用户的电费是否交清；
若交清，则结束催缴；若未交清，则进入步骤S3。
5.根据权利要求1～4任一项所述的一种应用于供电系统的电费催缴联动方法，其特征在于，所述外呼机器人具有统一的对客话术，并且在话术中嵌入变量，话术由TTS技术发音，与欠费用户对话过程中外呼机器人通过ASR技术将欠费用户的语音转文字，再通过NLP技术使外呼机器人理解用户语义。
6.根据权利要求5任一项所述的一种应用于供电系统的电费催缴联动方法，其特征在于，所述通过NLP技术使外呼机器人理解用户语义包括：
基于正则的关键词匹配算法，挖掘出用于直接定位用户意图的高频领域关键词；
基于语义理解的意图分类算法，通过预训练的领域模型或词向量，对用户意图进行高效编码；
通过神经网络模型进一步提取关键特征，最后通过softmax激活函数完成分类，输出识别结果。
7.根据权利要求6所述的一种应用于供电系统的电费催缴联动方法，其特征在于，在神经网络模型中增加基于投影梯度下降的对抗训练，以显著提升模型对困难样本的识别能力。
8.根据权利要求6所述的一种应用于供电系统的电费催缴联动方法，其特征在于，针对不同神经网络模型的输出结果，通过加权投票得到最后的意图类别。
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