CN116485517A - 一种智能信贷服务管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能信贷服务管理系统，包括信息数据获取模块、信息数据处理模块、信息显示模块和服务结果反馈模块，涉及信贷服务管理技术领域，解决了不能根据信贷用户自身的情况来进行合适的匹配，同时信贷用户在服务完成后对于服务人员的服务存在缺陷的技术问题，通过对不同信贷用户进行分析，来对信贷用户进行等级的评估，再对服务人员进行不同的等级评估，从而来根据等级来进行合适的匹配，能够保证高需求信贷用户的及时贷款需求，提高信贷的办理效率，同时合理的匹配能够合理的避免优秀服务人员的资源浪费，根据对信贷用户填写的调查问卷来对信贷服务过程中的服务人员进行评估，从而来综合的对该服务人员进行评判等级的调整。
Description
技术领域
本发明属于信贷服务管理技术领域，具体是一种智能信贷服务管理系统。
背景技术
信贷是指以偿还和付息为条件的价值运动形式。通常包括银行存款、贷款等信用活动，狭义上仅指银行贷款，广义上同“信用”通用。信贷是国家用有偿方式动员和分配资金的重要形式，是发展经济的有力杠杆。
根据申请号为CN201711158630.1的专利显示，该专利S1用于与系统外部信息进行对接和交互的步骤；S2用于对系统任务进行统一调度和实时监控，动态调配用于处理任务的系统资源的步骤；S3用于对系统获取的外部数据进行处理从而生成系统所需的衍生变量参数的步骤；S4用于根据接收到的衍生变量参数进行模型运算，从而生成风险评估结果的步骤。本发明通过所提供的信贷服务管理方法及系统，既能拥有合理的数据分析能力，建模能力以及决策能力，又能获取数据源，提高数据采集方法的高效率、稳定性、高可拓展性，为缺乏完善风控体系的用户提供有力数据支撑，满足了不同用户的需求。
现有的信贷用户在进行信贷服务的时候，由于不同的信贷用户自身的需求不同，在进行信贷服务的时候不能根据不同的需求来进行合适的分配对应的服务人员，导致了对部分用户不能及时的进行贷款服务，而面对贷款需求不急的用户匹配高效的服务人员存在匹配资源的浪费，其次存在部分服务人员不能够尽职的。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本发明提出了一种智能信贷服务管理系统，用于解决不能根据信贷用户自身的情况来进行合适的匹配，同时信贷用户在服务完成后对于服务人员的服务存在缺陷的技术问题。
为实现上述目的，根据本发明的第一方面的实施例提出一种智能信贷服务管理系统，包括信息数据获取模块、信息数据处理模块、信息显示模块和服务结果反馈模块；
所述信息数据获取模块用于对信贷用户的信息进行获取；
所述信息数据处理模块用于对收集的信息进行分析处理，并根据分析计算的结果来对信贷用户进行评级处理，根据获取的信息来对服务人员进行评级处理，通过综合评级处理对信贷用户匹配合适的服务人员；
所述信息显示模块用于对匹配的结果进行显示，并对匹配的结果进行执行；
所述服务结果反馈模块用于借贷用户对相应服务人员进行评估，并根据反馈结果来对相应服务人员的等级进行调整。
作为本发明进一步的方案：所述信息数据处理模块对获取信息处理的具体方式如下：
步骤一：对信贷用户贷款金额DJ、贷款还款时间DT和贷款办理时间DS进行记录存储，并对二者进行综合分析，来对信贷用户进行等级划分，具体的分析方式如下：
S1：将获取的信息数据代入计算公式中：计算得出该用户贷款需求程度XQ，通过将该用户的贷款需求程度XQ与预设值YS进行计算，并根据计算出来的结果来对该用户的等级进行划分，具体的划分方式如下：
S2：将XQ和YS代入计算公式中：计算得出等比值D；
S21：当10％≤D≤30％时，则判定该用户为贷款需求为低需求用户；
S22：当30％<D≤60％时，则判定该用户为贷款需求正常需求用户；
S23：当60％<D时，则判定该用户为贷款需求为高需求用户；
步骤二：对获取的服务人员信息进行分析计算，并对服务人员进行评级处理，具体的评级方式如下：
S1：对服务人员服务过的信贷用户满意度值数据QP、申请贷款办理速度的平均值SD和信贷服务审核误差次数SC进行获取，并对获取的数据进行综合计算，对服务人员进行评级处理；
S2：信贷用户满意度值QP的获取方式如下：
S21：获取n位该服务人员服务过信贷用户的满意数据SJ，并根据系统记录的结果来对满意数据进行计算，代入计算公式其中Q1为计算出满意数据的偏差值，/>为满意数据的平均值；
S22：继续采集SJ(n+1)，并以SJ2、SJ3、SJ4、……SJ(n+1)为新的数据组来计算新的偏差值Q2，以此类推得到一组满意数据的偏差值，并计算出该组满意数据偏差值的平均值QP；
S23：将计算得到的QP代入计算公式中：P＝logscSD×(QP×a)+C计算得出该服务人员的综合服务水平值P(综合服务水平P代表该服务人员办理服务的实效性)，其中a为预设常量值，a＝3.12，C为售后服务评估平均值；
S3：将计算得出的P与RD(RD为预设值常量)进行比较，对该服务人员进行评级处理：
当时，表示该服务人员的办理服务的实效性高，则对该服务人员进行等级A的评级；
当时，表示该服务人员的办理服务实效性正常，则对该服务人员进行等级B的评级；
当时，表示该服务人员的办理服务实效性低，则对该服务人员进行等级C的评级。
作为本发明进一步的方案：所述综合上述步骤一和步骤二中的计算数据来对借贷用户进行匹配，具体匹配方式如下：
若借贷用户由系统综合判定为低需求用户，则系统分配等级C的服务人员进行相应的贷款服务；
若借贷用户由系统综合判定为正常需求用户，则系统分配等级B的服务人员进行相应的贷款服务；
若借贷用户由系统综合判定为高需求用户，则系统分配等级A的服务人员进行相应的贷款服务。
作为本发明进一步的方案：所述服务结果反馈模块对调查问卷结果进行收集(所述借贷用户借贷手续办理完结后，系统自动生成调查问卷表，借贷用户根据借贷服务过程进行填写)，并对调查结果进行分析，同时对该服务人员服务进行评估，根据评估结果对该服务人员的等级进行调整，具体的调整方式如下：
S1：获取借贷用户调查信息(其中调查问卷的信息包括：服务人员服务态度、服务办理速度、服务结果满意值，且借贷用户调查数量最少五个借贷用户)，综合获取调查信息进行分析，并经过计算得到售后服务评估平均值C，将C代入步骤二中S23中对该服务人员的综合服务水平值P进行计算；
S2：重复S3中的计算方式，来对该服务人员的等级进行判定，判定的方式与S3中的方式相同，根据计算的结果来对该服务人员的等级进行相应的上调、下调或者不做变动。
作为本发明进一步的方案：所述信息数据处理中心包括服务人员数据分析模块、借贷用户数据分析模块、数据分析单元、计算评级单元和分配服务单元，所述数据分析单元和计算评级单元均是用来对服务人员数据和借贷用户数据进行分析、计算和评级，所述评级结果传输至分配服务单元进行分配操作。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过对不同信贷用户进行分析，来对信贷用户进行等级的评估，再对服务人员进行不同的等级评估，从而来根据等级来进行合适的匹配，一方面能够保证高需求信贷用户的及时贷款需求，提高信贷的办理效率，另一方面合理的匹配能够合理的避免优秀服务人员的资源浪费，其次根据对信贷用户填写的调查问卷来对信贷服务过程中的服务人员进行评估，从而来综合的对该服务人员进行评判等级的调整。
附图说明
图1为本发明服务管理系统的系统框图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本申请提供了一种智能信贷服务管理系统，包括信息数据获取模块、信息数据处理模块、信息显示模块和服务结果反馈模块；
所述信息数据获取模块用于对信贷用户的信息进行获取(用户信息包括信贷用户贷款金额DJ、贷款还款时间DT和贷款办理时间DS，此处贷款办理时间具体指的是贷款急需程度，例如需要一个月办理下来)；
所述信息数据处理模块用于对收集的信息进行分析处理，并根据分析计算的结果来对信贷用户进行评级处理，根据获取的信息来对服务人员进行评级处理，通过综合评级处理对信贷用户匹配合适的服务人员；
所述信息显示模块用于对匹配的结果进行显示，并对匹配的结果进行执行；
所述服务结果反馈模块用于借贷用户对相应服务人员进行评估，(系统自动对反馈结果进行核查、分析和计算)并根据反馈结果来对相应服务人员的等级进行调整。
所述信息数据处理模块对获取信息处理的具体方式如下：
步骤一：对信贷用户贷款金额DJ、贷款还款时间DT和贷款办理时间DS(其中贷款办理时间的时间单位为：月)进行记录存储，并对二者进行综合分析，来对信贷用户进行等级划分(举例：有两位借贷用户同时来办理借贷服务，a用户需要在一个月内完成贷款一百万的办理，b用户需要在三个月内完成贷款五百万的办理,通过对两位借贷用户进行分析来匹配合适的服务人员来达到两位借贷用户的共同需求)，具体的分析方式如下：
S1：将获取的信息数据代入计算公式中：计算得出该用户贷款需求程度XQ，通过将该用户的贷款需求程度XQ与预设值YS进行计算，并根据计算出来的结果来对该用户的等级进行划分，具体的划分方式如下：
S2：将XQ和YS代入计算公式中：计算得出等比值D；
S21：当10％≤D≤30％时，则判定该用户为贷款需求为低需求用户；
S22：当30％<D≤60％时，则判定该用户为贷款需求正常需求用户；
S23：当60％<D时，则判定该用户为贷款需求为高需求用户；
步骤二：对获取的服务人员信息进行分析计算，并对服务人员进行评级处理，具体的评级方式如下：
S1：对服务人员服务过的信贷用户满意度值数据QP、申请贷款办理速度的平均值SD和信贷服务审核误差次数SC进行获取，并对获取的数据进行综合计算，对服务人员进行评级处理；
S2：信贷用户满意度值QP的获取方式如下：
S21：获取n位该服务人员服务过信贷用户的满意数据SJ，且n的最大取值为100，并根据系统记录的结果来对满意数据进行计算，代入计算公式其中Q1为计算出满意数据的偏差值，/>为满意数据的平均值；
S22：继续采集SJ(n+1)，并以SJ2、SJ3、SJ4、……SJ(n+1)为新的数据组来计算新的偏差值Q2，以此类推得到一组满意数据的偏差值，并计算出该组满意数据偏差值的平均值QP；
S23：将计算得到的QP代入计算公式中：P＝logscSD×(QP×a)+C计算得出该服务人员的综合服务水平值P(综合服务水平P代表该服务人员办理服务的实效性)，其中a为预设常量值，a＝3.12，C为售后服务评估平均值；
S3：将计算得出的P与RD(RD为预设值常量)进行比较，对该服务人员进行评级处理：
当时，表示该服务人员的办理服务的实效性高，则对该服务人员进行等级A的评级；
当时，表示该服务人员的办理服务实效性正常，则对该服务人员进行等级B的评级；
当时，表示该服务人员的办理服务实效性低，则对该服务人员进行等级C的评级。
所述综合上述步骤一和步骤二中的计算数据来对借贷用户进行匹配，具体匹配方式如下：
若借贷用户由系统综合判定为低需求用户，则系统分配等级C的服务人员进行相应的贷款服务；
若借贷用户由系统综合判定为正常需求用户，则系统分配等级B的服务人员进行相应的贷款服务；
若借贷用户由系统综合判定为高需求用户，则系统分配等级A的服务人员进行相应的贷款服务。
所述服务结果反馈模块对调查问卷结果进行收集(所述借贷用户借贷手续办理完结后，系统自动生成调查问卷表，借贷用户根据借贷服务过程进行填写)，并对调查结果进行分析，同时对该服务人员服务进行评估，根据评估结果对该服务人员的等级进行调整，具体的调整方式如下：
S1：获取借贷用户调查信息(其中调查问卷的信息包括：服务人员服务态度、服务办理速度、服务结果满意值，且借贷用户调查数量最少五个借贷用户)，综合获取调查信息进行分析，并经过计算得到售后服务评估平均值C，将C代入步骤二中S23中对该服务人员的综合服务水平值P进行计算；
S2：重复S3中的计算方式，来对该服务人员的等级进行判定，判定的方式与S3中的方式相同，根据计算的结果来对该服务人员的等级进行相应的上调、下调或者不做变动。
所述信息数据处理中心包括服务人员数据分析模块、借贷用户数据分析模块、数据分析单元、计算评级单元和分配服务单元，所述数据分析单元和计算评级单元均是用来对服务人员数据和借贷用户数据进行分析、计算和评级，所述评级结果传输至分配服务单元进行分配操作。
通过对不同信贷用户进行分析，来对信贷用户进行等级的评估，再对服务人员进行不同的等级评估，从而来根据等级来进行合适的匹配，一方面能够保证高需求信贷用户的及时贷款需求，提高信贷的办理效率，另一方面合理的匹配能够合理的避免优秀服务人员的资源浪费，其次根据对信贷用户填写的调查问卷来对信贷服务过程中的服务人员进行评估，从而来综合的对该服务人员进行评判等级的调整。
本发明的工作原理：首先信息采集模块来对借贷用户的信息数据进行采集，并通过对采集的数据进行分析来对信贷用户进行等级的划分，接着根据服务人员的信息数据来对服务人员的等级进行划分，然后根据划分的等级来匹配合适的服务人员做对应等级的信贷用户，服务结束后服务结果反馈模块根据借贷用户填写的调查问卷来对服务该借贷用户的服务人员进行综合分析评估，来对服务人员的等级进行调整。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。
Claims (4)
1.一种智能信贷服务管理系统，其特征在于，包括信息数据获取模块、信息数据处理模块、信息显示模块和服务结果反馈模块；
所述信息数据获取模块用于对信贷用户的信息进行获取；
所述信息数据处理模块用于对收集的信息进行分析处理，并根据分析计算的结果来对信贷用户进行评级处理，根据获取的信息来对服务人员进行评级处理，通过综合评级处理对信贷用户匹配合适的服务人员；
所述信息显示模块用于对匹配的结果进行显示，并对匹配的结果进行执行；
所述服务结果反馈模块用于借贷用户对相应服务人员进行评估，并根据反馈结果来对相应服务人员的等级进行调整；
所述信息数据处理模块对获取信息处理的具体方式如下：
步骤一：对信贷用户贷款金额DJ、贷款还款时间DT和贷款办理时间DS进行记录存储，并对二者进行综合分析，来对信贷用户进行等级划分，具体的分析方式如下：
S1：将获取的信息数据代入计算公式中：计算得出该用户贷款需求程度XQ，通过将该用户的贷款需求程度XQ与预设值YS进行计算，并根据计算出来的结果来对该用户的等级进行划分，具体的划分方式如下：
S2：将XQ和YS代入计算公式中：计算得出等比值D；
S21：当10％≤D≤30％时，则判定该用户为贷款需求为低需求用户；
S22：当30％<D≤60％时，则判定该用户为贷款需求正常需求用户；
S23：当60％<D时，则判定该用户为贷款需求为高需求用户；
步骤二：对获取的服务人员信息进行分析计算，并对服务人员进行评级处理，具体的评级方式如下：
S1：对服务人员服务过的信贷用户满意度值数据QP、申请贷款办理速度的平均值SD和信贷服务审核误差次数SC进行获取，并对获取的数据进行综合计算，对服务人员进行评级处理；
S2：信贷用户满意度值QP的获取方式如下：
S21：获取n位该服务人员服务过信贷用户的满意数据SJ，并根据系统记录的结果来对满意数据进行计算，代入计算公式其中Q1为计算出满意数据的偏差值，/>为满意数据的平均值；
S22：继续采集SJ(n+1)，并以SJ2、SJ3、SJ4、……SJ(n+1)为新的数据组来计算新的偏差值Q2，以此类推得到一组满意数据的偏差值，并计算出该组满意数据偏差值的平均值QP；
S23：将计算得到的QP代入计算公式中：P＝logscSD×(QP×a)+C计算得出该服务人员的综合服务水平值P(综合服务水平P代表该服务人员办理服务的实效性)，其中a为预设常量值，a＝3.12，C为售后服务评估平均值；
S3：将计算得出的P与RD(RD为预设值常量)进行比较，对该服务人员进行评级处理：
当时，表示该服务人员的办理服务的实效性高，则对该服务人员进行等级A的评级；
当时，表示该服务人员的办理服务实效性正常，则对该服务人员进行等级B的评级；
当时，表示该服务人员的办理服务实效性低，则对该服务人员进行等级C的评级。
2.根据权利要求1所述的一种智能信贷服务管理系统，其特征在于，所述综合上述步骤一和步骤二中的计算数据来对借贷用户进行匹配，具体匹配方式如下：
若借贷用户由系统综合判定为低需求用户，则系统分配等级C的服务人员进行相应的贷款服务；
若借贷用户由系统综合判定为正常需求用户，则系统分配等级B的服务人员进行相应的贷款服务；
若借贷用户由系统综合判定为高需求用户，则系统分配等级A的服务人员进行相应的贷款服务。
3.根据权利要求1所述的一种智能信贷服务管理系统，其特征在于，所述服务结果反馈模块对调查问卷结果进行收集，并对调查结果进行分析，同时对该服务人员服务进行评估，根据评估结果对该服务人员的等级进行调整，具体的调整方式如下：
S1：获取借贷用户调查信息(其中调查问卷的信息包括：服务人员服务态度、服务办理速度、服务结果满意值，且借贷用户调查数量最少五个借贷用户)，综合获取调查信息进行分析，并经过计算得到售后服务评估平均值C，将C代入步骤二中S23中对该服务人员的综合服务水平值P进行计算；
S2：重复S3中的计算方式，来对该服务人员的等级进行判定，判定的方式与S3中的方式相同，根据计算的结果来对该服务人员的等级进行相应的上调、下调或者不做变动。
4.根据权利要求1所述的一种智能信贷服务管理系统，其特征在于，所述信息数据处理中心包括服务人员数据分析模块、借贷用户数据分析模块、数据分析单元、计算评级单元和分配服务单元，所述数据分析单元和计算评级单元均是用来对服务人员数据和借贷用户数据进行分析、计算和评级，所述评级结果传输至分配服务单元进行分配操作。
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| CN202310253310.3A CN116485517A (zh) | 2023-03-16 | 2023-03-16 | 一种智能信贷服务管理系统 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116664085A (zh) * | 2023-08-01 | 2023-08-29 | 四川享宇科技有限公司 | 一种金融行业信贷调查交叉核验系统及方法 |
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2023
- 2023-03-16 CN CN202310253310.3A patent/CN116485517A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116664085A (zh) * | 2023-08-01 | 2023-08-29 | 四川享宇科技有限公司 | 一种金融行业信贷调查交叉核验系统及方法 |
| CN116664085B (zh) * | 2023-08-01 | 2023-11-03 | 四川享宇科技有限公司 | 一种金融行业信贷调查交叉核验系统及方法 |
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