CN116913280A - 一种基于语音识别构建智能催收方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于语音识别构建智能催收方法及装置，将催收实时语音数据进行语音文字转换处理，得到催收实时文字数据，将催收实时文字数据带入所述催收模型，生成催收策略清单；对语音系统与被催收人沟通时产生的语音数据进行分析，根据所述催收策略清单调取催收知识数据库内对应催收知识数据，生成催收推荐方案，催收推荐方案推送给银行催收人员，银行催收人员可以对智能语音进行切换使用推送的催收方案内容与被催收人进行沟通，以解决银行催收人员在短暂的思考时间下很难准确地给逾期人员提供解决方案，实现银行催收人员与逾期人员在短时间内高效沟通的效果。
Description
技术领域
本发明涉及科技金融技术领域，尤其涉及一种基于语音识别构建智能催收方法及装置。
背景技术
催款催收是个商业行为，无论银行风控体系多么健全，都是会产生坏账的。企业贷款，个人银行信用卡、消费贷款逾期后，银行等金融机构都会向借款人拨打逾期催收电话，目前各大银行金融机构都会采用电话催收的方式，现有的逾期催收通常是将逾期人员手机号输入催收系统，再通过催收系统与外呼系统链接，外呼系统通过智能语音对逾期人员进行提醒催收，若逾期人员仍未在指定时间内还款，银行催收人员将通过外呼系统对逾期人员进行人工通话催收。
银行催收人员与逾期人员通话催收的过程中，由于语言交流没有规律性，逾期人员的回答多种多样，银行催收人员在短暂的思考时间下很难准确地给逾期人员提供解决方案，无法实现银行催收人员与逾期人员在短时间内高效沟通的效果。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于语音识别构建智能催收方法及装置，以解决银行催收人员在短暂的思考时间下很难准确地给逾期人员提供解决方案，无法实现银行催收人员与逾期人员在短时间内高效沟通的问题。
第一方面，本发明提供一种基于语音识别构建智能催收方法，包括：
获取待处理催收数据，所述待处理催收数据包括，待催收人员名单，催收模型以及催收知识数据库；
对所述待催收人员名单按照预设催收人员分类规则进行处理，得到待催收人员分类数据；
将待催收人员分类数据代入催收模型产生催收指令，生成催收实时语音数据；
将催收实时语音数据进行语音文字转换处理，得到催收实时文字数据，将催收实时文字数据带入所述催收模型，生成催收策略清单；
根据所述催收策略清单调取催收知识数据库内对应催收知识数据，生成催收推荐方案。
进一步地，对所述待催收人员名单按照预设催收人员分类规则进行处理，得到待催收人员分类数据，包括；
将所述待催收人员名单建立统一特征标记；
对所述待催收人员名单按照所述预设催收人员分类规则进行分类，得到所述催收人员名单分类结果，所述预设催收人员分类规则，包括逾期时间统计规则，催收电话接通率统计规则以及催收电话获得反馈信息统计规则；
将所述催收人员名单分类结果进行聚类分析，得到待催收人员分类数据。
进一步地，将待催收人员分类数据代入催收模型产生催收指令，生成催收实时语音数据，包括：
将所述待催收人员数据存储至区块链，生成待催收人员数据标签，所述待催收人员数据标签包括待售催收人员数据标签哈希值；
将带有所述待催收人员数据标签的所述待催收人员数据通过隐私计算模型，得到加密待催收人员数据；
将加密待催收人员数据带入催收模型产生催收指令，生成催收实时语音数据。
进一步地，根据所述催收策略清单调取催收知识数据库内对应催收知识数据，生成催收推荐方案，包括：
将所述催收策略清单建议与所述催收知识数据匹配的特征标签；
将所述催收策略清单建议与所述催收知识数据进行匹配，生成催收知识数据调取指令；
根据所述催收知识数据调取指令调取所述催收知识数据库内对应数据，得到待处理催收知识数据，所述催收知识数据库包括，挑衅型催收知识、推托型催收知识、受害者型催收知识、自信型催收知识、顽固型催收知识、老练型催收知识、保证还款型催收知识；
对所述待处理催收知识数据进行聚类加权分析，根据权重比例进行排序，生成催收推荐方案。
第二方面，本发明提供一种基于语音识别构建智能催收装置，包括：
获取单元，获取待处理催收数据，所述待处理催收数据包括，待催收人员名单，催收模型以及催收知识数据库；
分类单元，对所述待催收人员名单按照预设催收人员分类规则进行处理，得到待催收人员分类数据；
语音数据生成单元，将待催收人员分类数据代入催收模型产生催收指令，生成催收实时语音数据；
数据处理单元，将催收实时语音数据进行语音文字转换处理，得到催收实时文字数据，将催收实时文字数据带入所述催收模型，生成催收策略清单；
数据分析单元，根据所述催收策略清单调取催收知识数据库内对应催收知识数据，生成催收推荐方案。
进一步地，所述语音处理单元，包括：
特征统一单元，将所述待催收人员名单建立统一特征标记；
名单分类单元，对所述待催收人员名单按照所述预设催收人员分类规则进行分类，得到所述催收人员名单分类结果，所述预设催收人员分类规则，包括逾期时间统计规则，催收电话接通率统计规则以及催收电话获得反馈信息统计规则；
名单处理单元，将所述催收人员名单分类结果进行聚类分析，得到待催收人员分类数据。
进一步地，所述语音数据生成单元，包括：
数据标签单元，将所述待催收人员数据存储至区块链，生成待催收人员数据标签，所述待催收人员数据标签包括待售催收人员数据标签哈希值；
隐私加密单元，将带有所述待催收人员数据标签的所述待催收人员数据通过隐私计算模型，得到加密待催收人员数据；
指令生成单元，将加密待催收人员数据带入催收模型产生催收指令，生成催收实时语音数据。
进一步地，所述数据分析单元，包括：
特征标签单元，将所述催收策略清单建议与所述催收知识数据匹配的特征标签；
特征匹配单元，将所述催收策略清单建议与所述催收知识数据进行匹配，生成催收知识数据调取指令；
指令调取单元，根据所述催收知识数据调取指令调取所述催收知识数据库内对应数据，得到待处理催收知识数据，所述催收知识数据库包括，挑衅型催收知识、推托型催收知识、受害者型催收知识、自信型催收知识、顽固型催收知识、老练型催收知识、保证还款型催收知识；
数据排序单元，对所述待处理催收知识数据进行聚类加权分析，根据权重比例进行排序，生成催收推荐方案。
本发明的有益效果如下：本发明提供的一种基于语音识别构建智能催收方法及装置及系统，获取待处理催收数据，所述待处理催收数据包括，待催收人员名单，催收模型以及催收知识数据库；服务器获取到银行需要进行催收的相关数据，对所述待催收人员名单按照预设催收人员分类规则进行处理，得到待催收人员分类数据；将需要进行催收的数据进行分类，便于后续更好的使用利用催收数据，将待催收人员分类数据代入催收模型产生催收指令，生成催收实时语音数据；服务器根据催收指令产生相应的语音数据信息，通过外呼系统对待催收人进行语音通话，待催收人与催收指令产生相应的语音数据沟通的过程中产生的语音信息，进行实时存储生成催收实时语音数据。将催收实时语音数据进行语音文字转换处理，得到催收实时文字数据，将催收实时文字数据带入所述催收模型，生成催收策略清单；对语音系统与被催收人沟通时产生的语音数据进行分析，得到催收策略清单，催收策略清单包括回答被催收人的话术，以及适合被催收人的金融解决方案等内容，根据所述催收策略清单调取催收知识数据库内对应催收知识数据，生成催收推荐方案，催收推荐方案推送给银行催收人员，银行催收人员可以对智能语音进行切换使用推送的催收方案内容与被催收人进行沟通，以解决银行催收人员在短暂的思考时间下很难准确地给逾期人员提供解决方案，实现银行催收人员与逾期人员在短时间内高效沟通的效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的基于语音识别构建智能催收方法流程图；
图2为本发明实施例提供的基于语音识别构建智能催收方法步骤S102的流程图；
图3为本发明实施例提供的基于语音识别构建智能催收方法S103的流程图；
图4为本发明实施例提供的基于语音识别构建智能催收方法S105的流程图；
图5为本发明实施例提供的基于语音识别构建智能催收装置示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明具体实施例及相应的附图对本发明技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例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他实施例，都属于本发明保护的范围。以下结合附图，详细说明本发明各实施例提供的技术方案。
请参阅图1，本发明提供一种基于语音识别构建智能催收方法，包括：
S101，获取待处理催收数据，所述待处理催收数据包括，待催收人员名单，催收模型以及催收知识数据库；
服务器获取到银行需要进行催收的相关数据，所述待处理催收数据包括，待催收人员名单，催收模型以及催收知识数据库。
S102，对所述待催收人员名单按照预设催收人员分类规则进行处理，得到待催收人员分类数据；
将需要进行催收的数据进行分类，便于后续更好的使用利用催收数据，对所述待催收人员名单按照预设催收人员分类规则进行处理，得到待催收人员分类数据。
S103，将待催收人员分类数据代入催收模型产生催收指令，生成催收实时语音数据；
将待催收人员分类数据代入催收模型产生催收指令，生成催收实时语音数据；服务器根据催收指令产生相应的语音数据信息，通过外呼系统对待催收人进行语音通话，待催收人与催收指令产生相应的语音数据沟通的过程中产生的语音信息，进行实时存储生成催收实时语音数据。
S104，将催收实时语音数据进行语音文字转换处理，得到催收实时文字数据，将催收实时文字数据带入所述催收模型，生成催收策略清单；
将催收实时语音数据进行语音文字转换处理，得到催收实时文字数据，将催收实时文字数据带入所述催收模型，生成催收策略清单；对语音系统与被催收人沟通时产生的语音数据进行分析，得到催收策略清单，催收策略清单包括回答被催收人的话术，以及适合被催收人的金融解决方案等内容。
S105，根据所述催收策略清单调取催收知识数据库内对应催收知识数据，生成催收推荐方案。
催收推荐方案推送给银行催收人员，银行催收人员可以对智能语音进行切换使用推送的催收方案内容与被催收人进行沟通。
一种基于语音识别构建智能催收方法及装置，获取待处理催收数据，所述待处理催收数据包括，待催收人员名单，催收模型以及催收知识数据库；服务器获取到银行需要进行催收的相关数据，对所述待催收人员名单按照预设催收人员分类规则进行处理，得到待催收人员分类数据；将需要进行催收的数据进行分类，便于后续更好的使用利用催收数据，将待催收人员分类数据代入催收模型产生催收指令，生成催收实时语音数据；服务器根据催收指令产生相应的语音数据信息，通过外呼系统对待催收人进行语音通话，待催收人与催收指令产生相应的语音数据沟通的过程中产生的语音信息，进行实时存储生成催收实时语音数据。将催收实时语音数据进行语音文字转换处理，得到催收实时文字数据，将催收实时文字数据带入所述催收模型，生成催收策略清单；对语音系统与被催收人沟通时产生的语音数据进行分析，得到催收策略清单，催收策略清单包括回答被催收人的话术，以及适合被催收人的金融解决方案等内容，根据所述催收策略清单调取催收知识数据库内对应催收知识数据，生成催收推荐方案，催收推荐方案推送给银行催收人员，银行催收人员可以对智能语音进行切换使用推送的催收方案内容与被催收人进行沟通，以解决银行催收人员在短暂的思考时间下很难准确地给逾期人员提供解决方案，实现银行催收人员与逾期人员在短时间内高效沟通的效果。
进一步地，请参阅图2，对所述待催收人员名单按照预设催收人员分类规则进行处理，得到待催收人员分类数据，包括；
S201，将所述待催收人员名单建立统一特征标记；
为了便于后续对催收人员名单进行处理分析，将所述待催收人员名单建立统一特征标记，建议建立统一特征标记催收人员名单可以快速进行数据分析处理。
S202，对所述待催收人员名单按照所述预设催收人员分类规则进行分类，得到所述催收人员名单分类结果，所述预设催收人员分类规则，包括逾期时间统计规则，催收电话接通率统计规则以及催收电话获得反馈信息统计规则；
将待催收人员名单按照所述预设催收人员分类规则进行分类，得到所述催收人员名单分类结果，根据待催收情况的不同，预设有多种催收人员分类规则，包括逾期时间统计规则，催收电话接通率统计规则以及催收电话获得反馈信息统计规则，银行工作人员可以根据业务需求对预设催收人员分类规则进行设置以及调整。
S203，将所述催收人员名单分类结果进行聚类分析，得到待催收人员分类数据。
将所述催收人员名单分类结果进行聚类分析，将分析结果排序，便于后续进行数据处理以及分类。
为了便于后续对催收人员名单进行处理分析，将所述待催收人员名单建立统一特征标记，建议建立统一特征标记催收人员名单可以快速进行数据分析处理。将待催收人员名单按照所述预设催收人员分类规则进行分类，得到所述催收人员名单分类结果，根据待催收情况的不同，预设有多种催收人员分类规则，包括逾期时间统计规则，催收电话接通率统计规则以及催收电话获得反馈信息统计规则，银行工作人员可以根据业务需求对预设催收人员分类规则进行设置以及调整。将所述催收人员名单分类结果进行聚类分析，将分析结果排序，便于后续进行数据处理以及分类。
进一步地，请参阅图3，将待催收人员分类数据代入催收模型产生催收指令，生成催收实时语音数据，包括：
S301，将所述待催收人员数据存储至区块链，生成待催收人员数据标签，所述待催收人员数据标签包括待售催收人员数据标签哈希值；
为保证待催收人员数据的真实性以及便于后续溯源，将所述待催收人员数据存储至区块链，生成待催收人员数据标签，所述待催收人员数据标签包括待售催收人员数据标签哈希值，每个待催收人员数据都会有唯一的待售催收人员数据标签哈希值，便于后续对数据进行溯源。
S302，将带有所述待催收人员数据标签的所述待催收人员数据通过隐私计算模型，得到加密待催收人员数据；
为防止数据泄露以及别滥用，将带有所述待催收人员数据标签的所述待催收人员数据通过隐私计算模型，得到加密待催收人员数据，实现数据可用不可见的效果。
S303，将加密待催收人员数据带入催收模型产生催收指令，生成催收实时语音数据。
将加密待催收人员数据带入催收模型产生催收指令，催收指令调取对应提前预设的智能语音数据通过外呼系统发送给被催收人。
为保证待催收人员数据的真实性以及便于后续溯源，将所述待催收人员数据存储至区块链，生成待催收人员数据标签，所述待催收人员数据标签包括待售催收人员数据标签哈希值，每个待催收人员数据都会有唯一的待售催收人员数据标签哈希值，便于后续对数据进行溯源。为防止数据泄露以及别滥用，将带有所述待催收人员数据标签的所述待催收人员数据通过隐私计算模型，得到加密待催收人员数据，实现数据可用不可见的效果，将加密待催收人员数据带入催收模型产生催收指令，催收指令调取对应提前预设的智能语音数据通过外呼系统发送给被催收人。
进一步地，请参阅图4，根据所述催收策略清单调取催收知识数据库内对应催收知识数据，生成催收推荐方案，包括：
S501，将所述催收策略清单建议与所述催收知识数据匹配的特征标签；
建立所述催收策略清单建议与所述催收知识数据匹配的统一标准的特征标签，便于述催收策略清单建议与所述催收知识数据更好地进行数据处理分析。
S502，将所述催收策略清单建议与所述催收知识数据进行匹配，生成催收知识数据调取指令；
通过将所述催收策略清单与所述催收知识数据进行匹配，产生相应的催收知识数据调取指令，催收知识数据指令用于调取知识数据。
S503，根据所述催收知识数据调取指令调取所述催收知识数据库内对应数据，得到待处理催收知识数据，所述催收知识数据库包括，挑衅型催收知识、推托型催收知识、受害者型催收知识、自信型催收知识、顽固型催收知识、老练型催收知识、保证还款型催收知识；
S504，对所述待处理催收知识数据进行聚类加权分析，根据权重比例进行排序，生成催收推荐方案。
根据所述催收策略清单调取催收知识数据库内对应催收知识数据，生成催收推荐方案，催收推荐方案推送给银行催收人员，银行催收人员可以对智能语音进行切换使用推送的催收方案内容与被催收人进行沟通，以解决银行催收人员在短暂的思考时间下很难准确地给逾期人员提供解决方案，实现银行催收人员与逾期人员在短时间内高效沟通的效果。
银行业务人员将待催收的数据输入后，先将待催收人员名单进行分类处理，将分类后的数据带入预设的代催收模式产生催收指令，产生智能语音信息通过外呼系统拨打给被催收人，被催收人与智能语音沟通对话的过程，产生的语音数据被存储然后进行数据分析，从知识库内调取与对话内容相对应的数据内容，并对数据进行分析处理，产生推荐方案，银行业务人员根据业务催收方案与被催收人员进行沟通。
请参阅图5，本发明实施例还提供基于语音识别构建智能催收装置，包括：
获取单元601，获取待处理催收数据，所述待处理催收数据包括，待催收人员名单，催收模型以及催收知识数据库；
分类单元602，对所述待催收人员名单按照预设催收人员分类规则进行处理，得到待催收人员分类数据；
语音数据生成单元603，将待催收人员分类数据代入催收模型产生催收指令，生成催收实时语音数据；
数据处理单元604，将催收实时语音数据进行语音文字转换处理，得到催收实时文字数据，将催收实时文字数据带入所述催收模型，生成催收策略清单；
数据分析单元605，根据所述催收策略清单调取催收知识数据库内对应催收知识数据，生成催收推荐方案。
进一步地，所述语音处理单元，包括：
特征统一单元，将所述待催收人员名单建立统一特征标记；
名单分类单元，对所述待催收人员名单按照所述预设催收人员分类规则进行分类，得到所述催收人员名单分类结果，所述预设催收人员分类规则，包括逾期时间统计规则，催收电话接通率统计规则以及催收电话获得反馈信息统计规则；
名单处理单元，将所述催收人员名单分类结果进行聚类分析，得到待催收人员分类数据。
进一步地，所述语音数据生成单元，包括：
数据标签单元，将所述待催收人员数据存储至区块链，生成待催收人员数据标签，所述待催收人员数据标签包括待售催收人员数据标签哈希值；
隐私加密单元，将带有所述待催收人员数据标签的所述待催收人员数据通过隐私计算模型，得到加密待催收人员数据；
指令生成单元，将加密待催收人员数据带入催收模型产生催收指令，生成催收实时语音数据。
进一步地，所述数据分析单元，包括：
特征标签单元，将所述催收策略清单建议与所述催收知识数据匹配的特征标签；
特征匹配单元，将所述催收策略清单建议与所述催收知识数据进行匹配，生成催收知识数据调取指令；
指令调取单元，根据所述催收知识数据调取指令调取所述催收知识数据库内对应数据，得到待处理催收知识数据，所述催收知识数据库包括，挑衅型催收知识、推托型催收知识、受害者型催收知识、自信型催收知识、顽固型催收知识、老练型催收知识、保证还款型催收知识；
数据排序单元，对所述待处理催收知识数据进行聚类加权分析，根据权重比例进行排序，生成催收推荐方案。
由以上实施例可知，本发明提供的一种基于语音识别构建智能催收方法及装置，获取待处理催收数据，所述待处理催收数据包括，待催收人员名单，催收模型以及催收知识数据库；服务器获取到银行需要进行催收的相关数据，对所述待催收人员名单按照预设催收人员分类规则进行处理，得到待催收人员分类数据；将需要进行催收的数据进行分类，便于后续更好的使用利用催收数据，将待催收人员分类数据代入催收模型产生催收指令，生成催收实时语音数据；服务器根据催收指令产生相应的语音数据信息，通过外呼系统对待催收人进行语音通话，待催收人与催收指令产生相应的语音数据沟通的过程中产生的语音信息，进行实时存储生成催收实时语音数据。将催收实时语音数据进行语音文字转换处理，得到催收实时文字数据，将催收实时文字数据带入所述催收模型，生成催收策略清单；对语音系统与被催收人沟通时产生的语音数据进行分析，得到催收策略清单，催收策略清单包括回答被催收人的话术，以及适合被催收人的金融解决方案等内容，根据所述催收策略清单调取催收知识数据库内对应催收知识数据，生成催收推荐方案，催收推荐方案推送给银行催收人员，银行催收人员可以对智能语音进行切换使用推送的催收方案内容与被催收人进行沟通，以解决银行催收人员在短暂的思考时间下很难准确地给逾期人员提供解决方案，实现银行催收人员与逾期人员在短时间内高效沟通的效果。
本发明实施例还提供一种存储介质，本发明实施例还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明提供的基于语音识别构建智能催收方法的各实施例中的部分或全部步骤。所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(英文：Read-OnlyMemory，简称：ROM)或随机存储记忆体(英文：RandomAccessMemory，简称：RAM)等。
本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明实施例中的技术可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明实施例中的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
以上所述的本发明实施方式并不构成对本发明保护范围的限定。
Claims (8)
1.一种基于语音识别构建智能催收方法，其特征在于，包括；
获取待处理催收数据，所述待处理催收数据包括，待催收人员名单，催收模型以及催收知识数据库；
对所述待催收人员名单按照预设催收人员分类规则进行处理，得到待催收人员分类数据；
将待催收人员分类数据代入催收模型产生催收指令，生成催收实时语音数据；
将催收实时语音数据进行语音文字转换处理，得到催收实时文字数据，将催收实时文字数据带入所述催收模型，生成催收策略清单；
根据所述催收策略清单调取催收知识数据库内对应催收知识数据，生成催收推荐方案。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待催收人员名单按照预设催收人员分类规则进行处理，得到待催收人员分类数据，包括；
将所述待催收人员名单建立统一特征标记；
对所述待催收人员名单按照所述预设催收人员分类规则进行分类，得到所述催收人员名单分类结果，所述预设催收人员分类规则，包括逾期时间统计规则，催收电话接通率统计规则以及催收电话获得反馈信息统计规则；
将所述催收人员名单分类结果进行聚类分析，得到待催收人员分类数据。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将待催收人员分类数据代入催收模型产生催收指令，生成催收实时语音数据，包括：
将所述待催收人员数据存储至区块链，生成待催收人员数据标签，所述待催收人员数据标签包括待售催收人员数据标签哈希值；
将带有所述待催收人员数据标签的所述待催收人员数据通过隐私计算模型，得到加密待催收人员数据；
将加密待催收人员数据带入催收模型产生催收指令，生成催收实时语音数据。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述催收策略清单调取催收知识数据库内对应催收知识数据，生成催收推荐方案，包括：
将所述催收策略清单建议与所述催收知识数据匹配的特征标签；
将所述催收策略清单建议与所述催收知识数据进行匹配，生成催收知识数据调取指令；
根据所述催收知识数据调取指令调取所述催收知识数据库内对应数据，得到待处理催收知识数据，所述催收知识数据库包括，挑衅型催收知识、推托型催收知识、受害者型催收知识、自信型催收知识、顽固型催收知识、老练型催收知识、保证还款型催收知识；
对所述待处理催收知识数据进行聚类加权分析，根据权重比例进行排序，生成催收推荐方案。
5.一种基于语音识别构建智能催收装置，其特征在于，包括：
获取单元，获取待处理催收数据，所述待处理催收数据包括，待催收人员名单，催收模型以及催收知识数据库；
分类单元，对所述待催收人员名单按照预设催收人员分类规则进行处理，得到待催收人员分类数据；
语音数据生成单元，将待催收人员分类数据代入催收模型产生催收指令，生成催收实时语音数据；
数据处理单元，将催收实时语音数据进行语音文字转换处理，得到催收实时文字数据，将催收实时文字数据带入所述催收模型，生成催收策略清单；
数据分析单元，根据所述催收策略清单调取催收知识数据库内对应催收知识数据，生成催收推荐方案。
6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述语音处理单元，包括：
特征统一单元，将所述待催收人员名单建立统一特征标记；
名单分类单元，对所述待催收人员名单按照所述预设催收人员分类规则进行分类，得到所述催收人员名单分类结果，所述预设催收人员分类规则，包括逾期时间统计规则，催收电话接通率统计规则以及催收电话获得反馈信息统计规则；
名单处理单元，将所述催收人员名单分类结果进行聚类分析，得到待催收人员分类数据。
7.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述语音数据生成单元，包括：
数据标签单元，将所述待催收人员数据存储至区块链，生成待催收人员数据标签，所述待催收人员数据标签包括待售催收人员数据标签哈希值；
隐私加密单元，将带有所述待催收人员数据标签的所述待催收人员数据通过隐私计算模型，得到加密待催收人员数据；
指令生成单元，将加密待催收人员数据带入催收模型产生催收指令，生成催收实时语音数据。
8.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述数据分析单元，包括：
特征标签单元，将所述催收策略清单建议与所述催收知识数据匹配的特征标签；
特征匹配单元，将所述催收策略清单建议与所述催收知识数据进行匹配，生成催收知识数据调取指令；
指令调取单元，根据所述催收知识数据调取指令调取所述催收知识数据库内对应数据，得到待处理催收知识数据，所述催收知识数据库包括，挑衅型催收知识、推托型催收知识、受害者型催收知识、自信型催收知识、顽固型催收知识、老练型催收知识、保证还款型催收知识；
数据排序单元，对所述待处理催收知识数据进行聚类加权分析，根据权重比例进行排序，生成催收推荐方案。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310727510.8A CN116913280A (zh) | 2023-06-19 | 2023-06-19 | 一种基于语音识别构建智能催收方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310727510.8A CN116913280A (zh) | 2023-06-19 | 2023-06-19 | 一种基于语音识别构建智能催收方法及装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116913280A true CN116913280A (zh) | 2023-10-20 |
Family
ID=88352083
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310727510.8A Pending CN116913280A (zh) | 2023-06-19 | 2023-06-19 | 一种基于语音识别构建智能催收方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116913280A (zh) |
-
2023
- 2023-06-19 CN CN202310727510.8A patent/CN116913280A/zh active Pending
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