[发明专利]逾期借款催收方式的推荐方法、装置、介质、电子设备

说明书

本发明涉及智能决策技术领域，揭示了一种逾期借款催收方式的推荐方法、装置、介质及电子设备。该方法包括：获取逾期借款客户的个人基本数据和借款状态数据；对逾期借款客户的个人基本数据和借款状态数据进行无量纲化处理，以得到逾期借款客户的催收参考数据；将逾期借款客户的催收参考数据输入机器学习模型，由机器学习模型输出逾期借款客户的催收参考分数；基于逾期借款客户的催收参考分数，为客户分配催收方式标签。此方法下，通过为借款逾期客户智能分配催收方式标签的方式，能够实现高效催收、精准催收，提升催收成功率，有效减少人工催收的工作量，进而提高催收工作的效率。

技术领域

本发明涉及智能决策技术领域，特别涉及一种逾期借款催收方式的推荐方法、装置、介质及电子设备。

背景技术

目前，随着互联网金融业务的高速发展，越来越多的银行和小额借款公司推出了无抵押小额借款，在现实中，出现无抵押小额借款逾期的现象较为普遍。由于无抵押借款没有抵押标的作为担保，使得银行和小额借款公司在催收还款方面的难度大大增加，因此，为了提高借款客户的还款率，银行和小额借款公司需要根据借款逾期客户的逾期情况选择合适的催收方式。

在现有技术中，银行和小额借款公司往往根据逾期借款客户的逾期时长来采取相应的催收方式，借款的逾期时间越长，所采取的催收方式就越偏激。

然而，采取偏激的催收方式会使得催收的代价变大。在实际情况中，无抵押借款具有期限短、金额低、客户基数较大的特点。其中，部分逾期时间长的客户并非恶意欠款，而是由于忘记还款日或短期资金周转困难才没有还款，而部分逾期时间短的客户却有可能是潜在恶意欠款客户。因此，如果单纯的对逾期时间较长的客户采取较为偏激的方式催收，对逾期时间较短的客户采取较为温和的方式催收，就可能带来催收方式与逾期客户的匹配不合理，进而带来逾期借款催收精准度差和催收工作效率低的技术问题。

发明内容

在智能决策技术领域，为了解决相关技术中存在逾期借款催收精准度差和催收工作效率低的技术问题，本发明提供了一种逾期借款催收方式的推荐方法、装置、介质及电子设备。

根据本申请的一方面，提供了一种逾期借款催收方式的推荐方法，所述方法包括：

获取逾期借款客户的个人基本数据和借款状态数据；

对逾期借款客户的个人基本数据和借款状态数据进行无量纲化处理，以得到逾期借款客户的催收参考数据；

将逾期借款客户的催收参考数据输入机器学习模型，由机器学习模型输出逾期借款客户的催收参考分数；

基于逾期借款客户的催收参考分数，为客户分配催收方式标签。

根据本申请的另一方面，提供了一种逾期借款催收方式的推荐装置，所述装置包括：

获取模块，被配置为获取逾期借款客户的个人基本数据和借款状态数据；

无量纲化处理模块，被配置为对逾期借款客户的个人基本数据和借款状态数据进行无量纲化处理；

输出模块，被配置为输出逾期借款客户的催收参考分数；

分配模块，被配置为为客户分配催收方式标签；

根据本申请的另一方面，提供了一种计算机可读程序介质，其存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被计算机执行时，使计算机执行如前所述的方法。

根据本申请的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

处理器；

存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，实现如前所述的方法。

由以上本发明的技术方案，与现有技术相比，其显著的有益效果在于：