[发明专利]一种数据处理方法及装置

说明书

本发明实施例涉及金融科技(Fintech)技术领域，公开了一种数据处理方法及装置，接收到第一名单后，使用第一模型确定第一名单中各用户的用户类别，并根据各用户的用户类别确定完成第一名单中的催收任务的时长，若确定无法在设定时长内完成第一名单中的催收任务，则使用第二模型确定出各个用户的催收成功率，如此，在确定催收任务无法完成时可以优先向催收成功率较高的用户拨打催收电话，提高催收效果。

技术领域

本发明涉及金融科技(Fintech)技术领域，尤其涉及一种数据处理方法及装置。

背景技术

随着计算机技术的发展，越来越多的技术应用在金融领域，传统金融业正在逐步向金融科技(Fintech)转变，但由于金融行业的安全性、实时性要求，也对技术提出了更高的要求。随着语音对话技术的不断成熟，金融科技领域也开始将智能机器人应用于催收场景中，这类机器人称为催收机器人。催收机器人可以自动拨打催收电话来提醒客户还款，并可以记录客户的还款意愿，以便于后续跟进客户的还款进度。相比于人工催收的方式来说，采用催收机器人来催收不仅能大幅降低催收成本，还可以高效地完成催收任务；且，催收机器人在与客户的对话过程中也不会出现情绪波动，从而还能够提升客户的体验。

现阶段，催收机器人接收到各个网贷公司发送的催收名单后，直接按照接收各个催收名单的时间顺序对催收名单中的各个用户进行催收；然而，在实际的业务场景中，催收机器人每天接待的网贷公司的数量是不固定的，且每个网贷公司给出的待催收的用户数量也是不固定的，从而导致催收机器人每天待催收的用户总数量不确定，由于该种方式采用先到先服务的方式依次对各个用户拨打催收电话，因此可能由于某天待催收的用户总数量较多导致当天的催收任务无法完成，从而催收效果不好。

综上，目前亟需一种数据处理方法，用以解决现有技术采用先到先服务的方式依次拨打催收电话所导致的催收效果不好的技术问题。

发明内容

本发明实施例提供一种数据处理方法及装置，用以解决现有技术采用先到先服务的方式依次拨打催收电话所导致的催收效果不好的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供的一种数据处理方法，所述数据处理方法应用于催收系统，所述方法包括：

获取第一名单，并使用第一模型确定第一名单中各用户的用户类别；所述第一名单中包括多个未执行预设行为的用户，所述各用户的用户类别中包括第一用户类别，所述第一用户类别表征用户会接听所述催收系统拨打的电话；进一步地，统计所述第一名单中属于各个用户类别的用户的数量，并基于所述数量确定第一时长，所述第一时长表征向所述第一名单中的全部用户拨打电话所需的时长；若所述第一时长超过设定时长，则使用第二模型确定属于所述第一用户类别的每个用户执行所述预设行为的概率，并根据所述概率确定第二名单；所述第二名单用于指示在当前时刻之后需拨打电话的用户。

在上述实现方式中，在接收到第一名单后，通过先使用第一模型预测出第一名单中的各个用户是否会接听电话(即用户类别)，并确定完成催收任务的时间，再在确定无法完成催收任务时使用第二模型确定出催收成功概率较高的用户，从而可以在确定催收任务无法完成时优先向催收成功率较高的用户拨打催收电话，提高催收效果。

在一种可能的实现方式中，所述各用户的用户类别中还包括第二用户类别，所述第二用户类别表征用户不会接听所述催收系统拨打的电话；所述基于所述数量确定第一时长，包括：获取第一用户类别对应的第一通话时长和第二用户类别对应的第二通话时长；所述第一通话时长是根据历史时段内向接听电话的各个用户拨打电话的通话时长确定的；所述第二通话时长是根据向用户拨打电话后等待接听的通话时长确定的；进一步地，根据所述第一名单中属于第一用户类别的用户的数量和所述第一通话时长、所述第一名单中属于第二用户类别的用户的数量和所述第二通话时长，确定向所述第一名单中的全部用户拨打电话的总通话时长，基于所述总通话时长和可用的电话号码的数量，确定所述第一时长。