本說明書實施方案提供了一種逾期個貸催收方式確定方法、裝置及電子設備，該方法包括：獲取逾期個貸客戶的目標輸入變量數據；將所述目標輸入變量數據輸入預設的壞賬風險參數預測模型，獲得所述逾期個貸客戶的壞賬風險參數值；根據所述壞賬風險參數值確定所述逾期個貸客戶的壞賬風險類別；確定所述逾期個貸客戶當前的個貸逾期遷徙率變化至，對應于所述壞賬風險類別的個貸逾期遷徙率臨界值所需時長；根據所述時長確定針對所述逾期個貸客戶的催收方式。本說明書實施方案可以提高催收成功率，降低催收成本。

技術領域

本說明書涉及數據處理技術領域，尤其是涉及一種逾期個貸催收方式確定方法、裝置及電子設備。

背景技術

隨著互聯網金融業務的快速發展，消費金融、P2P網貸和無抵押貸款等個人貸款業務(簡稱個貸)的逾期還款情況越來越多，相應的催收工作量也迅速增加。傳統大范圍的催收方式已經面臨一些嚴重的問題，比如催收資源受限制、回收率不高。雖然伴隨著催收方式的不斷改進和多元化，這一問題得到了一些緩解，但是現有資源仍然難以匹配個貸催收的需求量。例如，關于催收資源的問題，以傳統的電話催收為例，電話催收的工作量由于催收人員的經驗不同，按照平均每天每人可以播出200個電話來計算。如果要覆蓋50萬個逾期客戶，則需要有2500個人來支持電催業務，而實際上的可以提供電催的人數遠遠滿足不了催收工作量。因此，傳統的無差異催收方式已經遠遠不能適應現在的業務量了。

因此，如何提高催收成功率并降低催收成本已成為目前亟待解決的技術問題。

發明內容

本說明書實施方案的目的在于提供一種逾期個貸催收方式確定方法、裝置及電子設備，以提高催收成功率，降低催收成本。

為達到上述目的，一方面，本說明書實施方案提供了一種逾期個貸催收方式確定方法，包括：

獲取逾期個貸客戶的目標輸入變量數據；

將所述目標輸入變量數據輸入預設的壞賬風險參數預測模型，獲得所述逾期個貸客戶的壞賬風險參數值；

根據所述壞賬風險參數值確定所述逾期個貸客戶的壞賬風險類別；

確定所述逾期個貸客戶當前的個貸逾期遷徙率變化至，對應于所述壞賬風險類別的個貸逾期遷徙率臨界值所需時長；

根據所述時長確定針對所述逾期個貸客戶的催收方式。

另一方面，本說明書實施方案還提供了一種逾期個貸催收方式確定裝置，包括：

輸入變量獲取模塊，用于獲取逾期個貸客戶的目標輸入變量數據；

風險參數預測模塊，用于將所述目標輸入變量數據輸入預設的壞賬風險參數預測模型，獲得所述逾期個貸客戶的壞賬風險參數值；

風險類別確定模塊，用于根據所述壞賬風險參數值確定所述逾期個貸客戶的壞賬風險類別；

臨界時長確定模塊，用于確定所述逾期個貸客戶當前的個貸逾期遷徙率變化至，對應于所述壞賬風險類別的個貸逾期遷徙率臨界值所需時長；

催收方式確定模塊，用于根據所述時長確定針對所述逾期個貸客戶的催收方式。

另一方面，本說明書實施方案還提供了一種電子設備，包括存儲器、處理器、以及存儲在所述存儲器上的計算機程序，所述計算機程序被所述處理器運行時執行如下步驟：

獲取逾期個貸客戶的目標輸入變量數據；

將所述目標輸入變量數據輸入預設的壞賬風險參數預測模型，獲得所述逾期個貸客戶的壞賬風險參數值；

根據所述壞賬風險參數值確定所述逾期個貸客戶的壞賬風險類別；

確定所述逾期個貸客戶當前的個貸逾期遷徙率變化至，對應于所述壞賬風險類別的個貸逾期遷徙率臨界值所需時長；