[发明专利]司法催收路径的推荐方法、装置、介质、电子设备

权利要求书

1.一种司法催收路径的推荐方法，其特征在于，包括：

获取贷款逾期客户在历史上的电话催收记录数据，所述电话催收记录数据包括通话记录数据和语音数据；

将所述通话记录数据输入第一机器学习模型，由第一机器学习模型输出贷款逾期客户的第一风险评估分数；

将所述语音数据输入第二机器学习模型，由第二机器学习模型输出贷款逾期客户的第二风险评估分数；

基于第一风险评估分数和第二风险评估分数，确定贷款逾期客户的综合风险评估分数；

基于贷款逾期客户的综合风险评估分数，为用户推荐贷款逾期客户的司法催收路径。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一机器学习模型通过以下方式预先训练而成：

将由通话记录数据样本所构成集合中的每个客户的通话记录数据输入机器学习模型，其中，在所述每个客户的通话记录数据上预先标记相应的第一风险评估分数的标签，由机器学习模型输出贷款逾期客户的第一风险评估分数，将该客户的第一风险评估分数与相应的标签比较，如果不一致，则调整机器学习模型，使得输出的贷款逾期客户的第一风险评估分数与相应的标签一致。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二机器学习模型通过以下方式预先训练而成：

将由语音数据样本所构成集合中的每个客户的语音数据输入机器学习模型，其中，在所述每个客户的语音数据上预先标记相应的第二风险评估分数的标签，由机器学习模型输出贷款逾期客户的第二风险评估分数，将该客户的第二风险评估分数与相应的标签比较，如果不一致，则调整机器学习模型，使得输出的贷款逾期客户的第二风险评估分数与相应的标签一致。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于第一风险评估分数和第二风险评估分数，确定贷款逾期客户的综合风险评估分数，包括：

将第一风险评估分数和第二风险评估分数的加权和，确定为贷款逾期客户的综合风险评估分数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于第一风险评估分数和第二风险评估分数，确定贷款逾期客户的综合风险评估分数，包括：

基于第一风险评估分数与第二风险评估分数的比例关系，确定贷款逾期客户的综合风险评估分数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于贷款逾期客户的综合风险评估分数，为用户推荐贷款逾期客户的司法催收路径之后，所述方法还包括：

为用户推荐贷款逾期客户的具体司法催收策略。

7.一种司法催收路径的推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取贷款逾期客户在历史上的电话催收记录数据；

第一输出模块，用于输出贷款逾期客户的第一风险评估分数；

第二输出模块，用于输出贷款逾期客户的第二风险评估分数；

确定模块，用于确定贷款逾期客户的综合风险评估分数；

推荐模块，用于为用户推荐贷款逾期客户的司法催收路径。

8.一种计算机可读程序介质，其特征在于，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，使计算机执行根据权利要求1至6中任一项所述的方法。

9.一种司法催收路径的推荐电子设备，其特征在于，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，实现如权利要求1至6任一项所述的方法。