[发明专利]一种智能分案方法及系统

说明书

本发明提供了智能分案方法及系统，方法包括以下步骤：构建案件评分模型；当接收到包含新案的分案任务时，将新案输入至所述案件评分模型；获取案件评分模型输出的新案的评分值；接收用户针对新案选择的策略，根据策略选择对应的业务员和案件，并进行案件分发。该方法利用案件评分模型对新案进行打分评级，根据策略有针对性地进行案件划分，利用机器学习算法突破传统方法根据人为经验给定权重计算评分的方式，有效地解决传统方法中存在的问题。

技术领域

本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种智能分案方法及系统。

背景技术

金融服务外包主要是指金融企业委托外包服务商来完成以前由金融企业自身承担的业务活动。外包服务商在实际运作时，会将金融企业委托的业务案件分配给不同的业务员，由业务员完成。

但是现有外包服务商的案件分配，一般都是采用人工分配、系统随机分配或系统平均分配等方式。这样会导致案件在分配过程中存在徇私舞弊的行为，也会降低案件分配的匹配度与合理性，进而影响回收率。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种智能分案方法及系统，通过机器学习算法实现分案，克服传统方法中存在的缺陷。

第一方面，一种智能分案方法，包括以下步骤：

构建案件评分模型；

当接收到包含新案的分案任务时，将新案输入至所述案件评分模型；

获取案件评分模型输出的新案的评分值；

接收用户针对新案选择的策略，根据策略选择对应的业务员和案件，并进行案件分发。

优选地，所述案件评分模型通过以下方法构建：

获取以下一种或几种特征：

案件金额、期数、手别、账单日、有无历史还款、有无分期、信用分、还款意愿、资产收入、教育程度、职业、联系方式是否有效、联系地址是否有效；

计算特征之间的相关性，利用得到的相关性对特征进行选择；

根据特征工程对选中的特征进行预处理；

分别获取历史案件作为训练集和测试集，每个历史案件设置包含评分值的评分值标签；

根据选定的分类算法或回归算法，设置超参数组对训练集进行模型训练，在测试集上计算模型参数和评估指标值；

选取评估指标值最优的模型作为所述案件评分模型。

优选地，该方法在接收用户针对新案选择的策略之前还包括：

设置策略字典，所述策略字典中不同的key值对应不同的所述策略。

优选地，所述根据策略选择对应的业务员具体包括：

构建业务员的经验等级列表、业绩排名区段列表和能力评分区段列表；

根据策略和新案的评分值从业务员库的经验等级列表、业绩排名区段列表和能力评分区段列表中筛选出对应的业务员。

优选地，所述经验等级列表、业绩排名区段列表和能力评分区段列表通过以下方法构建：

获取业务员的基本标签和业务标签来勾画业务员画像；

根据业务员的基本标签和业务标签计算衍生标签；

根据基本标签、业务标签和衍生标签构建所述经验等级列表、业绩排名区段列表和能力评分区段列表。

第二方面，一种智能分案系统，包括：

模型训练模块：用于构建案件评分模型；