[发明专利]异常酬金的确定方法及装置

权利要求书

1.一种异常酬金的确定方法，其特征在于，包括：

将当前账期酬金小类业务的投入信息和产出信息输入酬金业务投产分析模型，确定所述酬金小类业务的投产比；

根据所述投入信息和产出信息，基于酬金计算规则预测所述酬金小类业务在未来账期的酬金；

根据所述投产比以及所述酬金小类业务在未来账期的酬金，绘制酬金面积图；

将所述酬金面积图输入酬金面积图识别模型，确定异常酬金；

其中，所述酬金小类业务包括单卡用户酬金小类业务和单渠道用户酬金小类业务。

2.根据权利要求1所述的异常酬金的确定方法，其特征在于，所述酬金小类业务是通过如下方式确定的：

根据酬金业务中不同的计酬规则，对所述酬金业务中的酬金大类业务进行细分得到酬金小类业务。

3.根据权利要求1所述的异常酬金的确定方法，其特征在于，所述酬金小类业务的投产比为：

在所述酬金小类业务包括单卡用户酬金小类业务的情况下，所述酬金小类业务的投产比为酬金小类业务单卡用户投入与酬金小类业务单卡用户产出的比值；

在所述酬金小类业务包括单渠道用户酬金小类业务的情况下，所述酬金小类业务的投产比为酬金小类业务单渠道用户投入与酬金小类业务单渠道用户产出的比值。

4.根据权利要求1所述的异常酬金的确定方法，其特征在于，

在所述酬金小类业务包括单卡用户酬金小类业务的情况下，所述投入信息包括：积分激励，手续费以及单卡用户升档酬金，所述产出信息包括：单卡用户业务办理信息；

在所述酬金小类业务包括单渠道用户酬金小类业务的情况下，所述投入信息包括：渠道补贴以及诚信经营酬金，所述产出信息包括：历史业务办理量、历史渠道酬金以及历史渠道产能。

5.根据权利要求1所述的异常酬金的确定方法，其特征在于，所述酬金面积图识别模型是基于如下步骤训练得到的：

根据所述酬金面积图获取酬金小类业务的投入面积与酬金小类业务的产出面积，将所述投入面积与所述产出面积的比值大于预设阈值的酬金面积图标记为异常酬金面积图；

将所述异常酬金面积图输入酬金面积图识别模型进行训练，得到所述酬金面积图识别模型。

6.根据权利要求1所述的异常酬金的确定方法，其特征在于，在所述确定异常酬金之后，还包括：

将所述异常酬金输入聚类分析模型，确定异常酬金群体的业务特征。

7.根据权利要求6所述的异常酬金的确定方法，其特征在于，在所述确定异常酬金群体的业务特征之后，还包括：

在所述异常酬金群体的投产比大于告警阈值的情况下，输出所述异常酬金群体的告警信息。

8.一种异常酬金的确定装置，其特征在于，包括：

投产比分析模块，用于将当前账期酬金小类业务的投入信息和产出信息输入酬金业务投产分析模型，确定所述酬金小类业务的投产比；

酬金预测模块，用于根据所述投入信息和产出信息，基于酬金计算规则预测所述酬金小类业务在未来账期的酬金；

面积图绘制模块，用于根据所述投产比以及所述酬金小类业务在未来账期的酬金，绘制酬金面积图；

异常筹酬金确定模块，用于将所述酬金面积图输入酬金面积图识别模型，确定异常酬金；

其中，所述酬金小类业务包括单卡用户酬金小类业务和单渠道用户酬金小类业务。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的异常酬金的确定方法的步骤。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的异常酬金的确定方法的步骤。