[发明专利]自动扣款方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种自动扣款方法，其特征在于，包括：

根据目标用户的个人资料数据，对所述目标用户进行客群分类识别处理，确定所述目标用户所从属的客群分类；

根据所述目标用户所从属的客群分类，对所述目标用户进行策略配置处理，为所述目标用户制定对应适配的目标自动扣款策略；

按照所述目标自动扣款策略，向所述目标用户发起自动扣款请求，以执行对所述目标用户的自动扣款处理。

2.根据权利要求1所述的自动扣款方法，其特征在于，所述根据目标用户的个人资料数据，对所述目标用户进行客群分类识别处理，确定所述目标用户所从属的客群分类的步骤之前，还包括：

收集若干个用户的用户数据，并针对每个用户的用户数据分别构建各自对应的训练样本，其中，所述训练样本中包含有用户的基本信息数据和用户的历史还款行为数据；

根据所述训练样本中用户的基本信息对预先搭建的神经网络模型进行客群分类训练，以在所述神经网络模型中生成若干个客群分类；

在所述神经网络模型中，针对属于同一个客群分类的训练样本，统计分析所述训练样本中包含的用户的历史还款行为数据，确定所述客群分类中用户扣款成功的还款行为特征，并根据所述还款行为特征设置所述客群分类对应适配的自动扣款策略，生成用于为用户配置自动扣款策略的策略匹配模型。

3.根据权利要求2所述的自动扣款方法，其特征在于，所述按照所述目标自动扣款策略，向所述目标用户发起自动扣款请求，以执行对所述目标用户的自动扣款处理的步骤之后，还包括：

若所述目标用户的自动扣款处理返回扣款成功结果，则将所述目标用户的个人资料数据作为训练样本反馈给所述策略匹配模型进行迭代处理，调整所述策略匹配模型中各客群分类的分类参数，以优化所述策略匹配模型对用户的客群分类识别结果。

4.根据权利要求2所述的自动扣款方法，其特征在于，所述收集若干个用户的用户数据，并针对每个用户的用户数据分别构建各自对应的训练样本的步骤，包括：

对所述用户数据进行脱敏预处理和清洗预处理，从所述用户数据中提取出所述用户的基本信息数据和历史还款行为数据。

5.根据权利要求1所述的自动扣款方法，其特征在于，所述按照所述目标自动扣款策略，向所述目标用户发起自动扣款请求，以执行对所述目标用户的自动扣款处理的步骤之前，还包括：

获取目标用户当前待还款的信贷业务信息；

判断所述目标用户需要还款的信贷业务是否涉及清分场景；

若是，则按照基于清分场景预设的自动扣款策略对所述目标用户进行策略配置处理。

6.根据权利要求1-5任意一项所述的自动扣款方法，其特征在于，所述按照所述目标自动扣款策略，向所述目标用户发起自动扣款请求，以执行对所述目标用户的自动扣款处理的步骤之前，还包括：

根据所述目标用户的还款计划信息，监听所述目标用户距离还款日的剩余时间，并将所述剩余时间与预设的时间阈值进行比对；

若所述剩余时间小于所述预设的时间阈值，则按照所述目标用户配置的通知策略向所述目标用户发送还款提醒通知。

7.根据权利要求1-5任意一项所述的自动扣款方法，其特征在于，所述按照所述目标自动扣款策略，向所述目标用户发起自动扣款请求，以执行对所述目标用户的自动扣款处理的步骤之前，还包括：

根据所述目标用户的还款计划信息，检查所述目标用户用于还款的支付通道是否余额充足；

若无余额充足的支付通道，则向所述目标用户发送还款提醒通知并提醒所述目标用户还款余额不足，否则禁止向所述目标用户发送还款提醒通知。