基于预测式外呼的账单催收方法、装置、设备和存储介质与流程

1.本技术涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种基于预测式外呼的账单催收方法、装置、设备和存储介质。


背景技术：

2.预测式外呼是智能呼叫中心中特色的外呼模式之一，该外拨方式可以有效过滤无效号码，把接通的电话分配给座席，座席摘机即可和客户沟通，极大程度上提高了工作效率，降低人力成本。
3.以实际外呼场景举例：管理者创建预测式外呼任务，随后系统发起批呼，先呼叫客户端，当有客户接起时，电话同时转给空闲坐席。其核心原理就是，预测n秒钟后将有x个座席空闲，提前发起y个电话，达到座席刚挂上一通电话就有新的客户电话分配、客户刚应答就有座席空闲接听。
4.但是，预传统外呼方案需要依靠运营人员的经验和分析能力来判断哪些电话号码最有可能接通，从而得到外呼的数目，这种方法容易造成主观性和误判，也很难保证其稳定性和准确性。


技术实现要素：

5.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于预测式外呼的账单催收方法、装置、设备和存储介质。
6.一种基于预测式外呼的账单催收方法，方法包括：
7.获取待催收账单的外呼名单信息；
8.获取当前空闲坐席数以及历史接通率；
9.将当前空闲坐席数以及历史接通率输入预测模型，得到外呼并发数；
10.根据外呼并发数以及外呼名单信息执行外呼；
11.获取各外呼电话对应的话务数据；
12.根据话务数据生成催收结果。
13.在其中一个实施例中，上述的根据外呼并发数以及外呼名单信息执行外呼，包括：
14.获取外呼名单信息中各用户的历史还款信息以及历史行为数据；
15.根据各用户的历史还款信息以及历史行为数据确定各用户的活跃时段；
16.根据各用户的活跃时段、外呼并发数以及外呼名单信息执行外呼。
17.在其中一个实施例中，上述的获取当前空闲坐席数以及接通率，包括：
18.实时统计当前空闲坐席数；
19.获取历史话务数据中的接通状态；
20.根据历史话务数据中的接通状态，确定历史接通率。
21.在其中一个实施例中，上述的话务数据包括接通状态以及通话语音数据，上述的根据话务数据生成催收结果，包括：
22.将通话语音数据转换成语音文本；
23.对语音文本进行语义分析；
24.根据接通状态以及语义分析结果生成催收结果。
25.在其中一个实施例中，上述的方法还包括：
26.从语义分析结果中提取坐席的通话语音数据的分析结果；
27.当坐席的通话语音数据的分析结果中存在目标关键词时，生成提示信息发送至预设终端，其中，目标关键词用于表征坐席的恶意态度的词汇。
28.在其中一个实施例中，上述的预设模型中的预测算法为：
29.当前空闲坐席数与历史接通率的比值乘以预设系数，得到外呼并发数。
30.在其中一个实施例中，上述的方法还包括：
31.实时监测外呼名单信息中各客户的还款记录；
32.当监测到目标客户存在已还款记录时；
33.根据已还款记录更新外呼名单信息以及催收结果。
34.一种基于预测式外呼的账单催收装置，其特征在于，装置包括：
35.第一获取模块，用于获取待催收账单的外呼名单信息；
36.第二获取模块，用于获取当前空闲坐席数以及历史接通率；
37.预测模块，用于将当前空闲坐席数以及历史接通率输入预测模型，得到外呼并发数；
38.外呼模块，用于根据外呼并发数以及外呼名单信息执行外呼；
39.第三获取模块，用于获取各外呼电话对应的话务数据；
40.生成模块，用于根据话务数据生成催收结果。
41.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
42.获取待催收账单的外呼名单信息；
43.获取当前空闲坐席数以及历史接通率；
44.将当前空闲坐席数以及历史接通率输入预测模型，得到外呼并发数；
45.根据外呼并发数以及外呼名单信息执行外呼；
46.获取各外呼电话对应的话务数据；
47.根据话务数据生成催收结果。
48.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
49.获取待催收账单的外呼名单信息；
50.获取当前空闲坐席数以及历史接通率；
51.将当前空闲坐席数以及历史接通率输入预测模型，得到外呼并发数；
52.根据外呼并发数以及外呼名单信息执行外呼；
53.获取各外呼电话对应的话务数据；
54.根据话务数据生成催收结果。
55.上述基于预测式外呼的账单催收方法、装置、设备和存储介质，通过获取待催收账单的外呼名单信息；获取当前空闲坐席数以及历史接通率；将当前空闲坐席数以及历史接
通率输入预测模型，得到外呼并发数；根据外呼并发数以及外呼名单信息执行外呼；获取各外呼电话对应的话务数据；根据话务数据生成催收结果。本技术通过将当前空闲坐席数以及历史接通率输入预测模型，预测外呼并发数，可以实现及时调整外呼并发数，本技术将该技术方案应用于催收的应用场景，使得提高了催收的效率。
附图说明
56.图1为一个实施例中基于预测式外呼的账单催收方法的应用环境图；
57.图2为一个实施例中基于预测式外呼的账单催收方法的流程示意图；
58.图3为一个实施例中配置筛选策略的时序图；
59.图4为一个实施例中生成案件定时任务的时序图；
60.图5为一个实施例中预测文件的推送时序图；
61.图6为一个实施例中接听电话的推送时序图；
62.图7为另一个实施例中话务数据采集的推送时序图；
63.图8为一个实施例中基于预测式外呼的账单催收装置的结构框图；
64.图9为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
65.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
66.请参考图1，图1为本技术一示例性实施例提供的一种基于预测式外呼的账单催收方法的应用环境示意图。如图1所示，该应用环境中包括服务器100以及终端101，服务器100与终端101之间可以通过网络102实现可通信的连接，以实现本技术的基于预测式外呼的账单催收方法。
67.服务器100用于获取待催收账单的外呼名单信息；获取当前空闲坐席数以及历史接通率；将当前空闲坐席数以及历史接通率输入预测模型，得到外呼并发数；根据外呼并发数以及外呼名单信息执行外呼；获取各外呼电话对应的话务数据；根据话务数据生成催收结果；将催收结果发送至对应的终端101展示。
68.其中，服务器100可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
69.终端101用于接收服务器100发送的催收结果并展示。终端101可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。
70.网络102用于实现终端101与服务器100之间的网络连接，具体的，网络102可以包括多种类型的有线或无线网络。
71.在一个实施例中，如图2所示，提供了一种基于预测式外呼的账单催收方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：
72.s11、获取待催收账单的外呼名单信息。
73.本技术中，上述的外呼名单信息是指待催收用户的名单信息。示例性地，上述的外呼名单信息可以包括用户姓名、用户手机号、用户邮箱地址、用户的紧急联系人信息、催收
金额、欠款逾期时间、已催收次数、历史催收结果等。
74.具体地，本技术可以从上游的策略系统获取原始的外呼名单信息，对原始的外呼名单信息进行预处理，得到外呼名单信息。
75.s12、获取当前空闲坐席数以及历史接通率。
76.本技术中，上述的当前空闲坐席数是指当前空闲的人工坐席人数。上述的历史接通率是指历史预设时间段内的接通率。其中，这里的历史预设时间段可以根据实际需求进行设定，示例性地，可以设定为最近的某一段历史时间段。
77.s13、将当前空闲坐席数以及历史接通率输入预测模型，得到外呼并发数。
78.本技术中，上述的预测模型是指用于对外呼并发数进行预测的模型。其中，这里的预测模型在对外呼并发数进行预测时，结合了当前空闲坐席数以及历史接通率，得到外呼并发数，执行过程中，本技术实时调整输入模型中的当前空闲坐席数以及历史接通率，使得所利用的空闲坐席数以及接通率都是最新的数据。
79.后续基于该外呼并发数执行外呼，可以使得接通的数目刚好与当前空闲坐席数匹配，使得最大程度利用空闲坐席，做到合理利用坐席资源，让坐席人员在有效的工作时间内做到真正的与用户通话。
80.s14、根据外呼并发数以及外呼名单信息执行外呼。
81.本技术中根据外呼并发数以及外呼名单信息执行外呼时，具体获取外呼名单信息中的用户联系方式，其中，可以包括用户自己的联系方式，第一紧急联系人的联系方式、第二紧急联系人的联系方式，以此类推等。根据外呼并发数，分轮次执行外呼。
82.本技术中，在执行外呼时，具体包括以下步骤：
83.振铃，获取振铃事件，落话务流水，生成通话id(通话标识信息)，落流水，跳转工作平台，接通电话，保存接通数据，获取坐席辅助，坐席辅助启动，通话结束。
84.s15、获取各外呼电话对应的话务数据。
85.本技术中，上述的话务数据是指外呼的各通电话相关的数据。其中，可以包括接通状态以及通话数据。这里的接通状态是指是否接通成功。这里的通话数据是指通话过程中的语音数据。
86.s16、根据话务数据生成催收结果。
87.本技术中，上述的催收结果是指各通外呼电话通话后的结果。示例性地，这里的催收结果可以包括是否还款、还款意向、通话状态、已催次数以及接通状态等。
88.在一种实施例中，上述的催收结果可以展示于对应的坐席终端或者管理员终端。
89.在其中一个实施例中，上述的根据外呼并发数以及外呼名单信息执行外呼，可以包括：
90.获取外呼名单信息中各用户的历史还款信息以及历史行为数据；
91.根据各用户的历史还款信息以及历史行为数据确定各用户的活跃时段；
92.根据各用户的活跃时段、外呼并发数以及外呼名单信息执行外呼。
93.本技术中，上述的历史还款信息可以包括历史还款的时间(包括还款日期以及还款当天的时间段)、次数以及还款方式等。上述的；历史行为数据是指日常习惯数据，示例性地，可以包括如，睡觉时间、工作时间以及空闲时间等。上述的活跃时段是指用户最可能还款的时段。
94.本技术执行外呼时，选取用户的活跃时段进行外呼，且满足一次同时外呼的数目等于上述的外呼并发数。当用户接通后，将接通的电话分配至对应的空闲坐席。
95.本技术通过该实施方式可以提高电话接通的可能性，提高催收的效率。
96.在其中一个实施例中，上述的获取当前空闲坐席数以及接通率，可以包括：
97.实时统计当前空闲坐席数；
98.获取历史话务数据中的接通状态；
99.根据历史话务数据中的接通状态，确定历史接通率。
100.本技术中，上述的历史话务数据是指历史某个时间段内的话务数据。上述的话务数据是指外呼的各电话对应的接通状态以及通话语音数据。
101.本技术中，上述的历史话务数据的时间段可以自行设定，示例性地，可以设定为最近一个月、最近一周以及最近20天等。
102.本技术在执行外呼时，可以及时更新当前空闲坐席数以及历史接通率。示例性地，当前需外呼名单信息中存在100待呼叫用户，预测的外呼并发数为50，则第一批呼叫50个用户，第二批呼叫剩下50个用户，分两轮次呼叫。当当前一批外呼任务执行到预设比例(如3分之1)时，获取最新的历史接通率，将最新的历史接通率输入模型进行预测。
103.本技术通过该实施方式可以实时获取最新的空闲坐席数以及历史接通率，输入预测模型，进行外呼并发数的预测，使得得到的外呼并发数更加精准。
104.在其中一个实施例中，上述的话务数据包括接通状态以及通话语音数据，上述的根据话务数据生成催收结果，可以包括：
105.将通话语音数据转换成语音文本；
106.对语音文本进行语义分析；
107.根据接通状态以及语义分析结果生成催收结果。
108.本技术中，上述的接通状态是指外呼电话是否接通的状态。示例性地，上述的接通状态可以包括如忙线、接电无声、无人接听、空号、停机、关机以及接通后立即挂断等状态。上述的通话语音数据是指外呼电话接通后坐席与客户之间的通话录音。
109.上述的语义分析具体包括：对语音文本进行分词、对分词后的各词组进行关键词提取，根据提取的关键词确定语义分析的结果。
110.上述的催收结果可以包括外呼电话的接通情况以及客户的还款意愿等信息。一种可能的设计中，在电话接通的情况下上述的催收结果可以划分为几个等级，例如如下几个等级：
111.第一等级，承诺还款，并承诺具体还款时间；
112.第二等级，有还款意愿，还款能力良好，客户因特殊(如工作等事耽搁)原因逾期，无法具体确定还款时间；
113.第三等级，有还款意愿，还款能力暂时存在问题；
114.第四等级，无还款意愿，还款能力良好；
115.第五等级，无还款意愿，无还款能力。
116.本技术通过该实施方式可以根据各通外呼电话，提取最终的催收结果反馈至终端展示，以便相关工作人员可以及时了解催收的进度以及其他详细情况。
117.在其中一个实施例中，上述的方法还可以包括：
118.从语义分析结果中提取坐席的通话语音数据的分析结果；
119.当坐席的通话语音数据的分析结果中存在目标关键词时，生成提示信息发送至预设终端，其中，目标关键词用于表征坐席的恶意态度的词汇。
120.本技术中，上述的语音通话数据中包括坐席的语音通话数据以及客户的语音通话数据。进行语义分析时，分别对坐席的语音通话数据以及客户的语音通话数据进行语义分析，得到对应的语义分析结果。
121.上述的目标关键词是指表征坐席的恶意态度的词汇。示例性地，上述的目标关键词可以包括，如坐席骂人的词汇、坐席态度差的词汇以及坐席威胁的词汇等。
122.另一种实施例中，上述的方法还可以包括检测客户的语音通话数据的语义分析结果，当存在预设词汇时，也生成提示信息，同时服务器自身会对该客户进行标识，具体可以对该客户的性格或者脾气等进行标识，将该标识信息也整合到催收结果中反馈至相关人员的终端展示。示例性地，催收结果中存在多条数据记录，各数据记录对应一个客户的催收结果。各数据记录中可以包括客户id(客户标识信息)，客户的催收详情信息。其中，客户的催收详情信息中可以包括催收的时间、催收电话的接通状态、客户承诺的催收结果、客户的态度以及坐席的态度等。
123.本技术通过该实施例可以实现将外呼的通话记录，整合成催收结果，反馈至相关人员的终端展示，以便相关人员及时了解各客户的催收情况。
124.在其中一个实施例中，上述的预设模型中的预测算法可以为：
125.当前空闲坐席数与历史接通率的比值乘以预设系数，得到外呼并发数。
126.本技术中，预设系数可以自行设定，一种优选的方案中，上述的预设系数可以为0.9。上述的预测算法的表达式可以为：
127.并发数＝坐席数/接通率*0.9
128.本技术中，通过该实施方式可以根据预测模型对外呼并发数进行实时预测，并实时调整外呼并发数。
129.在其中一个实施例中，上述的方法还可以包括：
130.实时监测外呼名单信息中各客户的还款记录；
131.当监测到目标客户存在已还款记录时；
132.根据已还款记录更新外呼名单信息以及催收结果。
133.本技术中，上述的还款记录是指客户的还款相关的记录信息。示例性地，上述的还款记录中可以包括客户是否还款、还款的具体时间、还款方式以及还款金额等。
134.本技术的服务器检测到目标客户的还款记录从未还款变成已还款时，从外呼名单信息中将目标客户剔除，实现实时停催。
135.或者，当监测到目标客户的还款记录中存在完成部分还款以及具体的还款金额以及剩余还款金额时，将剩余还款金额、已还款金额和时间以及承诺还款时间更新至外呼名单信息中，以便下一次根据更新后的外呼名单信息执行外呼。
136.在其中一个实施例中，上述的方法还可以包括：
137.根据预先配置的筛选策略对外呼名单信息进行过滤。
138.上述的筛选策略可以为逾期天数、客户标识信息、客户逾期总金额(逾期部分)、客户欠款总金额(逾期+未抛)以及客户总欠款本金等。
139.本技术中，上述的获取待催收账单的外呼名单信息，具体可以包括以下步骤：
140.获取原始名单信息；
141.对原始名单信息进行预处理加工；
142.对预处理后的名单信息利用上述的筛选策略进行筛选，得到上述的外呼名单信息。
143.在其中一个实施例中，上述的方法还可以包括：
144.接收通话语音数据的播放请求，将通话语音数据发送至对应的终端进行语音播放；
145.接收语音文本的查看请求，将语音文本发送至对应的终端展示。
146.本技术中，在坐席的终端界面或者管理员的终端界面上可以包括供坐席或者管理员点击的播放录音以及查看文本的虚拟按键。坐席或者管理员点击触发上述的播放请求以及查看请求。
147.本技术的其中一个应用场景中，请参考图3，图3为一种实施例中，配置筛选策略的时序图。本技术的基于预测式外呼的账单催收方法可以执行于多个服务器构成的服务器集群中。如图3所示，该服务器集群中可以包括第一服务器以及第二服务器。本技术中配置筛选策略可以包括：
148.用户操作终端向第一服务器提交筛选策略的配置请求；
149.第一服务器将该配置请求转发至第二服务器；
150.第二服务器进行配置后将配置信息进行落表存储；
151.第二服务器向第一服务器反馈结果；
152.第一服务器向终端反馈结果。
153.本技术的其中一个应用场景中，请参考图4，图4为一种实施例中，生成案件定时任务的时序图，其中，这里的案件定时任务相当于上述的外呼名单信息的生成任务。如图4所示，生成案件定时任务通过对获取的名单信息进行加工，后经过预先配置的筛选策略进行过滤，得到上述的外呼名单信息。
154.本技术的其中一个应用场景中，请参考图5，图5为一种实施例中，预测文件的推送时序图。在图5中，该预测文件相对于上述的外呼名单信息。图5所表示的处理过程相对于对外呼名单信息的又一次过滤(前面已经利用筛选条件进行了一次过滤)。
155.本技术的其中一个应用场景中，请参考图6，图6为一种实施例中，接听电话的推送时序图。本技术的基于预测式外呼的账单催收方法可以执行于多个服务器构成的服务器集群中。如图6所示，该服务器集群中可以包括第一服务器、第二服务器、第三服务器、第四服务器以及第五服务器。由图6可知，在执行外呼后，客户接通电话后，服务器会为各接通的电话分配对应的callid(电话标识信息)，后续为各callid创建数据记录用于记录对应的接通数据即上述的接通状态以及通话语音数据。
156.本技术的其中一个应用场景中，请参考图7，图7为一种实施例中，话务数据采集的推送时序图。由图7可知，本技术的基于预测式外呼的账单催收方法可以由多个服务器构成的服务器集群执行。其中，各服务器之间相互协作共同参与完成话务数据的采集、话务数据的补偿以及录音数据的拉取。其中，这里的话务数据的补偿是指补偿缺失了话务数据的电话id对应的数据记录，使得各callid都存在对应的话务数据的记录。
157.在一个实施例中，如图8所示，提供了一种基于预测式外呼的账单催收装置，包括：第一获取模块11、第二获取模块12、预测模块13、外呼模块14、第三获取模块15以及生成模块16，其中：
158.第一获取模块11，用于获取待催收账单的外呼名单信息；
159.第二获取模块12，用于获取当前空闲坐席数以及历史接通率；
160.预测模块13，用于将当前空闲坐席数以及历史接通率输入预测模型，得到外呼并发数；
161.外呼模块14，用于根据外呼并发数以及外呼名单信息执行外呼；
162.第三获取模块15，用于获取各外呼电话对应的话务数据；
163.生成模块16，用于根据话务数据生成催收结果。
164.在其中一个实施例中，上述的外呼模块14可以获取外呼名单信息中各用户的历史还款信息以及历史行为数据，根据各用户的历史还款信息以及历史行为数据确定各用户的活跃时段，根据各用户的活跃时段、外呼并发数以及外呼名单信息执行外呼。
165.在其中一个实施例中，上述的第二获取模块12可以实时统计当前空闲坐席数，获取历史话务数据中的接通状态，根据历史话务数据中的接通状态，确定历史接通率。
166.在其中一个实施例中，上述的话务数据包括接通状态以及通话语音数据，上述的生成模块16可以将通话语音数据转换成语音文本，对语音文本进行语义分析，根据接通状态以及语义分析结果生成催收结果。
167.在其中一个实施例中，上述的装置还包括提示模块(图未示)，该提示模块可以从语义分析结果中提取坐席的通话语音数据的分析结果，当坐席的通话语音数据的分析结果中存在目标关键词时，生成提示信息发送至预设终端，其中，目标关键词用于表征坐席的恶意态度的词汇。
168.在其中一个实施例中，上述的预设模型中的预测算法为：
169.当前空闲坐席数与历史接通率的比值乘以预设系数，得到外呼并发数。
170.在其中一个实施例中，上述的装置还包括更新模块(图未示)，该更新模块可以实时监测外呼名单信息中各客户的还款记录，当监测到目标客户存在已还款记录时，根据已还款记录更新外呼名单信息以及催收结果。
171.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储智能家居设备的运行数据等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现基于预测式外呼的账单催收方法。
172.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：获取待催收账单的外呼名单信息；获取当前空闲坐席数以及历史接通率；将当前空闲坐席数以及历史接通率输入预测模型，得到外呼并发数；根据外呼并发数以及外呼名单信息执行外呼；获取
各外呼电话对应的话务数据；根据话务数据生成催收结果。
173.在一个实施例中，处理器执行计算机程序实现上述的根据外呼并发数以及外呼名单信息执行外呼步骤时，具体实现以下步骤：
174.获取外呼名单信息中各用户的历史还款信息以及历史行为数据；
175.根据各用户的历史还款信息以及历史行为数据确定各用户的活跃时段；
176.根据各用户的活跃时段、外呼并发数以及外呼名单信息执行外呼。
177.在一个实施例中，处理器执行计算机程序实现上述的获取当前空闲坐席数以及接通率步骤时，具体实现以下步骤：
178.实时统计当前空闲坐席数；
179.获取历史话务数据中的接通状态；
180.根据历史话务数据中的接通状态，确定历史接通率。
181.在一个实施例中，上述的话务数据包括接通状态以及通话语音数据，处理器执行计算机程序实现上述的根据话务数据生成催收结果步骤时，具体实现以下步骤：
182.将通话语音数据转换成语音文本；
183.对语音文本进行语义分析；
184.根据接通状态以及语义分析结果生成催收结果。
185.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时具体实现以下步骤：
186.从语义分析结果中提取坐席的通话语音数据的分析结果；
187.当坐席的通话语音数据的分析结果中存在目标关键词时，生成提示信息发送至预设终端，其中，目标关键词用于表征坐席的恶意态度的词汇。
188.在一个实施例中，预设模型中的预测算法为：
189.当前空闲坐席数与历史接通率的比值乘以预设系数，得到外呼并发数。
190.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时具体实现以下步骤：
191.实时监测外呼名单信息中各客户的还款记录；
192.当监测到目标客户存在已还款记录时；
193.根据已还款记录更新外呼名单信息以及催收结果。
194.在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取待催收账单的外呼名单信息；获取当前空闲坐席数以及历史接通率；将当前空闲坐席数以及历史接通率输入预测模型，得到外呼并发数；根据外呼并发数以及外呼名单信息执行外呼；获取各外呼电话对应的话务数据；根据话务数据生成催收结果。
195.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行实现上述的根据外呼并发数以及外呼名单信息执行外呼步骤时，具体实现以下步骤：
196.获取外呼名单信息中各用户的历史还款信息以及历史行为数据；
197.根据各用户的历史还款信息以及历史行为数据确定各用户的活跃时段；
198.根据各用户的活跃时段、外呼并发数以及外呼名单信息执行外呼。
199.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行实现上述的获取当前空闲坐席数以及接通率步骤时，具体实现以下步骤：
200.实时统计当前空闲坐席数；
201.获取历史话务数据中的接通状态；
202.根据历史话务数据中的接通状态，确定历史接通率。
203.在一个实施例中，上述的话务数据包括接通状态以及通话语音数据，计算机程序被处理器执行实现上述的根据话务数据生成催收结果步骤时，具体实现以下步骤：
204.将通话语音数据转换成语音文本；
205.对语音文本进行语义分析；
206.根据接通状态以及语义分析结果生成催收结果。
207.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时具体实现以下步骤：
208.从语义分析结果中提取坐席的通话语音数据的分析结果；
209.当坐席的通话语音数据的分析结果中存在目标关键词时，生成提示信息发送至预设终端，其中，目标关键词用于表征坐席的恶意态度的词汇。
210.在一个实施例中，预设模型中的预测算法为：
211.当前空闲坐席数与历史接通率的比值乘以预设系数，得到外呼并发数。
212.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时具体实现以下步骤：
213.实时监测外呼名单信息中各客户的还款记录；
214.当监测到目标客户存在已还款记录时；
215.根据已还款记录更新外呼名单信息以及催收结果。
216.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
217.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
218.以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。

技术特征：
1.一种基于预测式外呼的账单催收方法，其特征在于，所述方法包括：获取待催收账单的外呼名单信息；获取当前空闲坐席数以及历史接通率；将所述当前空闲坐席数以及所述历史接通率输入预测模型，得到外呼并发数；根据所述外呼并发数以及所述外呼名单信息执行外呼；获取各外呼电话对应的话务数据；根据所述话务数据生成催收结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述外呼并发数以及所述外呼名单信息执行外呼，包括：获取所述外呼名单信息中各用户的历史还款信息以及历史行为数据；根据各所述用户的历史还款信息以及历史行为数据确定各所述用户的活跃时段；根据各所述用户的活跃时段、所述外呼并发数以及所述外呼名单信息执行外呼。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取当前空闲坐席数以及接通率，包括：实时统计所述当前空闲坐席数；获取历史话务数据中的接通状态；根据所述历史话务数据中的接通状态，确定所述历史接通率。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述话务数据包括接通状态以及通话语音数据，所述根据所述话务数据生成催收结果，包括：将所述通话语音数据转换成语音文本；对所述语音文本进行语义分析；根据所述接通状态以及语义分析结果生成所述催收结果。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：从所述语义分析结果中提取坐席的通话语音数据的分析结果；当所述坐席的通话语音数据的分析结果中存在目标关键词时，生成提示信息发送至预设终端，其中，所述目标关键词用于表征坐席的恶意态度的词汇。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设模型中的预测算法为：所述当前空闲坐席数与所述历史接通率的比值乘以预设系数，得到所述外呼并发数。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：实时监测所述外呼名单信息中各客户的还款记录；当监测到目标客户存在已还款记录时；根据所述已还款记录更新所述外呼名单信息以及所述催收结果。8.一种基于预测式外呼的账单催收装置，其特征在于，所述装置包括：第一获取模块，用于获取待催收账单的外呼名单信息；第二获取模块，用于获取当前空闲坐席数以及历史接通率；预测模块，用于将所述当前空闲坐席数以及所述历史接通率输入预测模型，得到外呼并发数；外呼模块，用于根据所述外呼并发数以及所述外呼名单信息执行外呼；第三获取模块，用于获取各外呼电话对应的话务数据；
生成模块，用于根据所述话务数据生成催收结果。9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。10.一种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权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种基于预测式外呼的账单催收方法、装置、设备和存储介质。方法包括：获取待催收账单的外呼名单信息；获取当前空闲坐席数以及历史接通率；将当前空闲坐席数以及历史接通率输入预测模型，得到外呼并发数；根据外呼并发数以及外呼名单信息执行外呼；获取各外呼电话对应的话务数据；根据话务数据生成催收结果。采用本方法能够利用预测模型预测外呼并发数，自动调整外呼的并发数，将预测式外呼应用于催收的应用场景，使得提高了催收的效率。使得提高了催收的效率。使得提高了催收的效率。


技术研发人员：刘亚飞
受保护的技术使用者：上海数禾信息科技有限公司
技术研发日：2023.07.06
技术公布日：2023/10/19