一种基于用户画像的电费催收方法及其装置与流程

1.本发明涉及电费业务技术领域，尤其涉及一种基于用户画像的电费催收方法及一种基于用户画像的电费催收装置。


背景技术：

2.电费业务包括抄表，核算，催缴，收费及账务五大环节。随着科技的不断发展，其它四个环节均已基本实现了自动化和智能化。而催费环节仍主要依赖人工电话、上门张贴催费(欠费停电)通知单等比较传统、单一的方式开展工作，工作量巨大，给电费催缴工作带来巨大挑战；同时面临人工成本高居不下，工作效率不高，服务质量存在风险的问题。亟需通过更多的方式完成电费催缴工作，提高工作效率、降低催费成本、提高客户满意度。


技术实现要素：

3.针对现有技术中的缺陷和不足，本发明提供了一种基于用户画像的电费催收方法，基于海量用户的用户信息、缴费行为、客户征信等数据，以用户画像为基准，实现精准催费，提高用户服务质量。
4.作为本发明的第一个方面，提供一种基于用户画像的电费催收方法，所述基于用户画像的电费催收方法包括：
5.步骤s1：获取目标用户的用电信息，所述用电信息包括历史交费信息、预存信息、缴费方式、基本档案以及用电情况；
6.步骤s2：依据所述目标用户的用电信息，提取用户特征信息；
7.步骤s3：依据提取出的用户特征信息，生成用户画像，并对所述用户画像进行分类；
8.步骤s4：依据分类后的用户画像，确定目标用户的电费催收方案；
9.步骤s5：依据所述目标用户的电费催收方案，对目标用户进行催费。
10.进一步地，所述获取目标用户的用电信息，所述用电信息包括历史交费信息、预存信息、缴费方式、基本档案以及用电情况，还包括：
11.访问数据库，读取所述目标用户的用电信息，并将所述标用户的用电信息灌入数据池。
12.进一步地，所述依据所述目标用户的用电信息，提取用户特征信息，还包括：
13.利用数据池，对所述目标用户的用电信息进行分析，以提取出用户特征信息，并依据所述用户特征信息建立用户模型。
14.进一步地，所述用户特征信息包括：用户缴费习惯特征、用电波动特征以及用电趋势特征；
15.其中，所述用户缴费习惯特征包括缴费渠道特征、缴费方式特征、缴费时间特征和历史欠费特征，所述用电波动特征包括用电习惯特征和用电曲线特征。
16.进一步地，所述依据提取出的用户特征信息，生成用户画像，并对所述用户画像进
行分类，还包括：
17.根据提取出的所述用户特征信息，将所述用户画像分为以下几类：
18.五级高信誉用户：从未发生过拖欠电费行为，并且电费账户余额满足最近m1个月内用电支出，即最近m1个月每月预存电费大于等于下月发行电费；
19.四级信誉良好用户：电费账户余额不满足最近m2个月内用电支出，但用户能在缴费期限满前结清电费；
20.三级中风险用户：电费账户余额不满足最近m3个月内用电支出，且最近m4个月内发生过n1次人工催收，但能在电费发行当月月底前缴纳电费，有一定的回收风险；
21.二级中高风险用户：电费账户余额不满足最近m5个月内用电支出，且最近m6个月内存在n2次以上跨月缴纳电费的行为，催收后按期缴纳电费，有一定的回收风险；
22.一级高风险用户：用户电费账户目前已处欠费状态，存在无法偿还欠费的风险；
23.其中，m1、m2、m3、m4、m5、m6为自行设定的判断用电客户情况的月份数，n1、n2为自行设定的月再结清电费的次数。
24.进一步地，所述依据分类后的用户画像，确定目标用户的电费催收方案，还包括：
25.基于所述分类后的用户画像预测目标用户的喜好和行为，为目标用户生成所述电费催收方案。
26.进一步地，还包括：
27.将所述分类后的用户画像与预设模型相匹配，并校验所述目标用户中的敏感用户，当所述敏感用户的欠费金额大于预设阈值时，自动创建所述电费催收方案；
28.判断所述电费催收方案为合并催费还是独立催费；
29.若为独立催费，则催费范围为电费发行日/固定日，根据获取到的用户当月发行电费进行催费；或者催费范围为违约金起算日，根据获取到的用户多月欠费的合计欠费金额进行催费；
30.若为合并催费，则需要合并计算合同账户下所有欠费用户的欠费总金额，根据所有欠费用户的欠费总金额进行催费。
31.进一步地，所述依据所述目标用户的电费催收方案，对目标用户进行催费，还包括：
32.通过智能语音外呼催费系统，对目标用户进行催费。
33.进一步地，还包括：
34.在外呼时段内，依据催费范围实时更新欠费金额，创建新的催费任务；
35.经过多次催收仍未缴费的用户，则认为催费失败，将欠费用户的档案、欠费次数和欠费金额信息逐一记录并更新用户画像。
36.作为本发明的第二个方面，提供一种基于用户画像的电费催收装置，所述基于用户画像的电费催收装置包括：
37.获取模块，用于获取目标用户的用电信息，所述用电信息包括历史交费信息、预存信息、缴费方式、基本档案以及用电情况；
38.提取模块，用于依据所述目标用户的用电信息，提取用户特征信息；
39.生成模块，用于依据提取出的用户特征信息，生成用户画像，并对所述用户画像进行分类；
40.确定模块，用于依据分类后的用户画像，确定目标用户的电费催收方案；
41.催费模块，用于依据所述目标用户的电费催收方案，对目标用户进行催费。
42.本发明提供的基于用户画像的电费催收方法具有以下优点：在获取不同行业海量电力用户数据的基础上，从用户类别、用电地址、用电行为、客户征信、预存情况、缴费方式、欠费情况、用电情况等维度，精准刻画用户画像，并结合算法及相应的催缴策略，由系统自动自动制定科学高效的催费方法。
附图说明
43.附图是用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明，但并不构成对本发明的限制。
44.图1为本发明提供的基于用户画像的电费催收方法的流程图。
具体实施方式
45.需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互结合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
46.为了使本领域技术人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
47.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包括，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
48.在本实施例中提供了一种基于用户画像的电费催收方法，图1为本发明提供的基于用户画像的电费催收方法的流程图。如图1所示，所述基于用户画像的电费催收方法，包括：
49.步骤s1：获取目标用户的用电信息，所述用电信息包括历史交费信息、预存信息、缴费方式、基本档案以及用电情况；
50.进一步地，所述获取目标用户的用电信息，所述用电信息包括历史交费信息、预存信息、缴费方式、基本档案以及用电情况，还包括：
51.访问营销系统数据库，读取所述目标用户的用电信息，并将所述标用户的用电信息灌入数据池。
52.步骤s2：依据所述目标用户的用电信息，提取用户特征信息；
53.进一步地，所述依据所述目标用户的用电信息，提取用户特征信息，还包括：
54.利用数据池，对所述目标用户的缴费习惯、缴费渠道、用电波动、欠费记录、账户余额等用电信息进行分析，以提取出用户特征信息，并依据所述用户特征信息，应用数据挖掘和统计学方法，建立用户模型。
55.其中，所述用户特征信息包括：用户缴费习惯特征、用电波动特征以及用电趋势特征；所述用户缴费习惯特征包括缴费渠道特征、缴费方式特征、缴费时间特征和历史欠费特征，所述用电波动特征包括用电习惯特征和用电曲线特征。
56.步骤s3：依据提取出的用户特征信息，使用多分类逻辑回归或者基于划分的聚类算法，建立评分模型，生成用户画像，并对所述用户画像进行分类并打标签；
57.建立评分模型的具体公式如下：
[0058][0059]
其中，特征值(x1，x2，x3...xi)取值对应的是目标值(y)取1时的概率，以电力欠费高风险用户为例，上年累计欠费月份为x1，欠费用户类型为x2，欠费用户电压等级为x3，欠费用户核算周期为x4，欠费用户当前短信提醒次数为x5，欠费用户当前语音提醒次数为x6...。
[0060]
进一步地，所述依据提取出的用户特征信息，生成用户画像，并对所述用户画像进行分类，还包括：
[0061]
根据提取出的所述用户特征信息(用户缴费习惯、欠费记录、账户余额等)，将所述用户画像分为以下几类：
[0062]
五级高信誉用户：从未发生过拖欠电费行为，并且电费账户余额满足最近m1个月内用电支出，即最近m1个月每月预存电费大于等于下月发行电费；
[0063]
四级信誉良好用户：电费账户余额不满足最近m2个月内用电支出，但用户能在缴费期限满前结清电费；
[0064]
三级中风险用户：电费账户余额不满足最近m3个月内用电支出，且最近m4个月内发生过n1次人工催收，但能在电费发行当月月底前缴纳电费，有一定的回收风险；
[0065]
二级中高风险用户：电费账户余额不满足最近m5个月内用电支出，且最近m6个月内存在n2次以上跨月缴纳电费的行为，催收后按期缴纳电费，有一定的回收风险；
[0066]
一级高风险用户：用户电费账户目前已处欠费状态，存在无法偿还欠费的风险；
[0067]
其中，m1、m2、m3、m4、m5、m6为自行设定的判断用电客户情况的月份数，n1、n2为自行设定的月再结清电费的次数。
[0068]
步骤s4：依据分类后的用户画像，确定目标用户的电费催收方案；
[0069]
进一步地，所述依据分类后的用户画像，确定目标用户的电费催收方案，还包括：
[0070]
基于所述分类后的用户画像预测目标用户的喜好和行为，为目标用户生成所述电费催收方案。
[0071]
具体的，将所述分类后的用户画像与预设模型相匹配，并校验所述目标用户中的敏感用户(白名单用户)，当所述敏感用户的欠费金额大于预设阈值时，自动创建所述电费催收方案；
[0072]
判断所述电费催收方案为合并催费还是独立催费；
[0073]
若为独立催费，则催费范围为电费发行日/固定日，根据获取到的用户当月发行电费进行催费；或者催费范围为违约金起算日，根据获取到的用户多月欠费的合计欠费金额进行催费；
[0074]
若为合并催费，则需要合并计算合同账户下所有欠费用户的欠费总金额，根据所有欠费用户的欠费总金额进行催费。
[0075]
步骤s5：依据所述目标用户的电费催收方案，对目标用户进行催费。
[0076]
进一步地，所述依据所述目标用户的电费催收方案，对目标用户进行催费，还包括：
[0077]
通过智能语音外呼催费系统，对目标用户进行催费。
[0078]
为了准确实时获取用户的欠费情况，避免出现用户电费已结清或者部分结清后还会被催费的情况发生，在外呼时段内，依据催费范围实时(电费发行日、违约金起算日、固定日)更新欠费金额，创建新的催费任务；
[0079]
经过多次催收仍未缴费的用户，则认为催费失败，将欠费用户的档案、欠费次数和欠费金额信息逐一记录并更新用户画像。
[0080]
作为本发明的另一个实施例，提出了一种基于用户画像的电费催收装置，所述基于用户画像的电费催收装置包括：
[0081]
获取模块，用于获取目标用户的用电信息，所述用电信息包括历史交费信息、预存信息、缴费方式、基本档案以及用电情况；
[0082]
提取模块，用于依据所述目标用户的用电信息，提取用户特征信息；
[0083]
生成模块，用于依据提取出的用户特征信息，生成用户画像，并对所述用户画像进行分类；
[0084]
确定模块，用于依据分类后的用户画像，确定目标用户的电费催收方案；
[0085]
催费模块，用于依据所述目标用户的电费催收方案，对目标用户进行催费。
[0086]
综上所述，本发明提供的基于用户画像的电费催收方法，在获取不同行业海量电力用户数据的基础上，从用户类别、用电地址、用电行为、客户征信、预存情况、缴费方式、欠费情况、用电情况等维度，精准刻画用户画像，并结合算法及相应的催缴策略，由系统自动自动制定科学高效的催费方法。
[0087]
可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本发明的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本发明的保护范围。

技术特征：
1.一种基于用户画像的电费催收方法，其特征在于，所述基于用户画像的电费催收方法包括：步骤s1：获取目标用户的用电信息，所述用电信息包括历史交费信息、预存信息、缴费方式、基本档案以及用电情况；步骤s2：依据所述目标用户的用电信息，提取用户特征信息；步骤s3：依据提取出的用户特征信息，生成用户画像，并对所述用户画像进行分类；步骤s4：依据分类后的用户画像，确定目标用户的电费催收方案；步骤s5：依据所述目标用户的电费催收方案，对目标用户进行催费。2.根据权利要求1所述的基于用户画像的电费催收方法，其特征在于，所述获取目标用户的用电信息，所述用电信息包括历史交费信息、预存信息、缴费方式、基本档案以及用电情况，还包括：访问数据库，读取所述目标用户的用电信息，并将所述标用户的用电信息灌入数据池。3.根据权利要求2所述的基于用户画像的电费催收方法，其特征在于，所述依据所述目标用户的用电信息，提取用户特征信息，还包括：利用数据池，对所述目标用户的用电信息进行分析，以提取出用户特征信息，并依据所述用户特征信息建立用户模型。4.根据权利要求3所述的基于用户画像的电费催收方法，其特征在于，所述用户特征信息包括：用户缴费习惯特征、用电波动特征以及用电趋势特征；其中，所述用户缴费习惯特征包括缴费渠道特征、缴费方式特征、缴费时间特征和历史欠费特征，所述用电波动特征包括用电习惯特征和用电曲线特征。5.根据权利要求1所述的基于用户画像的电费催收方法，其特征在于，所述依据提取出的用户特征信息，生成用户画像，并对所述用户画像进行分类，还包括：根据提取出的所述用户特征信息，将所述用户画像分为以下几类：五级高信誉用户：从未发生过拖欠电费行为，并且电费账户余额满足最近m1个月内用电支出，即最近m1个月每月预存电费大于等于下月发行电费；四级信誉良好用户：电费账户余额不满足最近m2个月内用电支出，但用户能在缴费期限满前结清电费；三级中风险用户：电费账户余额不满足最近m3个月内用电支出，且最近m4个月内发生过n1次人工催收，但能在电费发行当月月底前缴纳电费，有一定的回收风险；二级中高风险用户：电费账户余额不满足最近m5个月内用电支出，且最近m6个月内存在n2次以上跨月缴纳电费的行为，催收后按期缴纳电费，有一定的回收风险；一级高风险用户：用户电费账户目前已处欠费状态，存在无法偿还欠费的风险；其中，m1、m2、m3、m4、m5、m6为自行设定的判断用电客户情况的月份数，n1、n2为自行设定的月再结清电费的次数。6.根据权利要求1所述的基于用户画像的电费催收方法，其特征在于，所述依据分类后的用户画像，确定目标用户的电费催收方案，还包括：基于所述分类后的用户画像预测目标用户的喜好和行为，为目标用户生成所述电费催收方案。7.根据权利要求6所述的基于用户画像的电费催收方法，其特征在于，还包括：
将所述分类后的用户画像与预设模型相匹配，并校验所述目标用户中的敏感用户，当所述敏感用户的欠费金额大于预设阈值时，自动创建所述电费催收方案；判断所述电费催收方案为合并催费还是独立催费；若为独立催费，则催费范围为电费发行日/固定日，根据获取到的用户当月发行电费进行催费；或者催费范围为违约金起算日，根据获取到的用户多月欠费的合计欠费金额进行催费；若为合并催费，则需要合并计算合同账户下所有欠费用户的欠费总金额，根据所有欠费用户的欠费总金额进行催费。8.根据权利要求1所述的基于用户画像的电费催收方法，其特征在于，所述依据所述目标用户的电费催收方案，对目标用户进行催费，还包括：通过智能语音外呼催费系统，对目标用户进行催费。9.根据权利要求8所述的基于用户画像的电费催收方法，其特征在于，还包括：在外呼时段内，依据催费范围实时更新欠费金额，创建新的催费任务；经过多次催收仍未缴费的用户，则认为催费失败，将欠费用户的档案、欠费次数和欠费金额信息逐一记录并更新用户画像。10.一种基于用户画像的电费催收装置，用于实现权利要求1-9中任意一项所述的基于用户画像的电费催收方法，其特征在于，所述基于用户画像的电费催收装置包括：获取模块，用于获取目标用户的用电信息，所述用电信息包括历史交费信息、预存信息、缴费方式、基本档案以及用电情况；提取模块，用于依据所述目标用户的用电信息，提取用户特征信息；生成模块，用于依据提取出的用户特征信息，生成用户画像，并对所述用户画像进行分类；确定模块，用于依据分类后的用户画像，确定目标用户的电费催收方案；催费模块，用于依据所述目标用户的电费催收方案，对目标用户进行催费。

技术总结
本发明涉及电费业务技术领域，具体公开了一种基于用户画像的电费催收方法，包括：获取目标用户的用电信息，所述用电信息包括历史交费信息、预存信息、缴费方式、基本档案以及用电情况；依据所述目标用户的用电信息，提取用户特征信息；依据提取出的用户特征信息，生成用户画像，并对所述用户画像进行分类；依据分类后的用户画像，确定目标用户的电费催收方案；依据所述目标用户的电费催收方案，对目标用户进行催费。本发明还公开了一种基于用户画像的电费催收装置。本发明提供的基于用户画像的电费催收方法，基于海量用户的用户信息、缴费行为、客户征信等数据，利用用户画像建立用户模型，实现精准催缴电费。实现精准催缴电费。实现精准催缴电费。


技术研发人员：祝宇楠 黄奇峰 蔡奇新 周朝熙 潘熙 殷勇 江明 许晓磊 张晔
受保护的技术使用者：国网江苏省电力有限公司营销服务中心
技术研发日：2023.04.04
技术公布日：2023/7/12