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申请/专利权人：深圳市银雁科技有限公司

摘要：本发明公开了一种银企对账账户提醒资源投入测算方法、系统、终端及介质，方法包括：对账户进行分类得到不同类型的账户；构建催对模型并进行模型测算，得到促进客户对账和阻碍客户对账的对账因子；通过催对模型计算出各个对账因子的难易程度，采用实际运作数据对催对模型进行验证判断，得到催对模型频率与实际作业规律相符；利用催对模型根据不同类型账户的对账要求进行分析，得到催对策略和资源投入测算结果；根据所述催对策略和资源投入测算结果对各个类型账户进行对账提醒。该方法通过构建催对模型，利用催对模型对不同类型的账户进行分析得到催对策略和资源投入测算结果，可优化银行资源投入，降低行业运营成本。

主权项：1.一种银企对账账户提醒资源投入测算方法，其特征在于，包括：对账户进行分类得到不同类型的账户；构建催对模型并进行模型测算，得到促进客户对账和阻碍客户对账的对账因子；通过催对模型计算出各个对账因子的难易程度，采用实际运作数据对催对模型进行验证判断，得到催对模型频率与实际作业规律相符；利用催对模型根据不同类型账户的对账要求进行分析，得到催对策略和资源投入测算结果；所述利用催对模型根据不同类型账户的对账要求进行分析的方法具体包括：根据账户类型不同确定拨打次数；根据各类账户数量和催对周期要求，计算出每类账户拨打轮次；根据拨打次数及对账难易程度调整拨打顺序得到拨打优先级；根据拨打优先级分配具体的对账时间；对困难户进行分布预测，增加人工坐席占比处理困难户；根据每期对账账户总数和不同类型账户对账量要求测算所需坐席数量；根据所述催对策略和资源投入测算结果对各个类型账户进行对账提醒；所述构建催对模型的具体方法包括：利用回归分析方法建立关于预测阳性事件发生的概率的线性函数，线性函数公式为：P＝β0+β1X1+β2X2+…+βkXk；对线性函数进行logit转换得到logistic回归模型，logistic回归模型为： 其中，P为预测阳性事件的概率，β值为回归系数，X为自变量；将影响客户对账的对账因子作为自变量代入logistic回归模型中，得到对账模型为：lnp1-p＝β0+β1*period+β2*last_dialtime+β3*hand_time+β4*last_hand+β5*guankong+β6*last_guankong+β7*dial_time_ren+β8*weekday其中，weekday为提醒工作日,period为拨打的间隔天数，last_dialtime为最近一次通话时长,hand_time为拨打次数,last_hand最后一次拨打时间,guankong为账户类型,last_guankong最近账户类型,dial_time_ren人工通话时长，β1、β2、β3、β4、β5、β6、β7均为回归系数。

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