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申请/专利权人：国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
申请日：2023-03-30
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN116681450B
主分类号：G06Q30/0201
分类号：G06Q30/0201;G06Q50/06
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.21#授权;2023.09.19#实质审查的生效;2023.09.01#公开
摘要：本发明提出了一种支撑智能催费的客户信用评价方法及系统，涉及电力营销工作电费抄核收业务领域，基于电力缴费历史数据，构建训练数据集；以客户信用指标特征为输入变量、客户信用等级为目标变量，构建电力客户信用诊断模型，并用训练数据集对电力客户信用诊断模型进行训练；获取待评价客户的电力缴费数据，提取客户信用指标特征后，输入到训电力客户信用诊断模型中，输出待评价客户的信用等级；本发明通过采集电力客户缴费行为数据，构建电力客户信用诊断模型，开展基于缴费行为的电力客户动态信用评价实证分析，实现电力客户信用评级，以信用等级来综合评估信用表现，推进电力客户分类信用管理，支撑差异化催收策略的制定。
主权项：1.一种支撑智能催费的客户信用评价方法，其特征在于，包括：基于获取的电力缴费历史数据，构建由客户信用指标特征及对应的客户信用等级组成的训练数据集；以客户信用指标特征为输入变量、客户信用等级为目标变量，构建电力客户信用诊断模型，并用训练数据集对电力客户信用诊断模型进行训练；获取待评价客户的电力缴费数据，提取客户信用指标特征后，输入到训练好的电力客户信用诊断模型中，输出待评价客户的信用等级；所述客户信用等级的计算方法具体为：利用构建的组合聚类方法，将客户信用指标特征数据集划分为多个簇；分析每个簇中客户的信用特征，并根据信用特征对客户进行信用定级，得到每个客户的信用等级；所述电力客户信用诊断模型，基于XGBoost算法构建；以客户的信用指标特征为输入，预测客户的信用等级，具体为：对电力缴费历史数据中涉及到的电力客户进行信用定级，给电力客户打上信用等级标签；以客户信用指标特征为输入变量，客户信用标签为目标变量，基于XGBoost算法构建电力客户信用诊断模型，对电力客户信用情况进行诊断；电力客户信用诊断模型完成后，用训练数据集对模型进行训练，使其具备依据客户信用指标特征智能化预测客户信用等级的能力。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) 一种支撑智能催费的客户信用评价方法及系统
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