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申请/专利权人：平安银行股份有限公司

摘要：本申请实施例公开了一种催收方法、装置、存储介质及设备，本申请涉及人工智能技术。方法包括：获取借款用户的用户借款信息，以及M个候选催收方案分别对应的方案属性特征和方案统计信息；根据候选催收方案Mi的方案属性特征以及N个候选算法分别对应的算法特征，确定候选催收方案Mi对应的目标算法；根据候选催收方案Mi对应的目标算法、用户借款信息、候选催收方案Mi对应的方案属性特征，确定借款用户在候选催收方案Mi下对应的还款概率；根据M个候选催收方案分别对应的还款概率，以及M个候选催收方案分别对应的方案统计信息，确定借款用户对应的目标催收方案。通过本申请，可以准确的确定用于对借款用户进行资产催收的目标催收方案，提高催收的效率。

主权项：1.一种催收方法，其特征在于，包括：获取借款用户的用户借款信息，以及M个候选催收方案分别对应的方案属性特征和方案统计信息；M为正整数；根据候选催收方案Mi的方案属性特征以及N个候选算法分别对应的算法特征，从所述N个候选算法中确定所述候选催收方案Mi对应的目标算法；所述候选催收方案Mi属于所述M个候选催收方案，i为小于或者等于M的正整数，N为正整数；所述根据候选催收方案Mi的方案属性特征以及N个候选算法分别对应的算法特征，从所述N个候选算法中确定所述候选催收方案Mi对应的目标算法，包括：调用目标还款预测模型中的算法确定层，对候选算法Nj对应的算法特征进行向量转换，得到所述候选算法Nj对应的算法特征向量，对所述候选催收方案Mi对应的方案属性特征进行向量转换，得到所述候选催收方案Mi对应的方案向量；所述候选算法Nj属于所述N个候选算法，j为小于或者等于N的正整数；对所述候选算法Nj对应的算法特征向量和所述候选催收方案Mi对应的方案向量进行关系解析，输出所述候选算法Nj对应的还款概率预测准确率；将所述N个候选算法中还款概率预测准确率最大的候选算法，确定为所述候选催收方案Mi对应的目标算法；获取与所述目标算法关联的目标还款预测模型；所述目标还款预测模型中包括根据所述目标算法所生成的目标预测层；调用所述目标预测层，对所述用户借款信息进行向量转换，得到用户向量，对所述候选催收方案Mi对应的方案属性特征进行向量转换，得到方案向量；对所述用户向量以及所述方案向量进行还款识别，输出所述借款用户在所述候选催收方案Mi下对应的还款概率；根据所述借款用户在所述M个候选催收方案下分别对应的还款概率，以及所述M个候选催收方案分别对应的方案统计信息，从所述M个候选催收方案中确定所述借款用户对应的目标催收方案；所述目标催收方案用于催收人员对所述借款用户进行资产催收。

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