(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210616045.6 (22)申请日 2022.06.01 (71)申请人 中国建设银行股份有限公司 地址 100033 北京市西城区金融大街25号 (72)发明人 陈楠　李大伟　林建贞　倪昕琦　 邓艾兵　尚妍　薛颖　李杰彬　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 周初冬 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) (54)发明名称 一种住房贷款催收方法及装置、 电子设备、 存储介质 (57)摘要 本发明提供一种住房贷款催收方法及 装置、 电子设备、 存储介质， 该方法包括： 获取房贷 客户 信息； 判断房贷客户信息是否存在逾期； 若房贷 客户信息 未存在逾期， 则依据房贷客户信息进行 预催收评分， 并对存在逾期风险的客户进行还款 提醒； 若房贷客户信息存在逾期， 则依据房贷客 户信息进行逾期催收评分， 并对存在违约风险的 逾期客户进行催收； 也就是说， 除了对逾期高风 险客户进行抓取， 还增加了预催收环节。 从未逾 期的客户中， 识别还款习惯差、 频繁短期逾期客 户特征， 在客户出现风险还尚未逾期就开展相关 还款提醒， 防止客户出现逾期， 减轻催收压力、 提 升催收效率， 从而提高零售业务催收智 能化、 精 细化水平， 提升商业银行资产质量。 权利要求书2页 说明书11页 附图3页 CN 114782174 A 2022.07.22 CN 114782174 A 1.一种住房贷款催收方法， 其特 征在于， 包括： 获取房贷客户信息； 判断所述房贷客户信息是否存在逾期； 若所述房贷客户信息未存在逾期， 则依据所述房贷客户信息进行预催收评分， 并对存 在逾期风险的客户进行还款 提醒； 若所述房贷客户信息存在逾期， 则依据所述房贷客户信息进行逾期催收评分， 并对存 在违约风险的逾期客户进行催收。 2.根据权利要求1所述的住房贷款催收方法， 其特征在于， 依据 所述房贷客户信 息进行 预催收评分， 包括： 将所述房贷客户信息 输入至预催收评分模型， 得到所述房贷客户信息的预催收评分。 3.根据权利要求2所述的住房贷款催收方法， 其特征在于， 依据 所述房贷客户信 息进行 逾期催收评分， 包括： 将所述房贷客户信 息输入至逾期催收评分模型， 得到所述房贷客户信 息的逾期催收评 分。 4.根据权利要求3所述的住房贷款催收方法， 其特征在于， 构建所述预催收评分模型和 所述逾期催收评分模型的过程， 包括： 确定客户范围； 对所述客户范围对应的数据进行预处理， 得到训练样本； 所述预处理包括： 数据加工、 数据清洗和指标选择； 对所述训练样本进行模型训练， 其中训练样本包括未逾期样本和逾期样本， 将未逾期 样本作为预催收评分模型的训练样本； 逾期样本作为逾期催收评分模型的训练样本； 当模型训练结果满足预设收敛 条件时， 完成模型训练。 5.根据权利要求4所述的住房贷款催收方法， 其特征在于， 采用逻辑 回归方法对所述训 练样本进行模型训练。 6.一种住房贷款催收装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取房贷客户信息； 判断模块， 用于判断所述房贷客户信息是否存在逾期； 预催收模块， 用于若所述判断模块判断出房贷客户信息未存在逾期， 则依据所述房贷 客户信息进行 预催收评分， 并对 存在逾期风险的客户进行还款 提醒； 逾期催收模块， 用于若所述判断模块判断出所述房贷客户信息存在逾期， 则依据所述 房贷客户信息进行逾期催收评分， 并对 存在违约风险的逾期客户进行催收。 7.根据权利要求6所述的住房贷款催收装置， 其特征在于， 所述预催收模块用于依据 所 述房贷客户信息进行 预催收评分时， 具体用于： 将所述房贷客户信息 输入至预催收评分模型， 得到所述房贷客户信息的预催收评分。 8.根据权利要求6所述的住房贷款催收装置， 其特征在于， 所述逾期催收模块用于依据 所述房贷客户信息进行逾期催收评分时， 具体用于： 将所述房贷客户信 息输入至逾期催收评分模型， 得到所述房贷客户信 息的逾期催收评 分。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114782174 A 2一个或多个处 理器； 存储装置， 其上存 储有一个或多个程序； 当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时， 使得一个或多个处理器实现如权利要 求1‑5中任一项所述的住房贷款催收方法。 10.一种存储介质， 其特征在于， 其上存储有计算机程序， 其中， 计算机程序被处理器执 行时实现如权利要求1 ‑5中任一项所述的住房贷款催收方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114782174 A 3