[发明专利]基于语义分析的权益分配方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及人工智能技术，揭露了一种基于语义分析的权益分配方法，包括：获取历史催收款项以及对应的权益值，按照多个预设的定义域区间分别进行曲线拟合，得到多个拟合函数；从所述多个拟合函数中选取目标函数；利用目标函数计算待催收款项的期望权益值，将期望权益值发送给多个预设终端设备，并获取其反馈信息进行语义分析并生成权益调整参数；利用权益调整参数对期望权益值进行数值调整，得到待催收款项的可分配权益值。此外，本发明还涉及区块链技术，历史催收款项可存储于区块链的节点。本发明还提出一种基于语义分析的权益分配装置、电子设备以及存储介质。本发明可以解决由于权益计算方式不统一而导致的权益分配具有不确定性的问题。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于语义分析的权益分配方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

各大贷款公司会产生庞大的催收款项，为了减少催收压力，各公司一般会选择将催收款项分配给第三方代收公司进行催收，并在催收成功时，将分配给第三方代收公司一定数量的权益，如佣金、福利等。但目前各贷款公司的在催收款项成功后，对第三方代收公司的权益分配制度不统一，，且由于催收款项的催收时间较长、催收难度较大等问题，会影响第三方代收公司的催收积极性。现如今市场上的权益计算系统，主要存在权益生成方式单一、定制化强，不好兼容、不能使多方参与、调整困难等问题，导致第三方贷款公司的权益具有不确定性。

发明内容

本发明提供一种基于语义分析的权益分配方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决由于权益计算方式不统一而导致的权益分配具有不确定性的问题。

为实现上述目的，本发明提供的一种基于语义分析的权益分配方法，包括：

获取历史催收款项以及每一个历史催收款项对应的权益值，按照多个预设的定义域区间分别对所述历史催收款项和所述权益值进行曲线拟合，得到每一个定义域区间对应的拟合函数；

获取待催收款项，选取包含所述待催收款项的定义域区间对应的拟合函数为目标函数；

利用所述目标函数计算所述待催收款项的期望权益值，将所述期望权益值发送给多个预设终端设备；

获取所述多个预设终端设备对所述期望权益值的反馈信息，对所述反馈信息进行语义分析，并根据所述语义分析的结果生成权益调整参数；

利用所述权益调整参数对所述期望权益值进行数值调整，得到所述待催收款项的可分配权益值。

可选地，所述获取历史催收款项以及每一个历史催收款项对应的权益值，包括：

获取所述历史催收款项和每一个历史催收款项对应的权益值的存储路径；

将所述存储路径编译为路径参数，利用所述路径参数对预设的数据接口进行赋值，并利用赋值后的所述数据接口对所述历史催收款项和每一个历史催收款项对应的权益值进行调用。

可选地，所述按照多个预设的定义域区间分别对所述历史催收款项和所述权益值进行曲线拟合，得到每一个定义域区间对应的拟合函数，包括：

按照预设单位长度建立坐标系；

将所述历史催收款项和所述权益值映射至所述坐标系中，得到坐标点；

从多个预设的定义域区间内逐个选取其中一个定义域区间，对被选取的定义域区间内的坐标点进行连接，得到所述被选取的定义域区间的函数曲线；

对所述函数曲线进行求解，得到所述函数曲线对应的拟合函数。

可选地，所述选取包含所述待催收款项的定义域区间对应的拟合函数为目标函数，包括：

统计所述多个拟合函数中每一个拟合函数的定义域区间的区间上限和区间下限；