6、利用强化学习优化债务催收的深度推荐系统

利用强化学习优化债务催收的深度推荐系统

1. 引言

债务催收是从客户处收回欠款的过程，未偿还的债务会给金融领域带来巨大影响，减少未偿还债务能提高催收行业的收入。现场催收代理（FCA）需具备从消费者处收款的能力，最初催收员通过电话与客户沟通收款，但能响应电话的客户较少，之后催收员会上门催收。若客户逾期数月未还款，催收员可能难以处理，因此从一开始就密切监控和管理客户以防止逾期非常关键。

传统上，经理负责手动将客户分配给FCA，并指定收款和处理客户的指令，这一过程耗时费力。为解决这些问题，研究人员构建了基于强化学习（RL）算法的深度推荐系统来优化债务催收流程（DRS - DCP），该系统使用私营部门的金融数据，通过提供个性化推荐减少了FCA与客户映射的人力。

DRS - DCP系统通过以下四个目标优化债务催收过程：
1. 基于收款百分比以及访问强度、访问日期和时间、访问间隔等不同参数分析FCA的绩效，对FCA的绩效进行分类。
2. 使用深度强化学习（DRL）算法分析客户的信用风险和付款行为，预测客户风险类别。
3. 根据FCA绩效和客户风险类别，将客户分配给FCA，并推荐合适的日期、时间、话术和访问次数。
4. 设计债务催收过程的状态、动作、策略和奖励。

2. 强化学习术语

• 与监督学习的区别 ：监督学习使用预先存在的数据集，而RL不使用，它通过随机探索环境并利用经验回放缓冲区存储经验来学习。监督和无监督算法没有探索和利用的过程，而RL试图平衡两者。RL进行顺序决策，而监督和无监督算法进行单一决策。RL的反馈基于奖励和惩罚，监督学习则以标记数据作为反馈。