【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及物業(yè)繳費管理，特別是一種基于大數(shù)據(jù)的物業(yè)繳費管理系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、隨著大數(shù)據(jù)時代技術(shù)的不斷發(fā)展，對數(shù)據(jù)處理流程和相關(guān)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了積極推動作用，極大地改變了人們的生活，在大數(shù)據(jù)背景支持下的小區(qū)物業(yè)管理系統(tǒng)，可以更好地服務于物業(yè)管理，全面提升物業(yè)服務質(zhì)量，為物業(yè)企業(yè)帶來更大的收益。
2、在現(xiàn)有的基于大數(shù)據(jù)的物業(yè)繳費管理系統(tǒng)中，對住戶繳費行為的監(jiān)控和分析方式大多基于預設數(shù)據(jù)規(guī)則和歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計進行異常識別，識別用戶的長期欠費或大額未支付問題，采用預設規(guī)則進行檢測異常繳費行為，雖然易于實現(xiàn)，但規(guī)則設置較為單一不易變更，無法應對復雜異常情況，如用戶長期拖欠或間接性拖欠物業(yè)費，對于此類異常行為，需要人工進一步確認并進行處理，費人力，同時存在信息滯后和溝通不及時問題，因此亟需一種基于大數(shù)據(jù)的物業(yè)繳費管理系統(tǒng)來解決此類問題。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、鑒于上述現(xiàn)有存在的問題，提出了本專利技術(shù)。
2、因此，本專利技術(shù)提供了一種基于大數(shù)據(jù)的物業(yè)繳費管理系統(tǒng)解決傳統(tǒng)方案采用的規(guī)則引擎只能處理預定義的規(guī)則，無法適應用戶行為的動態(tài)變化，對于新出現(xiàn)的異常行為缺乏響應能力，易誤、漏報，且響應速度慢的問題。
3、為解決上述技術(shù)問題，本專利技術(shù)提供如下技術(shù)方案：
4、一方面，本專利技術(shù)提供了一種基于大數(shù)據(jù)的物業(yè)繳費管理系統(tǒng)，其包括，
5、物業(yè)繳費數(shù)據(jù)采集模塊，負責收集和管理物業(yè)繳費相關(guān)數(shù)據(jù)，包括物業(yè)合同條款、繳費規(guī)則、住戶繳費記錄和合同履約信息；p>
6、住戶標記分類模塊，對住戶的繳費數(shù)據(jù)進行分析，識別異常繳費行為，輸出異常檢測結(jié)果，并將住戶的風險等級劃分為高、中和低；
7、風險評估模塊，根據(jù)異常檢測結(jié)果對住戶進行風險評估和分類，動態(tài)更新住戶的風險等級；
8、高風險住戶繳費管理模塊，針對高風險住戶，提供個性化的繳費提醒和管理策略；
9、智能合約執(zhí)行與繳費自動化模塊，將物業(yè)合同條款、繳費規(guī)則以及異常檢測結(jié)果轉(zhuǎn)化為智能合約，負責物業(yè)繳費管理系統(tǒng)中所有自動執(zhí)行的操作，包括繳費確認、逾期處理以及費用調(diào)整；
10、預警干預模塊，監(jiān)控高風險住戶的繳費行為和反饋，對可能引發(fā)財務風險的住戶提前發(fā)出警告。
11、另一方面，本專利技術(shù)提供了一種基于大數(shù)據(jù)的物業(yè)繳費管理方法，包括，
12、步驟s1，繳費數(shù)據(jù)采集與異常行為識別，采集住戶的繳費數(shù)據(jù)，并進行整合和預處理，采用隨機森林模型初步分析住戶繳費記錄，輸出異常檢測結(jié)果，即住戶的異常行為，
13、基于異常行為識別，構(gòu)建住戶行為圖，將住戶的繳費模式與合同履約情況結(jié)合，輸出住戶的風險等級，將其劃分為高、中和低，并標記高風險住戶，即頻繁逾期或大額欠費住戶；
14、步驟s2，高風險住戶管理，基于步驟s1輸出的風險等級，跟蹤高風險住戶繳費行為，為其推送智能提醒與個性化繳費方案；
15、智能提醒與個性化繳費方案包括：
16、在繳費日前，自動推送繳費提醒，提示住戶按時繳費，
17、根據(jù)住戶的拖欠金額及履約情況，分析住戶支付能力與行為特點，生成個性化方案，即基礎繳費方案和分期建議，推送給住戶，該方案基于拖欠金額及履約情況動態(tài)調(diào)整，實時反映住戶最新風險狀態(tài)；
18、步驟s3，智能合約執(zhí)行與自動化繳費管理，將繳費規(guī)則、合同條款和異常檢測結(jié)果轉(zhuǎn)化為智能合約，自動執(zhí)行繳費確認、逾期罰款計算和費用調(diào)整，
19、智能合約根據(jù)步驟s2的個性化方案，對高風險住戶調(diào)整繳費周期和提醒頻率，自動匹配步驟s2中分析所得的住戶支付能力與行為特點。
20、進一步的，步驟s1中，異常行為包括頻繁逾期、大額欠費以及間斷性拖欠，
21、步驟s1中，繳費數(shù)據(jù)包括物業(yè)合同條款、繳費規(guī)則、住戶繳費記錄和合同履約信息。
22、進一步的，步驟s1中，分析住戶繳費記錄，輸出異常檢測結(jié)果的方式為：
23、對采集到的繳費數(shù)據(jù)進行預處理，設繳費數(shù)據(jù)集為x＝{x1,x2,…,xn}，其中每個xi表示一個住戶的特征向量，包括歷史繳費記錄、逾期次數(shù)以及合同履約情況，將繳費行為特征構(gòu)建為輸入向量xi＝[f1,f2,…,fm]，其中，
24、其中，f1表示住戶的相對逾期頻率，odds表示住戶在一個周期內(nèi)的逾期總天數(shù)，tpp表示合同規(guī)定的總繳費天數(shù)，
25、其中，f2表示住戶的相對拖欠金額，ao表示住戶在周期內(nèi)的未繳金額總和，ap表示根據(jù)合同條款計算的應繳金額，
26、f3表示合同履約評分，基于合同條款的履行情況評分，范圍為0-1，
27、構(gòu)建隨機森林模型包含t棵決策樹，每棵樹的輸出為模型輸出為：其中，表示預測的異常評分，衡量住戶的異常繳費行為，表示第棵決策樹的輸出結(jié)果，
28、定義閾值τ識別異常行為，若則為異常行為，否則為正常行為，τ基于歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析設置。
29、進一步的，步驟s1中基于異常檢測結(jié)果構(gòu)建住戶行為圖，結(jié)合繳費模式與合同履約情況，輸出住戶風險等級：
30、從異常檢測結(jié)果中提取關(guān)鍵行為特征，包括：
31、ffreq_delay，表示住戶在多個繳費周期內(nèi)的逾期頻率，
32、flarge_debt，表示住戶的累積大額欠費金額，
33、firreg_arrears，表示住戶間斷性拖欠的頻率和模式，
34、fcontract_compliance表示住戶的合同履約評分，
35、構(gòu)建圖結(jié)構(gòu)，g＝(v,e)，其中v表示節(jié)點集，e表示邊集，每個節(jié)點vi∈v表示一個住戶，定義其特征向量hi為：
36、hi＝[ffreq_delay,flarge_debt,firreg_arrears,fcontract_compliance]，其中hi表示住戶i的特征向量，包含逾期頻率、大額欠費、間斷性拖欠和履約評分；
37、連接具有相似繳費行為的住戶節(jié)點，邊的權(quán)重wij表示兩個住戶之間行為的相似度，定義為：
38、其中，wij表示住戶i和j之間的行為相似度權(quán)重，|hi-hj|表示特征向量之間的歐氏距離，σ表示平滑參數(shù)；
39、對構(gòu)建的住戶行為圖進行圖卷積操作，獲取每個住戶的綜合行為特征：
40、其中，h′i表示經(jīng)過圖卷積更新后的住戶i的特征向量，表示住戶i的鄰居節(jié)點集合，w表示圖卷積層的權(quán)重矩陣，σ表示激活函數(shù)；
41、將更新后的特征向量h′i輸入風險評估函數(shù)，得到住戶的風險評分ri：
42、ri＝α1f′freq_delay+α2f′large_debt+α3f′irreg_arrears+α4f′contract_compliance，其中，ri表示住戶i的風險評分，α1,α2,α3,α4表示特征權(quán)重系數(shù)；
43、根據(jù)風險評分ri，將住戶劃分為高、中、低風險等級：
44、若ri>θhigh，則歸為高風本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護點】
1.一種基于大數(shù)據(jù)的物業(yè)繳費管理系統(tǒng)，其特征在于：包括，
2.一種基于大數(shù)據(jù)的物業(yè)繳費管理方法，其特征在于，基于權(quán)利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)的物業(yè)繳費管理系統(tǒng)，包括以下步驟，
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于大數(shù)據(jù)的物業(yè)繳費管理方法，其特征在于，步驟S1中，異常行為包括頻繁逾期、大額欠費以及間斷性拖欠，
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于大數(shù)據(jù)的物業(yè)繳費管理方法，其特征在于，步驟S1中，分析住戶繳費記錄，輸出異常檢測結(jié)果的方式為：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于大數(shù)據(jù)的物業(yè)繳費管理方法，其特征在于，步驟S1中基于異常檢測結(jié)果構(gòu)建住戶行為圖，結(jié)合繳費模式與合同履約情況，輸出住戶風險等級：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于大數(shù)據(jù)的物業(yè)繳費管理方法，其特征在于，步驟S2中，基于步驟S1輸出的風險等級，跟蹤高風險住戶繳費行為，為其推送智能提醒與個性化繳費方案：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于大數(shù)據(jù)的物業(yè)繳費管理方法，其特征在于，步驟S2中，根據(jù)住戶的拖欠金額及履約情況，分析住戶支付能力與行為特點，生成個性化方案：
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于大數(shù)據(jù)的物業(yè)繳費管理方法，其特征在于，步驟S3中進行繳費確認與實時狀態(tài)更新：
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種基于大數(shù)據(jù)的物業(yè)繳費管理方法，其特征在于，步驟S3中，將繳費規(guī)則、合同條款和異常檢測結(jié)果轉(zhuǎn)化為智能合約，自動執(zhí)行繳費確認、逾期罰款計算和費用調(diào)整：
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的一種基于大數(shù)據(jù)的物業(yè)繳費管理方法，其特征在于，步驟S3中，智能合約根據(jù)個性化方案對高風險住戶調(diào)整繳費周期和提醒頻率，自動匹配住戶支付能力與行為特點：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于大數(shù)據(jù)的物業(yè)繳費管理系統(tǒng)，其特征在于：包括，
2.一種基于大數(shù)據(jù)的物業(yè)繳費管理方法，其特征在于，基于權(quán)利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)的物業(yè)繳費管理系統(tǒng)，包括以下步驟，
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于大數(shù)據(jù)的物業(yè)繳費管理方法，其特征在于，步驟s1中，異常行為包括頻繁逾期、大額欠費以及間斷性拖欠，
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于大數(shù)據(jù)的物業(yè)繳費管理方法，其特征在于，步驟s1中，分析住戶繳費記錄，輸出異常檢測結(jié)果的方式為：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于大數(shù)據(jù)的物業(yè)繳費管理方法，其特征在于，步驟s1中基于異常檢測結(jié)果構(gòu)建住戶行為圖，結(jié)合繳費模式與合同履約情況，輸出住戶風險等級：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于大數(shù)據(jù)的物業(yè)繳費管理方法，其特征在于，步驟s2中，基于步驟...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：乜惠玲，王思達，
申請(專利權(quán))人：北京富聯(lián)盛通科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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