简介： 本发明提出了一种基于强化学习的智能电话催收策略，包括以下几个步骤：(1)整理和统计分析信用卡业务相关数据表，(2)根据信用卡业务相关数据表设计建模数据宽表，从而确定最佳催收策略；(3)将建模数据宽表引入LSTM模型，训练LSTM模型拟合价值函数，基于训练好的LSTM模型，将需要查询的日期输入建模数据宽表，即可预测得到相应的催收回款率；(4)通过定义马尔可夫决策过程，引入LSTM模型，寻找对应最大价值回报的催收回款率，本方案通过对债务人信息、账户信息、历史催收记录、历史还款情况等数据进行分析和挖掘，采用强化学习算法智能化学习不同债务人的通话偏好模式，自动生成个性化的电催策略，以最大化提高电催接通率以及催收回款率。