案件信息处理方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

1.本技术涉及数据处理技术领域，具体而言，本技术涉及一种案件信息处理方法、装置、计算机设备及存储介质。


背景技术：

2.针对信用卡逾期的催收案件信息，当前系统的催收案件信息分配方式一般是：将符合逾期天数的催收案件信息自动抓取，自动分案给指定的催收人员进行催收。由于催收人员的数量有限，如果每次都将新的催收案件信息均分给催收人员，会导致一些催收人员被分配到的催收案件信息的数量较多，导致无法对每个催收案件信息进行有效跟进，因此当前系统的催收案件信息的分配方式不均衡、不合理，影响催收效率。


技术实现要素：

3.本技术的主要目的为提供一种案件信息处理方法、装置、计算机设备及存储介质，以实现催收案件信息的均衡、合理分配，提高催收案件信息的催收效率。
4.为了实现上述发明目的，本技术提供一种案件信息处理方法，其包括：
5.获取多个目标催收案件信息，并设置多个催收维度；其中，所述催收维度为评估催收人员的催收效率的维度；
6.遍历当前所有催收人员，获取每个所述催收人员在所述多个催收维度下的催收数据；
7.根据每个所述催收人员在所述多个催收维度下的催收数据对应计算每个所述催收人员的权重；
8.根据每个所述催收人员的所述权重确定每个所述催收人员的催收案件信息的最大处理量；其中，每个所述催收人员的催收案件信息的最大处理量与所述权重呈正相关；
9.获取每个所述催收人员当前未处理的催收案件信息的数量，将每个所述催收人员当前未处理的催收案件信息的数量与对应的所述最大处理量进行比对，得到比对结果；
10.根据所述比对结果，从所述催收人员中筛选出当前未处理的催收案件信息的数量小于对应的最大处理量的催收人员，得到目标催收人员；
11.将所述多个目标催收案件信息分配给所述目标催收人员。
12.优选地，所述根据每个所述催收人员在所述多个催收维度下的催收数据对应计算每个所述催收人员的权重，包括：
13.获取预先为每个所述催收维度设置的催收因子；其中，所述催收因子为常数；
14.将每个所述催收人员在每个所述催收维度下的催收数据乘以相应的催收因子并进行累加后，计算得到每个所述催收人员的催收评估值；
15.根据每个所述催收人员的催收评估值确定每个所述催收人员的权重。
16.优选地，所述根据每个所述催收人员的催收评估值确定每个所述催收人员的权重，包括：
17.设置最大催收评估值；
18.将每个所述催收人员的催收评估值除以所述最大催收评估值后，得到每个所述催收人员的权重。
19.在一实施例中，所述将所述多个目标催收案件信息分配给所述目标催收人员，包括：
20.当确定所述目标催收人员的数量为多个时，获取每个所述目标催收案件信息的催收金额数值；
21.计算每个所述目标催收人员的最大处理量与当前未处理的催收案件信息的数量之差，得到每个所述目标催收人员的案件差值；
22.根据每个所述目标催收案件信息的催收金额数值，将所述多个目标催收案件信息分配给多个所述目标催收人员；其中，每个所述目标催收人员被分配给的目标催收案件信息的催收金额数值与对应的所述案件差值呈正相关。
23.优选地，所述将所述多个目标催收案件信息分配给所述目标催收人员，包括：
24.当确定所述目标催收人员的数量为多个时，获取每个所述目标催收案件信息的催收金额数值；
25.将每个所述目标催收案件信息的催收金额数值与预设催收金额数值进行比较，从所述多个目标催收案件信息中提取催收金额数值低于预设催收金额数值的催收案件信息，得到标准催收案件信息；
26.获取每个目标催收人员的入职时长，将所述标准催收案件信息分配给所述入职时长低于预设入职时长的目标催收人员。
27.在一实施例中，所述将所述多个目标催收案件信息分配给所述目标催收人员，包括：
28.当确定所述目标催收人员的数量为多个时，按照每个所述目标催收人员的权重由高到低的顺序对多个所述目标催收人员进行排序，得到排序结果；
29.根据所述排序结果，将所述多个目标催收案件信息分配给排在前n位的目标催收人员；其中，所述n为正整数。
30.优选地，所述将所述多个目标催收案件信息分配给所述目标催收人员，包括：
31.当确定所述目标催收人员的数量为多个时，统计每个所述目标催收人员在历史周期内被分配的案件数量及催收成功案件数量；
32.根据每个所述目标催收人员的案件数量及催收成功案件数量，计算每个所述目标催收人员的催收成功率；
33.将所述多个目标催收案件信息分配给催收成功率大于预设催收成功率的所述目标催收人员。
34.本技术还提供一种案件信息处理装置，其包括：
35.第一获取模块，用于获取多个目标催收案件信息，并设置多个催收维度；其中，所述催收维度为评估催收人员的催收效率的维度；
36.第二获取模块，用于遍历当前所有催收人员，获取每个所述催收人员在所述多个催收维度下的催收数据；
37.计算模块，用于根据每个所述催收人员在所述多个催收维度下的催收数据对应计
算每个所述催收人员的权重；
38.确定模块，用于根据每个所述催收人员的所述权重确定每个所述催收人员的催收案件信息的最大处理量；其中，每个所述催收人员的催收案件信息的最大处理量与所述权重呈正相关；
39.比对模块，用于获取每个所述催收人员当前未处理的催收案件信息的数量，将每个所述催收人员当前未处理的催收案件信息的数量与对应的所述最大处理量进行比对，得到比对结果；
40.筛选模块，用于根据所述比对结果，从所述催收人员中筛选出当前未处理的催收案件信息的数量小于对应的最大处理量的催收人员，得到目标催收人员；
41.分配模块，用于将所述多个目标催收案件信息分配给所述目标催收人员。
42.本技术还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述方法的步骤。
43.本技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述方法的步骤。
44.本技术所提供的一种案件信息处理方法、装置、计算机设备及存储介质，通过获取多个目标催收案件信息，并设置多个催收维度，遍历当前所有催收人员，获取每个催收人员在多个催收维度下的催收数据，根据每个催收人员在多个催收维度下的催收数据对应计算每个催收人员的权重；根据每个催收人员的权重确定每个催收人员的催收案件信息的最大处理量，获取每个催收人员当前未处理的催收案件信息的数量，将每个催收人员当前未处理的催收案件信息的数量与对应的所述最大处理量进行比对，得到比对结果；根据所述比对结果，从催收人员中筛选出当前未处理的催收案件信息的数量小于对应的最大处理量的催收人员，得到目标催收人员，将多个目标催收案件信息分配给目标催收人员，以基于多个催收维度及催收数据精确计算每个催收人员的催收案件信息的最大处理量，实现精细化计算；并将目标催收案件信息分配给当前未处理的催收案件信息的数量小于对应的最大处理量的目标催收人员，使所有催收人员被分配到的催收案件信息的案件量维持在一个水平，确保催收案件信息的分配方式更均衡、合理，提高催收效率。
附图说明
45.图1为本技术一实施例的案件信息处理方法的流程示意图；
46.图2为本技术一实施例的案件信息处理装置的结构示意框图；
47.图3为本技术一实施例的计算机设备的结构示意框图。
48.本技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
49.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
50.本技术提出的一种案件信息处理方法，以服务器为执行主体，服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中
间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(content delivery network，cdn)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
51.该案件信息处理方法用于解决当前催收案件信息的分配方式不均衡、不合理，影响催收效率的技术问题。参考图1，其中一个实施例中，该案件信息处理方法包括：
52.s11、获取多个目标催收案件信息，并设置多个催收维度；其中，所述催收维度为评估催收人员的催收效率的维度；
53.s12、遍历当前所有催收人员，获取每个所述催收人员在所述多个催收维度下的催收数据；
54.s13、根据每个所述催收人员在所述多个催收维度下的催收数据对应计算每个所述催收人员的权重；
55.s14、根据每个所述催收人员的所述权重确定每个所述催收人员的催收案件信息的最大处理量；其中，每个所述催收人员的催收案件信息的最大处理量与所述权重呈正相关；
56.s15、获取每个所述催收人员当前未处理的催收案件信息的数量，将每个所述催收人员当前未处理的催收案件信息的数量与对应的所述最大处理量进行比对，得到比对结果；
57.s16、根据所述比对结果，从所述催收人员中筛选出当前未处理的催收案件信息的数量小于对应的最大处理量的催收人员，得到目标催收人员；
58.s17、将所述多个目标催收案件信息分配给所述目标催收人员。
59.在本实施例中，该目标催收案件信息为需要催收人员进行催收的案件的信息，可包括待催收的案件的贷款类型(如信用卡贷款、租赁贷款等贷款类型)、案件编号、被催收人员的身份信息等等。
60.本实施例可计算催收人员的催收案件信息的最大处理量；如计算得到某个催收人员的催收案件信息的最大处理量为200，并初始化分案信息。具体的，在计算每一个催收人员的催收案件信息的最大处理量时，可先设置催收维度，该催收维度为影响催收人员的催收效率的维度，可包括催收人员的工作年限、入职时长、催收经验、催收案件信息处理的累计数量，根据每个催收人员在多个催收维度下的催收数据对应计算每个催收人员的权重，根据每个催收人员的权重确定每个催收人员的催收案件信息的最大处理量，每个催收人员的催收案件信息的最大处理量与权重呈正相关，即权重越大，则对应的催收案件信息的最大处理量也越大，反之则越小。
61.例如，催收维度可设置为工作年限及入职时长，催收人员a的催收数据中，工作年限为10年，入职时长为1年，则可将工作年限与入职时长进行相加并乘以一基准值之后，得到催收人员a的权重，并将权重乘以预先设定的基准案件量后，计算得到催收人员的最大处理量，如将基准值设置为10，将基准案件量设置为100，则计算得到的催收人员a的权重为1.1，对应的催收案件信息的最大处理量为110。
62.在一实施例中，本实施例可遍历催收人员的所有催收维度，并获取各个催收维度下的催收数据，利用各个催收维度下的催收数据计算得到该催收人员的权重，以综合计算催收人员的权重，提高权重的计算准确率。
63.在确定每个所述催收人员的催收案件信息的最大处理量后，获取每个催收人员当
前未处理的催收案件信息的数量，将每个催收人员当前未处理的催收案件信息的数量与相应的最大处理量进行比对，得到比对结果，根据比对结果，从多个催收人员中筛选出当前未处理的催收案件信息的数量小于相应的最大处理量的催收人员，得到目标催收人员，将目标催收案件信息分配给目标催收人员，以使每个催收人员被分配的案件量维持在一个均衡的水平，避免了将大量的催收案件信息集中在同一个催收人员，使催收案件信息的分配方式更均衡、合理，提高催收效率。
64.例如，当催收人员a当前未处理的催收案件信息的数量为80时，对应的催收案件信息的最大处理量为110，则经过比对后可知，催收人员a当前未处理的催收案件信息的数量小于相应的最大处理量，则将催收人员a作为目标催收人员，将需要催收的目标催收案件信息分配给催收人员a。若催收人员b当前未处理的催收案件信息的数量大于或等于相应的最大处理量时，则暂停为该催收人员b分配目标催收案件信息。
65.在一实施例中，还可统计目标催收案件信息的数量，当目标催收案件信息的数量与目标催收人员的数量相同时，则将目标催收案件信息的数量均分至每个目标催收人员中。
66.当目标催收案件信息的数量大于目标催收人员的数量时，则获取每个目标催收人员的最大处理量与当前未处理的催收案件信息的数量的差值，按照差值从大到小的排列顺序对目标催收人员进行排序，选取排在前m位的目标催收人员，将目标催收案件信息分配给排在前m位的目标催收人员；其中，m大于或等于1。此外，当目标催收案件信息的数量小于目标催收人员的数量时，也可将目标催收案件信息分配给排在前m位的目标催收人员，以实现案件的合理、均衡分配。
67.本技术所提供的一种案件信息处理方法，通过获取多个目标催收案件信息，并设置多个催收维度，遍历当前所有催收人员，获取每个催收人员在多个催收维度下的催收数据，根据每个催收人员在多个催收维度下的催收数据对应计算每个催收人员的权重；根据每个催收人员的权重确定每个催收人员的催收案件信息的最大处理量，获取每个催收人员当前未处理的催收案件信息的数量，将每个催收人员当前未处理的催收案件信息的数量与对应的最大处理量进行比对，得到比对结果；根据所述比对结果，从催收人员中筛选出当前未处理的催收案件信息的数量小于对应的最大处理量的催收人员，得到目标催收人员，将多个目标催收案件信息分配给目标催收人员，以基于多个催收维度及催收数据精确计算每个催收人员的催收案件信息的最大处理量，实现精细化计算；并将目标催收案件信息分配给当前未处理的催收案件信息的数量小于对应的最大处理量的目标催收人员，使所有催收人员被分配到的催收案件信息的案件量维持在一个水平，确保催收案件信息的分配方式更均衡、合理，提高催收效率。
68.在一实施例中，所述根据每个所述催收人员在所述多个催收维度下的催收数据对应计算每个所述催收人员的权重，可具体包括：
69.获取预先为每个所述催收维度设置的催收因子；其中，所述催收因子为常数；
70.将每个所述催收人员在每个所述催收维度下的催收数据乘以相应的催收因子并进行累加后，计算得到每个所述催收人员的催收评估值；
71.根据每个所述催收人员的催收评估值确定每个所述催收人员的权重。
72.在本实施例中，服务器可获取每个催收人员在不同催收维度下的催收数据，获取
预先为每个催收维度设置的催收因子，该催收因子为常数，可根据催收维度的重要性自定义设置，如将工作年限的催收因子设置为0.9，将入职时长的催收因子设置为0.8。
73.然后将每个催收人员的催收数据乘以相应的催收因子并进行累加后，计算得到每个催收人员的催收评估值，根据每个所述催收人员的催收评估值确定每个催收人员的权重，且该催收评估值与权重成正比。例如，当催收维度包括：催收人员a的工作年限、入职时长、催收案件信息处理的累计数量，则可设置催收人员a的工作年限的催收因子为2，入职时长的催收因子为5，催收案件信息处理的累计数量为0.08，若催收人员a的工作年限的催收数据为10年，入职时长的催收数据为2年，催收案件信息处理的累计数量100，则计算得到的催收评估值为s＝2*10+5*2+0.08*100＝38。
74.在一实施例中，所述根据每个所述催收人员的催收评估值确定每个所述催收人员的权重，可具体包括：
75.设置最大催收评估值；
76.将每个所述催收人员的催收评估值除以所述最大催收评估值后，得到每个所述催收人员的权重。
77.本实施例可预先设置最大催收评估值，如将最大催收评估值设置为100，然后将每个催收人员的催收评估值除以最大催收评估值后，得到每个催收人员的权重。例如，若最大催收评估值设置为100，催收人员a计算得到的催收评估值为38，则催收人员a的权重为0.38。
78.在一实施例中，所述将所述多个目标催收案件信息分配给所述目标催收人员，可具体包括：
79.当确定所述目标催收人员的数量为多个时，获取每个所述目标催收案件信息的催收金额数值；
80.计算每个所述目标催收人员的最大处理量与当前未处理的催收案件信息的数量之差，得到每个所述目标催收人员的案件差值；
81.根据每个所述目标催收案件信息的催收金额数值，将所述多个目标催收案件信息分配给多个所述目标催收人员；其中，每个所述目标催收人员被分配给的目标催收案件信息的催收金额数值与对应的所述案件差值呈正相关。
82.在本实施例中，当目标催收人员的数量为多个时，则获取每个目标催收案件信息的催收金额数值，并计算每个目标催收人员的最大处理量与当前未处理的催收案件信息的数量之差，得到每个目标催收人员的案件差值，根据每个目标催收案件信息的催收金额数值，将多个目标催收案件信息分配给多个目标催收人员，如将催收金额数值较大的目标催收案件信息分配给案件差值较大的目标催收人员，将催收金额数值较小的目标催收案件信息分配给案件差值较小的目标催收人员，以使目标催收人员有充足的时间处理催收金额数值较大的目标催收案件信息，减少出错，同时实现催收案件信息的合理、均衡分配。
83.在一实施例中，所述将所述多个目标催收案件信息分配给所述目标催收人员，可具体包括：
84.当确定所述目标催收人员的数量为多个时，获取每个所述目标催收案件信息的催收金额数值；
85.将每个所述目标催收案件信息的催收金额数值与预设催收金额数值进行比较，从
所述多个目标催收案件信息中提取催收金额数值低于预设催收金额数值的催收案件信息，得到标准催收案件信息；
86.获取每个目标催收人员的入职时长，将所述标准催收案件信息分配给所述入职时长低于预设入职时长的目标催收人员。
87.分案方式的配置，可选择个数优先或金额优先，个数优先的情况下也需考虑金额为第二优先，金额优先的情况下也需考虑个数为第二优先。例如，新人由于案件基数较低，分到的新案案件数量会比同样比例的老员工更多，如果在个数优先的情况下，需要分到更多金额较小的案件。在金额优先的情况下，新人也能分到数量比较多的小金额案件，以保证不会某个人一直接到最大金额或最小金额的案件。
88.本实施例获取每个催收案件信息的催收金额数值，从目标催收案件信息中提取催收金额数值低于预设催收金额数值的目标催收案件信息，得到标准催收案件信息，并获取目标催收人员的入职时长，根据目标催收人员的入职时长及预设入职时长，筛选出入职时长低于预设入职时长的目标催收人员，将目标案件信息分配给入职时长低于预设入职时长的目标催收人员，以实现合理分配。
89.在一实施例中，所述将所述多个目标催收案件信息分配给所述目标催收人员，包括：
90.当确定所述目标催收人员的数量为多个时，按照每个所述目标催收人员的权重由高到低的顺序对多个所述目标催收人员进行排序，得到排序结果；
91.根据所述排序结果，将所述多个目标催收案件信息分配给排在前n位的目标催收人员；其中，所述n为正整数。
92.其中，权重用于确定每个催收人员能分到的目标催收案件信息的数量，若催收人员1和催收人员2的权重都是90，共30个目标催收案件信息，则2个催收人员分别能分到15个目标催收案件信息，若催收人员1的权重是50，催收人员2的权重是100，则催收人员1能分到10个目标催收案件信息，用户2能分到20个目标催收案件信息。此外，还可按照每个目标催收人员的权重由高到低的顺序对多个目标催收人员进行排序，得到排序结果，根据排序结果，将多个目标催收案件信息分配给排在前n位的目标催收人员，以优先将目标催收案件信息分配给权重较大的目标催收人员。
93.在一实施例中，所述将所述多个目标催收案件信息分配给所述目标催收人员，可具体包括：
94.当确定所述目标催收人员的数量为多个时，统计每个所述目标催收人员在历史周期内被分配的案件数量及催收成功案件数量；
95.根据每个所述目标催收人员的案件数量及催收成功案件数量，计算每个所述目标催收人员的催收成功率；
96.将所述多个目标催收案件信息分配给催收成功率大于预设催收成功率的所述目标催收人员。
97.本实施例统计每个目标催收人员在历史周期内被分配的案件数量及催收成功案件数量，根据每个目标催收人员的案件数量及催收成功案件数量，计算每个目标催收人员的催收成功率，例如，当目标催收人员a在历史周期内被分配的案件数量为1000件，成功催收的催收成功案件数量为900件，则目标催收人员a的催收成功率为90％。
98.然后将多个目标催收案件信息分配给催收成功率大于预设催收成功率的目标催收人员，以优先将目标催收案件信息分配给催收成功率较大的目标催收人员，确保催收的成功率。
99.参照图2，本技术实施例中还提供一种案件信息处理装置，包括：
100.第一获取模块11，用于获取多个目标催收案件信息，并设置多个催收维度；其中，所述催收维度为评估催收人员的催收效率的维度；
101.第二获取模块12，用于遍历当前所有催收人员，获取每个所述催收人员在所述多个催收维度下的催收数据；
102.计算模块13，用于根据每个所述催收人员在所述多个催收维度下的催收数据对应计算每个所述催收人员的权重；
103.确定模块14，用于根据每个所述催收人员的所述权重确定每个所述催收人员的催收案件信息的最大处理量；其中，每个所述催收人员的催收案件信息的最大处理量与所述权重呈正相关；
104.比对模块15，用于获取每个所述催收人员当前未处理的催收案件信息的数量，将每个所述催收人员当前未处理的催收案件信息的数量与对应的所述最大处理量进行比对，得到比对结果；
105.筛选模块16，用于根据所述比对结果，从所述催收人员中筛选出当前未处理的催收案件信息的数量小于对应的最大处理量的催收人员，得到目标催收人员；
106.分配模块17，用于将所述多个目标催收案件信息分配给所述目标催收人员。
107.在本实施例中，该目标催收案件信息为需要催收人员进行催收的案件的信息，可包括待催收的案件的贷款类型(如信用卡贷款、租赁贷款等贷款类型)、案件编号、被催收人员的身份信息等等。
108.本实施例可计算催收人员的催收案件信息的最大处理量；如计算得到某个催收人员的催收案件信息的最大处理量为200，并初始化分案信息。具体的，在计算每一个催收人员的催收案件信息的最大处理量时，可先设置催收维度，该催收维度为影响催收人员的催收效率的维度，可包括催收人员的工作年限、入职时长、催收经验、催收案件信息处理的累计数量，根据每个催收人员在多个催收维度下的催收数据对应计算每个催收人员的权重，根据每个催收人员的权重确定每个催收人员的催收案件信息的最大处理量，每个催收人员的催收案件信息的最大处理量与权重呈正相关，即权重越大，则对应的催收案件信息的最大处理量也越大，反之则越小。
109.例如，催收维度可设置为工作年限及入职时长，催收人员a的催收数据中，工作年限为10年，入职时长为1年，则可将工作年限与入职时长进行相加并乘以一基准值之后，得到催收人员a的权重，并将权重乘以预先设定的基准案件量后，计算得到催收人员的最大处理量，如将基准值设置为10，将基准案件量设置为100，则计算得到的催收人员a的权重为1.1，对应的催收案件信息的最大处理量为110。
110.在一实施例中，本实施例可遍历催收人员的所有催收维度，并获取各个催收维度下的催收数据，利用各个催收维度下的催收数据计算得到该催收人员的权重，以综合计算催收人员的权重，提高权重的计算准确率。
111.在确定每个所述催收人员的催收案件信息的最大处理量后，获取每个催收人员当
前未处理的催收案件信息的数量，将每个催收人员当前未处理的催收案件信息的数量与相应的最大处理量进行比对，得到比对结果，根据比对结果，从多个催收人员中筛选出当前未处理的催收案件信息的数量小于相应的最大处理量的催收人员，得到目标催收人员，将目标催收案件信息分配给目标催收人员，以使每个催收人员被分配的案件量维持在一个均衡的水平，避免了将大量的催收案件信息集中在同一个催收人员，使催收案件信息的分配方式更均衡、合理，提高催收效率。
112.例如，当催收人员a当前未处理的催收案件信息的数量为80时，对应的催收案件信息的最大处理量为110，则经过比对后可知，催收人员a当前未处理的催收案件信息的数量小于相应的最大处理量，则将催收人员a作为目标催收人员，将需要催收的目标催收案件信息分配给催收人员a。若催收人员b当前未处理的催收案件信息的数量大于或等于相应的最大处理量时，则暂停为该催收人员b分配目标催收案件信息。
113.在一实施例中，还可统计目标催收案件信息的数量，当目标催收案件信息的数量与目标催收人员的数量相同时，则将目标催收案件信息的数量均分至每个目标催收人员中。
114.当目标催收案件信息的数量大于目标催收人员的数量时，则获取每个目标催收人员的最大处理量与当前未处理的催收案件信息的数量的差值，按照差值从大到小的排列顺序对目标催收人员进行排序，选取排在前m位的目标催收人员，将目标催收案件信息分配给排在前m位的目标催收人员；其中，m大于或等于1。此外，当目标催收案件信息的数量小于目标催收人员的数量时，也可将目标催收案件信息分配给排在前m位的目标催收人员，以实现案件的合理、均衡分配。
115.如上所述，可以理解地，本技术中提出的所述案件信息处理装置的各组成部分可以实现如上所述案件信息处理方法任一项的功能，具体结构不再赘述。
116.参照图3，本技术实施例中还提供一种计算机设备，其内部结构可以如图3所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设计的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括存储介质、内存储器。该存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存器为存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储所述案件信息处理方法的相关数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种案件信息处理方法。
117.上述处理器执行上述的案件信息处理方法，包括：
118.获取多个目标催收案件信息，并设置多个催收维度；其中，所述催收维度为评估催收人员的催收效率的维度；
119.遍历当前所有催收人员，获取每个所述催收人员在所述多个催收维度下的催收数据；
120.根据每个所述催收人员在所述多个催收维度下的催收数据对应计算每个所述催收人员的权重；
121.根据每个所述催收人员的所述权重确定每个所述催收人员的催收案件信息的最大处理量；其中，每个所述催收人员的催收案件信息的最大处理量与所述权重呈正相关；
122.获取每个所述催收人员当前未处理的催收案件信息的数量，将每个所述催收人员
当前未处理的催收案件信息的数量与对应的所述最大处理量进行比对，得到比对结果；
123.根据所述比对结果，从所述催收人员中筛选出当前未处理的催收案件信息的数量小于对应的最大处理量的催收人员，得到目标催收人员；
124.将所述多个目标催收案件信息分配给所述目标催收人员。
125.本技术一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现一种案件信息处理方法，包括步骤：
126.获取多个目标催收案件信息，并设置多个催收维度；其中，所述催收维度为评估催收人员的催收效率的维度；
127.遍历当前所有催收人员，获取每个所述催收人员在所述多个催收维度下的催收数据；
128.根据每个所述催收人员在所述多个催收维度下的催收数据对应计算每个所述催收人员的权重；
129.根据每个所述催收人员的所述权重确定每个所述催收人员的催收案件信息的最大处理量；其中，每个所述催收人员的催收案件信息的最大处理量与所述权重呈正相关；
130.获取每个所述催收人员当前未处理的催收案件信息的数量，将每个所述催收人员当前未处理的催收案件信息的数量与对应的所述最大处理量进行比对，得到比对结果；
131.根据所述比对结果，从所述催收人员中筛选出当前未处理的催收案件信息的数量小于对应的最大处理量的催收人员，得到目标催收人员；
132.将所述多个目标催收案件信息分配给所述目标催收人员。
133.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的和实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可以包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双速据率sdram(ssrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
134.综上所述，本技术的最大有益效果在于：
135.本技术所提供的一种案件信息处理方法、装置、计算机设备及存储介质，通过获取多个目标催收案件信息，并设置多个催收维度，遍历当前所有催收人员，获取每个催收人员在多个催收维度下的催收数据，根据每个催收人员在多个催收维度下的催收数据对应计算每个催收人员的权重；根据每个催收人员的权重确定每个催收人员的催收案件信息的最大处理量，获取每个催收人员当前未处理的催收案件信息的数量，将每个催收人员当前未处理的催收案件信息的数量与对应的最大处理量进行比对，得到比对结果；根据所述比对结果，从催收人员中筛选出当前未处理的催收案件信息的数量小于对应的最大处理量的催收人员，得到目标催收人员，将多个目标催收案件信息分配给目标催收人员，以基于多个催收维度及催收数据精确计算每个催收人员的催收案件信息的最大处理量，实现精细化计算；
并将目标催收案件信息分配给当前未处理的催收案件信息的数量小于对应的最大处理量的目标催收人员，使所有催收人员被分配到的催收案件信息的案件量维持在一个水平，确保催收案件信息的分配方式更均衡、合理，提高催收效率。
136.需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
137.以上所述仅为本技术的优选实施例，并非因此限制本技术的专利范围，凡是利用本技术说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本技术的专利保护范围内。