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申请/专利权人：平安银行股份有限公司

摘要：本申请涉及人工智能技术，具体揭示了一种基于人工智能的资产清收方法及装置、电子设备，该方法包括：获取与待清收资产相关联的客户特征库；将客户特征库输入至预置的决策树算法模型，以使决策树算法模型获取客户特征库中含有的客户特征的重要性数值，按照重要性数值由大到小的排序选取指定数量的客户特征作为候选客户特征，重要性数值用于表征客户特征相对于资产清收策略制定的重要程度；将得到的候选客户特征输入至预置的逻辑回归算法模型，以得到逻辑回归算法模型输出的预测结果；从预测结果中确定概率值最大的客户类型，并选取与概率值最大的客户类型相对应的资产清收策略。采用本申请实施例的技术方案能够得到更加可靠的资产清收策略。

主权项：1.一种基于人工智能的资产清收方法，其特征在于，包括：获取与待清收资产相关联的客户特征库；将所述客户特征库输入至预置的决策树算法模型，以使所述决策树算法模型获取所述客户特征库中含有的客户特征的重要性数值，按照重要性数值由大到小的排序选取指定数量的客户特征作为候选客户特征，所述重要性数值用于表征客户特征相对于资产清收策略制定的重要程度；将得到的候选客户特征输入至预置的逻辑回归算法模型，以得到所述逻辑回归算法模型输出的预测结果，所述预测结果包括对应于第一客户类型的第一概率，以及对应于第二客户类型的第二概率，所述第一客户类型的客户评价优于第二客户类型的客户评价，所述第一客户类型对应于银行内部进行催收的资产清收策略，所述第二客户类型对应于将客户委托给第三方服务公司进行清收的资产清收策略；从所述预测结果中确定概率值最大的客户类型，并选取与所述概率值最大的客户类型相对应的资产清收策略作为针对所述客户进行资产清收的目标策略；在将所述客户特征库输入至预置的决策树算法模型，以使所述决策树算法模型获取所述客户特征库中含有的客户特征的重要性数值，按照重要性数值由大到小的排序选取指定数量的客户特征作为候选客户特征之后，所述方法还包括：计算各个候选客户特征对应的信息值，并显示所得到的计算结果，所述信息值用户表征候选客户特征相对于资产清收策略的贡献程度；根据实时输入的用户操控信息，从所述候选客户特征中进行候选客户特征的筛选，以将筛选出的候选客户特征输入至所述逻辑回归算法模型，所述用户操控信息用于表征专家用户基于自身清收经验作出的客户特征选择操作；计算每个候选客户特征对应的信息值，包括：分别针对各个候选客户特征进行分组处理，以得到各个候选客户特征所分别对应的多个特征组；基于每个特征组内的特征信息分布分别计算每个特征组对应的信息值；根据所有特征组对应的信息值计算对应候选客户特征对应的信息值。

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权利要求：

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