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申请/专利权人：江西达途数字技术有限公司

摘要：本发明适用于债务管理领域，提供了基于大数据的债权债务台账管理系统及方法，所述系统包括：信息采集模块、关联对比模块、风险评估模块、事件追踪模块、后续处理模块。通过与机构数据库的数据通信，获取到权威可靠的信用数据，提供全面的数据支持。同时，利用逻辑回归模型和设定的阈值，对债权人和债务人的综合信用数据进行评估和验证，量化评估风险。此外，通过信息关联度分析，能够更准确地判断异常数据与债权债务案件的关联性。综合来看，关联对比模块有效地提升了系统对债权债务案件的风险分析和评估能力，为后续的风险评估和决策提供了可靠的依据。

主权项：1.一种基于大数据的债权债务台账管理方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：采集各方提供的数据，包括债权人、债务人的基本信息、债权债务关系以及合同约定，并对所采集到的数据进行整理、归档及核验，同时根据债权人的类型要求对服务配置进行调整；与机构的数据库建立数据通信，并从机构数据库中获取权威类信用数据和参考类信用数据，并基于该数据对债权人、债务人的综合信用数据进行评估和验证，且当任一一方的评估验证结果出现异常时，对异常信息进行分析，判断异常信息与此次债权债务案件的信息关联度；设定关联度阈值，当信息关联度超过关联度阈值时，结合债权人、债务人的综合信用数据、当前债务的处理情况以及此次债权债务案件，对此次债权债务案件的当前风险进行评估；实时跟踪债权债务的状态变化，包括还款进度和合同履行状态，当出现异常状态时，向债务人发送提醒通知，并对事件进行记录；待债权债务案件完结后，对此次案件中的全部数据和信息进行分析，判断出该案件中的潜在风险和已发生风险，并生成风险分析及改进报告；所述对异常信息进行分析，判断异常信息与相应债权债务案件的信息关联度，具体包括：与机构数据库建立数据通信连接，并从机构数据库中调取案件当事人的权威类信用数据和参考类信用数据，包括债权人和债务人的信用记录、还款历史、借贷行为；基于获取的信用数据对债权人和债务人的综合信用数据进行评估和验证，判断该债权人或债务人参与该事件的风险概率；设定风险概率阈值，当任一一方的风险概率超过风险概率阈值时，分析导致超过风险概率阈值的异常数据，并判断异常数据与此次债权债务案件之间的信息关联度。

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