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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；在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的步骤中，债权人或债务人参与该事件的风险概率的计算公式表示为： ；其中，表示债权人或债务人参与该事件的风险概率，均表示第一权重系数，表示信用记录的评分，表示还款历史的评分，表示借贷行为的评分，表示债务总额与收入比例的评分，表示其它财务相关因素的评分；表示一个调整参数，用于控制函数的灵敏度；在设定风险概率阈值，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的步骤中，判断异常数据与此次债权债务案件之间的信息关联度的步骤包括如下子步骤：获取异常数据的属性信息，所述属性信息包括异常数据的直接相关性评分、性质评分、时效性评分以及重要性评分；获取债权债务案件的发生时间，以及异常数据的发生时间；基于异常数据的属性信息、债权债务案件的发生时间以及异常数据的发生时间，计算得到异常数据与债权债务案件之间的信息关联度；其中，异常数据与债权债务案件之间的信息关联度的计算公式表示为： ；其中，表示异常数据与债权债务案件之间的信息关联度，表示加权系数，用于分别对应不同维度的异常数据特性；表示异常数据与债权债务案件的直接相关性评分，表示异常数据的性质评分，表示异常数据的时效性评分，表示异常数据的重要性评分；表示第一调整参数，用于控制时间差对关联度影响的灵敏度；表示第二调整参数，用于控制信息重要性对关联度影响的灵敏度；表示债权债务案件的发生时间，表示异常数据的发生时间，表示异常信息中包含的关键性指标的数量；所述对此次债权债务案件的当前风险进行评估，具体包括：设定关联度阈值，并判断信息关联度是否超过该关联度阈值；当信息关联度超过关联度阈值时，获取债权人和债务人的信用记录、还款历史、借贷行为以及当前存在的债务信息和债务状态，并结合信息对债权人和债务人在此次债权债务案件中的风险值进行二次计算，获取风险评分；在当信息关联度超过关联度阈值时，获取债权人和债务人的信用记录、还款历史、借贷行为以及当前存在的债务信息和债务状态，并结合信息对债权人和债务人在此次债权债务案件中的风险值进行二次计算，获取风险评分的步骤中，债权人和债务人在债权债务案件中的风险评分的函数表达式为： ；其中，表示债权人和债务人在债权债务案件中的风险评分，均表示常系数，表示当前债务信息评分，表示债务状态评分。

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