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一种金融逾期风险智能识别及分析方法 

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申请/专利权人:深圳市弘正商务服务有限公司

摘要:本发明涉及金融风险管理技术领域,具体为一种金融逾期风险智能识别及分析方法,方法包括:通过对贷款人信用数据进行聚类分析,识别多类信用等级的贷款人群体,利用评估指标确定聚类数量,生成贷款人信用分级模型。本发明中,通过高斯混合模型进行动态聚类,并结合累积前景理论优化风险预测模型,使信用评分模型具有高度的适应性和动态性,从而能够及时反映市场和个人财务状况的变化,确保贷款人信用等级实时准确地反映其当前的信用状态。同时,通过深入分析贷款人在不同金融情景下的行为,提高了逾期风险预测的灵敏度和准确性,允许金融机构在贷款人还未开始逾期前就采取相应措施。

主权项:1.一种金融逾期风险智能识别及分析方法,其特征在于,所述方法包括:通过对贷款人信用数据进行聚类分析,识别多类信用等级的贷款人群体,利用评估指标确定聚类数量,生成贷款人信用分级模型;基于所述贷款人信用分级模型,跟踪贷款人信用活动数据,捕捉信用活动变化并记录关键事件,生成贷款人信用动态偏离记录;通过所述贷款人信用动态偏离记录,分析贷款人在经济压力下行为偏好数据,以及造成逾期的行为趋势,生成逾期行为动态分析结果;利用所述逾期行为动态分析结果,构建预测模型,预测贷款人的逾期概率,获得贷款人逾期风险分析结果;根据所述贷款人逾期风险分析结果,划分贷款人风险等级,并分析导致逾期概率变化的关键因素,生成风险分类及逾期因素识别结果;对所述风险分类及逾期因素识别结果中逾期因素的关联进行分析,识别每种因素之间的相互作用及其对逾期风险的影响,得到风险因素关联度分析结果。

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权利要求:

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