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申请/专利权人：南通千鸟纸通宝信息科技有限公司
申请日：2023-11-24
公开（公告）日：2023-12-26
公开（公告）号：CN117291716A
主分类号：G06Q40/03
分类号：G06Q40/03;G06F18/23213
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.01.12#实质审查的生效;2023.12.26#公开
摘要：本发明涉及货款数据风险评估技术领域，具体涉及一种货款数据的风险评估方法。方法包括：基于待评价用户每次货款逾期的逾期时长、货款逾期的总次数、总交易次数和至今未还款的交易次数，得到第一风险指标；基于待评价用户每次逾期的逾期时长和每次逾期还款时间与当前时间之间的时长，得到还款时间变化指标；采用K‑means聚类算法和DBSCAN聚类算法对所有用户进行聚类，获得优选聚类结果；基于优选聚类结果得到第二风险指标；基于第一风险指标、第二风险指标和还款时间变化指标，确定待评价用户货款的风险等级。本发明提高了货款数据风险评估的准确性。
主权项：1.一种货款数据的风险评估方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取所有用户历史交易过程中的交易数据以及所有用户的个人信息，所述交易数据包括约定还款时间、实际还款时间、货款金额，所述个人信息包括注册资金、经营时长；基于待评价用户每次货款逾期的逾期时长、货款逾期的总次数、总交易次数和至今未还款的交易次数，得到待交易数据的第一风险指标；基于待评价用户每次逾期的逾期时长和每次逾期还款时间与当前时间之间的时长，得到待评价用户对应的还款时间变化指标；分别采用K-means聚类算法和DBSCAN聚类算法对所有用户进行聚类，基于DBSCAN聚类结果中待评价用户所在的聚类簇中用户的数量、各用户的交易数据与待交易数据的差异程度、K-means聚类结果中的类内差异和类间差异，获得K-means聚类的优选聚类结果；K-means聚类算法是基于各用户的注册资金、经营时长以及在历史交易过程中货款的平均金额进行聚类的，DBSCAN聚类算法是基于用户在历史交易过程中的交易数据进行聚类的；基于所述优选聚类结果中待评价用户所在的聚类簇中各用户的交易数据的第一风险指标和各用户的交易数据与待交易数据的差异程度，得到待交易数据的第二风险指标；基于待交易数据的第一风险指标、第二风险指标和所述还款时间变化指标，确定待评价用户货款的风险等级。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通千鸟纸通宝信息科技有限公司 一种货款数据的风险评估方法
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