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申请/专利权人：浙江孚临科技有限公司
申请日：2024-04-07
公开（公告）日：2024-05-07
公开（公告）号：CN117994028A
主分类号：G06Q40/03
分类号：G06Q40/03;G06F18/27;G06F18/2431;G06F18/2413;G06N3/0455;G06N3/082
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.24#实质审查的生效;2024.05.07#公开
摘要：本发明公开了基于表格型数据的用户还款行为预测方法、系统和存储介质，通过获取待评估用户的贷款评估数据，将所述贷款评估数据输入训练完成的还款预测模型中，得到所述待评估用户的还款概率，其中所述还款预测模型基于用户贷款信息统计表格训练得到，所述用户贷款信息统计表格包括按行记录的多个用户的贷款评估数据的样本，且至少包括一具有按时还款标签的用户样本数据、一具有不按时还款标签的用户样本数据、和一无标签的用户样本数据，最后根据所述待评估用户的还款概率来对用户进行层级划分，并按所划分层级来确定放款数量，以提高用户风险管理数据的利用率、增强对用户还款行为预测的准确性和可靠性。
主权项：1.基于表格型数据的用户还款行为预测方法，其特征在于，包括：获取待评估用户的贷款评估数据；将所述贷款评估数据输入训练完成的还款预测模型中，得到所述待评估用户的还款概率，所述还款预测模型基于用户贷款信息统计表格训练得到，所述用户贷款信息统计表格包括按行记录的多个用户的贷款评估数据的样本，其中至少包括一具有按时还款标签的用户样本数据、一具有不按时还款标签的用户样本数据、和一无标签的用户样本数据；根据所述待评估用户的还款概率来对用户进行层级划分，并按所划分层级来确定放款数量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江孚临科技有限公司 基于表格型数据的用户还款行为预测方法、系统和存储介质
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