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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。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市弘正商务服务有限公司 一种金融逾期风险智能识别及分析方法
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