[发明专利]一种基于联合卷积神经网络的催收风险评级方法及系统有效
| 申请号： | 202011403995.8 | 申请日： | 2020-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN112508684B | 公开（公告）日： | 2023-03-07 |
| 发明（设计）人： | 邹英华;许世伟;彭戈;董希伟;马刚;甘厚勇 | 申请（专利权）人： | 中信银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/03 | 分类号： | G06Q40/03;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京市兰台律师事务所 11354 | 代理人： | 张峰 |
| 地址： | 100020 北京市朝*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于联合卷积神经网络的催收风险评级方法及系统，通过获得第一历史催收数据信息；对第一历史催收数据信息进行样本划分之后，获得第一训练样本数据信息与第一待测数据信息；对第一训练样本数据信息进行预处理，获得第一待输入数据，其中，第一待输入数据为尺寸归一化为相同记录数量的数据；按照预设要求，构建卷积神经网络模型；将第一训练样本数据信息输入至卷积神经网络模型中，完成对卷积神经网络模型的训练；将第一待测数据信息输入至训练完成后的卷积神经网络模型中；获得卷积神经网络模型的第一输出结果，第一输出结果为第一行为风险归类结果，达到了降低了催收风险评级成本，提高了催收风险评级准确率的技术效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联合 卷积 神经网络 催收 风险 评级 方法 系统 | ||
【主权项】：
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