[发明专利]基于机器学习算法的违约预测方法、装置、设备及介质在审
| 申请号： | 202111017642.9 | 申请日： | 2021-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN113706174A | 公开（公告）日： | 2021-11-26 |
| 发明（设计）人： | 杨宇宽 | 申请（专利权）人： | 平安银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/00 | 分类号： | G06Q30/00;G06Q30/02;G06Q40/06;G06F16/33;G06F16/35;G06F40/279;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 熊永强 |
| 地址： | 518000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例涉及人工智能领域，公开了一种基于机器学习算法的违约预测方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取发债主体的舆情信息和经营数据信息；对舆情信息和经营数据信息进行结构化处理得到结构化数据；对结构化数据进行分析得到舆情信息和经营数据信息的影响概率值；对舆情信息和经营数据信息进行聚类得到舆情信息和经营数据信息对应的类别；将影响概率值以及聚类后的舆情信息和经营数据信息输入预训练的违约预测模型和改进的KMV模型，得到发债主体违约的概率值，从而可以提高违约预测的准确率和效率。本发明涉及区块链技术，如可将经营数据信息写入区块链中，以用于数据取证等场景。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 算法 违约 预测 方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
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