摘要
本发明涉及人工智能技术领域,公开了一种合同多笔回款预测方法、装置、设备及介质,通过获取合同甲方类型、待预测合同的合同金额、约定回款笔数、每笔约定回款金额及每笔约定回款时间;获取历史合同的历史回款数据;根据历史回款数据,训练合同回款分类预测模型;将待预测合同对应的合同甲方类型、合同金额、约定回款笔数、每笔约定回款金额及每笔约定回款时间输入合同回款分类预测模型,以获得合同甲方客户的回款风险类别以及回款违约概率,实现了不同客户类型的回款风险管理和违约预测,便于对回款进行精细化管理风险预测,便于针对不同的回款风险采取对应的应对策略,降低坏账呆账的发生概率。
技术关键词
分类预测模型
注意力机制
LSTM模型
客户
超参数
风险
亮度
滑动窗口采样
数据
样本
优化器
模型训练模块
可读存储介质
人工智能技术
因子
记忆
处理器
位置更新