一种基于人工智能的催收效果预测方法

一种基于人工智能的催收效果预测方法，属于债务催收技术领域，为解决目前现有的催收方法无法针对客户的还款概率进行准确预测，进而导致资金流失的问题；本发明整合多源数据，涵盖客户基本信息、金融交易记录、信用报告及过往交互记录，通过精心构建偿债能力、信用画像和交互行为多维度特征，为全面刻画客户特征奠定基础，运用K‑Means++聚类算法实现客户特征分组，并通过循环迭代分组匹配与概率计算，充分考虑客户个体特征与群体共性的关系，结合历史数据统计和调整因子，最终精准计算客户还款概率，使得金融机构能够提前准确识别高还款可能性客户与高风险客户，避免资源浪费在低风险客户上，同时对高风险客户及时采取针对性措施，提高催收成功率。