摘要
本发明公开了基于多视角特征的客户信用评价方法及系统,具体涉及信用评价领域,用于解决客户违约风险动态识别与精准管理问题,是以历史电费缴纳记录和用电周期数据为基础,经过预处理生成时序特征矩阵,提取多期逾期递增因子和时间滞后关联因子,刻画逾期行为的累积效应与时序特性;结合时序分析模型,对逾期递增效应与用电波动间的交互关系建模,实现客户违约风险动态预测;通过动态风险累加机制递推逾期行为对后续风险的叠加影响,并基于实时监测窗口与动态阈值触发机制,更新信用评分并标记高风险客户;结合实际缴费表现与预测结果偏差量化,动态修正特征矩阵权重,完成模型滚动优化与自适应调整,提升信用风险识别的动态精准性与管理效率。
技术关键词
信用评价方法
多视角特征
客户
时序
动态
高风险
风险识别模型
Logistic函数
特征提取模块
矩阵
波动特征
因子权重
信用评价系统
监测模块
数据
非线性
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