摘要
本申请涉及数据处理技术领域,公开了一种基于不良贷款催收方法,包括以下步骤:数据采集与预处理,获取客户的贷款相关信息、还款行为数据和逾期记录,进行数据清洗和特征提取;客户风险建模与分层,基于客户行为数据生成风险评分,并对客户进行风险分层管理;催收策略生成与优化,根据客户风险类别和逾期状态生成催收策略矩阵,并通过动态优化模型选择最优催收方式。本发明结合逻辑回归和时间序列模型,实现静态与动态行为的融合评估,提升对客户还款能力精准预测;通过催收策略矩阵动态优化催收方式,提高资源利用率;采用闭环反馈机制,增强优化实时性;引入多维指标构建奖励函数,综合考虑回款率与催收成本,优化催收收益与经济性。
技术关键词
催收方法
客户
时间序列模型
策略
矩阵
风险分层
闭环反馈机制
强化学习模型
逻辑回归模型
动态
高风险
深度学习模型
执行主体
数据处理技术
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模块
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