基于多维度时态数据的信用风险预测方法

本发明公开了基于多维度时态数据的信用风险预测方法，采集统计财务信用数据、行为信用数据及社交网络数据，数据预处理后对各类型数据进行特征提取，获取各项特征参数后构建综合风险预测模型，依据输出的综合风险预测值进行当前时间点客体信用风险评估。本发明不仅考虑了传统的财务数据，还引入了行为数据和社交网络数据，能够提供更全面的借款人画像，同时本发明通过构建能够处理时态数据的模型，捕捉数据中的时间依赖性，从而提高了预测的准确性，解决了现有信用风险预测方法单一维度不足及模型泛化能力不足的问题。