一种逾期后的逃废债行为预测方法及系统

本发明涉及人工智能和金融风险控制技术领域，尤其涉及一种逾期后的逃废债行为预测方法及系统，本发明通过采集用户多维行为数据，经过数据清洗、标准化和特征融合，构建时序数据；采用双向长短期记忆网络结合深度强化学习对用户行为进行动态建模，输出风险预测数据；基于多目标决策算法和模糊逻辑生成综合风险评分，经辅助统计模型验证后，利用增量学习与贝叶斯优化实现模型更新，最终生成准确预测结果。本发明显著提高了逾期后逃废债行为的预测准确性和实时性，为金融风控提供了科学依据。