一种利用AI基于信用变量的信用标签确定方法及系统

本申请涉及信用标签确定的技术领域，尤其涉及一种利用AI基于信用变量的信用标签确定方法及系统。本申请首先收集和整理客户多维度数据，构建能全面表征客户信用状况的特征向量；其次运用机器学习算法，通过对已有样本的学习，计算出不同信用特征对信用评估的影响权重；然后，基于特征权重系数和信用得分区间对客户进行分层，并引入信用波动系数来量化客户实际信用表现与预期水平的偏离程度；最后，将特征权重、信用波动系数和各类客户的样本分布等因素纳入综合评分模型，科学确定客户的最终信用标签；通过多维度数据分析和信用波动系数设计，实现了更准确的信用评估，同时显著降低了建模成本和难度。