基于大模型的用户动态信用评分预测方法及系统

本发明涉及信用评价技术领域，公开了基于大模型的用户动态信用评分预测方法及系统，方法包括：获取目标用户的多维账户数据；基于滑动时间窗口对结构化交易行为数据进行动态特征提取，生成时序行为特征向量；将非结构化文本行为数据输入预训练语言模型，生成文本嵌入向量；融合时序行为特征向量、文本嵌入向量及外部环境数据，构建用户全息特征向量；将用户全息特征向量输入微调后的信用评分预测模型，输出目标用户的预测信用评分；信用评分预测模型采用黏菌算法动态优化权重参数。本方案能够解决传统模型的数据利用不足、特征滞后与参数僵化问题，为高动态交易场景提供持续可靠的信用评估支持。