[发明专利]贷后风险管理方法、终端、装置及可读存储介质在审
| 申请号： | 201910546295.5 | 申请日： | 2019-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN110246029A | 公开（公告）日： | 2019-09-17 |
| 发明（设计）人： | 王东华;何颖 | 申请（专利权）人： | 深圳前海微众银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02;G06K9/62;G06Q10/06 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 胡海国 |
| 地址： | 518052 广东省深圳市南山*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种贷后风险管理方法，包括以下步骤：基于逻辑回归算法和训练样本训练风险评分模型，而后基于所述训练样本以及训练后的风险评分模型确定逾期分数阈值，接下来基于所述训练后的风险评分模型、所述逾期分数阈值、预警规则以及贷款客户对应的税务数据，确定所述贷款客户对应的预警优先等级，最后基于所述预警优先等级确定所述贷款客户对应的贷后管理措施。本发明还公开了一种装置、终端及可读存储介质。本发明通过税务数据搭建逻辑回归模型，进行贷款存量客户逾期概率评分，并根据预设规则等进一步对客户进行风险分级并采取相应的贷后管理措施，从而降低了贷后管理成本，提高了贷后管理效率。 | ||
| 搜索关键词： | 评分模型 客户 可读存储介质 风险管理 管理措施 税务数据 训练样本 预警 终端 逻辑回归模型 等级确定 风险分级 管理成本 管理效率 逻辑回归 预警规则 预设规则 算法 概率 | ||
【主权项】：
1.一种贷后风险管理方法，其特征在于，所述的贷后风险管理方法包括以下步骤：基于逻辑回归算法和训练样本训练风险评分模型；基于所述训练样本以及训练后的风险评分模型确定逾期分数阈值；基于所述训练后的风险评分模型、所述逾期分数阈值、预警规则以及贷款客户对应的税务数据，确定所述贷款客户对应的预警优先等级；基于所述预警优先等级确定所述贷款客户对应的贷后管理措施。
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