[发明专利]基于人工智能生成催收评分卡的方法、装置及存储介质在审
| 申请号： | 201811433898.6 | 申请日： | 2018-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN109523185A | 公开（公告）日： | 2019-03-26 |
| 发明（设计）人： | 张雯露;陈雪蕊;张红亮;李跃萍 | 申请（专利权）人： | 上海点融信息科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06Q10/06 | 分类号： | G06Q10/06;G06Q30/02;G06Q40/02 |
| 代理公司： | 北京永新同创知识产权代理有限公司 11376 | 代理人： | 杨胜军 |
| 地址： | 200023 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本公开内容的实施例公开了一种基于人工智能生成催收评分卡的方法和装置。该方法包括：获取模型数据集合；对所述模型数据集合进行数据清洗并将清洗后的模型数据集合根据是否逾期分为未逾期模型数据集合和逾期模型数据集合；使用K折叠交叉验证方法分别将未逾期模型数据集合和逾期模型数据集合分为与未逾期模型数据集合相关联的第一训练集和第一验证集以及与逾期模型数据集合相关联的第二训练集和第二验证集；以及使用逻辑回归方法和XGBoost方法分别基于所述第一训练集和第一验证集获得与所述未逾期模型数据集合相关联的第一催收评分卡，并且基于所述第二训练集和第二验证集获得与所述逾期模型数据集合相关联的第二催收评分卡。 | ||
| 搜索关键词： | 模型数据 集合 评分卡 训练集 验证集 关联 人工智能 方法和装置 存储介质 交叉验证 逻辑回归 数据清洗 折叠 清洗 | ||
【主权项】：
1.一种基于人工智能生成催收评分卡的方法，其特征在于，所述方法包括：获取模型数据集合；对所述模型数据集合进行数据清洗并将清洗后的模型数据集合根据是否逾期分为未逾期模型数据集合和逾期模型数据集合；使用K折叠交叉验证方法分别将未逾期模型数据集合和逾期模型数据集合分为与未逾期模型数据集合相关联的第一训练集和第一验证集以及与逾期模型数据集合相关联的第二训练集和第二验证集；以及使用逻辑回归方法和XGBoost方法分别基于所述第一训练集和第一验证集获得与所述未逾期模型数据集合相关联的第一催收评分卡，并且基于所述第二训练集和第二验证集获得与所述逾期模型数据集合相关联的第二催收评分卡。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
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