[发明专利]基于自动特征挖掘的可解释信贷违约率预测方法、系统在审

专利信息
申请号: 202211016771.0 申请日: 2022-08-24
公开(公告)号: CN115936159A 公开(公告)日: 2023-04-07
发明(设计)人: 胡明睿;梁变;周婷婷;胡汉一;刘智 申请(专利权)人: 之江实验室
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q40/02;G06F16/215;G06F16/2458
代理公司: 杭州求是专利事务所有限公司 33200 代理人: 邱启旺
地址: 310023 浙江省杭州市余*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明公开了一种基于自动特征挖掘的可解释信贷违约率预测方法、系统,首先从客户信用资料库中提取每笔贷款的特征数据,并进行预处理;定义自动特征挖掘的操作算子集O和一种自动特征挖掘方法,并通过该操作算子集O得到自动特征集;构建违约率预测模型,并结合全局可解释方法和局部可解释方法,得到通过全局重要性特征排序、基于当前数据库搜索的反事实样本、基于特征扰动和生成模型的虚拟反事实样本,基于此给出可解释信贷违约率预测。本发明方法使得违约预测模型训练和更新无需专家经验干预,缓解专家经验差异大的问题,节省人力,能够满足审计需求,同时针对一线客户经理给出判断依据和相似判例参考。
搜索关键词: 基于 自动 特征 挖掘 可解释 信贷 违约 预测 方法 系统
【主权项】:
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