【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种融合新闻媒体的银行客户提前还款预测方法及系统。
技术介绍
1、当前的经济环境下，借款人对于未来经济状况的预期发生了变化，同时金融市场的波动也对其产生了影响。一些借款人可能会试图通过全部或部分提前还款来减轻还贷压力，降低住房消费负担。金融市场波动加剧，这也是借款人提前还款的原因之一。例如，股票、基金等价格大幅度下行，一贯稳健的银行理财产品出现“破净”。在这种情况下，普通居民投资收益下降明显，风险偏好趋于保守，将原来用于投资的部分资金用于提前还款。至于预测客户提前还款的必要性，这需要根据具体的经济环境和银行的实际状况来分析。如果经济下行压力持续加大，金融市场波动进一步加剧，那么借款人提前还款的需求可能会继续增加。但如果经济环境逐渐改善，金融市场波动减小，那么借款人提前还款的需求可能会相应减少。对于银行来说，提前还款可能会降低银行的营收金额，因为银行主要营收业务是存贷款，从各种散户手中获得钱财，然后再将这笔巨大的金额贷款给企业或个人，贷款的利率通常会比存款的利率更高，这其中的利润差是银行的主要收入。
...【技术保护点】
1.一种融合新闻媒体的银行客户提前还款预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种融合新闻媒体的银行客户提前还款预测方法，其特征在于，步骤S1包括如下子步骤：
3.如权利要求2所述的一种融合新闻媒体的银行客户提前还款预测方法，其特征在于，步骤S12具体为：对新闻信息中无实际意义的词进行删除，所述无实际意义的词包括语气词、人称代词、连接词和停顿词中的一种或多种。
4.如权利要求1所述的一种融合新闻媒体的银行客户提前还款预测方法，其特征在于，步骤S2包括如下子步骤：
5.如权利要求4所述的一种融合新闻媒体...
【技术特征摘要】
1.一种融合新闻媒体的银行客户提前还款预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种融合新闻媒体的银行客户提前还款预测方法，其特征在于，步骤s1包括如下子步骤：
3.如权利要求2所述的一种融合新闻媒体的银行客户提前还款预测方法，其特征在于，步骤s12具体为：对新闻信息中无实际意义的词进行删除，所述无实际意义的词包括语气词、人称代词、连接词和停顿词中的一种或多种。
4.如权利要求1所述的一种融合新闻媒体的银行客户提前还款预测方法，其特征在于，步骤s2包括如下子步骤：
5.如权利要求4所述的一种融合新闻媒体的银行客户提前还款预测方法，其特征在于，所述机器学习模型包括lstm神经网络模型、xgboost模型、lightgbm模型和catboost模型。
6.如权利要求4所述的一种融合新闻媒体的银行客户提前还款预测方法，其特征在于，步骤s2...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈杰，
申请(专利权)人：中国农业银行股份有限公司重庆市分行，
类型：发明
国别省市：
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