【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体地，涉及一种贷款违约预测方法及装置。
技术介绍
1、随着经济的发展和金融市场的日益复杂，企业违约风险已成为金融机构和投资者关注的重点。如何准确、及时地预警企业违约风险，是保障资金安全、降低投资风险的关键。然而，传统的企业违约预警方法主要基于定性分析和简单的定量指标，缺乏对复杂数据和多因素的综合分析，预警效果有限。因此，开发一种基于机器学习的企业违约预警服务，以提高预警准确性和实时性，提升预测效率，节省人力成本，具有重要的现实意义和应用价值。
技术实现思路
1、本专利技术实施例的主要目的在于提供一种贷款违约预测方法及装置，以提高贷款违约预警的准确性和实时性，提升预测效率，节省人力成本，具有现实意义和应用价值。
2、为了实现上述目的，本专利技术实施例提供一种贷款违约预测方法，包括：
3、获取未贷款账户各营业方式下的当前交易数据，将该当前交易数据输入各营业方式对应的风险预测模型中，得到交易风险数据；
4、根据所述交易风险数据将所述未...
【技术保护点】
1.一种贷款违约预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的贷款违约预测方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求2所述的贷款违约预测方法，其特征在于，根据所述初始模型成功率调整对应的分类训练模型，得到所述风险预测模型包括：
4.根据权利要求3所述的贷款违约预测方法，其特征在于，根据未贷款账户各营业方式下的训练数据继续训练该分类训练模型，得到所述风险预测模型包括：
5.根据权利要求1所述的贷款违约预测方法，其特征在于，根据非第一风险账户的各类别支出从所述非第一风险账户中确定第二风险账户包括：
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【技术特征摘要】
1.一种贷款违约预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的贷款违约预测方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求2所述的贷款违约预测方法，其特征在于，根据所述初始模型成功率调整对应的分类训练模型，得到所述风险预测模型包括：
4.根据权利要求3所述的贷款违约预测方法，其特征在于，根据未贷款账户各营业方式下的训练数据继续训练该分类训练模型，得到所述风险预测模型包括：
5.根据权利要求1所述的贷款违约预测方法，其特征在于，根据非第一风险账户的各类别支出从所述非第一风险账户中确定第二风险账户包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：贝飞，王世佳，牛闯，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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