【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体涉及一种基于图像处理技术的银行不良贷款预测方法。
技术介绍
1、在银行业务中，贷款预测是一项至关重要的任务，旨在评估客户的信用风险，从而减少不良贷款损失。然而，传统的贷款预测方法存在一些局限性。传统方法主要依赖于结构化数据，如信用记录和财务数据，却忽略了非结构化数据的潜在信息，例如客户的图像数据。此外，传统方法无法充分利用客户的身份、资产和信用情况等信息，导致预测结果不够全面和准确。同时，传统模型通常基于静态的数据集进行建模，难以适应客户数据的动态变化和业务环境的变化，导致模型的泛化能力较弱。最后，在面对复杂的贷款场景时，传统方法的预测精度不稳定，容易受到噪声和干扰的影响，导致预测结果不够准确和可靠。这些缺陷和不足表明了当前贷款预测方法的局限性，需要新的方法来克服这些挑战，提高预测的准确性和可靠性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是针对现有技术存在的不足，提供一种基于图像处理技术的银行不良贷款预测方法。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种基...
【技术保护点】
1.一种基于图像处理技术的银行不良贷款预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理技术的银行不良贷款预测方法，其特征在于，所述网络结构改进的Facenet模型的改进方式包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理技术的银行不良贷款预测方法，其特征在于，所述网络结构改进的Facenet模型通过以下方式训练合格：
4.根据权利要求3所述的一种基于图像处理技术的银行不良贷款预测方法，其特征在于，所述清洗操作包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于图像处理技术的银行不良贷款预测方法，其特征在于，所述
【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理技术的银行不良贷款预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理技术的银行不良贷款预测方法，其特征在于，所述网络结构改进的facenet模型的改进方式包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理技术的银行不良贷款预测方法，其特征在于，所述网络结构改进的facenet模型通过以下方式训练合格：
4.根据权利要求3所述的一种基于图像处理技术的银行不良贷款预测方法，其特征在于，所述清洗操作包括：
5....
【专利技术属性】
技术研发人员：施志晖，周慧蕙，
申请(专利权)人：江苏苏商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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