基于大数据的贷后管理方法及系统技术方案

本申请涉及贷后管理技术领域，其具体地公开了一种基于大数据的贷后管理方法及系统，其采用基于深度学习的人工智能技术对目标企业的抵押品状态数据和企业参数进行语义分析，以捕捉到抵押品的状态特征和企业的运营状态特征，并通过引入外部知识，对两者进行细粒度的语义引导交互融合，以挖掘出企业潜在的风险关联信息，从而实现对目标企业风险等级的智能评估。通过这种方式，能够有效提高企业贷后风险评估的准确性，并降低维护成本，提高金融机构的风险管理效率。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及贷后管理，且更为具体地，涉及一种基于大数据的贷后管理方法及系统。

技术介绍

1、随着经济活动的日益复杂化和金融市场的快速发展，贷后管理成为了金融机构控制信贷风险、保障资金安全的重要手段。贷后管理是指贷款发放后，金融机构为了确保贷款的安全回收，对借款人的还款能力、经营状况以及市场环境等因素进行持续监控的过程。在这个过程中，准确地评估和预测借款人的违约风险对于降低金融机构的信用损失具有重要意义。

2、现有的贷后管理方法多依赖于传统的统计学模型或专家系统，这些方法虽然在一定程度上能够帮助金融机构识别和管理风险，但存在一些局限性。例如，传统模型往往基于借款人的历史信用数据构建，可能无法及时反映借款人最新的经营状况变化；此外，这类模型通常侧重于财务指标的量化分析，而忽视了其他可能影响借款人信用状况的重要因素，如市场趋势、行业动态等。

3、近年来，随着大数据技术和人工智能的发展，越来越多的研究开始探索如何利用先进的算法和技术来改进贷后管理的效果。例如，公开号为cn115271914a的专利技术专利公开了一种贷后管理方法，其基于目标企业本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于大数据的贷后管理系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于大数据的贷后管理系统，其特征在于，所述企业参数信息融合模块，用于：

3.根据权利要求2所述的基于大数据的贷后管理系统，其特征在于，所述信息引导交互模块，包括：

4.根据权利要求3所述的基于大数据的贷后管理系统，其特征在于，所述特征细粒度交互优化单元，用于：

5.根据权利要求4所述的基于大数据的贷后管理系统，其特征在于，所述特征引导调制融合单元，包括：

6.根据权利要求5所述的基于大数据的贷后管理系统，其特征在于，所述特征调制子单元，用于：

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【技术特征摘要】

1.一种基于大数据的贷后管理系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于大数据的贷后管理系统，其特征在于，所述企业参数信息融合模块，用于：

3.根据权利要求2所述的基于大数据的贷后管理系统，其特征在于，所述信息引导交互模块，包括：

4.根据权利要求3所述的基于大数据的贷后管理系统，其特征在于，所述特征细粒度交互优化单元，用于：

5.根据权利要求4所述的基于大数据的贷后管理系统，其特征在于，所述特征引导调制融合单元，包括：

6.根据权利要求5所述的基于大数据的贷...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙浩辉，张鸽，张维莉，李莹，闫飞，
申请(专利权)人：河南省中豫融资担保有限公司，
类型：发明
国别省市：