AI赋能,贷后还款预测模型开发

多客科技

作者：微信文章
开发过贷后模型的童鞋应该都知道，贷后模型中的还款概率，我们采用的机器学习模型，是从客户历史还款数据中，提取历史数据拟合开发建模的。咱们采用的变量有客户的还款行为，征信行为，多头数据等这些数据维度。

而今天，我们将基于AI，升级AI赋能下的还款概率模型预测，保证给大家带来不一样的视角。

以下为正文部分：

1. 传统模型 VS 语义模型：

传统方法像查户口，只看工资、欠债这些硬指标。现在的新玩法是"读心术"，直接分析客户打电话时说的话：
●比如客户说"发工资马上还"，AI会记录这句话出现的频率，判断是真有诚意还是糊弄人●听到客户电话里叹气声多，系统自动标记"情绪焦虑值升高"●发现客户多次提到"找亲戚借钱"，可能触发"亲友支援"加分项

2. 技术实现三步走：

假设要开发这个模型，工程师们会这么干：

① 收集聊天记录：把催收电话转成文字，比如"老板跑路了，真没钱还"这种典型对话

② 提取关键词：就像划重点，把"月底还""借钱看病"等高频词标记出来

③ 训练AI模型：用双保险机制——BERT模型理解话里意思，LSTM模型分析态度变化过程

3. 实际应用场景：

某银行用了这套系统后发现：

●好坏客群分层明显：误伤好客户的情况减少一半多，比如有个客户总说"下周一定还"，以前会被频繁骚扰，现在AI发现他每次确实都还了，就自动降低催收频率
●赋能催收员提高效能，之前每天处理案件从150单仅有50单回款，现在处理100单就有80单回款，效率直接提升50%；

4. 面临的挑战但这事也有坑：

有次系统误把东北话"整个儿没钱"识别成"挣个钱"，差点错过高风险客户遇到老赖说黑话"最近手头紧"，AI需要结合通讯记录发现他刚买了新车隐私红线要注意，不能偷偷查客户社交媒体，会被监管罚

5.实操与落地

如果您搞不懂太复杂的NLP技术或者LSTM等神经网络技术也没关系，本次我们接入DeepSeek，通过调用他的API接口，就能一秒赋能。

该内容会在本周日的AI专场二的课程里，详细讲解，具体可实操落地效果如下：

以下为具体效果展示：

视频示例中可以看到，我们通过API接口调用的内容，从这几个维度，分别是情绪、还款能力评分、还款意愿、债务压力情况、财务规划、社交支持等六个维度来详细打分，预测他的还款概率：





最后，咱们来具体预测下最终的模型指标，AUC=0.75，该模型指标效果相当可行：



今天介绍的实操场景，本周日就有实操的演示，来跟大家详细介绍AI赋能下的贷后还款模型开发，具体跟大家介绍如何落地跟实现。

金融+AI课程，

看番控学苑，

2025年弯道超车好帮手

——【课程详情如下】——

《AI专场二——DS在金融风控分析与智能决策中的深度实践》



课程还教大家，如何用AI进行自动还款语义的分析：

AI专场我们已经开过一期了：

往期课程学员评价：





第二期课程即将在本周日上课：

【2025年4月20日】

上午10:00-12:00

下午15:00-17:00

距开课还有两天，今日报名领取最后的两席优惠名额，左下角【阅读原文】领取优惠，如对课程有疑问。

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