信贷客户逾期风险预测算法模型数据集
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资源简介：
信贷客户逾期风险预测算法模型数据集，通过整合客户基本信息、资产状况、产品持有情况、交易行为及信贷行为等多维度数据，既涵盖时点静态信息，也包含历史行为趋势，构建了包含100余项结构化特征的数据集。以该数据为基础，采用机器学习算法训练预测模型，输出客户未来发生逾期的预测概率，识别潜在高风险客户，为业务部门、支行及客户经理提供精准的贷后风控支持，助力有效控制并降低不良率。
提供机构：
中山农村商业银行股份有限公司创建时间：
2026-08-07
搜集汇总
数据集介绍
背景与挑战
背景概述
该数据集整合了客户基本信息、资产状况、产品持有情况、交易行为及信贷行为等多维度数据，涵盖静态时点信息和历史行为趋势，构建了包含100余项结构化特征的数据集。基于此数据，采用机器学习算法（如随机森林和GBDT）训练逾期风险预测模型，输出客户未来半年内发生逾期的概率，用于精准识别高风险客户，为贷后风控提供支持，助力降低不良率。
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