基于残差学习与动态模型融合的企业回款预测方法及系统与流程

本发明涉及人工智能与金融科技交叉领域，尤其涉及一种基于残差学习与动态模型融合的企业回款预测方法及系统。

背景技术：

1、在全球化浪潮与数字化革新的双重驱动下，跨境电商已成为推动全球经贸发展的核心支柱。广大中小企业依托amazon、walmart、ebay等国际主流电商平台，将优质商品销往全球多个国家和地区。然而，这些企业普遍面临“资金回款周期长”、“短期资金需求集中爆发”等行业特性，导致融资瓶颈。

2、一方面，企业轻资产运营模式与传统金融机构“重抵押、重报表”的授信逻辑存在天然错配；另一方面，企业信息分散于海外电商平台，信息透明度低、验证难度大，导致国内传统金融体系难以精准评估其信用风险，大量中小跨境电商企业长期处于“有订单、有市场，但缺周转现金”的发展困境。

3、现有技术中，跨境电商回款预测主要存在以下不足：

4、传统时间序列模型（如arima、prophet等）难以捕捉中小企业“小而散、变而快”的非平稳、非线性资金回收规律；

5、深度时序模型（如transformer、lstm）因样本周期性弱且数据量有限，易过拟合，泛化能力差；

6、单一结构化模型（如lightgbm、mlp）预测精度不足，难以满足企业精准风控与资源优化的需求；

技术实现思路

1、本发明实施例的目的在于提出一种基于残差学习与动态模型融合的企业回款预测方法及系统，旨在解决现有技术跨境电商回款预测中传统时间序列模型难以捕捉中小企业非平稳、非线性回款规律，预测精度不足的技术问题。

2、本发明实施例是这样实现的，一种基于残差学习与动态模型融合的企业回款预测方法，所述方法包括：

3、基于复合业务指标，进行特征工程，构建高维经营特征；

4、将筛选后的高维经营特征输入专家经验基准模型，所述专家经验基准模型基于行业专家对跨境电商经营规律的总结，通过预设规则引擎，计算未来指定时间周期的基础回款值；

5、将筛选后的高维经营特征输入lightgbm模型和mlp神经网络模型并行处理，分别输出第一残差修正项和第二残差修正项；

6、引入动态权重路由机制，根据客户实时特征的长短期行为分析，评估lightgbm和mlp两类模型在不同数据模式下的预测表现，自动计算最优动态权重系数α，通过特定公式加权计算得到残差修正值；

7、将基础回款值与残差修正值相加得到回款总值，结合额度因子计算最终贷款额度。

8、本发明实施例的另一目的在于提出一种基于残差学习与动态模型融合的企业回款预测系统，所述系统包括：

9、经营特征生成模块，用于基于复合业务指标，进行特征工程，构建高维经营特征；

10、基础回款值计算模块，用于将筛选后的高维经营特征输入专家经验基准模型，所述专家经验基准模型基于行业专家对跨境电商经营规律的总结，通过预设规则引擎，计算未来指定时间周期的基础回款值；

11、残差双模型修正模块，用于将筛选后的高维经营特征输入lightgbm模型和mlp神经网络模型并行处理，分别输出第一残差修正项和第二残差修正项；

12、动态权重融合模块，用于引入动态权重路由机制，根据客户实时特征的长短期行为分析，评估lightgbm和mlp两类模型在不同数据模式下的预测表现，自动计算最优动态权重系数α，通过特定公式加权计算得到残差修正值；

13、最终贷款额度决策模块，用于将基础回款值与残差修正值相加得到回款总值，结合额度因子计算最终贷款额度。

14、本发明的有益效果

15、本发明提出一种基于残差学习与动态模型融合的企业回款预测方法及系统，本发明方法基于复合业务指标，进行特征工程，构建高维经营特征；将特征输入预设规则引擎搭建的专家经验基准模型，输出基础回款值；同时并行输入 lightgbm、残差块 mlp 模型分别得到两路残差修正项；通过动态权重路由机制自适应求解权重系数 α，加权融合得到综合残差修正值；叠加基础回款值得到预测回款总值，再结合多维度风险额度因子输出最终贷款额度。本发明融合业务规则可解释性与双模型非线性拟合能力，动态适配客户经营变化，显著降低回款预测误差，提升跨境电商企业授信风控精准度。

1.一种基于残差学习与动态模型融合的企业回款预测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的基于残差学习与动态模型融合的企业回款预测方法，其特征在于，所述复合业务指标包括：

3.如权利要求1所述的基于残差学习与动态模型融合的企业回款预测方法，其特征在于，

4.如权利要求1所述的基于残差学习与动态模型融合的企业回款预测方法，其特征在于，所述lightgbm模型通过直方图优化、单边梯度采样和互斥特征捆绑处理结构化数据，输出第一残差修正项；

5.如权利要求1所述的基于残差学习与动态模型融合的企业回款预测方法，其特征在于，

6.如权利要求1所述的基于残差学习与动态模型融合的企业回款预测方法，其特征在于，所述特定公式为t2=α×x1+(1-α)×x2；

7.如权利要求1所述的基于残差学习与动态模型融合的企业回款预测方法，其特征在于，

8.如权利要求1所述的基于残差学习与动态模型融合的企业回款预测方法，其特征在于，所述额度因子综合考虑包括客户行业属性、经营平台风险、销售国家风险多维度量化得到风险折扣系数，最终贷款额度等于回款总值与额度因子的乘积；其中行业属性区分不同品类回款周期差异，经营平台风险衡量各电商平台政策波动程度，销售国家风险量化各地支付结算与信用环境差异。

9.如权利要求1所述的基于残差学习与动态模型融合的企业回款预测方法，其特征在于，采用平均绝对误差mae作为整体预测架构预测精度的核心评估指标，评估公式为，式中n为测试集客户样本总数量，yi为第i个客户样本的真实回款金额，y^i为整体预测架构输出的预测回款总值；通过计算测试集mae数值判断整体架构的预测偏差大小，mae越小代表预测精度越高，训练阶段依托mae对lightgbm模型、mlp神经网络模型完成模型迭代优化，在贷中阶段依据lightgbm模型、mlp神经网络模型各自的实时样本误差更新动态权重系数α，持续缩小整体预测偏差。

10.一种基于残差学习与动态模型融合的企业回款预测系统，其特征在于，所述系统包括：