LightGBM算法在早期催收管理工作中的应用

当前随着金融行业监管趋严,商业银行催收工作开始逐步从粗放式向精细化转型,利用金融科技改进策略是当前商业银行催收工作优化的主要方向。该文针对逾期30天以内的客户开发违约概率模型,通过机器学习LightGBM算法构建模型,对客户进入不良的概率进行预测,以制定差异化的催收策略。实证结果表明,基于LightGBM算法构建的违约概率模型比传统的Logistic算法具备更高的预测精准度,为精细化催收管理提供数据支撑。