中國計量大學等申請基於多時間跨度特徵集成可解釋機器學習算法的不動產查封概率預測專利，推動“被動處置”向“智能預防”轉型

金融界2025年6月21日消息，國家知識產權局信息顯示，中國計量大學;杭州瑞懿科技有限公司申請一項名爲“基於多時間跨度特徵集成可解釋機器學習算法的不動產查封概率預測方法、裝置及其可讀存儲介質”的專利，公開號CN120181330A，申請日期爲2025年05月。

專利摘要顯示，本發明提出了基於多時間跨度特徵集成可解釋機器學習算法的不動產查封概率預測方法、裝置及其可讀存儲介質，通過馬爾科夫決策過程構建不動產狀態轉移矩陣（正常N、抵押M、查封S），劃分觀察期與表現期；構建多時間跨度特徵集（含短期、中期、長期窗口的變化趨勢、統計及時間關係特徵），利用決策樹分箱計算證據權重（EW），通過擬合單調/二次型關係保留可解釋模式；集成邏輯迴歸/神經網絡模型，基於特徵重要性輸出查封概率及關鍵驅動因子；建立穩定性指標（PSI）監控模型穩定性，觸發異常預警。系統實現從數據預處理到動態預警的全流程自動化。本發明爲不動產管理提供量化決策工具，推動“被動處置”向“智能預防”轉型。

本文源自：金融界

作者：情報員