AI贷后违约预警定制：多源流水特征与阈值收敛

贷后预警的难点往往不在模型复杂度，而在信号太晚、口径太乱。金融AI实验室本期把实验对象放在小微企业经营流水上：将结算流水、发票开具节奏、纳税申报与工商变更对齐到同一企业时间轴，构造现金流波动率、上下游集中度、回款周期漂移等时序特征，再以梯度提升树叠加轻量时序注意力输出违约概率，重点做概率到阈值的校准，而不是单纯追求高AUC。

要点：

• 进展：在脱敏回测集上，T+60观察窗内30天以上逾期的召回率较规则基线提升约18%，误报率下降约9个百分点；模型对“回款周期突然拉长＋开票量下滑”的组合信号最敏感，与风控专家的判断重合度较高。
• 下一步：把特征口径与血缘纳入特征平台，验证跨区域、跨行业的阈值稳定性，并设计模型输出与人工复核的分流机制，让预警真正进入贷后处置流程。