6月20日，工商银行一项名为“一种违约时间的预测方法及相关装置”的发明专利授权公告。其申请于2022年4月28日，公布于2022年6月28日，涉及人工智能领域。

其方法包括：获取第一客户的数据，第一客户的数据包括用于反映第一客户的信用风险的参数；将上述数据输入至第一模型中，得到第一客户的违约概率；在第一客户的违约概率大于预设值的情况下，通过第二模型预测第一客户的违约时间所属的时间区间；基于第二模型预测的第一客户的违约时间所属的时间区间，通过对应的第三模型预测第一客户的违约时间。

权利要求书中进一步介绍，该方法应用于服务器，服务器配置有第一模型、第二模型和至少一个第三模型。第一模型用于预测客户的违约概率，第二模型用于预测客户的违约时间所属的时间区间，至少一个第三模型和至少一个时间区间对应，每个第三模型用于预测客户在所对应的时间区间内的违约次数和违约时间。第一模型为多元逻辑Logistic模型，第二模型为高斯混合模型GMM，第三模型为自回归移动平均ARIMA模型。第一模型包括多个第一子模型，多个第一子模型对应不同的客户类型，客户类型根据客户所属的年龄段或地区确定；第二模型包括多个第二子模型，多个第二子模型对应不同的客户类型，客户类型根据客户所属的年龄段或地区确定；每个第三模型包括多个第三子模型，多个第三子模型中的任意两个第三子模型对应的客户类型不同，客户类型根据客户所属的年龄段或地区确定。

该发明的背景为，随着我国经济和金融的快速发展，消费信贷逐渐被人们接受。近年来，汽车贷款、教育贷款、小额现金贷、美容贷款等各种信贷业务蓬勃发展。对于信贷业务来说，金融机构对客户的信用风险评估是至关重要的。在大数据时代，虽然用于信用风险评估的数据越来越丰富，但给信用风险评估也带来了诸多挑战。

目前主流的信用风险评估方法是利用统计模型预测客户是否会发生违约或计算客户的违约概率，但单纯地预测客户的违约概率，对于金融机构的风险控制来说还不够全面，风险控制的效率不高。

该发明中，通过预测出客户的违约时间，金融机构可以针对违约时间制定更合理的风险控制措施，有利于提高金融机构的信用风险控制效率。说明书中对该发明还有详细的介绍，此处不再展开。