近些年来国家大力推进开展个人和普惠金融贷款业务,商业银行的贷款客户不断增多,贷款规模不断增大,但随着我国经济增速放缓,尤其是2020年新冠疫情的影响,商业银行的不良资产规模呈现出不断增多的趋势。不良资产的增多将会影响商业银行的正常运营,如何合理、快速处置不良资产成为了每个商业银行亟需解决的问题。商业银行想要快速、高效处置不良资产,确保不良资产的应收尽收,首先需要对不良资产进行合理的定价。由于传统的不良资产定价模式已难以满足商业银行不良资产处置业务发展的要求,通过挖掘商业银行长期积累的大量不良资产经营处置数据,使用机器学习方法构建不良资产定价模型,成为了商业银行不良资产处置的新思路。结合近年来机器学习技术的发展和应用场景的落地,本文以C银行个人不良贷款定价需求为出发点,抽取C银行近5年来个人不良贷款数据作为样本。从个人不良贷款的客户账户信息、评分信息、征信信息、合同信息、抵质押物信息、风险信息等近三千个特征变量中,通过数据抽取、加工,构建多维度特征的数据样本,而后分别采用XGBoost、LightGBM、CatBoost等机器学习算法,构建出基于回收率预测的不良资产定价模型。实际工作中,将使用定价模型对不良资产进行估值定价,业务操作时将参考定价估值结果开展不良资产的处置工作,提升不良资产处置效益和效率。模型测试结果显示,基于高密度价值的历史数据,各算法表现都较为优异,差异较小,相比较而言,CatBoost模型预测能力略优,预测的准确性略高,使用也较便捷。基于本文研究成果,对商业银行进一步提升不良资产管理质量、提高不良资产处置效率给出以下建议:一是持续建设不良资产数据池,加强基础数据的管理和维护;二是结合新的样本数据和回收情况,持续进化定价模型,并加强模型的应用,提高工作效率;三是引入外部数据,深挖数据价值,查找财产线索,提升不良资产回收率;四是扩展不良资产处置渠道,提升不良资产价值;五是加强各部门联动协作,信息共享,在贷前、贷中、贷后全生命周期协同防范信贷风险。本文是运用机器学习方法在不良资产估值定价中的一次尝试,相信随着未来更多学者们对不良资产定价研究的深入,将会有更完备的特征维度和更优异的算法运用到不良资产定价模型中。