CN103077304A

CN103077304A - 一种数据评分装置及方法

Info

Publication number: CN103077304A
Application number: CN2012105809278A
Authority: CN
Inventors: 苏明源; 郑小晖; 陈东; 齐琼; 薛静; 陈黎艳; 李木海; 赵启德; 张佳雯; 黄庭科
Original assignee: China Construction Bank Corp
Current assignee: China Construction Bank Corp
Priority date: 2012-12-27
Filing date: 2012-12-27
Publication date: 2013-05-01
Anticipated expiration: 2032-12-27
Also published as: CN103077304B

Abstract

本发明提供了一种数据评分装置，该装置包括数据转换模块和评分计算模块，其中数据转换模块包括收集单元和转换单元，评分计算模块包括获取单元和计算单元。本发明还提供了相应的数据评分方法。实施本发明的数据评分方法和装置可屏蔽不同数据来源对指标项计算的影响，提高评分数据处理的扩展性和灵活性。

Description

一种数据评分装置及方法

技术领域

本发明涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种数据评分装置及方法。

背景技术

对于不同类型的数据，采用一定的评分规则进行评分作为当前数据处理应用的一个重要方面，越来越受到人们的关注，其中银行领域的相关数据处理是数据评分应用的一个非常重要分支。

在现有的银行领域的数据评分中，大多数数据评分算法或方案是针对单项数据通过固定不变的评价指标对待处理数据进行评分，数据的计算过程依赖不同评分模型下不尽相同的评分规则，这不仅使评分方法应用的可扩展较差，而且在数据量较大的应用场景下，数据评分处理效率较低。此外，现有的数据评分方法一般不能根据实际数据情况进行相应评分调整，在待处理的数据类型较多、各不相同的情形下，数据评分处理方法存在可调整性较低、代码固化等问题。

发明内容

本发明提供了一种数据评分装置，通过数据转换模块将来自各个来源的初始数据转换为统一数据结构的指标项，并通过指标项配置屏蔽不同数据来源对指标项计算的影响，利用评分计算模块根据评分模型和指标得分规则对评分请求消息中的数据进行评分分析，统一了评分模型的指标项和指标得分规则的不一致，在评分数据处理计算算法代码方面屏蔽了差异性，改善了评分数据处理的扩展性和灵活性。

根据本发明实施方式的第一方面，提供了一种数据评分装置，包括：数据转换模块和评分计算模块，其中，

数据转换模块，包括用于接收与评分关联的初始数据，将接收到的所述初始数据放入原始数据集的收集单元，其中所述原始数据集为HashMap结构，Key取值为初始数据对象的类名称，Value为所述初始数据，

以及，用于根据配置信息中指标项对应的公式、以及公式所使用的初始数据类名称，从所述原始数据集中获取所述指标项对应的原始数据集的Value，并根据配置信息中的计算公式对所获取的Value进行计算获得转换结果，形成评分指标项对象信息的转换单元；

评分计算模块，包括用于根据评分请求消息中的模型定义信息获取本次请求对应的评分模型代码，根据所述评分模型代码获取运行该评分模型所需的指标得分规则的获取单元，以及用于根据所述指标得分规则对所述评分请求消息中的指标对象信息进行评分的计算单元。

根据本发明实施方式的第二方面，提供了一种数据评分方法，该方法包括：

调用收集单元接收与评分关联的初始数据，将接收到的所述初始数据放入原始数据集，其中所述原始数据集为HashMap结构，Key取值为初始数据对象的类名称，Value为所述初始数据；

调用转换单元根据配置信息中指标项对应的公式、以及公式所使用的初始数据类名称，从所述原始数据集中获取所述指标项对应的原始数据集的Value，并根据配置信息中的计算公式对所获取的Value进行计算获得转换结果，形成评分指标项对象信息；

调用获取单元根据评分请求消息中的模型定义信息获取本次请求对应的评分模型代码，根据所述评分模型代码获取运行该评分模型所需的指标得分规则；

调用计算单元根据所述指标得分规则对所述评分请求消息中的指标对象信息进行评分。

实施本发明提供的数据评分装置和方法，可以屏蔽不同数据来源对指标项计算的影响，而且可以在评分数据处理计算算法方面屏蔽差异性，改善评分数据处理的扩展性和灵活性。

附图说明

图1图示了根据本发明实施方式的数据评分装置的示意图。

图2图示了根据本发明实施方式的数据计算的流程示意图。

图3图示了根据本发明实施方式的数据评分方法的流程示意图。

具体实施方式

为使本发明的实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。

参考图1，图示了根据本发明实施方式的数据评分装置的示意图，具体而言，数据评分装置100可以包括：

数据转换模块101，包括用于接收与评分关联的初始数据，将接收到的所述初始数据放入原始数据集的收集单元1010，其中所述原始数据集为HashMap结构，Key取值为初始数据对象的类名称，Value为所述初始数据，

以及，用于根据配置信息中指标项对应的公式、以及公式所使用的初始数据类名称，从所述原始数据集中获取所述指标项对应的原始数据集的Value，并根据配置信息中的计算公式对所获取的Value进行计算获得转换结果，形成评分指标项对象信息的转换单元1011；

评分计算模块102，包括用于根据评分请求消息中的模型定义信息获取本次请求对应的评分模型代码，根据所述评分模型代码获取运行该评分模型所需的指标得分规则的获取单元1020，以及用于根据所述指标得分规则对所述评分请求消息中的指标对象信息进行评分的计算单元1021。

本发明一些实施方式中，数据转换模块可以是基于网络银行平台设计的，相应地，收集单元接收的与评分关联的初始数据可以来自不同来源，并且可以包括，但不限于，以下一者或一者以上：客户信息（例如，客户姓名、性别、住址等基本信息）、客户申请信息（例如，客户本次申请序列号、申请账号等信息）、前次评级或评分信息（例如，该客户的上一次评级或评分的得分、级别等信息）。数据转换单元，可通过配置的方式配置指标项使用的初始数据及计算公式，可以将初始数据转换（转换通过调用计算公式实现）为统一的数据格式。例如，可以如下表a所示：

表a

例如，在另外的一些实施方式中，初始数据还可以包括一种或一种以上其他与评分关联的初始数据，例如，处理该客户申请信息的设备标识、操作人员等信息。需要说明的是，收集单元可以与评分入口连接，以便通过评分入口接收来自不同数据来源的初始数据，本发明的数据评分装置还可以包括评分入口。其中，评分入口可以包括评分页面、页面控制器等处理模块，评分页面可以为待评分的数据定义页面模板，提供评分页面操作的触发入口，而页面控制器可以对web端的页面操作产生的超文本传输协议(Hyper TextTransport Protocol,HTTP)请求进行处理，根据http请求中的关键要素（例如，产品、平台、客户类型），得到转发的页面地址和对应的页面信息展示项，实现页面跳转和信息采集的统一管理。需要指出的是，本发明提供的数据评分装置及其各处理模块和单元采用java平台代码实现，本发明中所涉及的程序代码也均指代java代码，代码固化也指的是功能模块实现中的java代码固定。

本发明的收集单元收集与评分关联的初始数据，并将接收到的初始数据放入原始数据集中，其中原始数据集可以是HashMap结构，key值为初始数据对象的类名称（字符串类型），Value为所述初始数据（类对象）。例如，原始数据集中客户信息、申请信息可以按HashMap结构存储如下表1示意性所示，为方便理解，表1仅示意性示出HashMap数据结构中Key和Value的关系，而不能将其理解为对本发明实施方式的限定，同样地，下面提到的表2、表3、以及表A等的形式也不能理解为对本发明实施方式的限定。本发明的收集单元通过统一的HashMap结构存储不同来源的初始数据，避免了不同数据来源对评分数据处理的影响，通过收集单元的处理，实现了指标数据收集及计算与初始数据的强关联关系，从而在实现的程序代码层面减少了差异性，降低了数据处理的复杂度。

表1

需要说明的是，本发明实施方式中可以使用数据映射表（如表2）配置评分指标对象中指标项（即java对象的属性名称）所使用的计算公式，同时将计算公式在数据库中通过ID（例如，可以是阿拉伯数字、英文字母或数字和字母组合的标识ID）进行标识，形成ID标识的计算公式表（如表3），从而数据映射表即可以通过“计算公式ID”关联到指定的计算公式。本发明的计算公式可以根据应用需要进行相应的设置，并且可以周期地、或不定期的根据数据计算的准确率进行调整，显著提高了数据评分处理的扩展性和灵活性。可以在计算公式库表中配置计算公式对应的java类及方法，使用计算公式时，通过计算公式ID获取公式需要使用的类及类方法，并通过java反射机制实例化计算公式对应的类，然后调用类方法实现计算公式的调用。

以银行业务数据处理为例，业务定义指标：经营年限，即指标项为经营年限，采用客户申请信息中的经营年限数值，配置时，指标项对应java对象为“评分指标对象”，对应的java对象属性名称为“经营年限”，计算公式为采用直接赋值即直接取初始数据的值，对应的初始数据为初评信息中的报名信息企业成立年限。例如，可以如下表2所示的形式：

表2

目标对象	目标对象属性	计算公式ID
			EclCustratingIndexValueBO	jynx	56

对应的计算公式ID56的配置信息可以如下表3所示:

表3

计算方式1可以表示直接赋值，将初始数据对象中的初始数据属性的值直接返回。又例如，业务定义指标：注册资本，即指标项为注册资本，采用客户申请信息中企业资金进行人民币折算；配置时，指标项对应java对象为“评分指标对象”，对应的java对象属性名称为“注册资本”，采用计算公式进行运算，对应的初始数据为评分信息中的企业注册币种及注册资金，计算公式为计算公式库中注册资本的计算方法：注册资金×企业注册币种对应的汇率，对应的表数据配置可以如下表4所示：

表4

目标对象	目标属性	计算公式ID
			EclCustratingIndexValueBO	zczb	10

注册资本计算结果放入对象EclCustratingIndexValueBO中zczb属性，采用计算公式10进行计算。

对应计算公式ID10配置信息可以如下表5所示：

表5

计算方式2为采用运算方式，采用定义的计算公式库EclInitRatingLib中的计算注册资本方法calZczb方法进行运算。

需要说明的是，反射机制是java程序作为动态语言的特征之一，允许运行中的java程序对自身进行检查，或者可以说“自审”，可以直接操作程序的内部属性。反射机制允许程序于执行期反射相关接口取得任何已知名称的类的内部信息，并可于执行期实例化、变更方法或进行方法调用。例如，通过java反射机制，可以完成如下操作：

1、可以获取某个类或者具体对象中某个具体对象的值。如上文中经营年限，通过反射机制获取InitRatingInfoVO中eclCustomerApplicationBO对象albCxtYears属性的值，并赋值给EclCustratingIndexValueBO中jynx属性。

2、可以通过传递参数运行某个类中的方法，通过对该类进行具体的实例化，并将方法所需的参数进行传递，从而达到具体方法的调用。如上文中注册资本，调用EclInitRatingLib类中的计算注册资本方法calZczb方法，程序首先通过反射机制，实例化EclInitRatingLib类，获得EclInitRatingLib类对象，然后构造calZczb方法，将原始数据集作为参数，传给calZczb，再通过反射机制调用calZczb方法进行计算。

本发明实施方式中，转换单元根据数据映射表（如表2）获取指标项所使用的公式ID，以及在计算公式表（如表3）获取公式使用的原始数据类名称和类属性。然后根据公式所使用的类名称从原始数据集中（如表1）获取对应的初始数据类对象，以及根据公式所使用的类属性进行相应的计算。此外，还可以对计算得出结果的数据类型进行变换，然后将变换后的计算结果放入目标对象，形成评分指标对象信息。本发明实施方式中的每个指标项的配置和计算都可以按照上面所述的方法进行，每个指标项的计算可以形成单独的可插拔的插件，形成计算公式库，评分处理中可以按需要，进行某指标项的增减，同时可以进行插件的调整，从而达到每套评分模型的独立性。

数据评分装置在数据转换模块形成评分指标对象信息后，将评分指标对象信息及模型定义信息组装为评分请求消息发送至评分计算模块进行计算处理。需要说明的是，本发明实施方式中评分请求消息可以采用java对象格式，通过方法调用的方式进行消息发送，其中评分请求消息中的评分指标对象可以包括评分指标原值、指标得分、总得分、信用等级等项目，在请求数据阶段仅在指标原值项目中包括数据，其他项目（例如，指标得分、总得分等）为空。其中，评分请求消息中的模型定义信息包括评分模型和业务要素之间的映射关系，例如，不同业务要素可对应不同评分模型（其中，评分模型可以采用评分模型代码进行标识）。本发明中的业务要素可以包括产品、渠道、行业，其中产品可以是针对客户需求开发的金融产品，渠道可以是与银行合作的第三方平台，行业可以是以不同标准划分的各个行业。以中国建设银行为例，产品可以包括e贷通、e单通、e保通、e点通、e棉通，渠道可以包括阿里巴巴、义乌全球网、金银岛、快钱、敦煌、格力、棉花市场，行业例如可以是批发零售行业、非批发零售行业。需要说明的是，本发明中业务要素的实施方式并不限于上述提到的业务要素，还可包括与上述业务要素等同的要素形式，并且本领域技术人员还可以根据应用需要设置其他种类的业务要素。本发明的评分模型可以根据上述不同的业务要素进行不同的设置。

本发明中的评分计算模块可以通过可完成其功能的引擎处理器实施。计算单元可以包括参数配置库，其中参数配置库可包括，但不限于，用于定义指标类型的指标类型定义表、用于存储指标类型定义表中各个指标项得分的规则的指标得分规则表、用于定义指标类型定义表中各个指标项对应指标原值属性名称和指标得分属性名称的指标与属性映射表、以及用于定义业务要素与评分模型之间映射关系的模型定义表。具体而言，模型定义表可以定义业务要素（例如，产品、渠道、行业）与评分模型的映射关系，可以通过映射关系来定义业务要素和评分模型之间的关系，也就是说，可通过模型定义信息获取对应的评分模型代码。指标类型定义表，可以定义全局的指标类型，并且指标得分规则表和指标与属性映射表中的指标均以指标类型定义表中的指标类型为基础。例如，可以是如表A所示：

表A

指标得分规则表，可以存储各个指标项的标准化得分规则，例如，标准化得分规则可以包括数值区域类、参数类等。而且，得分规则表中的规则可以根据应用需要进行扩展。例如，指标得分规则表可以如表B所示：

表B

指标与属性映射表，可以定义指标类型定义表中各个指标项对应的指标原值属性名称和指标得分属性名称（即java对象的属性名称），例如，可以是如表C所示：

表C

指标类型	指标原值属性名	指标得分属性名
			会员年限	hynx_source	hynx_score
区域风险	qyfx_source	qyfx_score

需要说明的是，上述的指标类型定义表、指标得分规则表、指标与属性映射表、模型定义表还可以根据本领域技术人员的应用需要进行相应的扩展配置，扩展配置可以采用本领域技术人员已知的任何扩展配置技术进行扩展配置，扩展配置的时间也没有任何限制，可以根据数据实时处理情况需要进行实时扩展配置。

本发明实施方式中，获取单元根据评分请求消息中的模型定义信息从模型定义表中获取本次请求对应的评分模型代码，并根据评分模型代码获取运行该评分模型所需的指标得分规则。计算单元根据所获取的指标得分规则获取待处理的指标类型，从指标与属性映射表中逐一查询各个指标类型对应的指标原值属性名称，根据查询得到的指标原值属性名称利用java反射机制从评分指标对象信息中获取指标原值，根据指标原值，逐一解析指标得分规则，得到指标原值对应的指标得分，根据指标得分属性名称利用java反射机制将计算得到的指标得分写入评分指标对象中的指标得分项目。本发明实施方式采用java反射机制对字段读取和写入进行封装，避免了在java代码程序中对不同评分模型计算中代码程序固化而导致的后续维护难度增加，也提高了本发明实施方式的java代码程序的复用性。例如，在当前发起评分请求的评分指标对象包括2个指标类型，即包括会员年限和区域风险2个指标项，已知其值分别为hynx_source=3年，qyfx_source=B，指标得分规则表为表B，则其处理流程可以参考图2，首先，在步骤a中，根据指标得分规则表B获取指标类型集合(会员年限、区域风险)，根据指标与属性映射表表C获取指标该指标类型对应的指标原值属性名称(hynx_source，qyfx_source)；步骤b中，根据指标原值属性名称(hynx_source，qyfx_source)利用java反射机制从评分指标对象中获取指标原值(hynx_source=3年，qyfx_source＝B)；步骤c中，根据步骤b中所得到的指标原值以及指标得分规则表B得到对应的指标得分(4.8,4)；步骤d中，根据表C中指标得分属性名称利用java反射机制将指标得分写入评分指标java对象。

在计算出每项指标得分后，可以按照评级模型选择对应的指标集合，将该指标集合内的指标得分分别相加(或者，还是对各个指标设置相应的权重，将指标得分与权重相乘后相加)，得出本次数据评分的总评分。

此外，还可以根据得出的总评分，按照参数规则库中的信用等级与评分的对应规则关系，得到该评分对应的信用等级计算结果。

本发明的评分装置，还可以包括相应的显示设备，用于显示各个指标项的得分结果、信用等级，或者指标评分中间过程的进展情况，以便技术人员及时了解指标评分的处理情况。

以上结合具体实施方式对本发明提供的数据评分装置进行了说明，下面将结合具体实施方式对应用上述数据评分装置进行数据评分的方法进行具体阐述。

参见图3，图示了根据本发明实施方式的数据评分方法的流程示意图，该方法具体可以包括步骤：

S300，调用收集单元接收与评分关联的初始数据，将接收到的所述初始数据放入原始数据集，其中所述原始数据集为HashMap结构，Key取值为初始数据对象的类名称，Value为所述初始数据；

S301，调用转换单元根据配置信息中指标项对应的公式、以及公式所使用的初始数据类名称，从所述原始数据集中获取所述指标项对应的原始数据集的Value，并根据配置信息中的计算公式对所获取的Value进行计算获得转换结果，形成评分指标项对象信息；

S302，调用获取单元根据评分请求消息中的模型定义信息获取本次请求对应的评分模型代码，根据所述评分模型代码获取运行该评分模型所需的指标得分规则；

S303，调用计算单元根据所述指标得分规则对所述评分请求消息中的指标对象信息进行评分。

本发明一些实施方式中，调用收集单元接收的与评分关联的初始数据看包括，但不限于，以下一者或一者以上：客户信息（例如，客户姓名、性别、住址等基本信息）、客户申请信息（例如，客户本次申请序列号、申请账号等信息）、前次评级或评分信息（例如，该客户的上一次评级或评分的得分、级别等信息）。例如，在另外的实施方式中，初始数据还可以包括一种或一种以上其他与评分关联的初始数据，例如，处理该客户申请信息的设备标识、操作人员等信息。需要说明的是，收集单元可以与评分入口连接，以便通过评分入口接收来自不同数据来源的初始数据。其中，评分入口可以包括评分页面、页面控制器等处理模块，评分页面可以为待评分的数据定义页面模板，提供评分页面操作的触发入口，而页面控制器可以对web端的页面操作产生http请求进行处理，根据http请求中的关键要素（例如，产品、平台、客户类型），得到转发的页面地址和对应的页面信息展示项，实现页面跳转和信息采集的统一管理。

本发明实施方式中，还调用收集单元将收集的初始数据放入原始数据集，其中原始数据集可以是HashMap结构，key值为初始数据对象的类名称（字符串类型），Value为所述初始数据（类对象）。例如，原始数据集中客户信息、申请信息可以按如表1所示的HashMap结构存储。

本发明实施方式中，调用转换单元使用数据映射表（如表2）配置评分指标对象中指标项（即java对象的属性名称）所使用的计算公式，同时将计算公式在数据库中通过ID进行标识，形成ID标识的计算公式表（如表3），从而数据映射表即可以通过“计算公式ID”关联到指定的计算公式。本发明的计算公式可以根据应用需要进行相应的设置，并且可以周期地、或不定期的根据数据计算的准确率进行调整，显著提高了数据评分处理的扩展性和灵活性。可以在计算公式库表中配置计算公式对应的java类及方法，使用计算公式时，通过计算公式ID获取公式需要使用的类及类方法，并通过java反射机制实例化计算公式对应的类，然后调用类方法实现计算公式的调用。此外，还可以对计算得出结果的数据类型进行变换，然后将变换后的计算结果放入目标对象，形成评分指标对象信息。本发明实施方式中的每个指标项的配置和计算都可以按照上面所述的方法进行，每个指标项的计算可以形成单独的可插播的插件，形成计算公式库，评分处理中可以按需要，进行某指标项的增减，同时可以进行插件的调整，从而达到每套评分模型的独立性。

调用转换单元形成评分指标对象信息后，可调用获取单元接收评分指标对象信息和模型定义信息组装的评分请求消息，其中评分请求消息可以采用java对象格式，通过方法调用的方式进行消息发送，其中评分请求消息中的评分指标对象可以包括评分指标原值、指标得分、总得分、信用等级等项目，在请求数据阶段仅在指标原值项目中包括数据，其他项目（例如，指标得分、总得分等）为空。其中，评分请求消息中的模型定义信息包括评分模型和业务要素之间的映射关系，例如，不同业务要素可对应不同评分模型（其中，评分模型可以采用评分模型代码进行标识）。本发明中的业务要素可以包括产品、渠道、行业，其中产品可以是针对客户需求开发的金融产品，渠道可以是与银行合作的第三方平台，行业可以是以不同标准划分的各个行业。

在本发明的实施方式中，还包括配置参数配置库，其中参数配置库可包括用于定义指标类型的指标类型定义表、用于存储指标类型定义表中各个指标项得分的规则的指标得分规则表、用于定义指标类型定义表中各个指标项对应指标原值属性名称和指标得分属性名称的指标与属性映射表、以及用于定义业务要素与评分模型之间映射关系（例如，业务要素与评分模型可以是一对一的映射关系）的模型定义表。上述指标类型定义表、指标得分规则表、指标与属性映射表、模型定义表的配置可以在计算指标得分之前的任何时间进行配置，例如，可以在调用获取单元接收评分请求消息之前，也可以在调用收集单元收集初始数据之前。并且，上述表还可以根据本领域技术人员的应用需要进行相应的扩展配置，扩展配置可以采用本领域技术人员已知的任何扩展技术进行扩展配置，扩展配置的时间也没有任何限制，可以根据数据实时处理情况需要进行实时扩展配置。

本发明实施方式中，调用获取单元根据评分请求消息中的模型定义信息从模型定义表中获取本次评分请求对应的评分模型代码，并根据评分模型代码获取运行该评分模型所需的指标得分规则。然后，调用计算单元根据所获取的指标得分规则获取待处理的指标类型，从指标与属性映射表中逐一查询各个指标类型对应的指标原值属性名称，根据查询得到的指标原值属性名称利用java反射机制从评分指标对象信息中获取指标原值，根据指标原值，逐一解析指标得分规则，得到指标原值对应的指标得分，根据指标得分属性名称利用java反射机制将计算得到的指标得分写入评分指标对象中的指标得分项目。本发明实施方式采用java反射机制对字段读取和写入进行封装，避免了在java代码程序中对不同评分模型计算中代码程序固化而导致的后续维护难度增加，也提高了本发明实施方式的java代码程序的复用性。例如，在当前发起评分请求的评分指标对象包括2个指标类型，即包括会员年限和区域风险2个指标项，已知其值分别为hynx_source=3年，qyfx_source=B，指标得分规则表为表B，则其处理流程可以参考图2，首先，在步骤a中，根据指标得分规则表B获取指标类型集合（会员年限、区域风险），根据指标与属性映射表表C获取指标该指标类型对应的指标原值属性名称（hynx_source,qyfx_source）;步骤b中，根据指标原值属性名称（hynx_source,qyfx_source）利用java反射机制从评分指标对象中获取指标原值（hynx_source=3年,qyfx_source=B）;步骤c中，根据步骤b中所得到的指标原值以及指标得分规则表B得到对应的指标得分（4.8,4）；步骤d中，根据表C中指标得分属性名称利用java反射机制将指标得分写入评分指标java对象。

在计算出每项指标得分后，可以调用计算单元按照评级模型选择对应的指标集合，将该指标集合内的指标得分分别相加（或者，还是对各个指标设置相应的权重，将指标得分与权重相乘后相加），得出本次数据评分的总评分，写入评分指标对象的总得分项目。

此外，还可以调用计算单元根据得出的总评分，按照参数规则库中的信用等级与评分的对应规则关系，得到该评分对应的信用等级计算结果，写入指标对象的信用等级项目。本发明的一些实施方式中，还可以包括，通过显示设备显示各个指标项的得分结果、信用等级，或者指标评分中间过程的进展情况，以便技术人员及时了解指标评分的处理情况。

综上所述，本发明提供的数据评分装置和方法，通过数据转换将来自各个来源的初始数据转换为统一的HashMap结构的指标项，以此来屏蔽不同数据来源对指标项计算的影响，根据可实施扩展配置的参数配置库和可灵活设置的评分模型对待评分数据进行评分，在评分数据处理中提高了算法代码的复用性，也改善了评分数据处理的扩展性和灵活性。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件结合硬件平台的方式来实现，当然也可以全部通过硬件来实施。基于这样的理解，本发明的技术方案对背景技术做出贡献的全部或者部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

以上所揭露的仅为本发明的一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims

1.一种数据评分装置，其特征在于，包括：数据转换模块和评分计算模块，其中，

以及，用于根据配置信息中指标项对应的公式、以及公式所使用的初始数据类名称，从所述原始数据集中获取所述指标项对应的原始数据集的Value，并根据配置信息中的计算公式对所获取的Value进行计算获得转换结果，形成评分指标对象信息的转换单元；

2.如权利要求1所述的评分装置，其特征在于，所述初始数据包括：客户信息、客户申请信息、前次评级信息。

3.如权利要求1所述的评分装置，其特征在于，所述转换单元，还用于通过数据映射表配置评分指标对象中指标项所使用的计算公式。

4.如权利要求3所述的评分装置，其特征在于，所述转换单元，还用于在计算公式库表中配置所述计算公式对应的java类以便利用java反射机制实例化计算方法进行公式计算。

5.如权利要求1所述的评分装置，其特征在于，所述模型定义信息包括评分模型和业务要素之间的映射关系。

6.如权利要求5所述的评分装置，其特征在于，所述业务要素包括：产品、渠道、行业。

7.如权利要求5或6所述的评分装置，其特征在于，所述计算单元，还包括用于定义指标类型的指标类型定义表、用于存储指标类型定义表中各个指标项得分的规则的指标得分规则表、用于定义指标类型定义表中各个指标项对应指标原值属性名称和指标得分属性名称的指标与属性映射表。

8.如权利要求7所述的评分装置，其特征在于，所述计算单元，用于根据所述指标得分规则表获取待处理的指标类型，并根据所获取的指标类型和所述指标与属性映射表获取所述指标类型对应的指标原值属性名称，根据所述指标原值属性名称利用java反射机制从所述指标对象信息中获取指标原值，根据所述指标原值和指标得分规则表得到所述指标原值对应的指标得分，根据指标得分属性名称利用java反射机制将所述指标得分写入指标对象信息。

9.一种数据评分方法，其特征在于，包括:

10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述初始数据包括：客户信息、客户申请信息、前次评级信息。

11.如权利要求9所述的方法，其特征在于，还包括：

调用转换单元通过数据映射表配置评分指标对象中指标项所使用的计算公式。

12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，还包括：

调用转换单元在计算公式库表中配置所述计算公式对应的java类以便利用java反射机制实例化计算方法进行公式计算。

13.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述模型定义信息包括评分模型和业务要素之间的映射关系。

14.如权利要求13所述的方法，其特征在于，所述业务要素包括：产品、渠道、行业。

15.如权利要求13或14所述的方法，其特征在于，还包括：

配置用于定义指标类型的指标类型定义表、用于存储指标类型定义表中各个指标项得分的规则的指标得分规则表、用于定义指标类型定义表中各个指标项对应指标原值属性名称和指标得分属性名称的指标与属性映射表。

16.如权利要求15所述的方法，其特征在于，还包括：

调用计算单元根据所述指标得分规则表获取待处理的指标类型，并根据所获取的指标类型和所述指标与属性映射表获取所述指标类型对应的指标原值属性名称，根据所述指标原值属性名称利用java反射机制从所述指标对象信息中获取指标原值，根据所述指标原值和指标得分规则表得到所述指标原值对应的指标得分，根据指标得分属性名称利用java反射机制将所述指标得分写入指标对象信息。