CN107590734A - 确定授信额度的方法及装置、终端设备和计算机存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施方式提供了确定授信额度的方法及装置、终端设备和计算机存储介质，涉及计算机应用技术领域。其中，所述确定授信额度的方法包括：从贷款请求中解析出企业标识信息；根据所述企业标识信息获取贡献信息；基于所述贡献信息确定第一授信额度。由于根据企业标识信息获取贡献信息，并通过所述贡献信息来确定授信额度，因此使得授信额度的确定不依赖于企业客户提供的证明材料，从而能够提高授信额度的准确性和合理性。
Description
技术领域
本发明涉及计算机应用技术领域，更为具体而言，涉及确定授信额度的方法及装置、终端设备和计算机存储介质。
背景技术
企业在办理贷款授信业务时，通常需要提供用于证明企业信贷偿还能力的证明材料，而能否合理地确定授信额度在很大程度上取决于材料的真实性。然而，小微企业(是对小型企业、微型企业、家庭作坊式企业、个体工商户等的统称)往往无法提供规范的证明材料，因此，导致客户经理难以正确评估小微企业的信贷偿还能力，由此使得贷款审核部门出于风险管控的考虑，只能提供较低的授信额度。
发明内容
对此，本发明实施方式提供了确定授信额度的方法及装置、终端设备和计算机存储介质，用以解决现有技术中所存在的上述技术问题。
第一方面，本发明实施方式提供了一种确定授信额度的方法。
具体地，所述方法包括：
从贷款请求中解析出企业标识信息；
根据所述企业标识信息获取贡献信息；
基于所述贡献信息确定第一授信额度。
本发明根据企业标识信息获取贡献信息(在资产、信用等方面的信息)，并通过所述贡献信息来确定授信额度，由此使得授信额度的确定不依赖于企业客户提供的证明材料，因此，能够提高授信额度的准确性和合理性。
第二方面，本发明实施方式提供了一种确定授信额度的装置。
具体地，所述装置包括：
解析模块，用于从贷款请求中解析出企业标识信息；
获取模块，用于根据所述企业标识信息获取贡献信息；
确定模块，用于基于所述贡献信息确定第一授信额度。
本发明根据企业标识信息获取贡献信息，并通过所述贡献信息来确定授信额度，由此使得授信额度的确定不依赖于企业客户提供的证明材料，因此，能够提高授信额度的准确性和合理性。
第三方面，本发明实施方式提供了一种终端设备。
所述终端设备包括存储器和处理器；其中，
所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行时能够实现上述确定授信额度的方法。
本发明根据企业标识信息获取贡献信息，并通过所述贡献信息来确定授信额度，由此使得授信额度的确定不依赖于企业客户提供的证明材料，因此，能够提高授信额度的准确性和合理性。
第四方面，本发明实施方式提供了一种计算机存储介质。
所述计算机存储介质用于存储一条或多条计算机指令，其中，当所述一条或多条计算机指令被执行时能够实现上述确定授信额度的方法。
本发明根据企业标识信息获取贡献信息，并通过所述贡献信息来确定授信额度，由此使得授信额度的确定不依赖于企业客户提供的证明材料，因此，能够提高授信额度的准确性和合理性。
本发明的这些方面或其他方面在以下具体实施方式的描述中会更加简明易懂。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施方式的技术方案，下面将对实施方式描述中所需要使用的附图作一简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明方法实施方式1的确定授信额度的方法的流程图；
图2示出了图1所示的处理S3的一种实施方式；
图3示出了图2所示的处理S31的一种实施方式；
图4示出了图2所示的处理S32的一种实施方式；
图5是根据本发明产品实施方式1的确定授信额度的装置的结构示意图；
图6示出了图5所示的确定模块13的一种实施方式；
图7示出了图6所示的第一确定单元131的一种实施方式；
图8示出了图6所示的调整单元132的一种实施方式；
图9是根据本发明实施方式的一种终端设备的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施方式对本发明的各个方面进行详细阐述。其中，在本发明的各个具体实施方式中，众所周知的操作过程、程序模块、单元及其相互之间的连接、链接、通信或操作没有示出或未作详细说明。
并且，所描述的特征、架构或功能可在一个或一个以上实施例中以任何方式组合。
此外，本领域技术人员应当理解，下述的各种实施方式只用于举例说明，而非用于限制本发明的保护范围。本领域的技术人员还可以容易理解，本文所述和附图所示的各实施方式中的程序模块、单元或步骤可以按多种不同配置进行组合和设计。
对于未在本说明书中进行具体说明的技术术语，除非另有特定说明，都应以本领域最宽泛的意思进行解释。
在本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的标号如S10、S11等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。
下面将结合附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式仅仅是本发明的一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域技术人员在没有付出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。
【方法实施方式1】
图1是根据本发明方法实施方式1的确定授信额度的方法的流程图。参见图1，在本实施方式中，所述方法包括：
S1：从贷款请求中解析出企业标识信息。
S2：根据所述企业标识信息获取贡献信息。
S3：基于所述贡献信息确定第一授信额度。
其中，企业标识信息是指用于唯一标识企业的信息，例如，企业编码等。
示例性地，所述贡献信息例如为人企综合贡献信息(企业及其企业主在资产、信用等方面的信息)、企业主贡献信息、或者企业贡献信息。
本发明根据企业标识信息获取贡献信息，并通过所述贡献信息来确定授信额度，由此使得授信额度的确定不依赖于企业客户提供的证明材料，因此，能够提高授信额度的准确性和合理性。
示例性地，在本实施方式中，可以利用数据挖掘技术根据企业标识信息获取贡献信息。其中，数据挖掘技术是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息。数据挖掘技术与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
【方法实施方式2】
本实施方式所提供的方法包含了方法实施方式1中的全部内容，在此不再赘述。如图2所示，在本实施方式中，通过以下方式实现处理S3：
S31：根据所述贡献信息确定第二授信额度。
S32：对所述第二授信额度进行调整。
S33：基于调整后的第二授信额度确定第一授信额度。
由于在本实施方式中，先基于贡献信息初步确定第二授信额度(预授信额度)，再对该第二授信额度进行调整以进一步确定第一授信额度(最终授信额度)，因此，可以进一步提高授信额度的准确性。
【方法实施方式3】
本实施方式所提供的方法包含了方法实施方式2中的全部内容，在此不再赘述。如图3所示，在本实施方式中，通过以下方式实现处理S31：
S311：基于所述贡献信息中的多项子信息，分别生成多个信用额度。
S312：根据所述多个信用额度确定第二授信额度。
以贡献信息为人企综合贡献信息为例，所述多项子信息例如包括：企业的存款信息、企业的结算信息、企业主的资产信息、以及企业主的存量房贷信息。
其中，企业的存款信息例如包括：企业近M个月的日均存款。
企业的结算信息例如包括：企业近P个月的结算额总和。
企业主的资产信息例如包括：近N个月的日均AUM(Asset under management，资产管理规模)值。
企业主的存量房贷信息例如包括：存量房贷抵押物价值、存量房贷余额和一个或多个抵押物价值调节系数(用于调整存量房贷抵押物价值的系数)。
在本实施方式中，例如可以将子信息输入到预先建立的计算模型中以自动得到相应的信用额度。
示例性地，针对不同的子信息可以建立不同的计算模型。
类似地，还可以将所述多个信用额度输入预先构建的计算模型中以自动得到所述第二授信额度。
此外，在本实施方式中，还可以通过机器学习技术对计算模型中的参数进行优化，以提高计算模型的结果准确度。
【方法实施方式4】
本实施方式所提供的方法包含了方法实施方式2或方法实施方式3中的全部内容，在此不再赘述。如图4所示，在本实施方式中，通过以下方式实现处理S32：
S321：根据所述企业标识信息获取辅助数据。
S322：根据所述辅助数据确定第三授信额度。
S323：基于所述第三授信额度对所述第二授信额度进行调整。
示例性地，在本实施方式中，可以通过预先定义的接口和通信协议与第三方应用进行通信，以从第三方应用获取辅助数据。
可选地，采用中立的方式(独立于硬件平台、操作系统和编程语言的方式)定义所述接口，由此可以以一种统一和通用的方式进行交互，从而降低开发和维护成本。
其中，辅助数据例如包括：企业和/或其企业主的征信数据(由信用征信机构提供的用于描述企业信用的数据)以及企业和/或其企业主的涉税数据。
由于本实施方式借助所述辅助数据对第二授信额度进行调整以得到第一授信额度，因此丰富了第一授信额度的评价维度，进一步提高了授信额度的准确性。
此外，在本实施方式中，可以将辅助数据输入预先建立的计算模型中以自动确定所述第三授信额度；以及，将所述第二授信额度和所述第三授信额度输入预先建立的计算模型中，以自动调整第二授信额度。
与以上实施方式类似地，也可以通过机器学习技术对计算模型中的参数进行优化，以提高计算模型的结果准确度。
【方法实施方式5】
本实施方式所提供的方法包含了方法实施方式2至方法实施方式4中任一项的全部内容，在此不再赘述。其中，在本实施方式中，通过以下方式实现处理S33：将调整后的第二授信额度输入预先设定的计算模型中以自动确定所述第一授信额度。
此外，可以通过机器学习技术对该计算模型中的参数进行优化，以提高计算模型的结果准确度。
【方法实施方式6】
下面结合具体示例，对本实施方式提供的确定授信额度的方法进行具体描述。在本实施方式中，所述方法包括：
步骤1.0：建立企业和企业主之间的对应关系。
例如，可以先从企业客户管理系统中读取企业的实际控制人(企业主)信息。再建立企业和企业主之间的对应关系。在本实施方式中，该对应关系为一对一的对应关系。
步骤2.0：从贷款请求中解析出企业标识信息。
步骤3.0：根据该企业标识信息确定目标企业。
步骤4.0：通过所述对应关系确定目标企业的企业主。
步骤5.0：根据该企业主以及该目标企业在多个维度的信息计算预授信额度，具体包括以下步骤：
步骤5.1：计算AUM维度的信用额度。
例如，以企业主近N个月(N为可调整参数)的日均AUM值为基数，综合考虑AUM值的稳定性和趋势变化情况，从而计算出AUM维度的信用额度A。其中，用于计算信用额度A的AUM值为有效AUM值，即不含涉及分红寿险、万能寿险、投连寿险、年金寿险、以及安居理财财险等保险业务的AUM值，以及涉及已经办理质押的定期存款、国债、理财产品的AUM值。此外，如果企业主某个月的日均AUM值未达到预设的最低金额L(L为可调整参数)，则该AUM值也不纳入信用额度的计算。
步骤5.2：计算存量房贷维度的信用额度。
例如，以企业主的存量房贷抵押物价值为基数，综合考虑多项抵押物价值调节系数(例如，抵押率系数、抵押物登记状态调节系数、房产增值系数和城市调节系数等)和存量房贷余额，以计算信用额度B。
举例而言，信用额度B＝存量房贷抵押物价值×抵押率系数×抵押物登记状态调节系数×房产增值系数×城市调节系数－存量房贷余额。
其中，各抵押物价值调节系数的设置规则如下表所示：
1)抵押率系数
| 抵押物类型 | 抵押率系数 |
| 普通住房 | 56％ |
| 公寓 | 50％ |
| 别墅 | 50％ |
| 商铺/商场 | 46％ |
表1
2)抵押物登记状态调节系数
| 抵押物登记状态 | 抵押物登记状态调节系数 |
| 已登记 | 1 |
| 预告登记 | 0 |
| 未登记 | 0 |
表2
3)房产增值系数
表3
4)城市调节系数
| 城市 | 城市调节系数 |
| 北京 | 90％ |
| 深圳 | 85％ |
表4
步骤5.3：计算企业资产维度的信用额度。
例如，以所述目标企业近M个月(M为可调整参数)的日均存款为基数，综合日均存款的稳定性和趋势变化情况，计算信用额度C。
举例而言，信用额度C＝近M个月的日均存款的算数平均值×a
其中，a为近M个月的日均存款的波动系数，可以通过下述公式进行计算：
其中，X和Y为权重参数，δ2为近M个月的日均存款的方差，为近M个月的日均存款的算数平均值，A0为近M个月中首月的日均存款，An为近M个月中末月的日均存款，Ai近M个月中第i个月的日均存款。
与信用额度A类似地，若目标企业某个月的日均存款未达到预设的最低金额L(L为可调整参数)，则该月的日均存款不予纳入信用额度的计算。
步骤5.4：计算企业结算维度的信用额度。
例如，以所述目标企业近P个月的结算额为基础，计算信用额度D。
举例而言，信用额度D＝近P个月的结算额总和×0.25
步骤5.5：根据所述信用额度A、信用额度B、信用额度C和信用额度D，计算预授信额度。
例如，综合以上四个维度的信用额度计算预授信额度，由于AUM值维度的信用额度A与企业资产维度的信用额度C都属于资产类的信用额度，因此，可以将这两个信用额度进行叠加(合并)。叠加(合并)后的信用额度与另外两个维度的信用额度，例如可以按照“孰高原则”来计算预授信额度，即预授信额度＝Max((A+C)，B，D)。
步骤6.0：提取辅助数据。
其中，所述辅助数据例如包括：征信数据和涉税数据。
步骤7.0：根据所述辅助数据计算辅助授信额度。具体包括以下步骤：
步骤7.1：计算征信维度的信用额度。
在本实施方式中，在取得客户授权的前提下，与征信系统直连以获取所述目标企业及其企业主的征信数据，根据所述征信数据中的各项金融数据计算征信维度的信用额度E。
步骤7.2：计算税务维度的信用额度。
例如，通过与税务部门直连或者与第三方服务商合作等形式，在获取客户授权后，获取所述目标企业的涉税数据以计算税务维度的信用额度F。
举例而言，信用额度F＝增值税纳税额×基础放大倍数(或调节放大倍数)+企业所得税×基础放大倍数(或调节放大倍数)
其中，放大倍数的设置规则如下表所示：
表5
当然，本领域的技术人员也可以根据其他数据，例如，所述目标企业的工商数据或社保缴纳数据等，计算相应的信用额度，以用于确定辅助授信额度。
步骤7.3：根据所述信用额度E和信用额度F，计算所述辅助授信额度。
与预授信额度类似地，例如可以按照“孰高原则”来计算辅助授信额度，即辅助授信额度＝最高限额－企业信用贷款余额－企业主个人助业贷款余额－Max(E，F)×调节系数。
其中，在本实施方式中设置了调节系数，并且建立了企业信贷业务和个人助业信贷业务的统一额度管控规则，以控制多头授信和过度授信的风险。
其中，最高限额由监管部门以及行内信贷政策决定；调节系数由多个计算因子共同决定，如下表所示：
表6
在本实施方式中，对于W1至W6中的每一项，首先根据历史情况在设定的风险控制水平下，计算出其初始值，然后，依据业务发展情况和风险变化情况，利用大数据分析技术(例如，知识求精算法)对其不断进行动态调整，以达到符合经营实际情况的风险控制要求。
步骤8.0：根据所述预授信额度和所述辅助授信额度，计算最终授信额度。
示例性地，可以对预授信额度和辅助授信额度分别设置相应的权重参数。
【产品实施方式1】
图5是根据本发明产品实施方式1的确定授信额度的装置的结构示意图。参见图5，在本实施方式中，确定授信额度的装置10包括：解析模块11、获取模块12和确定模块13，具体地：
解析模块11用于从贷款请求中解析出企业标识信息。
获取模块12用于根据解析模块11解析出的企业标识信息获取贡献信息。
确定模块13用于基于获取模块12获取的贡献信息确定第一授信额度。
本发明根据企业标识信息获取贡献信息，并通过所述贡献信息来确定授信额度，由此使得授信额度的确定不依赖于企业客户提供的证明材料，因此，能够提高授信额度的准确性和合理性。
【产品实施方式2】
本实施方式所提供的确定授信额度的装置包括产品实施方式1中的全部内容，在此不再赘述。如图6所示，在本实施方式中，确定模块13包括：第一确定单元131、调整单元132和第二确定单元133，具体地：
第一确定单元131用于根据所述贡献信息确定第二授信额度。
调整单元132用于对第一确定单元131确定的第二授信额度进行调整。
第二确定单元133用于基于经调整单元132调整后的第二授信额度确定第一授信额度。
由于在本实施方式中，先基于贡献信息初步确定第二授信额度(预授信额度)，再对该第二授信额度进行调整以进一步确定第一授信额度(最终授信额度)，因此，可以进一步提高授信额度的准确性。
【产品实施方式3】
本实施方式所提供的确定授信额度的装置包括产品实施方式2中的全部内容，在此不再赘述。如图7所示，在本实施方式中，第一确定单元131包括：生成组件1311和第一确定组件1312，具体地：
生成组件1311用于基于所述贡献信息中的多项子信息，分别生成多个信用额度。
第一确定组件1312用于根据生成组件1311生成的多个信用额度确定第二授信额度。
【产品实施方式4】
本实施方式所提供的确定授信额度的装置包括产品实施方式2或产品实施方式3中的全部内容，在此不再赘述。如图8所示，在本实施方式中，调整单元132包括：获取组件1321、第二确定组件1322和调整组件1323，具体地：
获取组件1321用于根据所述企业标识信息获取辅助数据。
第二确定组件1322用于根据获取组件1321获取的辅助数据确定第三授信额度。
调整组件1323用于基于第二确定组件1322确定的第三授信额度对所述第二授信额度进行调整。
由于本实施方式借助所述辅助数据对第二授信额度进行调整以得到第一授信额度，因此丰富了第一授信额度的评价维度，进一步提高了授信额度的准确性。
如图9所示，本发明的实施方式还提供了一种终端设备，包括存储器21和处理器22；其中，
存储器21用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被处理器22执行时能够实现如方法实施方式1至方法实施方式6中任意一项所述的方法。
本发明根据企业标识信息获取贡献信息，并通过所述贡献信息来确定授信额度，由此使得授信额度的确定不依赖于企业客户提供的证明材料，因此，能够提高授信额度的准确性和合理性。
此外，本发明的实施方式还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质用于存储一条或多条计算机指令，其中，当所述一条或多条计算机指令被执行时能够实现如方法实施方式1至方法实施方式6中任意一项所述的方法。
本发明根据企业标识信息获取贡献信息，并通过所述贡献信息来确定授信额度，由此使得授信额度的确定不依赖于企业客户提供的证明材料，因此，能够提高授信额度的准确性和合理性。
本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可全部通过软件实现，也可借助软件结合硬件平台的方式来实现。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，所述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，智能手机或者网络设备等)执行本发明各个实施方式或者实施方式的某些部分所述的方法。
本文中所使用的“软件”等词均指一般意义上的任意类型的计算机编码或者计算机可执行指令集，可以运行所述编码或者指令集来使计算机或其他处理器程序化以执行如上所述的本发明的技术方案的各个方面。此外，需要说明的是，根据实施方式的一个方面，在执行时实施本发明的技术方案的方法的一个或多个计算机程序不必须要在一台计算机或处理器上，而是可以分布于多个计算机或者处理器中的模块中，以执行本发明的技术方案的各个方面。
计算机可执行指令可以有许多形式，如程序模块，可以由一台或多台计算机或是其他设备执行。一般地，程序模块包括例程、程序、对象、组件以及数据结构等等，执行特定的任务或是实施特定的抽象数据类型。特别地，在各种实施方式中，程序模块进行的操作可以根据各个不同实施方式的需要进行结合或者拆分。
并且，本发明的技术方案可以体现为一种方法，并且已经提供了所述方法的至少一个示例。可以通过任何一种合适的顺序执行动作，所述动作表现为所述方法中的一部分。因此，实施方式可以构造成可以按照与所示出的执行顺序不同的顺序执行动作，其中，可以包括同时地执行一些动作(尽管在示出的实施方式中，这些动作是连续的)。
本文所给出的和使用的定义，应当对照字典、通过引用而并入的文档中的定义、和/或其通常意思进行理解。
在权利要求书中以及上述的说明书中，所有的过度短语，例如“包括”、“具有”、“包含”、“承载”、“具有”、“涉及”、“主要由…组成”以及类似词语是应理解为是开放式的，即，包含但不限于。
本发明说明书中使用的术语和措辞仅仅为了举例说明，并不意味构成限定。本领域技术人员应当理解，在不脱离所公开的实施方式的基本原理的前提下，对上述实施方式中的各细节可进行各种变化。因此，本发明的范围只由权利要求确定，在权利要求中，除非另有说明，所有的术语应按最宽泛合理的意思进行理解。
Claims (10)
1.一种确定授信额度的方法，其特征在于，所述方法包括：
从贷款请求中解析出企业标识信息；
根据所述企业标识信息获取贡献信息；
基于所述贡献信息确定第一授信额度。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述贡献信息确定第一授信额度包括：
根据所述贡献信息确定第二授信额度；
对所述第二授信额度进行调整；
基于调整后的第二授信额度确定第一授信额度。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述贡献信息确定第二授信额度包括：
基于所述贡献信息中的多项子信息，分别生成多个信用额度；
根据所述多个信用额度确定第二授信额度。
4.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，对所述第二授信额度进行调整包括：
根据所述企业标识信息获取辅助数据；
根据所述辅助数据确定第三授信额度；
基于所述第三授信额度对所述第二授信额度进行调整。
5.一种确定授信额度的装置，其特征在于，所述装置包括：
解析模块，用于从贷款请求中解析出企业标识信息；
获取模块，用于根据所述企业标识信息获取贡献信息；
确定模块，用于基于所述贡献信息确定第一授信额度。
6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述确定模块包括：
第一确定单元，用于根据所述贡献信息确定第二授信额度；
调整单元，用于对所述第二授信额度进行调整；
第二确定单元，用于基于调整后的第二授信额度确定第一授信额度。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一确定单元包括：
生成组件，用于基于所述贡献信息中的多项子信息，分别生成多个信用额度；
第一确定组件，用于根据所述多个信用额度确定第二授信额度。
8.如权利要求6或7所述的装置，其特征在于，所述调整单元包括：
获取组件，用于根据所述企业标识信息获取辅助数据；
第二确定组件，用于根据所述辅助数据确定第三授信额度；
调整组件，用于基于所述第三授信额度对所述第二授信额度进行调整。
9.一种终端设备，包括存储器和处理器；其中，
所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行时能够实现如权利要求1至4中任一项所述的方法。
10.一种计算机存储介质，用于存储一条或多条计算机指令，其中，当所述一条或多条计算机指令被执行时能够实现如权利要求1至4中任一项所述的方法。
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| CN201710717114.1A CN107590734A (zh) | 2017-08-21 | 2017-08-21 | 确定授信额度的方法及装置、终端设备和计算机存储介质 |
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| CN201710717114.1A CN107590734A (zh) | 2017-08-21 | 2017-08-21 | 确定授信额度的方法及装置、终端设备和计算机存储介质 |
Publications (1)
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