CN108632228A - 一种决策引擎调度方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种决策引擎调度方法，该方法包括：接收步骤，客户端接收用户信息，并对用户信息进行加密获得加密用户信息，并将加密用户信息发送至服务器；数据收集步骤，服务器对接收的加密用户信息进行解密，并基于用户信息获取用户的信用数据；决策步骤，基于用户的信用数据获得决策结果；实施步骤，基于所述决策结果允许或禁止批贷。其技术效果为：由于使用了决策引擎，大大降低了信审人员的作业风险，提高了审批效率，采用余弦距离矩阵和欧式距离矩阵进行双加密，确保了用户信息传输的安全，提高了加密方法的鲁棒性，并且降低了加密时的客户端内存的占用。

Description

一种决策引擎调度方法及系统
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，特别是一种决策引擎调度方法及系统。
背景技术
目前，在银行、互联网金融等贷款审批时，主要使用人工进行审批，由于信审人员的主观性，导致贷款的作业风险加大，且当前贷款业务(如车贷金融业务)客户量日益增加，交易频繁，原来80％以上依靠人工判断的审批机制，信审人员工作量大，审批策略繁琐；急需一种系统将原来复杂的人工判断过程转为系统辅助判断，进而大大降低了信审员人的工作量与出错率。
现有的互联网金融审批时，一般采用用户注册后将用户信息发到服务器端，而在用户信息发送过程中一般采用明文数据发送，导致用户信息泄露，或有的产品采用复杂的加密算法，由于用户终端处理能力较弱，内存空间较低。此外，用户终端一般采用移动终端，由于移动网络的不稳定性，发出的数据包可能丢包，导致收到数据存在错误，因此，急需一种适用用于用户终端的加密算法。
发明内容
本发明针对上述现有技术中的缺陷，提出了如下技术方案。
一种决策引擎调度方法，该方法包括：
接收步骤，客户端接收用户信息，并对用户信息进行加密获得加密用户信息，并将加密用户信息发送至服务器；
数据收集步骤，服务器对接收的加密用户信息进行解密，并基于用户信息获取用户的信用数据；
决策步骤，基于用户的信用数据获得决策结果；
实施步骤，基于所述决策结果允许或禁止批贷。
更进一步地，所述用户信息包括以下至少之一：用户身份证号、用户收机号码、用户支付宝账号、用户微信账号。
更进一步地，所述决策步骤的具体操作为：
决策模型建立步骤，构建诈骗数据库，用于存储与身份证号、银行卡号、手机号码，设备ID相关的欺诈信息，基于该欺诈信息及央行征信信息构建决策模型；
用户评分计算步骤，基于用户信息使用决策模型计算用户评分；
决策结果获得步骤，将用户评分是否大于一阈值作为决策结果。
更进一步地，所述客户端是智能手机、平板电脑或PDA。
更进一步地，所述对用户信息进行加密获得加密用户信息的操作为：
随机生成两个n×n的矩阵M、N，aij为矩阵M中的一个元素，bij为矩阵M中的一个元素；
使用n×n矩阵M计算一个元素到其余元素之间的余弦距离，得到余弦距离矩阵D，dij为余弦距离矩阵D中的一个元素，表示一个元素与其余元素之间的余弦距离，使用n×n矩阵N计算一个元素到其余元素之间的欧氏距离，得到欧式距离矩阵O，oij为欧式距离矩阵O中的一个元素，表示一个元素与其余元素之间的欧式距离；
将用户信息使用哈希函数分别映射到余弦距离矩阵D、欧式距离矩阵O中；
计算加密后的矩阵其中，D’、O’表示加密用户信息；
将加密用户信息D’、O’和矩阵M、N发送至服务器；
服务器对接收的加密用户信息进行解密的操作为：
通过异或运算获得余弦距离矩阵D、和欧式距离矩阵O；
通过哈希运算分别从余弦距离矩阵D、和欧式距离矩阵O获得第一信息和第二信息；
判断第一信息和第二信息是否相同，如果相同，则即为用户信息；其中，n为整数，n>20，1≤i≤n，1≤j≤n。
本申请还提出了一种决策引擎调度系统，包括：
接收单元，用于使客户端接收用户信息，并对用户信息进行加密获得加密用户信息，并将加密用户信息发送至服务器；
数据收集单元，用于使服务器对接收的加密用户信息进行解密，并基于用户信息获取用户的信用数据；
决策单元，基于用户的信用数据获得决策结果；
实施单元，基于所述决策结果允许或禁止批贷。
更进一步地，所述用户信息包括以下至少之一：用户身份证号、用户收机号码、用户支付宝账号、用户微信账号。
更进一步地，所述决策单元包括：
决策模型建立单元，构建诈骗数据库，用于存储与身份证号、银行卡号、手机号码，设备ID相关的欺诈信息，基于该欺诈信息及央行征信信息构建决策模型；
用户评分计算单元，基于用户信息使用决策模型计算用户评分；
决策结果获得单元，将用户评分是否大于一阈值作为决策结果。
更进一步地，所述客户端是智能手机、平板电脑或PDA。
更进一步地，所述对用户信息进行加密获得加密用户信息的操作为：
随机生成两个n×n的矩阵M、N，aij为矩阵M中的一个元素，bij为矩阵M中的一个元素；
使用n×n矩阵M计算一个元素到其余元素之间的余弦距离，得到余弦距离矩阵D，dij为余弦距离矩阵D中的一个元素，表示一个元素与其余元素之间的余弦距离，使用n×n矩阵N计算一个元素到其余元素之间的欧氏距离，得到欧式距离矩阵O，oij为欧式距离矩阵O中的一个元素，表示一个元素与其余元素之间的欧式距离；
将用户信息使用哈希函数分别映射到余弦距离矩阵D、欧式距离矩阵O中；
计算加密后的矩阵其中，D’、O’表示加密用户信息；
将加密用户信息D’、O’和矩阵M、N发送至服务器；
服务器对接收的加密用户信息进行解密的操作为：
通过异或运算获得余弦距离矩阵D、和欧式距离矩阵O；
通过哈希运算分别从余弦距离矩阵D、和欧式距离矩阵O获得第一信息和第二信息；
判断第一信息和第二信息是否相同，如果相同，则即为用户信息；其中，n为整数，n>20，1≤i≤n，1≤j≤n。
本发明的技术效果为：由于使用了决策引擎，大大降低了信审人员的作业风险，提高了审批效率，采用余弦距离矩阵和欧式距离矩阵进行双加密，确保了用户信息传输的安全，提高了加密方法的鲁棒性，并且降低了加密时的客户端内存的占用。
附图说明
图1是本发明的客户端的结构图。
图2是本发明的一种决策引擎调度方法的流程图。
图3是本发明的一种决策引擎调度系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图1-3进行具体说明。
图1示出了本发明的客户端1，所述客户端1包括处理器11、存储器12和显示屏13，当然该客户端还可以包括其他部件，如wifi模块、蓝牙模块、麦克风、数据传输模块等等其他客户端需要使用模块，在此，没有示出。处理器11分别与存储器12和显示屏13相连接，存储器12中可以存储客户端1所执行的程序或图片、视频等，处理器11可以执行存储器12中的程序，执行相应的操作，如视频播放操作。本发明中的客户端1可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、个人数字助理等等，但不限于这些设备。
图2示出了本发明的一种决策引擎调度方法，该方法包括：
S11、接收步骤，客户端接收用户信息，并对用户信息进行加密获得加密用户信息，并将加密用户信息发送至服务器；
S12、数据收集步骤，服务器对接收的加密用户信息进行解密，并基于用户信息获取用户的信用数据；
S13、决策步骤，基于用户的信用数据获得决策结果；
S14、实施步骤，基于所述决策结果允许或禁止批贷。
一般来说，用户信息包括以下至少之一：用户身份证号、用户收机号码、用户支付宝账号、用户微信账号、设备ID等，后续处理中采用这些用户信息进行用户数据的收集，风险的判断等。
一个实施例为：决策步骤的具体操作为：
决策模型建立步骤，构建诈骗数据库，用于存储与身份证号、银行卡号、手机号码，设备ID相关的欺诈信息，基于该欺诈信息及央行征信信息构建决策模型；
用户评分计算步骤，基于用户信息使用决策模型计算用户评分；
决策结果获得步骤，将用户评分是否大于一阈值作为决策结果。
在决策模型建立过程中，一般需要定义好坏样本，如：分期购客户保持6个月正常还款记录客户且人行评分较高的定义为好客户。真实逾期或人行记录较差客户定义为坏客户；然后进行变量筛选，从外部数据数百个字段中，针对此类好坏客户进行相关性分析，相关性较高的变量将用于变量分组，变量分组后进行逻辑回归，可以使用线性回归方法及概率知识或支持向量机进行推理得到决策模型，这是本发明的重点之一。
本申请的决策模型对一个客户的审批不仅仅依赖于央行征信，而是从多个维度如涉案信息，黑名单信息，欺诈信息，消费信息，稳定性等多个维度进行考量，提高了审批准确度，降低了信审人员的劳动强度。
本发明的另一个重要发明点在于，提出了采用余弦距离矩阵和欧式距离矩阵进行双加密，确保了用户信息传输的安全，由于传输了两个加密数据，解密时判断二者是否相同，提高了加密方法的鲁棒性，并且降低了加密时的客户端内存的占用，下面介绍具体的加解密操作。
所述对用户信息进行加密获得加密用户信息的操作为：
随机生成两个n×n的矩阵M、N，aij为矩阵M中的一个元素，bij为矩阵M中的一个元素；
使用n×n矩阵M计算一个元素到其余元素之间的余弦距离，得到余弦距离矩阵D，dij为余弦距离矩阵D中的一个元素，表示一个元素与其余元素之间的余弦距离，使用n×n矩阵N计算一个元素到其余元素之间的欧氏距离，得到欧式距离矩阵O，oij为欧式距离矩阵O中的一个元素，表示一个元素与其余元素之间的欧式距离；
将用户信息使用哈希函数分别映射到余弦距离矩阵D、欧式距离矩阵O中；
计算加密后的矩阵其中，D’、O’表示加密用户信息，其中表示异或运算；
将加密用户信息D’、O’和矩阵M、N发送至服务器。
用户信息使用哈希函数分别映射到余弦距离矩阵D、欧式距离矩阵O中过程可以是设计相应的哈希函数，将用户信息中的每个值经过哈希变化，按照一定的规则替换余弦距离矩阵D、欧式距离矩阵O中的值，或者与余弦距离矩阵D、欧式距离矩阵O的值进行相应的计算。本申请创造性的提出了将用户信息哈希到余弦距离矩阵D、欧式距离矩阵O中，利用余弦距离矩阵及欧式距离矩阵的特性提高系统加密算法的安全性。
服务器对接收的加密用户信息进行解密的操作为：
通过异或运算获得余弦距离矩阵D、和欧式距离矩阵O；
通过哈希运算分别从余弦距离矩阵D、和欧式距离矩阵O获得第一信息和第二信息；
判断第一信息和第二信息是否相同，如果相同，则即为用户信息；其中，n为整数，n>20，1≤i≤n，1≤j≤n。
由于传输了两个加密数据，解密时判断二者是否相同，提高了加密方法的鲁棒性。
图3是本发明的一种决策引擎调度系统3，包括：
接收单元31，用于使客户端接收用户信息，并对用户信息进行加密获得加密用户信息，并将加密用户信息发送至服务器；
数据收集单元32，用于使服务器对接收的加密用户信息进行解密，并基于用户信息获取用户的信用数据；
决策单元33，基于用户的信用数据获得决策结果；
实施单元34，基于所述决策结果允许或禁止批贷。
所述决策单元包括：决策模型建立单元，构建诈骗数据库，用于存储与身份证号、银行卡号、手机号码，设备ID相关的欺诈信息，基于该欺诈信息及央行征信信息构建决策模型；用户评分计算单元，基于用户信息使用决策模型计算用户评分；决策结果获得单元，将用户评分是否大于一阈值作为决策结果。
在决策模型建立过程中，一般需要定义好坏样本，如：分期购客户保持6个月正常还款记录客户且人行评分较高的定义为好客户。真实逾期或人行记录较差客户定义为坏客户；然后进行变量筛选，从外部数据数百个字段中，针对此类好坏客户进行相关性分析，相关性较高的变量将用于变量分组，变量分组后进行逻辑回归，可以使用线性回归方法及概率知识或支持向量机进行推理得到决策模型，这是本发明的重点之一。
所述对用户信息进行加密获得加密用户信息的操作为：
随机生成两个n×n的矩阵M、N，aij为矩阵M中的一个元素，bij为矩阵M中的一个元素；
使用n×n矩阵M计算一个元素到其余元素之间的余弦距离，得到余弦距离矩阵D，dij为余弦距离矩阵D中的一个元素，表示一个元素与其余元素之间的余弦距离，使用n×n矩阵N计算一个元素到其余元素之间的欧氏距离，得到欧式距离矩阵O，oij为欧式距离矩阵O中的一个元素，表示一个元素与其余元素之间的欧式距离；
将用户信息使用哈希函数分别映射到余弦距离矩阵D、欧式距离矩阵O中；
计算加密后的矩阵其中，D’、O’表示加密用户信息，其中，表示异或运算；
将加密用户信息D’、O’和矩阵M、N发送至服务器。
用户信息使用哈希函数分别映射到余弦距离矩阵D、欧式距离矩阵O中过程可以是设计相应的哈希函数，将用户信息中的每个值经过哈希变化，按照一定的规则替换余弦距离矩阵D、欧式距离矩阵O中的值，或者与余弦距离矩阵D、欧式距离矩阵O的值进行相应的计算。本申请创造性的提出了将用户信息哈希到余弦距离矩阵D、欧式距离矩阵O中，利用余弦距离矩阵及欧式距离矩阵的特性提高系统加密算法的安全性。
服务器对接收的加密用户信息进行解密的操作为：
通过异或运算获得余弦距离矩阵D、和欧式距离矩阵O；
通过哈希运算分别从余弦距离矩阵D、和欧式距离矩阵O获得第一信息和第二信息；
判断第一信息和第二信息是否相同，如果相同，则即为用户信息；其中，n为整数，n>20，1≤i≤n，1≤j≤n。
图3中示出的系统可以执行上述方法，该系统可以嵌入在客户端、服务器中进行操作。
本发明所述的方法，可以通过计算机程序实现，也可以将计算机程序存储在存储介质上，处理器从存储介质上读取计算机程序，并执行相应的方法，完成串联补偿装置的工作状态的监测，确保其工作安全。
最后所应说明的是：以上实施例仅以说明而非限制本发明的技术方案，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明进行修改或者等同替换，而不脱离本发明的精神和范围的任何修改或局部替换，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (10)

1.一种决策引擎调度方法，其特征在于，该方法包括：
接收步骤，客户端接收用户信息，并对用户信息进行加密获得加密用户信息，并将加密用户信息发送至服务器；
数据收集步骤，服务器对接收的加密用户信息进行解密，并基于用户信息获取用户的信用数据；
决策步骤，基于用户的信用数据获得决策结果；
实施步骤，基于所述决策结果允许或禁止批贷。
2.根据权利要求1的方法，其特征在于，所述用户信息包括以下至少之一：用户身份证号、用户收机号码、用户支付宝账号、用户微信账号。
3.根据权利要求1的方法，其特征在于，所述决策步骤的具体操作为：
决策模型建立步骤，构建诈骗数据库，用于存储与身份证号、银行卡号、手机号码，设备ID相关的欺诈信息，基于该欺诈信息及央行征信信息构建决策模型；
用户评分计算步骤，基于用户信息使用决策模型计算用户评分；
决策结果获得步骤，将用户评分是否大于一阈值作为决策结果。
4.根据权利要求1的方法，其特征在于，所述客户端是智能手机、平板电脑或PDA。
5.根据权利要求1的方法，其特征在于，
所述对用户信息进行加密获得加密用户信息的操作为：
随机生成两个n×n的矩阵M、N，aij为矩阵M中的一个元素，bij为矩阵M中的一个元素；
使用n×n矩阵M计算一个元素到其余元素之间的余弦距离，得到余弦距离矩阵D，dij为余弦距离矩阵D中的一个元素，表示一个元素与其余元素之间的余弦距离，使用n×n矩阵N计算一个元素到其余元素之间的欧氏距离，得到欧式距离矩阵O，oij为欧式距离矩阵O中的一个元素，表示一个元素与其余元素之间的欧式距离；
将用户信息使用哈希函数分别映射到余弦距离矩阵D、欧式距离矩阵O中；
计算加密后的矩阵其中，D’、O’表示加密用户信息；
将加密用户信息D’、O’和矩阵M、N发送至服务器；
服务器对接收的加密用户信息进行解密的操作为：
通过异或运算获得余弦距离矩阵D、和欧式距离矩阵O；
通过哈希运算分别从余弦距离矩阵D、和欧式距离矩阵O获得第一信息和第二信息；
判断第一信息和第二信息是否相同，如果相同，则即为用户信息；其中，n为整数，n>20，1≤i≤n，1≤j≤n。
6.一种决策引擎调度系统，其特征在于，该包括：
接收单元，用于使客户端接收用户信息，并对用户信息进行加密获得加密用户信息，并将加密用户信息发送至服务器；
数据收集单元，用于使服务器对接收的加密用户信息进行解密，并基于用户信息获取用户的信用数据；
决策单元，基于用户的信用数据获得决策结果；
实施单元，基于所述决策结果允许或禁止批贷。
7.根据权利要求6的系统，其特征在于，所述用户信息包括以下至少之一：用户身份证号、用户收机号码、用户支付宝账号、用户微信账号。
8.根据权利要求6的系统，其特征在于，所述决策单元包括：
决策模型建立单元，构建诈骗数据库，用于存储与身份证号、银行卡号、手机号码，设备ID相关的欺诈信息，基于该欺诈信息及央行征信信息构建决策模型；
用户评分计算单元，基于用户信息使用决策模型计算用户评分；
决策结果获得单元，将用户评分是否大于一阈值作为决策结果。
9.根据权利要求9的系统，其特征在于，所述客户端是智能手机、平板电脑或PDA。
10.根据权利要求6的系统，其特征在于，
所述对用户信息进行加密获得加密用户信息的操作为：
随机生成两个n×n的矩阵M、N，aij为矩阵M中的一个元素，bij为矩阵M中的一个元素；
使用n×n矩阵M计算一个元素到其余元素之间的余弦距离，得到余弦距离矩阵D，dij为余弦距离矩阵D中的一个元素，表示一个元素与其余元素之间的余弦距离，使用n×n矩阵N计算一个元素到其余元素之间的欧氏距离，得到欧式距离矩阵O，oij为欧式距离矩阵O中的一个元素，表示一个元素与其余元素之间的欧式距离；
将用户信息使用哈希函数分别映射到余弦距离矩阵D、欧式距离矩阵O中；
计算加密后的矩阵其中，D’、O’表示加密用户信息；
将加密用户信息D’、O’和矩阵M、N发送至服务器；
服务器对接收的加密用户信息进行解密的操作为：
通过异或运算获得余弦距离矩阵D、和欧式距离矩阵O；
通过哈希运算分别从余弦距离矩阵D、和欧式距离矩阵O获得第一信息和第二信息；
判断第一信息和第二信息是否相同，如果相同，则即为用户信息；其中，n为整数，n>20，1≤i≤n，1≤j≤n。
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