CN109785114A - 用于贷款审核的信用数据展示方法、装置、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于贷款审核的信用数据展示方法、装置、设备及介质，先获取贷款审核请求，贷款审核请求包括用户标识和贷款标识；并根据用户标识获取对应的用户基本信息；此后根据贷款标识获取规则计算算法和推荐审核信息；再采用规则计算算法，对用户基本信息进行计算，得到用户信用数据；最终根据推荐审核信息对所述用户信用数据进行图表化呈现。根据不同的贷款产品进行不同的计算过程，保证了贷款审核的效率的同时提高了贷款审核的准确性，并且根据推荐审核信息将计算得到的用户信用数据进行图表化显示，保证用户信用数据更加直观。

Description

用于贷款审核的信用数据展示方法、装置、设备及介质

技术领域

本发明涉及数据展示领域，尤其涉及一种用于贷款审核的信用数据展示方法、装置、设备及介质。

背景技术

随着社会需求的增大，贷款业务已经渐渐普及到广大人民群众的生活中，各类贷款公司也逐渐出现于人们的视线中。在贷款过程中，金融机构的审查人员需要根据借款人的信用情况和还款能力对贷款人进行资格审查和评定，评测贷款风险度，在根据具体情况进行贷款决策和额度设定，以降低贷款风险。而在金融机构评估个人信用记录时，无法有效利用起征信报告中的各种数据，更多是依靠信贷员个人经验进行判断，如此导致贷款审核的效率低下。而且现有的信用报告是由若干张表组成，当金融机构有大量的客户信用数据处理时，这样数据结构不但不利于数据的信息化存取，也不利于信贷分析人员基于所有客户信贷状况进行汇总和分析。

发明内容

本发明实施例提供一种用于贷款审核的信用数据展示方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决贷款审核中信用数据不够直观的问题。

一种用于贷款审核的信用数据展示方法，包括：

获取贷款审核请求，所述贷款审核请求包括用户标识和贷款标识；

根据所述用户标识获取对应的用户基本信息；

根据所述贷款标识获取规则计算算法和推荐审核信息；

采用所述规则计算算法，对所述用户基本信息进行计算，得到用户信用数据；

根据所述推荐审核信息对所述用户信用数据进行图表化呈现。

一种用于贷款审核的信用数据展示装置，包括：

贷款审核请求获取模块，用于获取贷款审核请求，所述贷款审核请求包括用户标识和贷款标识；

用户基本信息获取模块，用于根据所述用户标识获取对应的用户基本信息；

算法和信息获取模块，用于根据所述贷款标识获取规则计算算法和推荐审核信息；

用户信用数据计算模块，用于采用所述规则计算算法，对所述用户基本信息进行计算，得到用户信用数据；

图表化显示模块，用于根据所述推荐审核信息对所述用户信用数据进行图表化呈现。

一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述用于贷款审核的信用数据展示方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述用于贷款审核的信用数据展示方法的步骤。

上述用于贷款审核的信用数据展示方法、装置、计算机设备及存储介质中，先获取贷款审核请求，贷款审核请求包括用户标识和贷款标识；并根据用户标识获取对应的用户基本信息；此后根据贷款标识获取规则计算算法和推荐审核信息；再采用规则计算算法，对用户基本信息进行计算，得到用户信用数据；最终根据推荐审核信息对所述用户信用数据进行图表化呈现。根据不同的贷款产品进行不同的计算过程，保证了贷款审核的效率的同时提高了贷款审核的准确性，并且根据推荐审核信息将计算得到的用户信用数据进行图表化显示，保证用户信用数据更加直观。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一实施例中用于贷款审核的信用数据展示方法的一应用环境示意图；

图2是本发明一实施例中用于贷款审核的信用数据展示方法的一示例图；

图3是本发明一实施例中用于贷款审核的信用数据展示方法的另一示例图；

图4是本发明一实施例中用于贷款审核的信用数据展示方法的另一示例图；

图5是本发明一实施例中用于贷款审核的信用数据展示方法的另一示例图；

图6是本发明一实施例中用于贷款审核的信用数据展示方法的另一示例图；

图7是本发明一实施例中用于贷款审核的信用数据展示方法的另一示例图；

图8是本发明一实施例中用于贷款审核的信用数据展示装置的一原理框图；

图9是本发明一实施例中用于贷款审核的信用数据展示装置的另一原理框图；

图10是本发明一实施例中计算机设备的一示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例提供的用于贷款审核的信用数据展示方法，可应用在如图1的应用环境中，其中，客户端(计算机设备)通过网络与服务端进行通信。客户端将贷款审核请求发送至服务端，并根据贷款审核请求中的用户标识从服务端获取对应的用户基本信息；再根据贷款标识从服务端获取规则计算算法和推荐审核信息；采用规则计算算法，对所述用户基本信息进行计算，得到用户信用数据；根据推荐审核信息对所述用户信用数据进行图表化呈现。或者，客户端将贷款审核请求发送至服务端之后，服务端根据用户标识获取对应的用户基本信息；并且根据贷款标识获取规则计算算法和推荐审核信息；采用规则计算算法，对用户基本信息进行计算，得到用户信用数据；最终服务端根据推荐审核信息对用户信用数据进行图表化呈现。其中，客户端(计算机设备)可以但不限于各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。服务端可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一实施例中，如图2所示，提供一种用于贷款审核的信用数据展示方法，以该方法应用在图1中的客户端为例进行说明，包括如下步骤：

S10：获取贷款审核请求，贷款审核请求包括用户标识和贷款标识。

其中，贷款审核请求为客户端发起的对当前客户提出的贷款申请进行审核的请求。具体地，用户通过客户端输入对应的指令或信息来触发该贷款审核请求，或者用户在现场或者柜台提出申请，由客服人员通过客户端发起贷款审核请求。客户端将该贷款审核请求发送至服务端，服务端即获取到贷款审核请求。贷款审核请求包括用户标识和贷款标识。用户标识是指可以唯一标识出用户的信息。在一个实施方式中，用户标识可以为证件号、用户名或用户号。用户号是指为一平台、应用程序或者系统用户分配的识别编号，一个用户对应一个唯一用户号。贷款标识是用于区分不同贷款产品的标识，具体地，该贷款标识可以由中文、数字、字母或符号等至少一种组成。

S20：根据用户标识获取对应的用户基本信息。

客户端根据该用户标识获取对应的用户基本信息。用户基本信息为每一用户对应的用户具体信息。示例性地，用户基本信息包括用户的身份信息、资产信息、收入信息、征信信息、借贷信息、手持设备信息、社交账号信息、第三方平台消费信息或贷款申请行为信息等。可选地，用户基本信息可以从服务端内部的数据库获取，也可以通过第三方数据接口进行获取，还可以通过发送数据获取请求到客户端，提示用户进行对应信息的输入或上传。

S30：根据贷款标识获取规则计算算法和推荐审核信息。

其中，规则计算算法即是预先设置的一个评分标准或者评分规则，该规则计算算法可以根据实际贷款产品的需要进行设置，不同的贷款产品对应的评分标准可能不同，因此预先根据不同的贷款产品设置对应的规则计算算法并进行存储。在该步骤中通过贷款标识即可获取到对应的规则计算算法。可选地，规则计算算法也可以根据历史数据进行统计得到，具体可以根据实际情况而设定，在此不再赘述。可选地，可以为每一项用户基本信息设定一个规则计算算法，以后续得到更加精确的用户信用数据。

推荐审核信息是指在贷款审核过程中可能涉及的需要审核的和用户相关的信息。可选地，推荐审核信息包括用户的身份信息、资产信息、收入信息、征信信息、借贷信息、手持设备信息、社交账号信息、第三方平台消费信息或贷款申请行为信息中的至少一项。可以理解地，不同类型的贷款对应地需要审核的审核信息可能不同，而推荐审核信息即是指不同贷款标识对应的贷款产品所需要审核的信息。可以理解地，推荐审核信息为上述列举的审核信息中的部分信息或者全部信息，也可以为上述列举的审核信息之外的信息，在此不做具体限定。可选地，规则计算算法和推荐审核信息可以存储在客户端中，也可以存储在服务端中。

具体地，预先为不同的贷款产品配置了对应的规则计算算法和推荐审核信息，在获取到贷款审核请求中的贷款标识之后，根据该贷款标识即可查询并获取到对应的规则计算算法和推荐审核信息。

S40：采用规则计算算法，对用户基本信息进行计算，得到用户信用数据。

用户信用数据即是对用户基本信息的一个数据化的体现。具体地，采用所述规则计算算法对用户基本信息进行计算，即可得到用户信用数据。

示例性地，若用户基本信息包括用户的身份信息和资产信息，则可以为身份信息和资产信息设置不同的规则计算算法。例如，若身份信息包括性别、职业、年龄和身体状况，则可以设定对应的规则计算算法为：分别为不同的性别、职业、年龄段和身体状况预先设置不同的分值，再根据该用户标识对应的身份信息来获取对应的分值并进行叠加，即得到身份信息的分值。而对于资产信息，则可以设定对应的规则计算算法为：预先设置不同的资产区间，不同的资产区间对应的分值也不同，而后根据该用户标识的资产信息找到对应的资产区间，即获取到资产信息对应的分值。最后将身份信息对应的分值和资产信息对应的分值组成用户信用数据。

S50：根据推荐审核信息对用户信用数据进行图表化呈现。

在该步骤中，根据推荐审核信息在用户信用数据中获取到对应的数据，并对这部分对应的数据进行突出体现。例如：若推荐审核信息包括贷款记录，则对用户信用数据中和贷款记录相关的部分数据进行标记。

进一步地，可以在可视化界面上根据推荐审核信息对用户信用数据进行图表化显示。其中，可视化界面是指利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来的界面。具体地，该可视化界面可以是客户端的整个显示界面，或者是客户端显示界面中的一个窗口界面。图表化显示是指将图形和表格对数据进行转化并在对应界面上进行显示。具体地，该图表化显示可以是采用条形图、柱状图、折线图、三维图和饼状图等实现。

在本实施例中，先获取贷款审核请求，贷款审核请求包括用户标识和贷款标识；并根据用户标识获取对应的用户基本信息；此后根据贷款标识获取规则计算算法和推荐审核信息；再采用规则计算算法，对用户基本信息进行计算，得到用户信用数据；最终根据推荐审核信息对用户信用数据进行图表化呈现。根据不同的贷款产品进行不同的计算过程，保证了贷款审核的效率的同时提高了贷款审核的准确性，并且根据推荐审核信息将计算得到的用户信用数据进行图表化呈现，保证用户信用数据更加直观。

在一个具体实施方式中，如图3所示，根据推荐审核信息对用户信用数据进行图表化呈现，具体包括如下步骤：

S51：获取数据图表，在数据图表中加载用户信用数据，并在可视化界面中显示加载用户信用数据后的数据图表。

其中，数据图表是指不包含数据内容的基础性图表。客户端预先配置了不同的数据图表，例如条形图、柱状图、折线图、三维图和饼状图等。在获取了其中的一种或复数种数据图表之后，利用获取的数据图表加载用户信用数据，并在可视化界面中显示加载用户信用数据后的数据图表。

S52：根据推荐审核信息在用户信息数据中获取对应的关键信用数据。

其中，关键信用数据是指在该次贷款审核中重点关注和审核的用户信息数据。具体地，可以根据推荐审核信息来确定用户信息数据中的关键信用数据。例如：若推荐审核信息包括贷款记录，则将用户信用数据中和贷款记录相关的部分数据确定为关键信用数据。

S53：在可视化界面上对关键信用数据进行突出显示。

其中，突出显示具体可以为采用不同的颜色进行显示、划分特定区域进行显示或者采用不同的形状进行显示等。在可视化界面上对关键信用数据进行突出显示，以更直观地对数据进行审核。

在本实施例中，首先获取数据图表，在数据图表中加载用户信用数据，并在可视化界面中显示加载用户信用数据后的数据图表。根据推荐审核信息在所述用户信息数据中获取对应的关键信用数据。在可视化界面上对关键信用数据进行突出显示。通过数据图表对用户信用数据进行可视化地显示，并且对关键信用数据进行突出显示，保证信用数据的显示更加直观。

在一个实施例中，如图4所示，获取数据图表，在数据图表中加载用户信用数据，并在可视化界面中显示加载用户信用数据后的数据图表，具体包括如下步骤：

S511：获取管理员标识，根据管理员标识获取对应的基础图表列表，并在可视化图表配置界面中显示所述基础图表列表。

其中，管理员标识是指处理该贷款审核请求的坐席或者工作人员对应的唯一性标识，具体地，该管理员标识可以为手机号码、身份证信息或者系统或者平台分配的唯一性标识。基础图表列表是指不包含数据内容的基础性图表对应的列表。通过管理员标识可以确定该管理员权限范围内的所有基础图表或者该管理员预先设置或者选择的所有基础图表，将所有基础图表以列表的形式在可视化界面中显示，即在可视化界面中显示基础图表列表。如此，可直观地将基础图表列表呈现给管理员，方便管理员进行合理地选择。

S512：获取图表选择信息，图表选择信息包括图表类型标识和可视化区域标识。

其中，图表选择信息是指对在管理员标识对应的权限范围内的基础图表进行选择，并使该基础图表在可视化界面上显示的信息。图表类型标识是用来识别不同类型图表的标识，每一种类型的图表都具有唯一对应的图表类型标识，基于图表类型标识可以快速查找到对应类型的图表。可视化界面上划分为不同的配置区域，可视化区域标识是用于识别可视化界面上不同配置区域的标识，一个配置区域对应一唯一的可视化区域标识，以便于通过可视化区域标识快速定位到可视化界面上对应的配置区域。可以理解地，图表类型标识和对应的可视化区域标识的数量不限于一个，即可以通过不同的数据表格对用户信用数据进行显示。

S513：根据图表类型标识获取对应的数据图表，在数据图表中加载用户信用数据，并在可视化界面中可视化区域标识对应的可视化区域进行显示。

基于图表类型标识，可以确定用户选择了何种类型的图表，以从基础图表列表中获取与图表类型标识相对应的数据图表。例如，如果图表类型标识对应的是饼状图，则从基础图标列表中获取到饼状图，该饼状图就是图表类型标识对应的数据图表。获取到数据图表之后，根据可视化区域标识，定位到可视化界面中与可视化区域标识相对应的配置区域，并将该数据图表放置在该配置区域上，以确定可视化界面中每一配置区域对应的数据图表。

在一个具体实施方式中，将数据图表放置在可视化界面中与可视化区域标识相对应的配置区域，具体包括：在可视化图表配置界面上，采用JQuery UI–draggable插件将数据图表拖拽到可视化图表配置界面中与可视化区域标识相对应的配置区域上。

其中，JQuery UI–Draggable插件是用来使选中的元素或者对象通过鼠标进行拖动的插件。在可视化界面上，用户通过鼠标选中数据图表，采用JQuery UI–draggable插件将数据图表拖拽到与可视化区域标识相对应的配置区域上，以实现快速高效地确定可视化图表配置界面中每一配置区域对应的数据图表。当JQuery UI–draggable插件检测到用户在可视化图表配置界面上松开鼠标时，则将当前拖动的数据图表放置在与可视化区域标识相对应的配置区域上，即采用JQuery UI–draggable插件将数据图表配置在对应的配置区域时，只需控制鼠标从基础图表列表中选择数据图表并拖拽到配置区域即可，操作过程简单方便，有利于提高可视化图表页面的制作效率。

在本实施例中，通过获取管理员标识，根据管理员标识获取对应的基础图表列表，并在可视化图表配置界面中显示基础图表列表。在获取图表选择信息，图表选择信息包括图表类型标识和可视化区域标识。最终根据图表类型标识获取对应的数据图表，在数据图表中加载用户信用数据，并在可视化界面中可视化区域标识对应的可视化区域进行显示。从而提高了图表化显示的效率，使用户信用数据显示更加直观。

在一个实施例中，如图5所示，在根据推荐审核信息在可视化界面上对用户信用数据进行图表化显示的步骤之后，该用于贷款审核的信用数据展示方法还包括如下步骤：

S60：采集用户的语音数据和视频数据。

具体地，客户端通过语音采集设备和视频采集设备分别采集用户的语音数据和视频数据。或者，客户端通过视频采集设备直接采集一个原始视频数据，再从该原始视频数据中获取得到用户的语音数据和视频数据。特别地，视频数据主要体现的是用户在回答问题时的面部部分的视频数据。

可选地，客户端可以发出信息采集请求，信息采集请求是指对用户进行补充信息采集的触发请求。具体地，该信息采集请求可以是手动触发的，也可以是在图表化显示之后，设定对应的触发条件进行自动触发。具体地，信息采集请求显示在可视化界面上，以提示用户进行对应的信息采集。优选地，该信息采集请求包括信息采集内容。该信息采集内容是指需要向客户进一步采集的信息，可选地，该信息采集内容可以为一段语音，通过客户端向客户播放这段语音，并采集客户的语音数据。可以理解地，该信息采集内容可以针对在对用户基本信息中分值较低的信息进行补充信息采集。例如，对身份信息的补充采集、对收入信息的进一步确定或者对征信信息地进一步确定等。即该语音数据为用户回答问题的数据。

S70：在视频数据中获取用户的微表情信息。

其中，微表情信息是指对应图像所体现的微表情。在该步骤中，通过预设一个时间间隔，来定时获取视频数据中面部部分的微表情信息。具体地，可以设置在视频数据中的每隔预定时间获取视频数据中面部部分的微表情信息。示例性地，该预定时间为1s、3s、5s、8s或者10s。

具体地，根据预定时间来对视频数据进行对应人脸图像的获取，并将获取到的人脸图像输入到预先设置好的微表情识别模型中进行识别，得到微表情信息。具体地，该微表情信息可以为平静、开心、紧张或者焦虑等。

S80：对语音数据进行语音识别，得到对应的附加文字信息；

在该步骤中，对语音数据进行语音识别，将语音数据转化为文字信息，即得到附加文字信息。具体地，可以采用语音识别算法对语音数据进行语音识别，例如：基于DTW的语音识别算法或者基于HMM的语音识别算法等。

S90：根据附加文字信息和微表情信息获取用户的附加信用数据。

在该步骤中，根据附加文字信息和微表情信息获取用户的附加信用数据。可选地，可以分别根据附加文字信息获取一附加分值以及根据微表情信息获取微表情评分，再将这两个分数进行加权相加，即得到用户的附加信用数据。

具体地，可以预先设置一附加分值对应表，通过预先设定对应的关键词和分值，再采用字符串匹配的算法为附加文字信息进行字符串匹配，根据附加文字信息和附加分值对应表的匹配程度来得到附加分值。而微表情评分可以通过微表情信息来获得，预先为每一微表情信息设定不同的对应分值，再根据该视频数据中出现的微表情信息来获取对应的分值，并进行相加，得到微表情评分。可以理解地，当微表情信息为平静或者开心时，对应的分值较高，当当微表情信息为紧张或者焦虑时，对应的分值较低。在分别得到附加分值和微表情评分之后，将两者进行组合，即得到用户的附加信用数据。

S100：在可视化界面上显示附加信用数据。

在获取得到用户的附加信用数据之后，在可视化界面上显示该附加信用数据，以供管理员进行进一步地参考。可选地，可以在可视化界面上指定图表类型和/或图表显示区域对该附加信用数据进行显示。客户端在对用户进行额外的信息采集之后，根据用户的回答来采集用户的语音数据和视频数据，再根据该语音数据对应的附加文字信息来进行评分，并且根据视频数据中得到的微表情信息来对附加文字信息进行辅助评分，由此得到了附加信用数据。该附加信用数据结合了用户的微表情信息，可以很好地对用户采集信息过程中对用户回答的真实程度进行评判，以更好地进行参考。

在本实施例中，通过进一步采集用户的语音数据和视频数据来进一步进行审核和确定，以保证后续贷款审核进一步的准确性，并且再采集数据的过程中通过语音数据和视频数据的结合来体现附加信用数据，并利用了微表情来判断，在保证效率的同时也保证了附加信用数据评定的准确性。

在一个实施例中，语音数据包括M个子语音数据段，其中，M为正整数。

其中，子语音数据段为根据不同的问题或信息点来区分的信息段。例如：语音数据中包括了用户对身份信息的补充采集、对收入信息的进一步确定或者对征信信息地进一步确定等语音数据，则可以将语音数据分为3个子语音数据段。每一子语音数据段代表了不同的信息点。进一步地，还可以根据每一个信息点里更进一步的不同问题进行进一步地细分，在此不做具体限定。具体地，可以在采集语音数据时根据每一个提问问题或者引导语音来对采集到的语音数据进行子语音数据段地划分。

在本实施例中，如图6所示，在视频数据中获取用户的微表情信息，具体包括如下步骤：

S71：根据M个子语音数据段的时段对视频数据进行分段，得到M个子视频数据段。

可以理解地，语音数据和视频数据是同时采集的，因此两者的时段是对应的。因此，先获取到M个语音数据段中每一个语音数据段对应的时段，再根据该时段对视频数据进行分段，得到M个子视频数据段。可以理解地，此时每一语音数据段都具有对应的子视频数据段。

S72：根据第二预设间隔对每一子视频数据段进行分帧处理，得到每一子视频数据段的K幅待识别人脸图像，其中，K为正整数。

其中，该第二预设间隔可以为是一个时间值或者是代表帧数的数值。根据设置好的第二预设间隔对视频数据进行分帧处理，得到每一所述子视频数据段的K幅待识别人脸图像，其中，K为正整数。

S73：将每一子视频数据段的K幅待识别人脸图像输入到微表情识别模型中进行识别，得到每一子视频数据段的微表情信息。

在该步骤中，将得到的每一子视频数据段的K幅待识别人脸图像输入到微表情识别模型中进行识别，即得到每一子视频数据段的微表情信息。

在这个实施例中，先根据M个语音数据段的时段对视频数据进行分段，得到M个子视频数据段。根据第二预设间隔对每一子视频数据段进行分帧处理，得到每一子视频数据段的K幅待识别人脸图像，其中，K为正整数；最终将每一子视频数据段的K幅待识别人脸图像输入到微表情识别模型中进行识别，得到每一子视频数据段的微表情信息。将语音数据和视频数据进行关联，保证后续分值计算的准确性。

在一个实施例中，附加文字信息包括M个子附加文字信息段。

其中，M个子附加文字信息段即是对M个子语音数据段分别进行语音识别后得到的结果。而且M个子附加文字信息是和M个子语音数据段一一对应的。

在本实施例中，如图7所示，根据附加文字信息和微表情信息获取用户的附加信用数据，具体包括如下步骤：

S91：获取每一子附加文字信息段的附加分值。

具体地，预先设置一附加分值对应表，通过预先设定对应的关键词和分值，再采用字符串匹配的算法为子附加文字信息段进行字符串匹配，根据子附加文字信息段和附加分值对应表的匹配程度来得到每一子附加文字信息段的附加分值。

S92：根据每一子视频数据段的微表情信息计算对应的每一子附加文字信息段的权值。

每一子视频数据段都包括了微表情信息，可以理解地，该微表情信息为至少一个。通过统计每一子视频数据段中不同微表情信息的数量来设置对应的每一子附加文字信息段的权值。其中，对应的子附加文字信息段是指步骤S71中体现的时段的对应。具体地，可以根据每一子视频数据段中微表情信息为紧张或者焦虑的比例来设置对应的权值，微表情信息为紧张或者焦虑的比例越高，该权值就越低，而微表情信息为平静或者开心的比例越高，该权值就越高。进一步地，当一子视频数据段中微表情信息为紧张或者焦虑的比例超过一定阈值，则设置对应的权值为0。可选地，该阈值为75％、80％或者85％。

S93：根据每一子附加文字信息段的附加分值和权值计算用户的附加信用数据。

在得到每一子附加文字信息段的附加分值和权值之后，计算用户的附加信用数据。具体地，用户的附加信用数据可以通过以下公式计算：

其中，S为用户的附加信用数据，Ai为第i段一子附加文字信息段的附加分值，Qi为第i段一子附加文字信息段对应的权值，n为自语音数据段的数量。

在这个实施例中，先获取每一子附加文字信息段的附加分值，再根据每一子视频数据段的微表情信息计算对应的每一子附加文字信息段的权值，最后根据每一子附加文字信息段的附加分值和权值计算用户的附加信用数据。通过将子附加文字信息段和对应的子视频数据段进行关联，并采用对应的微表情信息对附加分值进行权值的设置，进一步保证了用户的附加信用数据计算的准确性。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

在一实施例中，提供一种用于贷款审核的信用数据展示装置，该信用数据展示装置与上述实施例中用于贷款审核的信用数据展示方法一一对应。如图8所示，该用于贷款审核的信用数据展示装置包括贷款审核请求获取模块10、用户基本信息获取模块20、算法和信息获取模块30、用户信用数据计算模块40和图表化呈现模块50。各功能模块详细说明如下：

贷款审核请求获取模块10，用于获取贷款审核请求，贷款审核请求包括用户标识和贷款标识；

用户基本信息获取模块20，用于根据用户标识获取对应的用户基本信息；

算法和信息获取模块30，用于根据贷款标识获取规则计算算法和推荐审核信息；

用户信用数据计算模块40，用于采用规则计算算法，对用户基本信息进行计算，得到用户信用数据；

图表化显示呈现50，用于根据推荐审核信息对用户信用数据进行图表化呈现。

优选地，如图9所示，图表化显示模块50包括用户信用数据加载单元51、关键信用数据获取单元52和突出显示单元53。

用户信用数据加载单元51，用于获取数据图表，在数据图表中加载用户信用数据，并在可视化界面中显示加载用户信用数据后的数据图表；

关键信用数据获取单元52，用于根据推荐审核信息在用户信息数据中获取对应的关键信用数据；

突出显示单元53，用于在可视化界面上对关键信用数据进行突出显示。

优选地，用户信用数据加载单元51包括基础图表列表显示子单元、图表选择信息获取子单元和可视化显示子单元。

基础图表列表显示子单元，用于获取管理员标识，根据管理员标识获取对应的基础图表列表，并在可视化图表配置界面中显示基础图表列表；

图表选择信息获取子单元，用于获取图表选择信息，图表选择信息包括图表类型标识和可视化区域标识；

可视化显示子单元，用于根据图表类型标识获取对应的数据图表，在数据图表中加载用户信用数据，并在可视化界面中可视化区域标识对应的可视化区域进行显示。

优选地，该用于贷款审核的信用数据展示装置还包括数据采集模块、微表情信息获取模块、语音识别模块、附加信用数据获取模块和附加信用数据显示模块。

数据采集模块，用于采集用户的语音数据和视频数据；

微表情信息获取模块，用于在视频数据中获取用户的微表情信息；

语音识别模块，用于对语音数据进行语音识别，得到对应的附加文字信息；

附加信用数据获取模块，用于根据附加文字信息和微表情信息获取用户的附加信用数据；

附加信用数据显示模块，用于在可视化界面上显示附加信用数据。

优选地，语音数据包括M个子语音数据段，其中，M为正整数。微表情信息获取模块用于根据M个子语音数据段的时段对视频数据进行分段，得到M个子视频数据段；根据第二预设间隔对每一子视频数据段进行分帧处理，得到每一子视频数据段的K幅待识别人脸图像，其中，K为正整数；将每一子视频数据段的K幅待识别人脸图像输入到微表情识别模型中进行识别，得到每一子视频数据段的微表情信息。

优选地，附加文字信息包括M个子附加文字信息段。附加信用数据获取模块用于获取每一子附加文字信息段的附加分值；根据每一子视频数据段的微表情信息计算对应的每一子附加文字信息段的权值；根据每一子附加文字信息段的附加分值和权值计算用户的附加信用数据。

关于用于贷款审核的信用数据展示装置的具体限定可以参见上文中对于用于贷款审核的信用数据展示方法的限定，在此不再赘述。上述用于贷款审核的信用数据展示装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是客户端，其内部结构图可以如图10所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部服务器通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种用于贷款审核的信用数据展示方法。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述实施例中用于贷款审核的信用数据展示方法的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中用于贷款审核的信用数据展示方法的步骤。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种用于贷款审核的信用数据展示方法，其特征在于，包括：

获取贷款审核请求，所述贷款审核请求包括用户标识和贷款标识；

根据所述用户标识获取对应的用户基本信息；

根据所述贷款标识获取规则计算算法和推荐审核信息；

采用所述规则计算算法，对所述用户基本信息进行计算，得到用户信用数据；

根据所述推荐审核信息对所述用户信用数据进行图表化呈现。

2.如权利要求1所述的用于贷款审核的信用数据展示方法，其特征在于，所述根据所述推荐审核信息对所述用户信用数据进行图表化呈现，具体包括：

获取数据图表，在所述数据图表中加载所述用户信用数据，并在可视化界面中显示加载所述用户信用数据后的所述数据图表；

根据所述推荐审核信息在所述用户信息数据中获取对应的关键信用数据；

在所述可视化界面上对所述关键信用数据进行突出显示。

3.如权利要求2所述的用于贷款审核的信用数据展示方法，其特征在于，所述获取数据图表，在所述数据图表中加载所述用户信用数据，并在可视化界面中显示加载所述用户信用数据后的所述数据图表，具体包括：

获取管理员标识，根据所述管理员标识获取对应的基础图表列表，并在可视化图表配置界面中显示所述基础图表列表；

获取图表选择信息，所述图表选择信息包括图表类型标识和可视化区域标识；

根据所述图表类型标识获取对应的数据图表，在所述数据图表中加载所述用户信用数据，并在可视化界面中所述可视化区域标识对应的可视化区域进行显示。

4.如权利要求1所述的用于贷款审核的信用数据展示方法，其特征在于，在所述根据所述推荐审核信息在可视化界面上对所述用户信用数据进行图表化呈现的步骤之后，所述信用数据展示还包括：

采集用户的语音数据和视频数据；

在所述视频数据中获取用户的微表情信息；

对所述语音数据进行语音识别，得到对应的附加文字信息；

根据所述附加文字信息和所述微表情信息获取用户的附加信用数据；

在所述可视化界面上显示所述附加信用数据。

5.如权利要求4所述的用于贷款审核的信用数据展示方法，其特征在于，所述语音数据包括M个子语音数据段，其中，M为正整数；

所述在所述视频数据中获取用户的微表情信息，具体包括：

根据M个所述子语音数据段的时段对所述视频数据进行分段，得到M个子视频数据段；

根据第二预设间隔对每一所述子视频数据段进行分帧处理，得到每一所述子视频数据段的K幅待识别人脸图像，其中，K为正整数；

将每一所述子视频数据段的K幅待识别人脸图像输入到微表情识别模型中进行识别，得到每一所述子视频数据段的微表情信息。

6.如权利要求5所述的用于贷款审核的信用数据展示方法，其特征在于，所述附加文字信息包括M个子附加文字信息段；

所述根据所述附加文字信息和所述微表情信息获取用户的附加信用数据，具体包括：

获取每一所述子附加文字信息段的附加分值；

根据每一所述子视频数据段的微表情信息计算对应的每一所述子附加文字信息段的权值；

根据每一所述子附加文字信息段的附加分值和权值计算用户的附加信用数据。

7.一种用于贷款审核的信用数据展示装置，其特征在于，包括：

贷款审核请求获取模块，用于获取贷款审核请求，所述贷款审核请求包括用户标识和贷款标识；

用户基本信息获取模块，用于根据所述用户标识获取对应的用户基本信息；

算法和信息获取模块，用于根据所述贷款标识获取规则计算算法和推荐审核信息；

用户信用数据计算模块，用于采用所述规则计算算法，对所述用户基本信息进行计算，得到用户信用数据；

图表化呈现模块，用于根据所述推荐审核信息在可视化界面上对所述用户信用数据进行图表化呈现。

8.如权利要求7所述的用于贷款审核的信用数据展示装置，其特征在于，所述图表化显示模块包括：

用户信用数据加载单元，用于获取数据图表，在所述数据图表中加载所述用户信用数据，并在可视化界面中显示加载所述用户信用数据后的所述数据图表；

关键信用数据获取单元，用于根据所述推荐审核信息在所述用户信息数据中获取对应的关键信用数据；

突出显示单元，用于在所述可视化界面上对所述关键信用数据进行突出显示。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述的用于贷款审核的信用数据展示方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的用于贷款审核的信用数据展示方法的步骤。