CN110020920A - 信用评估方法、装置以及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种信用评估方法、装置以及存储介质。其中，该方法，包括：获取多个场景下的与信用评估相关的信用信息，其中所述信用信息包括信用主体、产品和服务；以及根据所述信用信息以及预设的信用评估模型，确定基于所述多个场景下的信用评估结果，其中所述信用评估结果能够应用于所述多个场景。实现了基于多个场景之下将不同信用评估之间进行合理的映射以及打通的目的。从而达到了在多个场景下进行信用评估的技术效果。进而解决了现有技术中存在的由于目前多为基于单个场景下进行信用评估，关于如何在多个场景下进行信用评估，目前没有合理的解决方案的技术问题。

Description

信用评估方法、装置以及存储介质

技术领域

本申请涉及信用评估领域，特别是涉及一种信用评估方法、装置以及存储介质。

背景技术

随着互联网技术的发展，虚拟经济规模越来越大。在虚拟经济活动中，信用发挥着越来越重要的作用：不仅可以降低交易成本，还可以提高交易效率，可以说信用推动的经济发展是现代经济的高级形态。信用作为无形资产，在现代经济活动中价值不容忽视，它是推动共享经济业态发展的重要基础。

然而，在诸如共享单车、共享汽车、共享充电宝以及互联金融等多种信用驱动的商业模式中，更多的是在消耗信用，未能形成多场景下共同提升信用的模式，不断提升信用价值。在现有的信用经济形态中，更多的是在本体业态中对信用进行单向评估，且更为关注单个场景下的信用评估。比如共享单车、滴滴、支付宝等商业形态中，都是对体系内用户信用评分，不同信用评分之间如何映射、打通，以及如何外延到其他产品和服务中，目前没有得到合理的解决。

针对上述的现有技术中存在的由于目前多为基于单个场景下进行信用评估，关于如何在多个场景下进行信用评估，目前没有合理的解决方案的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本公开的实施例提供了一种信用评估方法、装置以及存储介质，以至少解决现有技术中存在的由于目前多为基于单个场景下进行信用评估，关于如何在多个场景下进行信用评估，目前没有合理的解决方案的技术问题。

根据本公开实施例的一个方面，提供了一种信用评估方法，包括：获取多个场景下的与信用评估相关的信用信息，其中信用信息包括信用主体、产品和服务；以及根据信用信息以及预设的信用评估模型，确定基于多个场景下的信用评估结果，其中信用评估结果能够应用于多个场景。

根据本公开实施例的另一个方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时由处理器执行以上任意一项所述的方法。

根据本公开实施例的另一个方面，还提供了一种信用评估装置，包括：获取模块，用于获取多个场景下的与信用评估相关的信用信息，其中信用信息包括信用主体、产品和服务；以及确定模块，用于根据信用信息以及预设的信用评估模型，确定基于多个场景下的信用评估结果，其中信用评估结果能够应用于多个场景。

根据本公开实施例的另一个方面，还提供了一种信用评估装置，包括：处理器；以及存储器，与处理器连接，用于为处理器提供处理以下处理步骤的指令：获取多个场景下的与信用评估相关的信用信息，其中信用信息包括信用主体、产品和服务；以及根据信用信息以及预设的信用评估模型，确定基于多个场景下的信用评估结果，其中信用评估结果能够应用于多个场景。

在本公开实施例中，采用先获取多个场景下的与信用评估相关的信用信息，再根据预设的信用评估模型，确定基于多个场景之下的信用评估结果。实现了基于多个场景之下将不同信用评估之间进行合理的映射以及打通的目的。从而达到了以下效果：1)基于多个场景下对信用信息进行评估，保证后续信用评估模型中所使用数据的完整性、持续性、替代性和价值性；2)基于多个场景下对产品和服务进行评估，为后续信用评估结果提供等级映射；3)基于多个场景下的信用评估模型，打通了信用主体在不同场景下的信用识别与信用定价；4)基于多个场景下的信用评估模型的评估结果，扩展了信用主体的信用使用场景，实现多个场景下的交易便捷性、及时性和互通性；5)打通了多个场景下的信用评估结果的割裂，实现在信用主体唯一识别下，基于多个场景下的信用评估模型输出的结果，可以服务于信用主体自身，以及信用驱动下的场景应用。进而解决了现有技术中存在的由于目前多为基于单个场景下进行信用评估，关于如何在多个场景下进行信用评估，目前没有合理的解决方案的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本公开的进一步理解，构成本申请的一部分，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。在附图中：

图1是用于实现根据本公开实施例1所述的方法的【计算机终端(或移动设备)】的硬件结构框图；

图2是根据本公开实施例1所述的信用评估方法的系统的示意图；

图3是根据本公开实施例1的第一个方面所述的信用评估方法的流程示意图；

图4是根据本公开实施例1的第一个方面所述的信用评估方法的整体流程示意图；

图5是根据本公开实施例2所述的信用评估装置的示意图；以及

图6是根据本公开实施例3所述的信用评估装置的示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本公开的技术方案，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本公开保护的范围。

需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例1

根据本实施例，提供了一种信用评估方法的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

本实施例所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。图1示出了一种用于实现信用评估方法的计算机终端(或移动设备)的硬件结构框图。如图1所示，计算机终端10(或移动设备10)可以包括一个或多个(图中采用102a、102b，……，102n来示出)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)、用于存储数据的存储器104、以及用于通信功能的传输模块106。除此以外，还可以包括：显示器、输入/输出接口(I/O接口)、通用串行总线(USB)端口(可以作为I/O接口的端口中的一个端口被包括)、网络接口、电源和/或相机。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，计算机终端10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。

应当注意到的是上述一个或多个处理器102和/或其他数据处理电路在本文中通常可以被称为“数据处理电路”。该数据处理电路可以全部或部分的体现为软件、硬件、固件或其他任意组合。此外，数据处理电路可为单个独立的处理模块，或全部或部分的结合到计算机终端10(或移动设备)中的其他元件中的任意一个内。如本公开实施例中所涉及到的，该数据处理电路作为一种处理器控制(例如与接口连接的可变电阻终端路径的选择)。

存储器104可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本公开实施例中的信用评估方法对应的程序指令/数据存储装置，处理器102通过运行存储在存储器104内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的应用程序的信用评估方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(Radio Frequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

显示器可以例如触摸屏式的液晶显示器(LCD)，该液晶显示器可使得用户能够与计算机终端10(或移动设备)的用户界面进行交互。

此处需要说明的是，在一些可选实施例中，上述图1所示的计算机设备(或移动设备)可以包括硬件元件(包括电路)、软件元件(包括存储在计算机可读介质上的计算机代码)、或硬件元件和软件元件两者的结合。应当指出的是，图1仅为特定具体实例的一个实例，并且旨在示出可存在于上述计算机设备(或移动设备)中的部件的类型。

图2是根据本实施例所述的信用评估方法的系统的示意图。参照图2所示，该系统包括：服务器100以及数据库200。其中数据库200可以配置于服务器100，也可以配置于其他服务器，并且数据库200存储有多个场景下的多个场景信息。由于信用主体(法人或是自然人)的信用评估除了基本的静态信用评估如基本特征、信用能力特征之外，更重要的是在互联网环境下动态变化的信用评估，如食、医、住、行、社交、公益等不同场景生态下的信用识别、跟踪与增强。此时，在服务器100具有基于多个场景下进行信用评估的需求时，例如但不限于，服务器100可以从数据库200中获取多个场景信息，并基于所获取的多个场景信息提取出与信用评估相关的信用信息。然后，服务器100可以基于所提取出的信用信息，进行多个场景下的信用评估操作。此外，服务器100也可以分别向多个场景下对应的多个终端设备获取场景信息。需要说明的是，系统中的服务器100可适用上面所述的硬件结构。

在上述运行环境下，根据本实施例的第一个方面，提供了一种信用评估方法，该方法由图2中所示的服务器100实现。图3示出了该方法的流程示意图，参考图3所示，该方法包括：

S302：获取多个场景下的与信用评估相关的信用信息，其中信用信息包括信用主体、产品和服务；以及

S304：根据信用信息以及预设的信用评估模型，确定基于多个场景下的信用评估结果，其中信用评估结果能够应用于多个场景。

正如前面背景技术中所述的，现有的在诸如共享单车、共享汽车、共享充电宝以及互联金融等多种信用驱动的商业模式中，更多的是在消耗信用，未能形成多场景下共同提升信用的模式，不断提升信用价值。在现有的信用经济形态中，更多的是在本体业态中对信用进行单向评估，且更为关注单个场景下的信用评估。比如共享单车、滴滴、支付宝等商业形态中，都是对体系内用户信用评分，不同信用评分之间如何映射、打通，以及如何外延到其他产品和服务中，目前没有得到合理的解决。

针对上述背景技术中存在的问题，结合图2所示，本实施例提供的服务器100首先获取多个场景下的与信用评估相关的信用信息。其中信用信息包括信用主体、产品和服务。例如：该多个场景可以分别为共享单车、微博以及支付宝等，其中共享单车的产品为单车，其服务为提供单车的租赁服务；微博的产品为微博APP，其服务为提供发布信息以及观看信息的服务；支付宝的产品为支付宝APP，其服务为提供支付以及转账的服务。此时，服务器100可以从数据库200中获取与共享单车相关的信息、与微博相关的信息以及与支付宝相关的信息，再从所获取的信息中获取与信用评估相关的信用信息。其中服务器100可以通过提炼的方式获取信用信息，信用信息例如但不限于交易数据、用户评价以及产品口碑等。

进一步地，服务器100根据所获取的信用信息以及预设的信用评估模型，确定基于多个场景下的信用评估结果。其中信用评估结果能够应用于多个场景。例如：预设的信用评估模型可以分为两个模块，第一模块用于分别赋予多个场景不同的权重值，第二模块用于对各个场景对应的信用信息赋予不同的权重值。此时，服务器100根据所获取的信用信息以及预设的信用评估模型，对不同场景下的对应的信用信息赋予不同的权重值以及对不同场景下的用户信用评分赋予不同的权重值，从而对各个权重值进行加权求和得到最终的多个场景下的信用评分，并基于所确定的信用评分与信用等级之间进行映射。例如：服务器100确定用户A基于共享单车、微博以及支付宝这三个场景之下的信用评估结果为：信用评分为95分，信用等级为AAA级。此时，服务器100确定出的用户A的信用评估结果均适用于共享单车、微博以及支付宝这三个场景。即用户A在共享单车、微博以及支付宝这三个场景下的信用评估结果均为：信用评分为95分，信用等级为AAA级。

从而，通过这种方式，本实施例通过服务器100首先获取多个场景下的与信用评估相关的信用信息，再根据预设的信用评估模型，确定基于多个场景之下的信用评估结果。实现了基于多个场景之下将不同信用评估之间进行合理的映射以及打通的目的。从而达到了在多个场景下进行信用评估的技术效果。进而解决了现有技术中存在的由于目前多为基于单个场景下进行信用评估，关于如何在多个场景下进行信用评估，目前没有合理的解决方案的技术问题。

可选地，根据信用信息以及预设的信用评估模型，确定基于多个场景下的信用评估结果的操作，包括：根据信用信息以及预设的信用评估模型，确定信用评估的映射信息，其中映射信息用于指示在多个场景下信用主体的信用等级与信用定价之间的映射关系；以及根据映射信息，确定信用评估结果。

具体地，服务器100根据信用信息以及预设的信用评估模型，确定基于多个场景下的信用评估结果的操作，包括：服务器100根据信用信息以及预设的信用评估模型，确定信用评估的映射信息。其中映射信息用于指示在多个场景下信用主体的信用等级与信用定价之间的映射关系。其中，多个场景可以分别为共享单车、微博以及支付宝这三个场景，信用主体为用户A，然后服务器100需要先确定在这三个场景下信用主体的信用等级与信用定价之间的映射关系。例如：信用等级为九个等级，分别为AAA级、AA级、A级、BBB级、BB级、B级、CCC级、CC级以及C级。此时，服务器100确定信用主体(例如用户A)的信用等级与信用定价之间的映射关系为：信用定价为95～100分则映射至AAA级、信用定价为90～95分则映射至AA级、信用定价为85～90分则映射至A级、信用定价为80～85分则映射至BBB级、信用定价为75～80分则映射至BB级、信用定价为70～75分则映射至B级、信用定价为65～70分则映射至CCC级、信用定价为60～65分则映射至CC级以及信用定价为0～60分则映射至C级。最后，服务器100根据该映射信息，确定信用主体(用户A)的信用评估结果。例如：服务器100根据映射信息，确定用户A的信用评估结果为：信用评分为95分，信用等级为AAA级。从而，通过这种方式，使得服务器100可以根据所确定的映射信息，进而准确的确定信用主体的信用评估结果。

可选地，根据信用信息以及预设的信用评估模型，确定信用评估的映射信息的操作，包括：根据信用评估模型，评估信用信息；根据信用评估模型，评估产品和服务；根据信用评估模型、信用信息的评估结果以及产品和服务的评估结果，评估在多个场景下信用主体的信用等级与信用定价之间的映射关系；以及根据信用主体的信用等级与信用定价之间的映射关系的评估结果，确定映射信息。

具体地，服务器100根据信用信息以及预设的信用评估模型，确定信用评估的映射信息的操作，包括：服务器100首先根据预先设置的信用评估模型，对信用信息进行评估。即主要对信用评估所用的信用信息基于完整性、持续性、替代性和价值性等角度进行评估，保证后续多个场景下场景信用评估所使用的信用信息的数据可信度。然后服务器100根据该信用评估模型，主要对多个场景所提供的产品和服务基于口碑、价值性、服务性等角度进行评估，为后续基于多个场景下的信用评估结果提供等级映射。然后，服务器100根据该信用评估模型，在信用信息的评估结果以及产品和服务的评估结果的基础上，评估信用主体(自然人、法人)的信用等级与信用定价之间的映射关系，并跟进数据更新频度动态更新映射关系。最后，服务器100根据信用主体的信用等级与信用定价之间的映射关系的评估结果，确定映射信息。从而，通过这种方式，基于多个不同的场景以及数据维度，提供了一套完整的确定该映射信息的系统。

可选地，评估在多个场景下信用主体的信用等级与信用定价之间的映射关系的操作，包括：根据预设的信用评估模型、信用信息的评估结果以及产品和服务的评估结果，基于预设的计量算法，评估在多个场景下信用主体的信用等级与信用定价之间的映射关系。

具体地，服务器100评估在多个场景下信用主体的信用等级与信用定价之间的映射关系的操作，包括：服务器100根据预设的信用评估模型、信用信息的评估结果以及产品和服务的评估结果，基于预设的计量算法，评估在多个场景下信用主体的信用等级与信用定价之间的映射关系。其中，预设的计量算法例如但不限于逻辑回归算法、机器学习算法以及神经网络算法等。

可选地，根据信用信息以及预设的信用评估模型，确定基于多个场景下的信用评估结果的操作之前，还包括：根据信用信息，对信用主体进行评估。

具体地，服务器100根据信用信息以及预设的信用评估模型，确定基于多个场景下的信用评估结果的操作之前，还包括：服务器100根据所获取的信用信息，对信用主体进行评估。即在使用预设的评估模型进行信用评估之前，服务器100预先对信用主体进行评估。例如：服务器100根据信用主体B在多个场景下的信用信息，评估得到信用主体B的信用评分过低，此时，服务器100会将信用主体B从多个信用主体中过滤掉，从而减轻了服务器100的工作量。

可选地，根据信用信息以及预设的信用评估模型，确定基于多个场景下的信用评估结果的操作之前，还包括：根据信用信息，对多个场景进行评估。

具体地，服务器100根据信用信息以及预设的信用评估模型，确定基于多个场景下的信用评估结果的操作之前，还包括：服务器100根据所获取的信用信息，对多个场景进行评估。即在使用预设的评估模型进行信用评估之前，服务器100预先对多个场景进行评估。例如：服务器100根据多个场景的口碑以及发展年限等，对多个场景进行评估，从而对进入信用评估模型的多个场景进行初步的筛查，过滤掉一些不符合预设条件的场景，从而减轻了服务器100的工作量。

可选地，根据信用信息以及预设的信用评估模型，确定基于多个场景下的信用评估结果的操作之前，还包括：根据信用信息，对多个场景进行等级的映射。

具体地，服务器100根据信用信息以及预设的信用评估模型，确定基于多个场景下的信用评估结果的操作之前，还包括：服务器100根据信用信息，对多个场景进行等级的映射。由于不同场景下因为数据质量、数据维度等情况不同，所获得的信用信息维度不同，比如支付宝和一般电商不同，数据维度不同得到信用识别的效力和结果不同，因此需要对多个场景进行等级的映射。从而，通过这种方式，保障了基于多个场景下所获取的信用信息的数据维度一致，进一步保障了最终得到的信用评估结果的准确性。

可选地，获取信用信息的操作，包括：从多个场景中获取的场景信息；以及从场景信息中获取与信用评估相关的信用信息。

具体地，服务器100获取信用信息的操作，包括：服务器100从多个场景中获取的场景信息。例如：服务器100从多个场景分别对应的多个终端设备中获取各个场景信息。然后，服务器100从场景信息中获取与信用评估相关的信用信息。其中，服务器100可以通过信息提炼的方式从场景信息中获取与信用评估相关的信用信息。

需要补充说明的是，图4示出了本实施例所提供的信用评估方法的整体流程图。参照图4所示，基于多个场景下得出的信用评估结果均可适用于该多个场景，但不适用于该多个场景之外的其他场景，需要进行进一步的信用评估。此外，本实施例所使用的场景信息以及信用信息均可以通过加密技术获取，进而保障所获取的场景信息以及信用信息的安全性。

此外，参考图1所示，根据本实施例的第二个方面，提供了一种存储介质104。存储介质104包括存储的程序，其中，在程序运行时由处理器执行以上任意一项所述的方法。

从而根据本实施例，通过服务器100首先获取多个场景下的与信用评估相关的信用信息，再根据预设的信用评估模型，确定基于多个场景之下的信用评估结果。实现了基于多个场景之下将不同信用评估之间进行合理的映射以及打通的目的。从而达到了以下效果：1)基于多个场景下对信用信息进行评估，保证后续信用评估模型中所使用数据的完整性、持续性、替代性和价值性；2)基于多个场景下对产品和服务进行评估，为后续信用评估结果提供等级映射；3)基于多个场景下的信用评估模型，打通了信用主体在不同场景下的信用识别与信用定价；4)基于多个场景下的信用评估模型的评估结果，扩展了信用主体的信用使用场景，实现多个场景下的交易便捷性、及时性和互通性；5)打通了多个场景下的信用评估结果的割裂，实现在信用主体唯一识别下，基于多个场景下的信用评估模型输出的结果，可以服务于信用主体自身，以及信用驱动下的场景应用。进而解决了现有技术中存在的由于目前多为基于单个场景下进行信用评估，关于如何在多个场景下进行信用评估，目前没有合理的解决方案的技术问题。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

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根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

实施例2

图5示出了根据本实施例所述的信用评估装置500，该装置500与根据实施例1的第一个方面所述的方法相对应。参考图5所示，该装置500包括：获取模块510，用于获取多个场景下的与信用评估相关的信用信息，其中信用信息包括信用主体、产品和服务；以及确定模块520，用于根据信用信息以及预设的信用评估模型，确定基于多个场景下的信用评估结果，其中信用评估结果能够应用于多个场景。

可选地，确定模块520，包括：第一确定子模块，用于根据信用信息以及预设的信用评估模型，确定信用评估的映射信息，其中映射信息用于指示在多个场景下信用主体的信用等级与信用定价之间的映射关系；以及第二确定子模块，用于根据映射信息，确定信用评估结果。

可选地，第一确定子模块，包括：第一评估单元，用于根据信用评估模型，评估信用信息；第二评估单元，用于根据信用评估模型，评估产品和服务；第三评估单元，用于根据信用评估模型、信用信息的评估结果以及产品和服务的评估结果，评估在多个场景下信用主体的信用等级与信用定价之间的映射关系；以及确定单元，用于根据信用主体的信用等级与信用定价之间的映射关系的评估结果，确定映射信息。

可选地，第三评估单元，包括：评估子单元，用于根据预设的信用评估模型、信用信息的评估结果以及产品和服务的评估结果，基于预设的计量算法，评估在多个场景下信用主体的信用等级与信用定价之间的映射关系。

可选地，还包括：第一评估模块，用于在根据信用信息以及预设的信用评估模型，确定基于多个场景下的信用评估结果的操作之前，根据信用信息，对信用主体进行评估。

可选地，还包括：第二评估模块，用于在根据信用信息以及预设的信用评估模型，确定基于多个场景下的信用评估结果的操作之前，根据信用信息，对多个场景进行评估。

可选地，还包括：第三评估模块，用于在根据信用信息以及预设的信用评估模型，确定基于多个场景下的信用评估结果的操作之前，根据信用信息，对多个场景进行等级的映射。

可选地，获取模块510，包括：第一获取子模块，用于从多个场景中获取的场景信息；以及第二获取子模块，用于从场景信息中获取与信用评估相关的信用信息。

从而根据本实施例，通过先获取多个场景下的与信用评估相关的信用信息，再根据预设的信用评估模型，确定基于多个场景之下的信用评估结果。实现了基于多个场景之下将不同信用评估之间进行合理的映射以及打通的目的。从而达到了以下效果：1)基于多个场景下对信用信息进行评估，保证后续信用评估模型中所使用数据的完整性、持续性、替代性和价值性；2)基于多个场景下对产品和服务进行评估，为后续信用评估结果提供等级映射；3)基于多个场景下的信用评估模型，打通了信用主体在不同场景下的信用识别与信用定价；4)基于多个场景下的信用评估模型的评估结果，扩展了信用主体的信用使用场景，实现多个场景下的交易便捷性、及时性和互通性；5)打通了多个场景下的信用评估结果的割裂，实现在信用主体唯一识别下，基于多个场景下的信用评估模型输出的结果，可以服务于信用主体自身，以及信用驱动下的场景应用。进而解决了现有技术中存在的由于目前多为基于单个场景下进行信用评估，关于如何在多个场景下进行信用评估，目前没有合理的解决方案的技术问题。

实施例3

图6示出了根据本实施例所述的信用评估装置600，该装置600与根据实施例1的第一个方面所述的方法相对应。参考图6所示，该装置600包括：处理器610；以及存储器620，与处理器610连接，用于为处理器610提供处理以下处理步骤的指令：获取多个场景下的与信用评估相关的信用信息，其中信用信息包括信用主体、产品和服务；以及根据信用信息以及预设的信用评估模型，确定基于多个场景下的信用评估结果，其中信用评估结果能够应用于多个场景。

可选地，根据信用信息以及预设的信用评估模型，确定基于多个场景下的信用评估结果的操作，包括：根据信用信息以及预设的信用评估模型，确定信用评估的映射信息，其中映射信息用于指示在多个场景下信用主体的信用等级与信用定价之间的映射关系；以及根据映射信息，确定信用评估结果。

可选地，根据信用信息以及预设的信用评估模型，确定信用评估的映射信息的操作，包括：根据信用评估模型，评估信用信息；根据信用评估模型，评估产品和服务；根据信用评估模型、信用信息的评估结果以及产品和服务的评估结果，评估在多个场景下信用主体的信用等级与信用定价之间的映射关系；以及根据信用主体的信用等级与信用定价之间的映射关系的评估结果，确定映射信息。

可选地，评估在多个场景下信用主体的信用等级与信用定价之间的映射关系的操作，包括：根据预设的信用评估模型、信用信息的评估结果以及产品和服务的评估结果，基于预设的计量算法，评估在多个场景下信用主体的信用等级与信用定价之间的映射关系。

可选地，根据信用信息以及预设的信用评估模型，确定基于多个场景下的信用评估结果的操作之前，存储器620还用于为处理器610提供处理以下处理步骤的指令：根据信用信息，对信用主体进行评估。

可选地，根据信用信息以及预设的信用评估模型，确定基于多个场景下的信用评估结果的操作之前，存储器620还用于为处理器610提供处理以下处理步骤的指令：根据信用信息，对多个场景进行评估。

可选地，根据信用信息以及预设的信用评估模型，确定基于多个场景下的信用评估结果的操作之前，存储器620还用于为处理器610提供处理以下处理步骤的指令：根据信用信息，对多个场景进行等级的映射。

可选地，获取信用信息的操作，包括：从多个场景中获取的场景信息；以及从场景信息中获取与信用评估相关的信用信息。

从而根据本实施例，通过先获取多个场景下的与信用评估相关的信用信息，再根据预设的信用评估模型，确定基于多个场景之下的信用评估结果。实现了基于多个场景之下将不同信用评估之间进行合理的映射以及打通的目的。从而达到了以下效果：1)基于多个场景下对信用信息进行评估，保证后续信用评估模型中所使用数据的完整性、持续性、替代性和价值性；2)基于多个场景下对产品和服务进行评估，为后续信用评估结果提供等级映射；3)基于多个场景下的信用评估模型，打通了信用主体在不同场景下的信用识别与信用定价；4)基于多个场景下的信用评估模型的评估结果，扩展了信用主体的信用使用场景，实现多个场景下的交易便捷性、及时性和互通性；5)打通了多个场景下的信用评估结果的割裂，实现在信用主体唯一识别下，基于多个场景下的信用评估模型输出的结果，可以服务于信用主体自身，以及信用驱动下的场景应用。进而解决了现有技术中存在的由于目前多为基于单个场景下进行信用评估，关于如何在多个场景下进行信用评估，目前没有合理的解决方案的技术问题。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种信用评估方法，其特征在于，包括：

获取多个场景下的与信用评估相关的信用信息，其中所述信用信息包括信用主体、产品和服务；以及

根据所述信用信息以及预设的信用评估模型，确定基于所述多个场景下的信用评估结果，其中所述信用评估结果能够应用于所述多个场景。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述信用信息以及预设的信用评估模型，确定基于所述多个场景下的信用评估结果的操作，包括：

根据所述信用信息以及预设的信用评估模型，确定信用评估的映射信息，其中所述映射信息用于指示在所述多个场景下所述信用主体的信用等级与信用定价之间的映射关系；以及

根据所述映射信息，确定所述信用评估结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述信用信息以及预设的信用评估模型，确定信用评估的映射信息的操作，包括：

根据所述信用评估模型，评估所述信用信息；

根据所述信用评估模型，评估所述产品和服务；

根据所述信用评估模型、所述信用信息的评估结果以及所述产品和服务的评估结果，评估在所述多个场景下所述信用主体的信用等级与信用定价之间的映射关系；以及

根据所述信用主体的信用等级与信用定价之间的映射关系的评估结果，确定所述映射信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，评估在所述多个场景下所述信用主体的信用等级与信用定价之间的映射关系的操作，包括：

根据预设的信用评估模型、所述信用信息的评估结果以及所述产品和服务的评估结果，基于预设的计量算法，评估在所述多个场景下所述信用主体的信用等级与信用定价之间的映射关系。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述信用信息以及预设的信用评估模型，确定基于所述多个场景下的信用评估结果的操作之前，还包括：根据所述信用信息，对所述信用主体进行评估。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述信用信息以及预设的信用评估模型，确定基于所述多个场景下的信用评估结果的操作之前，还包括：根据所述信用信息，对所述多个场景进行评估。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述信用信息以及预设的信用评估模型，确定基于所述多个场景下的信用评估结果的操作之前，还包括：根据所述信用信息，对所述多个场景进行等级的映射。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取信用信息的操作，包括：

从所述多个场景中获取的场景信息；以及

从所述场景信息中获取与信用评估相关的所述信用信息。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时由处理器执行权利要求1至8中任意一项所述的方法。

10.一种信用评估装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取多个场景下的与信用评估相关的信用信息，其中所述信用信息包括信用主体、产品和服务；以及

确定模块，用于根据所述信用信息以及预设的信用评估模型，确定基于所述多个场景下的信用评估结果，其中所述信用评估结果能够应用于所述多个场景。