CN110046985A - 数据处理系统、方法及终端设备 - Google Patents

Abstract

本申请适用于数据处理技术领域，提供了数据处理系统、方法及终端设备，包括：黑名单共享数据中心、用户信用数据存储中心、借贷数据中心以及数据公布中心；黑名单共享数据中心用于通过区块链接收并存储用户上传的黑名单数据；用户信用数据存储中心用于从区块链的智能合约库获取并存储用户的多维度信用数据；借贷数据中心用于通过区块链接收并存储用户与借贷企业的借贷历史记录；数据公布中心用于从黑名单共享数据中心、用户信用数据存储中心以及借贷数据中心存储的数据中，筛选出属于授信数据的数据以及属于非授信数据的数据，并根据预设公布策略选择授信数据和非授信数据的公布方式。通过上述方法能够保证存储的信息的不可篡改性。

Description

数据处理系统、方法及终端设备

技术领域

本申请属于数据处理技术领域，尤其涉及数据处理系统、方法、终端设备及计算机可读存储介质。

背景技术

近年来，随着普惠金融的迅速发展，尤其是消费金融、网贷等互联网金融快速发展，截止2017年底，消费信贷余额规模达到36万亿元，同比增长25％。消费信贷的快速增长，为个人征信带来市场基础，也对个人征信机构的信用评估业务提供市场空间。个人征信行业蕴藏了无限的需求和潜力，同样也面临着无数的挑战，而目前市场上的征信数据及应用方案并不能满足互联网金融行业高速发展的需要。

目前互联网中极多的借款需求存在欺诈和骗贷行为风险，机构代办、多头借贷、组团骗贷的行为也经常发生，这对行业的风控带来了极大的挑战，如何识别欺诈成为当务之急。金融行业中各企业的背景差异巨大，各企业的金融风控的意识本身也有着鲜明的冲突。各平台业务体量不同，小平台自身所沉淀的信用数据有限，如果接入和使用第三方数据平台，必然会抬高不少的经营成本，同时第三方的数据是否掺水、是否存在造假也很难去把控。平台之间互相缺乏信任，数据难以共享，信用数据变成孤岛，导致市场上的风险用户及风险借贷行为无法有效在各平台风控中及时传递。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了数据处理系统、方法及终端设备，以解决现有技术中平台存储的数据难以保证准确性以及保密性的问题。

本申请实施例的第一方面提供了一种数据处理系统，所述数据处理系统包括黑名单共享数据中心、用户信用数据存储中心、借贷数据中心以及数据公布中心；

所述黑名单共享数据中心用于通过区块链接收并存储用户上传的黑名单数据；

所述用户信用数据存储中心用于从区块链的智能合约库获取并存储用户的多维度信用数据，所述用户的多维度信用数据包括以下至少一种：个人与个人的借贷信用记录、个人的租房信用记录、个人互联网的消费信用记录；

所述借贷数据中心用于通过区块链接收并存储用户与借贷企业的借贷历史记录；

所述数据公布中心用于从所述黑名单共享数据中心、用户信用数据存储中心以及借贷数据中心存储的数据中，筛选出属于授信数据的数据以及属于非授信数据的数据，并根据预设公布策略选择所述授信数据和所述非授信数据的公布方式，所述预设公布策略为：授信数据需要查询者授信后才公布至所述查询者，非授信数据不需要查询者授信就公布至所述查询者。

本申请实施例的第二方面提供了一种数据处理方法，包括：

通过区块链接收并存储用户上传的黑名单数据；

从区块链的智能合约库获取并存储用户的多维度信用数据，所述用户的多维度信用数据包括以下至少一种：个人与个人的借贷信用记录、个人的租房信用记录、个人互联网的消费信用记录；

通过区块链接收并存储用户与借贷企业的借贷历史记录；

从所述黑名单数据、用户的多维度信用数据以及用户与借贷企业的借贷历史记录中筛选出属于授信数据的数据以及属于非授信数据的数据，并根据预设公布策略选择所述授信数据和所述非授信数据的公布方式，所述预设公布策略为：授信数据需要查询者授信后才公布至所述查询者，非授信数据不需要查询者授信就公布至所述查询者。

本申请实施例的第三方面提供了一种终端设备，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如第二方面所述方法的步骤。

本申请实施例的第四方面提供了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如第二方面所述方法的步骤。

本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：

由于数据处理系统包括黑名单共享数据中心、用户信用数据存储中心、借贷数据中心以及数据公布中心，且上述中心通过区块链接收并存储用户上传的信息，而区块链上的信息一经上传是不能修改的，因此，该数据处理系统能够保证其存储的信息的准确性及不可篡改性。并且，该数据处理系统还通过对其存储的信息进行分类后，选择对应的公布方式公布分类后的授信数据和非授信数据，从而在保证授信数据的安全性的基础上，加快授信数据和非授信数据的分享。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例一提供的一种数据处理系统的结构示意图；

图2是本申请实施例二提供的一种数据处理方法的流程示意图；

图3是本申请实施例三提供的终端设备的示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

为了说明本申请所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

具体实现中，本申请实施例中描述的终端设备包括但不限于诸如具有触摸敏感表面(例如，触摸屏显示器和/或触摸板)的移动电话、膝上型计算机或平板计算机之类的其它便携式设备。还应当理解的是，在某些实施例中，上述设备并非便携式通信设备，而是具有触摸敏感表面(例如，触摸屏显示器和/或触摸板)的台式计算机。

在接下来的讨论中，描述了包括显示器和触摸敏感表面的终端设备。然而，应当理解的是，终端设备可以包括诸如物理键盘、鼠标和/或控制杆的一个或多个其它物理用户接口设备。

终端设备支持各种应用程序，例如以下中的一个或多个：绘图应用程序、演示应用程序、文字处理应用程序、网站创建应用程序、盘刻录应用程序、电子表格应用程序、游戏应用程序、电话应用程序、视频会议应用程序、电子邮件应用程序、即时消息收发应用程序、锻炼支持应用程序、照片管理应用程序、数码相机应用程序、数字摄影机应用程序、web浏览应用程序、数字音乐播放器应用程序和/或数字视频播放器应用程序。

可以在终端设备上执行的各种应用程序可以使用诸如触摸敏感表面的至少一个公共物理用户接口设备。可以在应用程序之间和/或相应应用程序内调整和/或改变触摸敏感表面的一个或多个功能以及终端上显示的相应信息。这样，终端的公共物理架构(例如，触摸敏感表面)可以支持具有对用户而言直观且透明的用户界面的各种应用程序。

实施例一：

图1示出了本申请实施例一提供的一种数据处理系统的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分：

所述数据处理系统1包括黑名单共享数据中心11、用户信用数据存储中心12、借贷数据中心13以及数据公布中心14。

所述黑名单共享数据中心11用于通过区块链接收并存储用户上传的黑名单数据；

其中，这里的用户为加入该数据处理系统的用户，比如，为加入该数据处理系统的企业。

本实施例中，用户上传的黑名单数据的格式为该数据处理系统的标准格式，比如，黑名单数据为个人数据时，该个人数据的标准格式需要包括用户ID、姓名、银行卡号等信息，当黑名单数据为企业数据时，该企业数据的标准格式需要包括企业ID、法人代表等信息。进一步地，为了对黑名单数据进行更精确的划分，则上传的黑名单数据还包括信用评价这一信息，比如，当信用评价为“灰”时，表明该黑名单数据还可能变为白名单数据，当信用评价为“黑”时，表明该黑名单数据不可能变为白名单数据。

可选地，所述黑名单共享数据中心11还用于在接收用户上传的黑名单数据后，通过区块链接收并存储用户上传的签名信息。

当用户上传黑名单数据后，需要上传该用户的签名信息，以保证该黑名单数据的安全性。

所述用户信用数据存储中心12用于从区块链的智能合约库获取并存储用户的多维度信用数据，所述用户的多维度信用数据包括以下至少一种：个人与个人的借贷信用记录、个人的租房信用记录、个人互联网的消费信用记录；

本实施例中，当用户通过数据处理系统1中的区块链的智能合约库签订相关合约时，用户信用数据存储中心12能够从该智能合约库获取并存储用户的多维度信用数据。

例如，对个人与个人之间的熟人借贷的信息进行处理：借贷双方可将贷款总额、期限、利率等基本信息上链，形成电子合同，到期后通过智能合约库中的对应智能合约自动完成交易。借贷双方数据一旦上链便创建了这样一个具有区块链特点的个人与个人的借贷信用纪录，形成个人征信评级的信用数据。

例如，对个人租住房屋的信息进行处理：个人与房主之间将租房费用、期限、地址等详细信息上链，通过智能合约到期自动转款支付，个人的租房信用数据上链后，形成有效的个人的租房信用记录，对于个人的借贷还款能力形成有效的审批验证支撑。

例如，对个人互联网消费数据的信息进行处理：个人在互联网上进行消费购物时，可以委托消费平台将个人的消费数据上链，得到个人互联网的消费信用记录。通过个人的日常消费能力，为后续借贷提供有力的数据支撑。

所述借贷数据中心13用于通过区块链接收并存储用户与借贷企业的借贷历史记录；

本实施例中，个人向借贷企业的借贷数据上链，建立用户与借贷企业的借贷历史记录且不可篡改。用户从申请开始，将所有的申请信息记录到链上，借贷企业将用户的借款金额、借款期限、还款情况等信息同样记录到链上，形成用户完整的借贷历史记录。

所述数据公布中心14用于从所述黑名单共享数据中心、用户信用数据存储中心以及借贷数据中心存储的数据中，筛选出属于授信数据的数据以及属于非授信数据的数据，并根据预设公布策略选择所述授信数据和所述非授信数据的公布方式，所述预设公布策略为：授信数据需要查询者授信后才公布至所述查询者，非授信数据不需要查询者授信就公布至所述查询者。

例如，数据公布中心14按照不同中心类型存储的数据筛选授信数据和非授信数据，例如，将黑名单共享数据中心11存储的黑名单数据作为授信数据，将借贷数据中心13存储的用户与借贷企业的借贷历史记录作为非授信数据。或者，数据公布中心14按照信息的敏感度划分授信数据和非授信数据，例如，将用户ID或企业ID等作为授信数据，将信用评价等作为非授信数据。当然，也可以结合不同中心类型和不同数据类型(敏感或不敏感)筛选授信数据和非授信数据。

在一实施例中，当查询者向数据处理系统付费后，或者，当查询者已向数据处理系统上传黑名单数据、个人与个人的借贷信用记录、个人的租房信用记录、个人互联网的消费信用记录、用户与借贷企业的借贷历史记录等任一种信息后，判定该查询者为授信的查询者，否则，判定该查询者为非授信的查询者。

本申请实施例中，由于数据处理系统包括黑名单共享数据中心、用户信用数据存储中心、借贷数据中心以及数据公布中心，且上述中心通过区块链接收并存储用户上传的信息，而区块链上的信息一经上传是不能修改的，因此，该数据处理系统能够保证其存储的信息的准确性及不可篡改性。并且，该数据处理系统还通过对其存储的信息进行分类后，选择对应的公布方式公布分类后的授信数据和非授信数据，从而在保证授信数据的安全性的基础上，加快授信数据和非授信数据的分享。

在一些实施例中，为了保证上传的信息的安全性，所述数据处理系统1还包括：

验证单元，用于对与所述黑名单共享数据中心、用户信用数据存储中心、借贷数据中心以及数据公布中心中的任一个进行通信的用户的身份信息进行验证。

具体地，所述验证单元对用户的身份信息进行验证时，具体用于：

对个人用户提交的个人资料和身份证进行验证，以及，对所述个人用户的人脸进行识别，验证所述个人用户的真实性；例如，对个人用户的人脸进行光学字符识别(OpticalCharacter Recognition，OCR)识别，验证该个人用户是否为真实的本人。

对企业用户的营业执照和法人身份证进行验证。进一步地，对法人的人脸进行识别，验证该法人的真实性。

在一些实施例中，所述黑名单共享数据中心还用于：

对所述黑名单数据中的个人ID和个人姓名进行掩码运算，或者，对所述黑名单数据中的企业ID和法人代表进行掩码运算；

生成带掩码的黑名单数据，所述带掩码的黑名单数据作为授信数据的一种，未带掩码的黑名单数据作为非授信数据的一种。

本实施例中，当查询者经过授信验证后，公布至该查询者的授信数据为不带掩码的黑名单数据。

本实施例中，所述黑名单共享数据中心11可通过以下形式存储黑名单数据：

标识符+带掩码的个人ID+带掩码的个人姓名+信用评价+签名；

标识符+带掩码的企业ID+带掩码的法人代表+信用评价+签名。

在一些实施例中，为了鼓励用户上传信息至数据处理系统，则所述数据处理系统还包括：

授信数据公布次数统计单元，用于统计同一授信数据公布至不同查询者的公布次数；

奖励单元，用于根据统计的同一授信数据公布至不同查询者的公布次数，奖励上传所述同一授信数据的用户。

本实施例中，对数据处理系统存储的不同的授信数据，分别统计同一授信数据公布至不同授信的查询者的公布次数，根据统计的公布次数选择奖励上传授权数据的用户的奖励方式和奖励内容。例如，若奖励方式为钱财奖励，奖励内容则为钱财数额。

在一些实施例中，所述数据公布中心14在根据预设公布策略选择所述授信数据和所述非授信数据的公布方式时，具体用于：

接收数据查询请求后，判断所请求的数据是否为授信数据，若不是授信数据，则将所请求的数据公布至查询者，若是授信数据，判断所述数据公布请求是否授信验证通过，若授信验证没有通过，则将所请求的数据进行掩码运算后再公布至查询者。

本实施例中，将所请求的数据进行掩码运算后再公布至查询者包括：将所请求的部分数据进行掩码运算后再公布至查询者，或者，将所请求的全部数据进行掩码运算后再公布至查询者。若将所请求的部分数据进行掩码运算后再公布至查询者，则将进行掩码运算后的部分数据公布至查询者，没有进行掩码运算的另一部分数据不公布至查询者。例如，将“标识符+带掩码的个人ID+带掩码的个人姓名+信用评价+签名”公布至查询者，将没有进行掩码运算的另一部分数据，如“借款金额、借款时间、借款平台、信用等级、还款行为、逾期时间、逾期金额”等不公布至查询者。

在一些实施例中，为了便于查询者获知该数据处理系统是否存储相应的数据，则所述数据公布中心14还用于：

若授信验证没有通过且查询到与所述数据查询请求对应的数据，提示查询者进行授信；

若授信验证没有通过且没有查询到与所述数据查询请求对应的数据，提示不存在与所述数据查询请求对应的数据。

实施例二：

图2示出了本申请实施例二提供的一种数据处理方法的流程图，该数据处理方法基于上述实施例一提供的数据处理系统，详述如下：

步骤S201，通过区块链接收并存储用户上传的黑名单数据；

其中，用户上传的黑名单数据的格式为数据处理系统的标准格式。比如，黑名单数据为个人数据时，该个人数据的标准格式需要包括用户ID、姓名、银行卡号等信息，当黑名单数据为企业数据时，该企业数据的标准格式需要包括企业ID、法人代表等信息。进一步地，为了对黑名单数据进行更精确的划分，则上传的黑名单数据还包括信用评价这一信息。

可选地，在接收用户上传的黑名单数据后，通过区块链接收并存储用户上传的签名信息。

步骤S202，从区块链的智能合约库获取并存储用户的多维度信用数据，所述用户的多维度信用数据包括以下至少一种：个人与个人的借贷信用记录、个人的租房信用记录、个人互联网的消费信用记录；

其中，个人与个人的借贷信用记录包括以下至少任一种信息：贷款总额、期限、利率等。

其中，个人的租房信用记录包括以下至少任一种信息：个人与房主之间将租房费用、期限、地址、自动转款支付等。

步骤S203，通过区块链接收并存储用户与借贷企业的借贷历史记录；

其中，用户与借贷企业的借贷历史记录包括以下至少任一种信息：申请信息、用户的借款金额、借款期限、还款情况等。

步骤S204，从所述黑名单数据、用户的多维度信用数据以及用户与借贷企业的借贷历史记录中筛选出属于授信数据的数据以及属于非授信数据的数据，并根据预设公布策略选择所述授信数据和所述非授信数据的公布方式，所述预设公布策略为：授信数据需要查询者授信后才公布至所述查询者，非授信数据不需要查询者授信就公布至所述查询者。

可选地，按照数据的存储位置筛选授信数据和非授信数据，或者，按照信息的敏感度划分授信数据和非授信数据，当然，也可以结合数据的存储位置和敏感度筛选授信数据和非授信数据。

在一实施例中，当查询者向数据处理系统付费后，或者，当查询者已向数据处理系统上传黑名单数据、个人与个人的借贷信用记录、个人的租房信用记录、个人互联网的消费信用记录、用户与借贷企业的借贷历史记录等任一种信息后，判定该查询者为授信的查询者，否则，判定该查询者为非授信的查询者。

本申请实施例中，由于通过区块链接收并存储用户上传的信息，而区块链上的信息一经上传是不能修改的，因此，能够保证其存储的信息的准确性及不可篡改性。并且，通过对其存储的信息进行分类后，选择对应的公布方式公布分类后的授信数据和非授信数据，从而在保证授信数据的安全性的基础上，加快授信数据和非授信数据的分享。

在一些实施例中，为了保证上传的信息的安全性，数据处理方法还包括：

对任一个进行通信的用户的身份信息进行验证。

具体地，对用户的身份信息进行验证时，具体用于：

对个人用户提交的个人资料和身份证进行验证，以及，对所述个人用户的人脸进行识别，验证所述个人用户的真实性；例如，对个人用户的人脸进行光学字符识别(OpticalCharacter Recognition，OCR)识别，验证该个人用户是否为真实的本人。

对企业用户的营业执照和法人身份证进行验证。进一步地，对法人的人脸进行识别，验证该法人的真实性。

在一些实施例中，在所述步骤S201之后，包括：

对所述黑名单数据中的个人ID和个人姓名进行掩码运算，或者，对所述黑名单数据中的企业ID和法人代表进行掩码运算；

生成带掩码的黑名单数据，所述带掩码的黑名单数据作为授信数据的一种，未带掩码的黑名单数据作为非授信数据的一种。

在一些实施例中，通过以下形式存储黑名单数据：

标识符+带掩码的个人ID+带掩码的个人姓名+信用评价+签名；

标识符+带掩码的企业ID+带掩码的法人代表+信用评价+签名。

在一些实施例中，为了鼓励用户上传信息至数据处理系统，则在所述步骤S204之后，包括：

统计同一授信数据公布至不同查询者的公布次数；

根据统计的同一授信数据公布至不同查询者的公布次数，奖励上传所述同一授信数据的用户。

本实施例中，对存储的不同的授信数据，分别统计同一授信数据公布至不同授信的查询者的公布次数，根据统计的公布次数选择奖励上传授权数据的用户的奖励方式和奖励内容。例如，若奖励方式为钱财奖励，奖励内容则为钱财数额。

在一些实施例中，所述步骤S204在根据预设公布策略选择所述授信数据和所述非授信数据的公布方式时，具体包括：

接收数据查询请求后，判断所请求的数据是否为授信数据，若不是授信数据，则将所请求的数据公布至查询者，若是授信数据，判断所述数据公布请求是否授信验证通过，若授信验证没有通过，则将所请求的数据进行掩码运算后再公布至查询者。

本实施例中，将所请求的数据进行掩码运算后再公布至查询者包括：将所请求的部分数据进行掩码运算后再公布至查询者，或者，将所请求的全部数据进行掩码运算后再公布至查询者。若将所请求的部分数据进行掩码运算后再公布至查询者，则将进行掩码运算后的部分数据公布至查询者，没有进行掩码运算的另一部分数据不公布至查询者。

在一些实施例中，为了便于查询者获知该数据处理系统是否存储相应的数据，则所述数据处理方法还包括：

若授信验证没有通过且查询到与所述数据查询请求对应的数据，提示查询者进行授信；

若授信验证没有通过且没有查询到与所述数据查询请求对应的数据，提示不存在与所述数据查询请求对应的数据。

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，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

实施例三：

图3是本申请一实施例提供的终端设备的示意图。如图3所示，该实施例的终端设备3包括：处理器30、存储器31以及存储在所述存储器31中并可在所述处理器30上运行的计算机程序32。所述处理器30执行所述计算机程序32时实现上述各个方法实施例中的步骤，例如图2所示的步骤201至204。或者，所述处理器30执行所述计算机程序32时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图1所示模块11至14的功能。

示例性的，所述计算机程序32可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器31中，并由所述处理器30执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序32在所述终端设备3中的执行过程。例如，所述计算机程序32可以被分割成黑名单共享数据中心、用户信用数据存储中心、借贷数据中心、数据公布中心，各中心具体功能如下：

所述黑名单共享数据中心用于通过区块链接收并存储用户上传的黑名单数据；

所述用户信用数据存储中心用于从区块链的智能合约库获取并存储用户的多维度信用数据，所述用户的多维度信用数据包括以下至少一种：个人与个人的借贷信用记录、个人的租房信用记录、个人互联网的消费信用记录；

所述借贷数据中心用于通过区块链接收并存储用户与借贷企业的借贷历史记录；

所述数据公布中心用于从所述黑名单共享数据中心、用户信用数据存储中心以及借贷数据中心存储的数据中，筛选出属于授信数据的数据以及属于非授信数据的数据，并根据预设公布策略选择所述授信数据和所述非授信数据的公布方式，所述预设公布策略为：授信数据需要查询者授信后才公布至所述查询者，非授信数据不需要查询者授信就公布至所述查询者。

所述终端设备3可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器30、存储器31。本领域技术人员可以理解，图3仅仅是终端设备3的示例，并不构成对终端设备3的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器30可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器31可以是所述终端设备3的内部存储单元，例如终端设备3的硬盘或内存。所述存储器31也可以是所述终端设备3的外部存储设备，例如所述终端设备3上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器31还可以既包括所述终端设备3的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器31用于存储所述计算机程序以及所述终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器31还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

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。实施例中的各功能单元、模块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。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，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讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

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，在本申请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。

所述集成的模块/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，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也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计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，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申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种数据处理系统，其特征在于，所述数据处理系统包括黑名单共享数据中心、用户信用数据存储中心、借贷数据中心以及数据公布中心；

所述黑名单共享数据中心用于通过区块链接收并存储用户上传的黑名单数据；

所述用户信用数据存储中心用于从区块链的智能合约库获取并存储用户的多维度信用数据，所述用户的多维度信用数据包括以下至少一种：个人与个人的借贷信用记录、个人的租房信用记录、个人互联网的消费信用记录；

所述借贷数据中心用于通过区块链接收并存储用户与借贷企业的借贷历史记录；

所述数据公布中心用于从所述黑名单共享数据中心、用户信用数据存储中心以及借贷数据中心存储的数据中，筛选出属于授信数据的数据以及属于非授信数据的数据，并根据预设公布策略选择所述授信数据和所述非授信数据的公布方式，所述预设公布策略为：授信数据需要查询者授信后才公布至所述查询者，非授信数据不需要查询者授信就公布至所述查询者。

2.如权利要求1所述的数据处理系统，其特征在于，所述数据处理系统还包括：

验证单元，用于对与所述黑名单共享数据中心、用户信用数据存储中心、借贷数据中心以及数据公布中心中的任一个进行通信的用户的身份信息进行验证。

3.如权利要求2所述的数据处理系统，其特征在于，所述验证单元对用户的身份信息进行验证时，具体用于：

对个人用户提交的个人资料和身份证进行验证，以及，对所述个人用户的人脸进行识别，验证所述个人用户的真实性；

对企业用户的营业执照和法人身份证进行验证。

4.如权利要求1所述的数据处理系统，其特征在于，所述黑名单共享数据中心还用于：

对所述黑名单数据中的个人ID和个人姓名进行掩码运算，或者，对所述黑名单数据中的企业ID和法人代表进行掩码运算；

生成带掩码的黑名单数据，所述带掩码的黑名单数据作为授信数据的一种，未带掩码的黑名单数据作为非授信数据的一种。

5.如权利要求1所述的数据处理系统，其特征在于，所述数据处理系统还包括：

授信数据公布次数统计单元，用于统计同一授信数据公布至不同查询者的公布次数；

奖励单元，用于根据统计的同一授信数据公布至不同查询者的公布次数，奖励上传所述同一授信数据的用户。

6.如权利要求1至5任一项所述的数据处理系统，其特征在于，所述数据公布中心在根据预设公布策略选择所述授信数据和所述非授信数据的公布方式时，具体用于：

接收数据查询请求后，判断所请求的数据是否为授信数据，若不是授信数据，则将所请求的数据公布至查询者，若是授信数据，判断所述数据公布请求是否授信验证通过，若授信验证没有通过，则将所请求的数据进行掩码运算后再公布至查询者。

7.如权利要求6所述的数据处理系统，其特征在于，所述数据公布中心还用于：

若授信验证没有通过且查询到与所述数据查询请求对应的数据，提示查询者进行授信；

若授信验证没有通过且没有查询到与所述数据查询请求对应的数据，提示不存在与所述数据查询请求对应的数据。

8.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

通过区块链接收并存储用户上传的黑名单数据；

从区块链的智能合约库获取并存储用户的多维度信用数据，所述用户的多维度信用数据包括以下至少一种：个人与个人的借贷信用记录、个人的租房信用记录、个人互联网的消费信用记录；

通过区块链接收并存储用户与借贷企业的借贷历史记录；

从所述黑名单数据、用户的多维度信用数据以及用户与借贷企业的借贷历史记录中筛选出属于授信数据的数据以及属于非授信数据的数据，并根据预设公布策略选择所述授信数据和所述非授信数据的公布方式，所述预设公布策略为：授信数据需要查询者授信后才公布至所述查询者，非授信数据不需要查询者授信就公布至所述查询者。

9.一种终端设备，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8所述方法的步骤。

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8所述方法的步骤。