CN110348680A - 基于统一模板的征信报告智能解析方法以及装置 - Google Patents

基于统一模板的征信报告智能解析方法以及装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于统一征信模板的征信报告智能解析方法以及装置，所述基于统一征信模板的征信报告智能解析方法包括以下步骤：获取用户在各个征信系统的征信报告，其中，所述征信报告包括个人基本信息以及信用信息；将获取到的该用户的各个征信报告的信息输出至统一征信模板中，从而形成一基于各个征信报告的复用报告；对所述复用报告所记录的信息进行解析，确定出所述利用报告中信用记录，其中，所述信用记录为反应所述用户信用所记录的信息；利用预设的规则模型对所述复用报告中的信用记录进行解析，以生成用于评价所述用户的信用情况的解析结果。上述基于统一征信模板的征信报告智能解析方法以及装置能够将多种格式的征信报告归一以便于解析。

Description

基于统一模板的征信报告智能解析方法以及装置
技术领域
本发明涉及一种基于统一模板的征信报告智能解析方法以及装置。
背景技术
征信报告(包括人行征信和其它第三方征信)在金融服务业务中起着重要的作用，征信记录几乎涉及到个人每一项重大经济活动。随着征信报告政策的收紧，越来越多的金融机构对征信报告的对外输出愈发严格，征信报告的获取是金融服务业务流程中极为重要的一个环节。传统的征信报告一般是个人或者金融机构从人中国人民银行获取，但是随着科技不断发展，越来越多互联网企业也建设有征信系统，例如同盾、芝麻信用分、腾讯信用、小白信用、阳光信用等等。不同的机构对应的征信报告格式不尽相同，对不同格式的征信报告需要设计对应的解析规则，增加了设计负担，增加了系统运算复杂度，增加了系统负荷，增加了成本。因此，如何解析各个机构的各种格式的征信报告成为目前急需解决的技术问题。
发明内容
针对上述现有技术的不足，本发明所要解决的技术问题是：提供一种能够将多种格式的征信报告归一以便于解析的基于统一模板的征信报告智能解析方法以及装置。
为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种基于统一征信模板的征信报告智能解析方法，包括以下步骤：
获取用户在各个征信系统的征信报告，其中，所述征信报告包括个人基本信息以及信用信息；
将获取到的该用户的各个征信报告的信息输出至统一征信模板中，从而形成一基于各个征信报告的复用报告；
对所述复用报告所记录的信息进行解析，确定出所述利用报告中信用记录，其中，所述信用记录为反应所述用户信用所记录的信息；
利用预设的规则模型对所述复用报告中的信用记录进行解析，以生成用于评价所述用户的信用情况的解析结果。
进一步的，在所述利用预设的规则模型对所述信用进行解析，以生成用于评价所述用户的信用情况的解析结果的步骤之后，还包括：
根据预设的解析结果分值为每一解析结果赋予对应的量化分值；
根据所述量化分值在信审环节中，作为参数输入，由信审系统进行综合判断，依据分值给出最终结论，若符合条件则批准贷款。
进一步的，在所述利用预设的规则模型对所述信用进行解析，以生成用于评价所述用户的信用情况的解析结果的步骤之后，还包括：
存储所述复用报告以及解析结果。
进一步的，在获取用户在各个征信系统的征信报告步骤中，具体包括：
向各个征信系统发出获取所述用户的对应征信报告的请求；
判断在预设的时间内是否收到所述各个征信系统返回的关于所述用户的征信报告数据，其中，当对应征信系统具有所述用户的征信报告，则返回所述用户的征信报告，当所述对应的征信系统无所述用户的征信报告，则反馈无征信报告数据；
若在所述预设的时间内收到所述各个征信系统返回的关于所述用户的征信报告数据，则会在限定的次数内重发获取报告的请求。
进一步的，在利用预设的规则模型对所述复用报告中的信用记录进行解析，以生成用于评价所述用户的信用情况的解析结果的步骤之前，还包括：
获取复用报告，其中，若报告还在有效期内，则直接获取复用的报告，否则将重新发起获取报告请求到对应的征信系统；
将获取到的复用报告输入至第一规则模型进行训练，以输出用于评价用户信用情况的过程解析结果；
对所述用于评价用户信用情况的过程解析结果进行校正，从而修改所述第一规则模型的参数，以生成用于对所述用户的信用记录进行规则解析的所述规则模型。
为解决上述技术问题，本发明采用的另一个技术方案是：提供一种基于统一征信模板的征信报告智能解析装置，包括：
第一获取模块，用于获取用户在各个征信系统的征信报告，其中，所述征信报告包括个人基本信息以及信用信息；
复用报告生成模块，用于将获取到的该用户的各个征信报告的信息输出至统一征信模板中，从而形成一基于各个征信报告的复用报告；
解析模块，用于对所述复用报告所记录的信息进行解析，确定出所述利用报告中信用记录，其中，所述信用记录为反应所述用户信用所记录的信息；
解析结果生成模块，用于利用预设的规则模型对所述复用报告中的信用记录进行解析，以生成用于评价所述用户的信用情况的解析结果。
进一步的，还包括：
解析结果分值量化模块，用于根据预设的解析结果分值为每一解析结果赋予对应的量化分值；
第一判断模块，用于根据所述量化分值判断是否符合贷款条件；
贷款批准模块，根据所述量化分值在信审环节中，作为参数输入，由信审系统进行综合判断，依据分值给出最终结论，若符合条件则批准贷款。
进一步的，还包括：
存储模块，用于存储所述复用报告以及解析结果。
进一步的，所述第一获取模块包括：
请求模块，用于向各个征信系统发出获取所述用户的对应征信报告的请求；
第二判断模块，用于判断在预设的时间内是否收到所述各个征信系统返回的关于所述用户的征信报告数据，其中，当对应征信系统具有所述用户的征信报告，则返回所述用户的征信报告，当所述对应的征信系统无所述用户的征信报告，则反馈无征信报告数据；
获取子模块，若在所述预设的时间内收到所述各个征信系统返回的关于所述用户的征信报告数据，则会在限定的次数内重发获取报告的请求。
进一步的，还包括：
第二获取模块，用于获取复用报告，其中，若报告还在有效期内，则直接获取复用的报告，否则将重新发起获取报告请求到对应的征信系统；
过程解析结构输出模块，用于将获取到的复用报告输入至第一规则模型进行训练，以输出用于评价用户信用情况的过程解析结果；
所述规则模型生成模块，对所述用于评价用户信用情况的过程解析结果进行校正，从而修改所述第一规则模型的参数，以生成用于对所述用户的信用记录进行规则解析的规则模型。
本发明的基于统一征信模板的征信报告智能解析方法以及装置，由于将所有的征信报告的信息都综合到一个复用报告上，使得银行、金融系统与更多的征信系统对接后，只需要设置一个解析规则即可对复用报告上的信用信息进行解析。无需针对一个征信报告设计一个解析规则，极大的降低了设计成本、降低系统运算复杂度、增加系统的运行速度，使得系统更轻量化。
附图说明
图1是本发明基于统一模板的征信报告智能解析方法第一实施例的流程图。
图2是本发明基于统一模板的征信报告智能解析方法第二实施例的流程图。
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，所描述的实施例仅仅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做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。
请参见图1，本发明第一实施例的基于统一模板的征信报告智能解析方法包括以下步骤：
S101、获取用户在各个征信系统的征信报告，其中，所述征信报告包括个人基本信息以及信用信息；
所述个人基本信息包括但不限于用户姓名、性别、民族、学历、身份证信息、联系方式、婚姻状况、职业信息等等。所述信用信息包括但不限于信用卡还款信息、贷款信息、其他信用信息等等。
本步骤中，可以是通过银行、金融等机构的电脑终端通过平台系统与各个征信机构的征信系统的对接接口来获取所述各个征信系统的征信报告。所述征信系统可以是中国人民银行征信系统、同盾信用系统、芝麻信用分系统、腾讯信用系统、小白信用系统、阳光信用系统等等。银行或者金融公司通过自身的系统与这些系统对接，从而获取用户的征信报告。
进一步地，本步骤包括以下子步骤：
S1011、向各个征信系统发出获取所述用户的对应征信报告的请求；
S1012、判断在预设的时间内是否收到所述各个征信系统返回的关于所述用户的征信报告数据，其中，当对应征信系统具有所述用户的征信报告，则返回所述用户的征信报告，当所述对应的征信系统无所述用户的征信报告，则反馈无征信报告数据；
由于每个征信系统的反馈时间不一样，在这里设置一个统一的能够满足各个系统的反应时间的时长，从而保证全部接收到各个征信系统的反馈数据。
S1013、若在所述预设的时间内收到所述各个征信系统返回的关于所述用户的征信报告数据，则会在限定的次数内重发获取报告的请求。
S102、将获取到的该用户的各个征信报告的信息输出至统一征信模板中，从而形成一基于各个征信报告的复用报告；
本步骤中，将每一个征信报告上的信用信息综合处理，为了避免信息重复，相同的信用信息只取一次输出至所述统一征信模板中，综合所有的征信报告的信用信息，将所有的征信报告输出至所述统一征信模板中，以形成所述复用报告。
S103、对所述复用报告所记录的信息进行解析，确定出所述利用报告中信用记录，其中，所述信用记录为反应所述用户信用所记录的信息；
S104、利用预设的规则模型对所述复用报告中的信用记录进行解析，以生成用于评价所述用户的信用情况的解析结果。
本实施例中，在所述S104步骤之前，还包括：
步骤A、获取复用报告，其中，若报告还在有效期内，则直接获取复用的报告，否则将重新发起获取报告请求到对应的征信系统；；
本步骤是用于获取所述S102步骤中生成的复用报告。
步骤B、将获取到的复用报告输入至第一规则模型进行训练，以输出用于评价用户信用情况的过程解析结果；
步骤C、对所述用于评价用户信用情况的过程解析结果进行校正，从而修改所述第一规则模型的参数，以生成用于对所述用户的信用记录进行规则解析的规则模型。
所述S104步骤中的利用预设的规则模型对所述复用报告中的信用记录进行解析，具体是将从获取的征信报告上提取的信用记录输入至所述规则模型，经过所述规则模型解析后，输出用于评价所述用户的信用情况的解析结果。
本发明实施方式，由于将所有的征信报告的信息都综合到一个复用报告上，使得银行、金融系统与更多的征信系统对接后，只需要设置一个解析规则即可对复用报告上的信用信息进行解析。无需针对一个征信报告设计一个解析规则，极大的降低了设计成本、降低系统运算复杂度、增加系统的运行速度，使得系统更轻量化。
请参见图2，图2是本发明第二实施例的基于统一征信模板的征信报告智能解析方法，包括：
S201、获取用户在各个征信系统的征信报告，其中，所述征信报告包括个人基本信息以及信用信息；
S202、将获取到的该用户的各个征信报告的信息输出至统一征信模板中，从而形成一基于各个征信报告的复用报告；
S203、所述复用报告所记录的信息进行解析，确定出所述利用报告中信用记录，其中，所述信用记录为反应所述用户信用所记录的信息；
S204、利用预设的规则模型对所述复用报告中的信用记录进行解析，以生成用于评价所述用户的信用情况的解析结果；
S205、根据预设的解析结果分值为每一解析结果赋予对应的量化分值；
S206、根据所述量化分值在信审环节中，作为参数输入，由信审系统进行综合判断，依据分值给出最终结论，若符合条件则批准贷款。
进一步的，本实施例还包括：
S207、存储所述复用报告以及解析结果。其中，可以将所述复用报告以及解析结构存储至云服务器中。这样，每一台与所述云服务器连接的终端设备都可以调用所述复用报告和解析结构，不必每次使用都向各个征信系统调用，只有当云服务器没有存储相关的复用报告及解析结果，或者复用报告期限过长时，才向各个征信系统重新请求获取新的征信报告。
进一步优选的，在获取用户在各个征信系统的征信报告之前，还包括以下步骤：
S2001、查询云服务器是否存储有该用户的复用报告；若未存储，则转入S201步骤；
S2002、若云服务器存储有该用户的复用报告，则判断该复用报告是否过期；若过期，则转入S201步骤，若未过期，则转入S2003步骤；
S2004、直接采用所述云服务器的复用报告及解析结果。
本发明还公开了一种基于统一征信模板的征信报告智能解析装置，包括：
第一获取模块，用于获取用户在各个征信系统的征信报告，其中，所述征信报告包括个人基本信息以及信用信息；
复用报告生成模块，用于将获取到的该用户的各个征信报告的信息输出至统一征信模板中，从而形成一基于各个征信报告的复用报告；
解析模块，用于对所述复用报告所记录的信息进行解析，确定出所述利用报告中信用记录，其中，所述信用记录为反应所述用户信用所记录的信息；
解析结果生成模块，用于利用预设的规则模型对所述复用报告中的信用记录进行解析，以生成用于评价所述用户的信用情况的解析结果。
进一步的，所述装置还包括：
解析结果分值量化模块，用于根据预设的解析结果分值为每一解析结果赋予对应的量化分值；
第一判断模块，用于根据所述量化分值判断是否符合贷款条件；
贷款批准模块，用于根据所述量化分值在信审环节中，作为参数输入，由信审系统进行综合判断，依据分值给出最终结论，若符合条件则批准贷款。
进一步的，所述装置还包括：
存储模块，用于存储所述复用报告以及解析结果。
进一步的，所述第一获取模块包括：
请求模块，用于向各个征信系统发出获取所述用户的对应征信报告的请求；
第二判断模块，用于判断在预设的时间内是否收到所述各个征信系统返回的关于所述用户的征信报告数据，其中，当对应征信系统具有所述用户的征信报告，则返回所述用户的征信报告，当所述对应的征信系统无所述用户的征信报告，则反馈无征信报告数据；
获取子模块，用于若在所述预设的时间内收到所述各个征信系统返回的关于所述用户的征信报告数据，则会在限定的次数内重发获取报告的请求。
进一步的，所述装置还包括：
第二获取模块，用于获取复用报告，其中，若报告还在有效期内，则直接获取复用的报告，否则将重新发起获取报告请求到对应的征信系统；
初始解析模块，用于将获取到的复用报告输入至第一规则模型进行训练，以输出用于评价用户信用情况的过程解析结果；
第二规则模型生成模块，对所述用于评价用户信用情况的过程解析结果进行校正，从而修改所述第一规则模型的参数，以生成用于对所述用户的信用记录进行规则解析的第二规则模型。
以上仅为本发明的实施方式，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结果或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于统一征信模板的征信报告智能解析方法，包括以下步骤：
获取用户在各个征信系统的征信报告，其中，所述征信报告包括个人基本信息以及信用信息；
将获取到的该用户的各个征信报告的信息输出至统一征信模板中，从而形成一基于各个征信报告的复用报告；
对所述复用报告所记录的信息进行解析，确定出所述利用报告中信用记录，其中，所述信用记录为反应所述用户信用所记录的信息；
利用预设的规则模型对所述复用报告中的信用记录进行解析，以生成用于评价所述用户的信用情况的解析结果。
2.如权利要求1所述的基于统一征信模板的征信报告智能解析方法，其特征在于，在所述利用预设的规则模型对所述信用进行解析，以生成用于评价所述用户的信用情况的解析结果的步骤之后，还包括：
根据预设的解析结果分值为每一解析结果赋予对应的量化分值；
根据所述量化分值在信审环节中，作为参数输入，由信审系统进行综合判断，依据分值给出最终结论，若符合条件则批准贷款。
3.如权利要求1所述的基于统一征信模板的征信报告智能解析方法，其特征在于，在所述利用预设的规则模型对所述信用进行解析，以生成用于评价所述用户的信用情况的解析结果的步骤之后，还包括：
存储所述复用报告以及解析结果。
4.如权利要求1所述的基于统一征信模板的征信报告智能解析方法，其特征在于，在获取用户在各个征信系统的征信报告步骤中，具体包括：
向各个征信系统发出获取所述用户的对应征信报告的请求；
判断在预设的时间内是否收到所述各个征信系统返回的关于所述用户的征信报告数据，其中，当对应征信系统具有所述用户的征信报告，则返回所述用户的征信报告，当所述对应的征信系统无所述用户的征信报告，则反馈无征信报告数据；
若在所述预设的时间内收到所述各个征信系统返回的关于所述用户的征信报告数据，则会在限定的次数内重发获取报告的请求。
5.如权利要求1所述的基于统一征信模板的征信报告智能解析方法，其特征在于：在利用预设的规则模型对所述复用报告中的信用记录进行解析，以生成用于评价所述用户的信用情况的解析结果的步骤之前，还包括：
获取复用报告，其中，若报告还在有效期内，则直接获取复用的报告，否则将重新发起获取报告请求到对应的征信系统；
将获取到的复用报告输入至第一规则模型进行训练，以输出用于评价用户信用情况的过程解析结果；
对所述用于评价用户信用情况的过程解析结果进行校正，从而修改所述第一规则模型的参数，以生成用于对所述用户的信用记录进行规则解析的所述规则模型。
6.一种基于统一征信模板的征信报告智能解析装置，包括：
第一获取模块，用于获取用户在各个征信系统的征信报告，其中，所述征信报告包括个人基本信息以及信用信息；
复用报告生成模块，用于将获取到的该用户的各个征信报告的信息输出至统一征信模板中，从而形成一基于各个征信报告的复用报告；
解析模块，用于对所述复用报告所记录的信息进行解析，确定出所述利用报告中信用记录，其中，所述信用记录为反应所述用户信用所记录的信息；
解析结果生成模块，用于利用预设的规则模型对所述复用报告中的信用记录进行解析，以生成用于评价所述用户的信用情况的解析结果。
7.如权利要求6所述的基于统一征信模板的征信报告智能解析装置，其特征在于，还包括：
解析结果分值量化模块，用于根据预设的解析结果分值为每一解析结果赋予对应的量化分值；
第一判断模块，用于根据所述量化分值判断是否符合贷款条件；
贷款批准模块，根据所述量化分值在信审环节中，作为参数输入，由信审系统进行综合判断，依据分值给出最终结论，若符合条件则批准贷款。
8.如权利要求6所述的基于统一征信模板的征信报告智能解析装置，其特征在于，还包括：
存储模块，用于存储所述复用报告以及解析结果。
9.如权利要求6所述的基于统一征信模板的征信报告智能解析装置，其特征在于，所述第一获取模块包括：
请求模块，用于向各个征信系统发出获取所述用户的对应征信报告的请求；
第二判断模块，用于判断在预设的时间内是否收到所述各个征信系统返回的关于所述用户的征信报告数据，其中，当对应征信系统具有所述用户的征信报告，则返回所述用户的征信报告，当所述对应的征信系统无所述用户的征信报告，则反馈无征信报告数据；
获取子模块，若在所述预设的时间内收到所述各个征信系统返回的关于所述用户的征信报告数据，则会在限定的次数内重发获取报告的请求。
10.如权利要求6所述的基于统一征信模板的征信报告智能解析装置，其特征在于，还包括：
第二获取模块，用于获取复用报告，其中，若报告还在有效期内，则直接获取复用的报告，否则将重新发起获取报告请求到对应的征信系统；
过程解析结构输出模块，用于将获取到的复用报告输入至第一规则模型进行训练，以输出用于评价用户信用情况的过程解析结果；
所述规则模型生成模块，对所述用于评价用户信用情况的过程解析结果进行校正，从而修改所述第一规则模型的参数，以生成用于对所述用户的信用记录进行规则解析的规则模型。
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