CN110706096A - 基于捞回用户管理授信额度的方法、装置和电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种基于捞回用户管理授信额度的方法，基于构建的捞回模型在被第一业务规则评估通过且被第二业务规则评估拒绝的用户中选择捞回用户，获取所述用户的用户信息，为不同的用户授予不同的资信额度，获取所述用户在不同资信额度下的资信表现数据，基于所述用户的用户信息和所述资信表现数据构建额度模型，使额度模型基于用户信息为用户授予额度时，可以确定为该用户授予多少额度会产生较好的资信表现，不受固定的预设额度的限制。

Description

基于捞回用户管理授信额度的方法、装置和电子设备

技术领域

本申请涉及计算机领域，尤其涉及一种基于捞回用户管理授信额度的方法、装置和电子设备。

背景技术

对用户进行资信评估实质上是根据可能对用户的还款表现产生影响的指标，来设置对用户进行评估呈策略、规则，通过评估这些用户是否满足预设的指标，来预估用户的还款表现，进而选择如何为其授予资信额度，如果用户通过该策略的评估，则为其授予相应的额度，但是如果用户没有通过，则将该用户标记为“拒绝授信”的用户，拒绝为该用户授予额度，以降低资金运营风险，提高效益，这样，在该用户在下次申请贷款时，也可以直接拒绝该用户，缩短流程。

然而，对于这种策略下被拒绝的用户，即使为其授予额度，这些用户中依然存在一些能够还款的用户，会带来一定的收益，但是授信具有一定的风险成本，因此通常不会为拒绝用户授信，即使这些用户中依然存在一些能够带来收益的潜在用户。

发明内容

本说明书实施例提供一种基于捞回用户管理授信额度的方法、装置和电子设备，用以解决对捞回授予额度受固定额度的限制的问题。

本申请提供一种基于捞回用户管理授信额度的方法，包括:

基于构建的捞回模型在被第一业务规则评估通过且被第二业务规则评估拒绝的用户中选择捞回用户；

获取所述用户的用户信息；

为不同的用户授予不同的资信额度；

获取所述用户在不同资信额度下的资信表现数据；

基于所述用户的用户信息和所述资信表现数据构建额度模型，使所述额度模型基于用户信息为用户授予额度。

可选地，所述资信表现数据包括收益率。

可选地，所述捞回模型为根据具有先期指标和新增指标的用户信息构建的，所述先期评估指标为：所述第一业务规则或者所述第二业务规则已考量的指标；

所述新增评估指标为：所述第一业务规则和所述第二业务规则未考量的指标。

可选地，所述第二业务规则对应的资信额度高于所述第一业务规则对应的资信额度。

可选地，所述为不同的用户授予不同的资信额度，包括:

将所述用户随机分组，对各组中的用户分别授予资信额度，使不同组的用户具有不同的资信额度，使同一组中的用户具有相同资信额度。

可选地，为不同的用户授予不同的资信额度,包括:

以第一业务规则对应的资信额度为下限额度，以第二业务规则对应的资信额度为上限额度，对不同的待授信捞回用户授予不同的资信额度。

可选地，所述基于所述用户的用户信息和所述资信表现数据构建额度模型，包括:

根据不同资信额度下的资信表现数据设置标签，以所述用户的用户信息为样本，训练额度模型。

可选地，在得到所述额度模型之后，所述为不同的用户授予不同的资信额度，包括：

利用所述额度授信模型为不同的用户授予不同的资信额度。

本说明书实施例还提供一种基于捞回用户管理授信额度的装置，包括：

表现数据获取模块，基于构建的捞回模型在被第一业务规则评估通过且被第二业务规则评估拒绝的用户中选择捞回用户；

获取所述用户的用户信息；

为不同的用户授予不同的资信额度；

获取所述用户在不同资信额度下的资信表现数据；

额度授信模块，基于所述用户的用户信息和所述资信表现数据构建额度模型，使所述额度模型基于用户信息为用户授予额度。

可选地，所述资信表现数据包括收益率。

可选地，所述捞回模型为根据具有先期指标和新增指标的用户信息构建的，所述先期评估指标为：所述第一业务规则或者所述第二业务规则已考量的指标；

所述新增评估指标为：所述第一业务规则和所述第二业务规则未考量的指标。

可选地，所述第二业务规则对应的资信额度高于所述第一业务规则对应的资信额度。

可选地，所述为不同的用户授予不同的资信额度，包括:

将所述用户随机分组，对各组中的用户分别授予资信额度，使不同组的用户具有不同的资信额度，使同一组中的用户具有相同资信额度。

可选地，为不同的用户授予不同的资信额度,包括:

以第一业务规则对应的资信额度为下限额度，以第二业务规则对应的资信额度为上限额度，对不同的待授信捞回用户授予不同的资信额度。

可选地，所述基于所述用户的用户信息和所述资信表现数据构建额度模型，包括:

根据不同资信额度下的资信表现数据设置标签，以所述用户的用户信息为样本，训练额度模型。

可选地，在得到所述额度模型之后，所述为不同的用户授予不同的资信额度，包括：

利用所述额度授信模型为不同的用户授予不同的资信额度。

本申请还提供一种电子设备，其中，该电子设备包括：

处理器；以及，

存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行上述任一项方法。

本申请还提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现上述任一项方法。

本说明书记载的各种实施例基于构建的捞回模型在被第一业务规则评估通过且被第二业务规则评估拒绝的用户中选择捞回用户，获取所述用户的用户信息，为不同的用户授予不同的资信额度，获取所述用户在不同资信额度下的资信表现数据，基于所述用户的用户信息和所述资信表现数据构建额度模型，使额度模型基于用户信息为用户授予额度时，可以确定为该用户授予多少额度会产生较好的资信表现，不受固定的预设额度的限制。

附图说明

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

图1为本说明书实施例提供的一种捞回误拒潜在用户的方法的原理示意图；

图2为本说明书实施例提供的一种捞回误拒潜在用户的装置的结构示意图；

图3为本说明书实施例提供的一种基于捞回用户管理授信额度的方法的原理示意图；

图4为本说明书实施例提供的一种基于捞回用户管理授信额度的装置的结构示意图；

图5为本说明书实施例提供的一种电子设备的结构示意图；

图6为本说明书实施例提供的一种计算机可读介质的原理示意图。

具体实施方式

随着认识的发展以及评估手段的深入，往往会产生一些新的评估指标，利用新的评估指标来对用户进行评估。然而，这些刚产生这些新的指标只是定性。在对用户授信评估时，需要定量的标准，因此，在每个新指标刚开始被纳入考量范围时，通常都是逐渐放宽标准进行放贷，来进行试探还款表现，以得到该指标下风险与收益的平衡点，这种方式较长的周期来收集样本，效率较低。

这些新增指标的产生，往往在构建策略之后，因此，在新增指标出现时，结合新增指标可以在这些拒绝用户中捞回一些潜在的用户，但是如果只是逐渐放宽新增指标的标准的形式进行试探来捞回潜在用户，依然需要较长周期。

申请人想到，对于拒绝用户来讲，虽然这些用户被当前的策略、规则拒绝，但是，这些用户依然可能存在被其它的策略、规则授信过，因此，这些用户依然会具有还款表现，这些还款表现实际上受很多隐含指标的影响，这其中，也包括新增指标，只是放贷时并未意识到这种指标会影响其还款表现，因此，这种还款表现依然可以一定程度上反映新增指标对用户还款表现的影响，如果以这种还款表现和新增指标可以捞回部分潜在用户，通过增加放贷人数的方式，提高盈利，由于这种方式是利用已有的样本，通过充分利用已有的数据缩短了捞回潜在用户的周期。

因此，本说明书实施例提供一种捞回误拒潜在用户的方法，包括:

获取用户信息，所述用户信息具有先期评估指标和新增评估指标,所述用户为满足第一业务规则且不满足第二业务规则的用户；

利用所述用户信息和所述用户的第一业务表现数据构建捞回模型；

利用所述捞回模型对用户进行评估；

基于评估结果为所述第二业务规则对应的资信业务捞回所述潜在用户。

通过在为第二业务规则对应的资信业务捞回所述潜在用户时，利用满足第一业务规则且不满足第二业务规则的用户，获取其具有先期指标和新增指标的用户信息，并结合其在第一业务中的表现来构建模型，这样，便可以获得新增指标对这些用户还款表现的潜在影响，既而，利用这种模型，便可以捞回被第二业务规则拒绝的用户中的潜在用户。

在捞回潜在用户后，往往需要为其授予资信额度，为其放贷，来进行盈利。现有的为用户授予额度的方式，多是判断是否用户为其授予相应的额度，或者根据预设的固定额度，从中选择一个为用户授予额度，但是这种方式并未同时满足用户需求(较大额度)与风险管控(较小额度)的平衡，实际上未考虑为用户授予多少额度才能更好的盈利，这种方式管理授信额度，受固定的预设额度的限制较大。

因此，本说明书实施例提供一种基于捞回用户管理授信额度的方法，包括:

基于构建的捞回模型在被第一业务规则评估通过且被第二业务规则评估拒绝的用户中选择捞回用户；

获取所述用户的用户信息；

为不同的用户授予不同的资信额度；

获取所述用户在不同资信额度下的资信表现数据；

基于所述用户的用户信息和所述资信表现数据构建额度模型，使所述额度模型基于用户信息为用户授予额度。

通过获取捞回用户的用户信息，为不同的用户授予不同资信额度，是用户呈现出在不同资信额度下的资信表现，这样，基于所述用户的用户信息和所述资信表现数据构建额度模型，额度模型基于用户信息为用户授予额度时，便可以确定为该用户授予多少额度会产生较好的资信表现，不受固定的预设额度的限制，对收益和风险控制的兼顾性好。

现在将参考附图更全面地描述本发明的示例性实施例。然而，示例性实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为本发明仅限于在此阐述的实施例。相反，提供这些示例性实施例能够使得本发明更加全面和完整，更加便于将发明构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的元件、组件或部分，因而将省略对它们的重复描述。

在符合本发明的技术构思的前提下，在某个特定的实施例中描述的特征、结构、特性或其他细节不排除可以以合适的方式结合在一个或更多其他的实施例中。

在对于具体实施例的描述中，本发明描述的特征、结构、特性或其他细节是为了使本领域的技术人员对实施例进行充分理解。但是，并不排除本领域技术人员可以实践本发明的技术方案而没有特定特征、结构、特性或其他细节的一个或更多。

附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

术语“和/或”或者“及/或”包括相关联的列出项目中的任一个或多者的所有组合。

图1为本说明书实施例提供的一种捞回误拒潜在用户的方法的原理示意图，该方法可以包括:

S101:获取用户信息，所述用户信息具有先期评估指标和新增评估指标,所述用户为满足第一业务规则且不满足第二业务规则的用户。

在本说明书实施例中，用户为第一业务规则且不满足第二业务规则的用户，因此，第二业务规则是拒绝了该用户的规则，相当于拒绝为该用户授予该规则对应的业务，因此，第二业务，是我们将要捞回潜在用户的业务。

这里的业务，可以指某个信贷业务线，也可以是提供信贷产品的应用，或者一个业务平台上提供的多个信贷产品中的一个产品，在此不对第二业务的形式做具体限制，第一业务亦然。

其中，我们选用的用户为满足第一业务规则且不满足第二业务规则的用户，是因为虽然在本业务线没有大量的还款数据，但是在其它业务线(第一业务)仍然可以获得一些样本，因此，可以利用这些样本进行潜在用户捞回。

在本说明书实施例中，第二业务规则相对于第一业务规则为优享业务的授信评估规则，第二业务规则对应的资信额度高于第一业务规则对应的资信额度。

在实际应用中，优享型业务，一般是大额度业务，这里的大额度业务是相对于普通业务来讲的。由于优享型业务本身便是为少数人设置的，因此，评估标准更为严格，可以被授予资信的用户数量也较少。

在这种情况下，相比于普通业务来讲，收集大量的优享型业务的样本，用以构建潜在用户的捞回模型，就需要的周期就较长，尤其是发现新增指标时，需要逐渐放宽指标标准，因此需要多次调整潜在用户的捞回模型。因此，为了提高用户挖掘的充分性，可以暂时利用普通业务的样本和新增指标来进行构建捞回模型。

其中，为了区别新增的指标和之前构建第一业务规则或者所述第二业务规则时的指标，可以以先期指标和新增指标来区别，先期评估指标为：所述第一业务规则或者所述第二业务规则已考量的指标，新增评估指标为：所述第一业务规则和所述第二业务规则未考量的指标。

在本说明书实施例中，用户信息的形式可以有多种，由于用户信息中隐含了影响还款表现的因素，因此，通过分析这些隐含的因素，可以预估其还款表现，而由于用户信息的形式和属性多种多样，常规情况下，业内以某个规则对应的指标类获取用户信息，而在本说明书实施例中，我们不仅获取具有先期指标的用户信息，还获取具有新增指标的用户信息，而这种用户信息，使得后续的评估考虑到了新增指标的影响，使得评估结果更全面。因此，虽然本说明书实施例中的用户信息名称未变，但其实质是有区别的，至少获取用户信息的依据不同，用户信息所表现出的效果也不同。

S102：利用所述用户信息和所述用户的第一业务表现数据构建捞回模型。

在本说明书实施例中，第一业务表现数据，可以是S101中满足第一业务规则且不满足第二业务规则的用户，被第一业务授信后的表现，这可以是该用户的资信行为，也可以是平台根据其资信行为核算的收益，比如，动支率，收益率、还款率，逾期率等，在此不做具体阐述。

因此，可选地，第一业务表现数据包括逾期表现数据、收益表现数据中的至少一个。

在本说明书实施例中，可以利用监督学习的方式，通过训练模型的方式来构建捞回模型。

其中，为了使潜在用户的捞回模型可以自动的学习到新增指标的不同值与不同业务表现数据之间的关联，可以根据第一业务表现数据为所述用户的用户信息设置标签值，以具有先期指标和新增指标的用户信息为样本，进行训练，这样，通过大量样本的训练，在向该模型输入用户信息时，该模型便可以准确的预估该用户将会产生的业务表现。

因此，利用所述用户信息和所述用户的第一业务表现数据构建捞回模型，可以包括:

根据所述第一业务表现数据为所述用户的用户信息设置标签值；

利用所述用户的用户信息和对应的标签值训练所述捞回模型。

S103:利用所述捞回模型对用户进行评估。

在获得捞回模型后，便可以利用该模型进行捞回，其实质是对潜在的用户评估，筛选符合条件的用户作为捞回的用户，既而为其授予第二业务相关的资信额度。

S104：基于评估结果为所述第二业务规则对应的资信业务捞回所述潜在用户。

通过在为第二业务规则对应的资信业务捞回所述潜在用户时，利用满足第一业务规则且不满足第二业务规则的用户，获取其具有先期指标和新增指标的用户信息，并结合其在第一业务中的表现来构建模型，这样，便可以获得新增指标对这些用户还款表现的潜在影响，既而，利用这种模型对用户的用户信息进行处理，便可以为第二业务规则捞回潜在用户。由于这种方式是利用已有的样本，通过充分利用已有的数据缩短了捞回潜在用户的周期。

在本说明书实施例中，评估结果可以为评分；

这样，在对大量用户进行评估得到评分后，这些评分便具有大小顺序，靠前的用户可以称作头部客群用户，可以设置一定额比例，来筛选头部客群用户。

因此，在评估结果可以为评分的情况下，基于评估结果为所述第二业务规则对应的资信业务捞回潜在用户，可以包括:

基于预设的头部客群比例按照评分由高到低的顺序选择潜在用户。

在本说明书实施例中，评估结果也可以是定性的结果，比如，该用户是否通过评估，因此，基于评估结果为所述第二业务规则对应的资信业务捞回潜在用户，可以包括:

若所述评估结果为通过，为所述第二业务规则的业务捞回潜在用户，将被捞回的潜在用户作为捞回用户。

在本说明书实施例中，考虑到黑名单和多头借贷的欺诈行为，在本说明书实施例中，该方法还可以包括：

剔除具有多头借贷表现的潜在用户。

基于同一发明构思，本说明书实施例还提供一种捞回误拒潜在用户的装置。

图2为本说明书实施例提供的一种捞回误拒潜在用户的装置的结构示意图，该装置可以包括：

用户信息获取模块201,获取用户信息，所述用户信息具有先期评估指标和新增评估指标,所述用户为满足第一业务规则且不满足第二业务规则的用户；

捞回模块202，利用所述用户信息和所述用户的第一业务表现数据构建捞回模型；

利用所述捞回模型对用户进行评估；

基于评估结果为所述第二业务规则对应的资信业务捞回所述潜在用户。

对于该装置执行的各步骤的具体方式、原理和效果，可以参考对图1中实施例的论述部分。

其中，作为一种实施方式,先期评估指标为：所述第一业务规则或者所述第二业务规则已考量的指标；

所述新增评估指标为：所述第一业务规则和所述第二业务规则未考量的指标。

其中，作为一种实施方式，所述评估结果为评分；

所述基于评估结果为所述第二业务规则对应的资信业务捞回潜在用户，包括:

基于预设的头部客群比例按照评分由高到低的顺序选择潜在用户。

其中，作为一种实施方式，捞回模块202，还用于：

剔除具有多头借贷表现的潜在用户。

其中，作为一种实施方式，所述第二业务规则相对于所述第一业务规则为优享业务的授信评估规则，所述第二业务规则对应的资信额度高于所述第一业务规则对应的资信额度。

其中，作为一种实施方式，所述利用所述用户信息和所述用户的第一业务表现数据构建捞回模型，可以包括:

根据所述第一业务表现数据为所述用户的用户信息设置标签值；

利用所述用户的用户信息和对应的标签值训练所述捞回模型。

其中，作为一种实施方式，所述第一业务表现数据包括逾期表现数据、收益表现数据中的至少一个。

其中，作为一种实施方式，所述基于评估结果为所述第二业务规则对应的资信业务捞回潜在用户，可以包括:

若所述评估结果为通过，为所述第二业务规则的业务捞回潜在用户，将被捞回的潜在用户作为捞回用户。

图2所示的装置在进行捞回误拒潜在用户时，通过在为第二业务规则对应的资信业务捞回所述潜在用户时，利用满足第一业务规则且不满足第二业务规则的用户，获取其具有先期指标和新增指标的用户信息，并结合其在第一业务中的表现来构建模型，这样，便可以获得新增指标对这些用户还款表现的潜在影响，既而，利用这种模型对用户的用户信息进行处理，便可以为第二业务规则捞回潜在用户。由于这种方式是利用已有的样本，通过充分利用已有的数据缩短了捞回潜在用户的周期。

在捞回潜在用户后，一方面，这些用户是满足第一业务规则的用户，而且是在结合新增指标评估后依然表现较好的用户，另一方面，这些用户在为考量新增指标时被第二业务规则拒绝，因此，直接为其授予第二业务规则对应的资信额度依然存在一定的风险。

然而，为其授予多少额度合适呢，这就需要确定为用户授予的资信额度，设计管理授信额度的方法。

现有的为用户授予额度的方式，多是判断是否用户为其授予相应的额度，或者根据预设的固定额度，从中选择一个为用户授予额度，但是这种方式并未同时满足用户需求(较大额度)与风险管控(较小额度)的平衡，实际上未考虑为用户授予多少额度才能更好的盈利，这种方式管理授信额度，受固定的预设额度的限制较大，对收益和风险控制的兼顾性存在改进的空间。

为了方便理解，可以假设，现有技术评估发现，为用户授予4万额度的情况下，该用户可以具有较好的资金表现，但是这种方式有没有考虑再提高额度呢，如果在更高的额度下，该用户依然可以具有较好的资信表现，这就可以提高收益，甚至即使是资信表现稍差，只要额外的收益可以大于资信表现差所额外引起的损失，这种情况下为其授予这个较大的额度，总体上依然可以提高收益。这与常规方式区别，实质上是：是否可以为用户授予某个预设的额度，和为用户授予多少额度更有益、甚至最有益(本说明实施例的构思)。

为了详细阐述，以图3为示例进行阐述该方法。

图3为本说明书实施例提供的一种基于捞回用户管理授信额度的方法的原理示意图，该方法可以包括：

S301：基于构建的捞回模型在被第一业务规则评估通过且被第二业务规则评估拒绝的用户中选择捞回用户。

在本说明书实施例中，捞回模型可以为根据具有先期指标和新增指标的用户信息构建的，其中，先期评估指标为：所述第一业务规则或者所述第二业务规则已考量的指标，新增评估指标为：所述第一业务规则和所述第二业务规则未考量的指标。

在本说明书实施例中，第二业务规则相对于第一业务规则为优享业务的授信评估规则，第二业务规则对应的资信额度高于第一业务规则对应的资信额度。

在这种情况下，利用被第一业务规则评估通过且被第二业务规则评估拒绝的用户可以获得大量的样本，改善了采集满足第二业务规则的用户作为样本这种方式存在的周期长的问题。

S302：获取所述用户的用户信息。

其中，用户信息作为评估为用户授予多少额度的参考指标，在本说明书实施例中，所述获取用户的用户信息，可以是获取具有先期指标和新增指标的用户信息，使考量因素更全面。

在获得这些用户的用户信息后，为了收集样本，可以初步为授予资信额度。

S303：为不同的用户授予不同的资信额度。

授予用户资信额度，后续便可以通过收集数据，获得不同额度下的资信表现，从而使得资信额度的差异反映到资信表现上。

在本说明书实施例中，所述为不同的用户授予不同的资信额度，可以包括:

将所述用户随机分组，对各组中的用户分别授予资信额度，使不同组的用户具有不同的资信额度，使同一组中的用户具有相同资信额度。

通过随机分组，使得各组中的用户大致相同，这样，不同组中用户的资信表现数据的差异，更大程度上是受资信额度差异的影响。

在本说明书实施例中，考虑到第二业务对应的额度高于第一业务对应的额度的情况，以及捞回用户在第一业务规则和第二业务规则的通过情况，可以在

第二业务对应的额度和第一业务对应的额度之间为各组中用户授予资信额度，这样授予的额度更合理。

因此，可选地，为不同的用户授予不同的资信额度，可以包括:

以第一业务规则对应的资信额度为下限额度，以第二业务规则对应的资信额度为上限额度，对不同的待授信捞回用户授予不同的资信额度。

而在将所述用户随机分组的情况下，对各组中的用户分别授予资信额度，可以包括:

以第一业务规则对应的资信额度为下限额度，以第二业务规则对应的资信额度为上限额度，对不同组的待授信捞回用户授予不同的资信额度，使同一组中用户资信额度相同，不同组中用户的资信额度不同。

在将捞回用户分为多组的情况下，为各组中用户的授予的资信额度之间具有额度梯度，这样，通过额度梯度，通过多个额度来细化第二业务对应的额度和第一业务对应的额度差异，使多组用户表现出多个资信额度下的资信表现数据，使得资信表现数据与资信额度的关联性更强，因而可以获得较好的资信表现数据对应的资信额度。

S304：获取所述用户在不同资信额度下的资信表现数据。

在本说明书是实施例中，资信表现数据可以包括收益率。

这是出于对实际应用场景：利润和风险受资信额度的敏感度不同的考虑。即，增大资信额度，利息金额和风险都增加，但是，在一定范围内，风险增加的较小，这时，增大资信额度，可以带来更好的总收益。

在本说明书实施例中，资信表现数据，也可以包括逾期风险数据等，表示逾期情况与资信额度的关系，当然，资信表现数据还可以为其他形式的数据，可以从逾期风险和收益的角度来考虑，在此不做具体阐述和限制。

S305：基于所述用户的用户信息和所述资信表现数据构建额度模型，使所述额度模型基于用户信息为用户授予额度。

通过获取捞回用户的用户信息，为不同的用户授予不同资信额度，是用户呈现出在不同资信额度下的资信表现，这样，基于所述用户的用户信息和所述资信表现数据构建额度模型，额度模型基于用户信息为用户授予额度时，便可以确定为该用户授予多少额度会产生较好的资信表现，不受固定的预设额度的限制，对收益和风险控制的兼顾性好。

在本说明书实施例中，为了使额度模型可以自动的学习到新增指标的用户信息与不同资信额度下资信表现数据的关联，既而根据用户信息得到较好资信表现数据所关联的资信额度，可以根据不同资信额度下的资信表现数据设置标签，以用户信息为样本，进行训练。

因此，可选地，所述基于所述用户的用户信息和所述资信表现数据构建额度模型，可以包括:

根据不同资信额度下的资信表现数据设置标签，以所述用户的用户信息为样本，训练额度模型。

在本说明书实施例中，为了持续地对额度模型进行修正，使其在进行额度授信时更准确，在得到所述额度模型之后，所述为不同的用户授予不同的资信额度，可以包括：

利用所述额度授信模型为不同的用户授予不同的资信额度。

这样，可以再获取所述用户在不同资信额度下的资信表现数据，对额度模型进行修正。

在一种应用场景中，以利润率为标签构建额度模型，可以为用户评估得到使得整体运营利润最大化的资信额度，即使在构建额度模型的过程中没有人为地设置这个额度数值，因此这种方法不再是以固定的额度为用户进行资信额度的评估和授予，因而使得额度授予更能同时兼顾利润和风险，不再只是关注逾期风险。

基于同一构思，本说明书实施例还提供一种基于捞回用户管理授信额度的装置。

图4为本说明书实施例提供的一种基于捞回用户管理授信额度的装置的结构示意图，该装置可以包括：

表现数据获取模块401，基于构建的捞回模型在被第一业务规则评估通过且被第二业务规则评估拒绝的用户中选择捞回用户，获取所述用户的用户信息，为不同的用户授予不同的资信额度，获取所述用户在不同资信额度下的资信表现数据。

额度授信模块402，基于所述用户的用户信息和所述资信表现数据构建额度模型，使所述额度模型基于用户信息为用户授予额度。

对于该装置执行的各步骤的具体方式、原理和效果，可以参考对图3中实施例的论述部分。

其中，作为一种实施方式，所述资信表现数据包括收益率。

其中，作为一种实施方式，所述捞回模型为根据具有先期指标和新增指标的用户信息构建的，所述先期评估指标为：所述第一业务规则或者所述第二业务规则已考量的指标；

所述新增评估指标为：所述第一业务规则和所述第二业务规则未考量的指标。

其中，作为一种实施方式，所述第二业务规则对应的资信额度高于所述第一业务规则对应的资信额度。

其中，作为一种实施方式，所述为不同的用户授予不同的资信额度，包括:

将所述用户随机分组，对各组中的用户分别授予资信额度，使不同组的用户具有不同的资信额度，使同一组中的用户具有相同资信额度。

其中，作为一种实施方式，为不同的用户授予不同的资信额度，可以包括：以第一业务规则对应的资信额度为下限额度，以第二业务规则对应的资信额度为上限额度，对不同的待授信捞回用户授予不同的资信额度。

而在将所述用户随机分组的情况下，对各组中的用户分别授予资信额度，可以包括:

以第一业务规则对应的资信额度为下限额度，以第二业务规则对应的资信额度为上限额度，对不同组的待授信捞回用户授予不同的资信额度，使同一组中用户资信额度相同，不同组中用户的资信额度不同。

在本说明书实施例中，为了使额度模型可以自动的学习到新增指标的用户信息与不同资信额度下资信表现数据的关联，既而根据用户信息得到较好资信表现数据所关联的资信额度，可以根据不同资信额度下的资信表现数据设置标签，以用户信息为样本，进行训练。

其中，作为一种实施方式，所述基于所述用户的用户信息和所述资信表现数据构建额度模型，包括:

根据不同资信额度下的资信表现数据设置标签，以所述用户的用户信息为样本，训练额度模型。

其中，作为一种实施方式，在得到所述额度模型之后，所述为不同的用户授予不同的资信额度，包括：

利用所述额度授信模型为不同的用户授予不同的资信额度。

图4所示的装置在管理授信额度时，通过获取捞回用户的用户信息，为不同的用户授予不同资信额度，是用户呈现出在不同资信额度下的资信表现，这样，基于所述用户的用户信息和所述资信表现数据构建额度模型，额度模型基于用户信息为用户授予额度时，便可以确定为该用户授予多少额度会产生较好的资信表现，不受固定的预设额度的限制，对收益和风险控制的兼顾性好。

在一种应用场景中，以利润率为标签构建额度模型，可以为用户评估得到使得整体运营利润最大化的资信额度，即使在构建额度模型的过程中没有人为地设置这个额度数值，因此这种方法不再是以固定的额度为用户进行资信额度的评估和授予，因而使得额度授予更能同时兼顾利润和风险，不再只是关注逾期风险。

基于与图1或图3任一原理图所述的方法相同的发明构思，本说明书实施例还提供一种电子设备。

下面描述本发明的电子设备实施例，该电子设备可以视为对于上述本发明的方法和装置实施例的具体实体实施方式。对于本发明电子设备实施例中描述的细节，应视为对于上述方法或装置实施例的补充；对于在本发明电子设备实施例中未披露的细节，可以参照上述方法或装置实施例来实现。

图5为本说明书实施例提供的一种电子设备的结构示意图。下面参照图5来描述根据本发明该实施例的电子设备500。图5显示的电子设备500仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图5所示，电子设备500以通用计算设备的形式表现。电子设备500的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元510、至少一个存储单元520、连接不同系统组件(包括存储单元520和处理单元510)的总线530、显示单元540等。

其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元510执行，使得所述处理单元510执行本说明书上述处理方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元510可以执行如图1或图3中任一原理图所示的步骤。

所述存储单元520可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)5201和/或高速缓存存储单元5202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)5203。

所述存储单元520还可以包括具有一组(至少一个)程序模块5205的程序/实用工具5204，这样的程序模块5205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线530可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备500也可以与一个或多个外部设备600(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备500交互的设备通信，和/或与使得该电子设备500能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口550进行。并且，电子设备500还可以通过网络适配器560与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器560可以通过总线530与电子设备500的其它模块通信。应当明白，尽管图5中未示出，可以结合电子设备500使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，本发明描述的示例性实施例可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本发明实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个计算机可读的存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行根据本发明的上述方法。当所述计算机程序被一个数据处理设备执行时，使得该计算机可读介质能够实现本发明的上述方法，即：如图1或图3所示的方法。

图6为本说明书实施例提供的一种计算机可读介质的原理示意图。

实现图1或图3所示方法的计算机程序可以存储于一个或多个计算机可读介质上。计算机可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

所述计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

综上所述，本发明可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)等通用数据处理设备来实现根据本发明实施例中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，应理解的是，本发明不与任何特定计算机、虚拟装置或者电子设备固有相关，各种通用装置也可以实现本发明。以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种基于捞回用户管理授信额度的方法，其特征在于，包括:

基于构建的捞回模型在被第一业务规则评估通过且被第二业务规则评估拒绝的用户中选择捞回用户；

获取所述用户的用户信息；

为不同的用户授予不同的资信额度；

获取所述用户在不同资信额度下的资信表现数据；

基于所述用户的用户信息和所述资信表现数据构建额度模型，使所述额度模型基于用户信息为用户授予额度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述资信表现数据包括收益率。

3.根据权利要求1-2中任一项所述的方法，其特征在于，所述捞回模型为根据具有先期指标和新增指标的用户信息构建的，所述先期评估指标为：所述第一业务规则或者所述第二业务规则已考量的指标；

所述新增评估指标为：所述第一业务规则和所述第二业务规则未考量的指标。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述第二业务规则对应的资信额度高于所述第一业务规则对应的资信额度。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述为不同的用户授予不同的资信额度，包括:

将所述用户随机分组，对各组中的用户分别授予资信额度，使不同组的用户具有不同的资信额度，使同一组中的用户具有相同资信额度。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述为不同的用户授予不同的资信额度，包括:

以第一业务规则对应的资信额度为下限额度，以第二业务规则对应的资信额度为上限额度，对不同的待授信捞回用户授予不同的资信额度。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户的用户信息和所述资信表现数据构建额度模型，包括:

根据不同资信额度下的资信表现数据设置标签，以所述用户的用户信息为样本，训练额度模型。

8.一种基于捞回用户管理授信额度的装置，其特征在于，包括：

表现数据获取模块，基于构建的捞回模型在被第一业务规则评估通过且被第二业务规则评估拒绝的用户中选择捞回用户；

获取所述用户的用户信息；

为不同的用户授予不同的资信额度；

获取所述用户在不同资信额度下的资信表现数据；

额度授信模块，基于所述用户的用户信息和所述资信表现数据构建额度模型，使所述额度模型基于用户信息为用户授予额度。

9.一种电子设备，其中，该电子设备包括：

处理器；以及，

存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行根据权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现权利要求1-7中任一项所述的方法。

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