CN111091462A - 网络请求的处理方法与装置 - Google Patents

Abstract

本公开提供一种网络请求的处理方法与装置。方法包括：响应数据资产评估请求，获取目标数据资产在多个预设时间点的阶段研发成本、有数据资产净现金流、无数据资产净现金流、贴现率；根据多个预设时间点的阶段研发成本、有数据资产净现金流、贴现率以及预设时间点对应的研发周期长度，通过第一数据模型确定第一数据资产价值；根据多个预设时间点的阶段研发成本、无数据资产净现金流、贴现率以及预设时间点对应的研发周期长度，通过第二数据模型确定第二数据资产价值；将第一数据资产价值与第二数据资产价值之差确定为目标数据资产的数据资产价值，并将数据资产价值作为数据资产评估请求的反馈。本公开实施例可以准确评估数据资产价值。

Description

网络请求的处理方法与装置

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种网络请求的处理方法与装置。

背景技术

随着信息技术的发展，数据的重要性得到巨大提升，逐渐成为企业的一项重要资产。即，数据资产是企业及组织拥有或控制，能给企业及组织带来未来经济利益的数据资源。因此，如何评价数据资产的价值成为大数据处理领域的一个新的研究方向。

在相关技术中，往往通过归集数据资产处理全流程的成本来确定数据资产的价值(成本法)，或者，参照最近发生的类似交易的数据资产价值来确定需要评估的数据资产价值(市场价格法)，再或者，通过估算被评估资产的未来预期收益并折算成现值来确定数据资产的价值(收益法)。但是由于收益与成本之间存在弱相关性，成本法评估的价值往往偏低；由于市场价格法和收益法具有相当强的主观因素，不同评估人员给出的评估结果往往差距较大，因此估值的准确性不高。

因此，需要一种能够客观、准确地评价数据资产价值的方法。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的目的在于提供一种网络请求的处理方法与网络请求的处理装置，用于至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的数据资产评估结果不准确、主观性过强等问题。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种网络请求的处理方法，包括：响应数据资产评估请求，获取目标数据资产在多个预设时间点的阶段研发成本、有数据资产净现金流、无数据资产净现金流、贴现率；根据所述多个预设时间点的所述阶段研发成本、所述有数据资产净现金流、所述贴现率以及所述预设时间点对应的研发周期长度，通过第一数据模型确定第一数据资产价值；根据所述多个预设时间点的阶段研发成本、无数据资产净现金流、所述贴现率以及所述预设时间点对应的研发周期长度，通过第二数据模型确定第二数据资产价值；将所述第一数据资产价值与所述第二数据资产价值之差确定为所述目标数据资产的数据资产价值，并将所述数据资产价值作为所述数据资产评估请求的反馈。

在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述多个预设时间点的所述阶段研发成本、所述有数据资产净现金流、所述贴现率以及所述预设时间点对应的研发周期长度，通过第一数据模型确定第一数据资产价值包括：

使用蒙特卡洛模拟方法运行预设值次所述第一数据模型：

其中，V1为所述第一数据资产价值，t*为所述研发周期长度，t为所述预设时间点，C1(t)为所述数据资产在所述预设时间点的有数据资产净现金流，I(t)为所述预设时间点的所述阶段研发成本。

在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述多个预设时间点的阶段研发成本、无数据资产净现金流、所述贴现率以及所述预设时间点对应的研发周期长度，通过第二数据模型确定第二数据资产价值包括：

使用蒙特卡洛模拟方法运行所述预设值次所述第二数据模型：

其中，V2为所述第二数据资产价值，t*为所述研发周期长度，t为所述预设时间点，C2(t)为所述数据资产在所述预设时间点的无数据资产净现金流，I(t)为所述预设时间点的所述阶段研发成本。

在本公开的一种示例性实施例中，所述获取目标数据资产在多个预设时间点的阶段研发成本、有数据资产净现金流、无数据资产净现金流、贴现率包括：

获取所述目标数据资产的财务报表；

根据所述财务报表去顶所述目标数据资产在多个预设时间点的阶段研发成本、有数据资产净现金流、无数据资产净现金流、贴现率。

在本公开的一种示例性实施例中，所述多个预设时间点包括与所述目标数据资产的初始投资时间点的间隔为预设周期的多个时间点。

在本公开的一种示例性实施例中，还包括：

响应数据资产抵押贷款请求获取目标数据资产的财务报表与申请人的信用分；

根据所述财务报表提交所述数据资产评估请求，以根据所述数据资产评估请求的反馈确定所述目标数据资产的数据资产价值；

根据所述数据资产价值与所述信用分确定放款额度，将所述放款额度作为所述数据资产抵押贷款请求的反馈。

在本公开的一种示例性实施例中，还包括：

根据所述放款额度确定多个还款计划对应的还款时间和还款金额；

使用数据图表展示所述还款时间和所述还款金额。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种网络请求的处理装置，包括：

请求响应模块，设置为响应数据资产评估请求，获取目标数据资产在多个预设时间点的阶段研发成本、有数据资产净现金流、无数据资产净现金流、贴现率；

第一评估模块，设置为根据所述多个预设时间点的所述阶段研发成本、所述有数据资产净现金流、所述贴现率以及所述预设时间点对应的研发周期长度，通过第一数据模型确定第一数据资产价值；

第二评估模块，设置为根据所述多个预设时间点的阶段研发成本、无数据资产净现金流、所述贴现率以及所述预设时间点对应的研发周期长度，通过第二数据模型确定第二数据资产价值；

请求反馈模块，设置为将所述第一数据资产价值与所述第二数据资产价值之差确定为所述目标数据资产的数据资产价值，并将所述数据资产价值作为所述数据资产评估请求的反馈。

根据本公开的第三方面，提供一种电子设备，包括：存储器；以及耦合到所属存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器中的指令，执行如上述任意一项所述的方法。

根据本公开的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如上述任意一项所述的网络请求的处理方法。

本公开实施例通过引入数据模型处理多个预设时间点的有数据资产的财务报表数据和无数据资产的财务报表数据，可以提高评估目标数据资产价值的准确度；由于使用的是财务报表提供的客观数据，使用的是预先设置的数据模型，因此评估结果具有很强的稳定性，不受评估人员主观判断的影响。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，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是本公开示例性实施例中网络请求的处理方法的流程图。

图2是本公开实施例中预设时间点及其对应的数据的示意图。

图3是本公开一个实施例中数据资产评估请求的产生过程流程图。

图4是本公开一个实施例中使用数据图表展示还款时间和还款金额的示意。

图5是本公开一个示例性实施例中一种网络请求的处理装置的方框图。

图6是本公开一个示例性实施例中一种电子设备的方框图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。

此外，附图仅为本公开的示意性图解，图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。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。

下面结合附图对本公开示例实施方式进行详细说明。

图1示意性示出本公开示例性实施例中网络请求的处理方法的流程图。参考图1，网络请求的处理方法100可以包括：

步骤S102，响应数据资产评估请求，获取目标数据资产在多个预设时间点的阶段研发成本、有数据资产净现金流、无数据资产净现金流、贴现率；

步骤S104，根据所述多个预设时间点的所述阶段研发成本、所述有数据资产净现金流、所述贴现率以及所述预设时间点对应的研发周期长度，通过第一数据模型确定第一数据资产价值；

步骤S106，根据所述多个预设时间点的阶段研发成本、无数据资产净现金流、所述贴现率以及所述预设时间点对应的研发周期长度，通过第二数据模型确定第二数据资产价值；

步骤S108，将所述第一数据资产价值与所述第二数据资产价值之差确定为所述目标数据资产的数据资产价值，并将所述数据资产价值作为所述数据资产评估请求的反馈。

本公开实施例通过引入数据模型处理多个预设时间点的有数据资产的财务报表数据和无数据资产的财务报表数据，可以提高评估目标数据资产价值的准确度；由于使用的是财务报表提供的客观数据，使用的是预先设置的数据模型，因此评估结果具有很强的稳定性，不受评估人员主观判断的影响。

下面，对网络请求的处理方法100的各步骤进行详细说明。

在步骤S102，响应数据资产评估请求，获取目标数据资产在多个预设时间点的阶段研发成本、有数据资产净现金流、无数据资产净现金流、贴现率。

数据资产(Data assets)是拥有数据权属(勘探权、使用权、所有权)、有价值、可计量、可读取的网络空间中的数据集。数据资产的种类可以由种，例如用户访问数据、用户搜索数据、流量监控数据等等等等，本公开不对数据资产的种类进行限制。

在本公开的一种示例性实施例中，所述多个预设时间点包括与所述目标数据资产的初始投资时间点的间隔为预设周期的多个时间点。

如果目标数据资产的投资时间(从提交数据资产评估请求的时间点往前计算)为四年，以半年为步长，可以取得第一年上半年、第一年下半年、第二年上半年、第二年下半年、第三年上半年、第三年下半年、第四年上半年、第四年下半年等八个预设时间点。当然，一般而言数据资产的投资时间较短，通常为几个月，此时可以以其他预设周期确定上述预设时间点，本公开对此不作特殊限制。

可以响应数据资产评估请求，获取目标数据资产的财务报表，然后根据该财务报表获取上述预设时间点的各数据。

值得一提的是，由于数据本身不产生价值，但将数据作用于其他产品，常常可以在创造收益、降低成本上有更好的表现，因此，本公开实施例中，财务报表需要记录使用数据资产而发生的资金变动情况和未使用数据资产而发生的资金变动情况，以便提取各预设时间点对应的有数据资产净现金流C1(t)和无数据资产净现金流C2(t)。其中，净现金流是财务报表中的现金流量表中的一个指标，是指一定时期内，现金及现金等价物的流入(收入)减去流出(支出)的余额(净收入或净支出)，反映了企业本期内净增加或净减少的现金及现金等价数额。

在本公开实施例中，财务报表需要记录使用了该目标数据资产时的项目资金变动情况，和未使用该数据资产时的项目资金变动情况。特殊情况下，如果财务报表中未记录两种情况下的项目资金变动情况，可以根据往年同期财务报表相关项目确定未使用该数据资产时的项目资金变动情况。

上述阶段研发成本例如为相邻两个预设时间点之间的研发投入资金，例如，第一年下半年期间的研发投入资金。

贴现率r为特定条件下的收益率，用于说明资产取得该项收益的收益率水平。在收益一定的情况下，收益率越高，意味着单位资产增值率高，所有者拥有资产价值就低，因此收益率越高，资产评估值就越低。贴现率由银行发布，为客观数据，因此只需要获取预设时间点对应的贴现率即可。

获取到目标数据资产在多个预设时间点的阶段研发成本、有数据资产净现金流、无数据资产净现金流、贴现率等客观数据后，接下来使用数据模型对上述客观数据进行处理。

在步骤S104，根据所述多个预设时间点的所述阶段研发成本、所述有数据资产净现金流、所述贴现率以及所述预设时间点对应的研发周期长度，通过第一数据模型确定第一数据资产价值。

在本公开实施例中，使用第一数据模型确定第一数据资产价值。

第一数据模型为：

其中，V1为第一数据资产价值，t*为研发周期长度，t为预设时间点，C1(t)为数据资产在预设时间点的有数据资产净现金流，I(t)为预设时间点的阶段研发成本。

图2是本公开实施例中预设时间点及其对应的数据的示意图。

参考图2，当研发投资时间为四个月(从初始投资时间点t0到当前时间点t4)，以一个月为步长确定四个预设时间点：第一个月月末t1、第二个月月末t2、第三个月月末t3、第四个月月末t4。t1对应的C1值记为C11，t2对应的C1值记为C12，t3对应的C1值记为C13，t4对应的C1值记为C14；t1对应的C2值记为C21，t2对应的C2值记为C22，t3对应的C2值记为C23，t4对应的C2值记为C24；t1对应的I值记为I1，t2对应的I值记为I2，t3对应的I值记为I3，t4对应的I值记为I4。则可以根据tx与C1x的对应关系确定C1(t)，其中x为1、2、3、4中的某一个值。I(t)的确定同理，于此不再赘述。

因此，在公式1和下面的公式2中，t*为t1、t2、t3、t4中的任一个值。

在本公开实施例中，将步骤S104获得的客观数据带入公式(1)，使用蒙特卡洛模拟法对公式(1)运行预设值此以进行求解。

蒙特卡罗方法(Monte Carlo method)，也称统计模拟方法，是指使用随机数(或更常见的伪随机数)来解决很多计算问题的方法。蒙特卡洛方法使用随机数对模型进行求解，求解次数越多，结果越精确。因此，在本公开的一个实施例中，设置使用蒙特卡洛模拟方法运行预设值次第一数据模型，该第一预设值例如为大于等于10000，以兼顾求解精度和求解效率。

通过使用蒙特卡洛方法对公式(1)所示的数据模型运行10000次或10000次以上，可以较精确地获得有数据资产情况下的过去全部总投资成本

和未来总现金流

以根据未来总现金流与过去全部总投资成本的差值确定有数据资产条件下的收益V1。

在步骤S106，根据所述多个预设时间点的阶段研发成本、无数据资产净现金流、所述贴现率以及所述预设时间点对应的研发周期长度，通过第二数据模型确定第二数据资产价值。

与步骤S104相同，本公开实施例使用第二数据模型确定无数据资产情况下的收益。

第二数据模型为：

其中，V2为第二数据资产价值，t*为研发周期长度，t为预设时间点，C2(t)为数据资产在预设时间点的无数据资产净现金流，I(t)为预设时间点的阶段研发成本。

同样，本公开实施例使用蒙特卡洛方法对公式(2)所示的数据模型运行10000次或10000次以上，可以较精确地获得无数据资产情况下的过去全部总投资成本

和未来总现金流

以根据未来总现金流与过去全部总投资成本的差值确定无数据资产条件下的收益V2。

在步骤S108，将所述第一数据资产价值与所述第二数据资产价值之差确定为所述目标数据资产的数据资产价值，并将所述数据资产价值作为所述数据资产评估请求的反馈。

最后，可以根据公式(3)确定数据资产价值V：

V＝V1-V2…………………………(3)

并将数据资产价值V作为资产评估请求的反馈。

由于以上过程均是基于客观数据进行运算，因此计算精度高，可靠性高，不会出现不同评估人员给出的评估结果差距较大的情况，极大地提高了数据资产价值评估过程的效率和准确性。

通过使用蒙特卡洛方法采用随机过程对模型进行求解，使所有变量的变化符合布朗运动，可以充分考虑到未来不确定性对数据资产价值的影响。此外，上述数据模型通过积分设置综合考虑了过去投资和未来收益对数据资产价值评估的影响，能够对难以评估价值的数据资产提供更准确的数据资产评估结果。

在本公开一个实施例中，数据资产评估请求可以来自于数据资产抵押贷款请求。

图3是本公开一个实施例中数据资产评估请求的产生过程流程图。

参考图3，数据资产评估请求的产生过程可以包括：

步骤S31，响应数据资产抵押贷款请求获取目标数据资产的财务报表与申请人的信用分；

步骤S32，根据所述财务报表提交所述数据资产评估请求，以根据所述数据资产评估请求的反馈确定所述目标数据资产的数据资产价值；

步骤S33，根据所述数据资产价值与所述信用分确定放款额度，将所述放款额度作为所述数据资产抵押贷款请求的反馈。

其中，在步骤S31，信用分是系统根据申请人的多项预设指标通过预设数据模型计算出来的客观数据，用于描述该申请人的还款能力，可以根据发送数据资产抵押贷款请求的申请人的识别符获取该信用分。数据资产抵押贷款请求例如可以包括待抵押的目标数据资产以及该数据资产涉及的相关财务报表。

在步骤S32，生成数据资产评估请求后，可以使用如图1所示的方法对数据资产评估请求进行处理，以读取财务报表数据，对财务报表的相关数据进行如图1及相关描述所示的计算，确定数据资产价值。

在步骤S33，可以根据以下公式确定放款额度M：

M＝V*(N/100)*U…………………………(4)

其中，V是目标数据资产的资产价值，根据图1所示方法得出；N是信用分，为存储在系统中的客观数据；U为预设的放款额度控制参数，例如可以设置为0.3。

在本公开的一个实施例中，确定放款额度后，还可以进一步根据放款额度确定多个还款计划对应的还款时间和还款金额，然后使用数据图表展示还款时间和还款金额。

图4是本公开一个实施例中使用数据图表展示还款时间和还款金额的示意。

参考图4，可以使用例如柱状图、饼状图、放射图等等多种数据图表展示包括放款额度、还款时间、还款金额在内的数据，以作为数据资产抵押贷款请求的反馈，从而提高用户阅读反馈信息的效率。其中，数据例如可以包括应还金额、应还本金、应还利息等信息，可以检测用户点击位置，以通过弹出窗口等形式展示图表中该点击位置对应的数据。

综上所述，本公开实施例通过数据模型处理财务报表数据，可以在考虑到投入成本、未来收益以及未来不确定性的情况下准确地提供数据资产价值评估，提高数据资产评估过程的准确性和客观性，为数据资产抵押贷款等任务提供有力的技术支持。

对应于上述方法实施例，本公开还提供一种网络请求的处理装置，可以用于执行上述方法实施例。

图5示意性示出本公开一个示例性实施例中一种网络请求的处理装置的方框图。

参考图5，网络请求的处理装置500可以包括：

请求响应模块502，设置为响应数据资产评估请求，获取目标数据资产在多个预设时间点的阶段研发成本、有数据资产净现金流、无数据资产净现金流、贴现率；

第一评估模块504，设置为根据所述多个预设时间点的所述阶段研发成本、所述有数据资产净现金流、所述贴现率以及所述预设时间点对应的研发周期长度，通过第一数据模型确定第一数据资产价值；

第二评估模块506，设置为根据所述多个预设时间点的阶段研发成本、无数据资产净现金流、所述贴现率以及所述预设时间点对应的研发周期长度，通过第二数据模型确定第二数据资产价值；

请求反馈模块508，设置为将所述第一数据资产价值与所述第二数据资产价值之差确定为所述目标数据资产的数据资产价值，并将所述数据资产价值作为所述数据资产评估请求的反馈。

在本公开的一种示例性实施例中，第一评估模块504设置为：

使用蒙特卡洛模拟方法运行预设值次所述第一数据模型：

其中，V1为所述第一数据资产价值，t*为所述研发周期长度，t为所述预设时间点，C1(t)为所述数据资产在所述预设时间点的有数据资产净现金流，I(t)为所述预设时间点的所述阶段研发成本。

在本公开的一种示例性实施例中，第二评估模块506设置为：

使用蒙特卡洛模拟方法运行所述预设值次所述第二数据模型：

其中，V2为所述第二数据资产价值，t*为所述研发周期长度，t为所述预设时间点，C2(t)为所述数据资产在所述预设时间点的无数据资产净现金流，I(t)为所述预设时间点的所述阶段研发成本。

在本公开的一种示例性实施例中，请求响应模块502设置为：

获取所述目标数据资产的财务报表；

根据所述财务报表去顶所述目标数据资产在多个预设时间点的阶段研发成本、有数据资产净现金流、无数据资产净现金流、贴现率。

在本公开的一种示例性实施例中，所述多个预设时间点包括与所述目标数据资产的初始投资时间点的间隔为预设周期的多个时间点。

在本公开的一种示例性实施例中，还包括请求产生模块510，设置为：

响应数据资产抵押贷款请求获取目标数据资产的财务报表与申请人的信用分；

根据所述财务报表提交所述数据资产评估请求，以根据所述数据资产评估请求的反馈确定所述目标数据资产的数据资产价值；

根据所述数据资产价值与所述信用分确定放款额度，将所述放款额度作为所述数据资产抵押贷款请求的反馈。

在本公开的一种示例性实施例中，请求产生模块510还设置为：

根据所述放款额度确定多个还款计划对应的还款时间和还款金额；

使用数据图表展示所述还款时间和所述还款金额。

由于装置500的各功能已在其对应的方法实施例中予以详细说明，本公开于此不再赘述。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

在本公开的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。

所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。

下面参照图6来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备600。图6显示的电子设备600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6所示，电子设备600以通用计算设备的形式表现。电子设备600的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元610、上述至少一个存储单元620、连接不同系统组件(包括存储单元620和处理单元610)的总线630。

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610执行，使得所述处理单元610执行本说明书上述“示例性方法”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610可以执行如图1中所示的步骤S102：响应数据资产评估请求，获取目标数据资产在多个预设时间点的阶段研发成本、有数据资产净现金流、无数据资产净现金流、贴现率；步骤S104：根据所述多个预设时间点的所述阶段研发成本、所述有数据资产净现金流、所述贴现率以及所述预设时间点对应的研发周期长度，通过第一数据模型确定第一数据资产价值；步骤S106：根据所述多个预设时间点的阶段研发成本、无数据资产净现金流、所述贴现率以及所述预设时间点对应的研发周期长度，通过第二数据模型确定第二数据资产价值；步骤S108：将所述第一数据资产价值与所述第二数据资产价值之差确定为所述目标数据资产的数据资产价值，并将所述数据资产价值作为所述数据资产评估请求的反馈。

存储单元620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)6201和/或高速缓存存储单元6202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)6203。

存储单元620还可以包括具有一组(至少一个)程序模块6205的程序/实用工具6204，这样的程序模块6205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630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600也可以与一个或多个外部设备700(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600交互的设备通信，和/或与使得该电子设备600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650进行。并且，电子设备600还可以通过网络适配器660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。如图所示，网络适配器660通过总线630与电子设备600的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备600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，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开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非易失性存储介质(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、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。

在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。

根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。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。

计算机可读信号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。可读信号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)。

此外，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和构思由权利要求指出。

Claims (10)

1.一种网络请求的处理方法，其特征在于，包括：

响应数据资产评估请求，获取目标数据资产在多个预设时间点的阶段研发成本、有数据资产净现金流、无数据资产净现金流、贴现率；

根据所述多个预设时间点的所述阶段研发成本、所述有数据资产净现金流、所述贴现率以及所述预设时间点对应的研发周期长度，通过第一数据模型确定第一数据资产价值；

根据所述多个预设时间点的阶段研发成本、无数据资产净现金流、所述贴现率以及所述预设时间点对应的研发周期长度，通过第二数据模型确定第二数据资产价值；

将所述第一数据资产价值与所述第二数据资产价值之差确定为所述目标数据资产的数据资产价值，并将所述数据资产价值作为所述数据资产评估请求的反馈。

2.如权利要求1述的网络请求的处理方法，其特征在于，所述根据所述多个预设时间点的所述阶段研发成本、所述有数据资产净现金流、所述贴现率以及所述预设时间点对应的研发周期长度，通过第一数据模型确定第一数据资产价值包括：

使用蒙特卡洛模拟方法运行预设值次所述第一数据模型：

其中，V1为所述第一数据资产价值，t*为所述研发周期长度，t为所述预设时间点，C1(t)为所述数据资产在所述预设时间点的有数据资产净现金流，I(t)为所述预设时间点的所述阶段研发成本。

3.如权利要求2述的网络请求的处理方法，其特征在于，所述根据所述多个预设时间点的阶段研发成本、无数据资产净现金流、所述贴现率以及所述预设时间点对应的研发周期长度，通过第二数据模型确定第二数据资产价值包括：

使用蒙特卡洛模拟方法运行所述预设值次所述第二数据模型：

其中，V2为所述第二数据资产价值，t*为所述研发周期长度，t为所述预设时间点，C2(t)为所述数据资产在所述预设时间点的无数据资产净现金流，I(t)为所述预设时间点的所述阶段研发成本。

4.如权利要求1述的网络请求的处理方法，其特征在于，所述获取目标数据资产在多个预设时间点的阶段研发成本、有数据资产净现金流、无数据资产净现金流、贴现率包括：

获取所述目标数据资产的财务报表；

根据所述财务报表去顶所述目标数据资产在多个预设时间点的阶段研发成本、有数据资产净现金流、无数据资产净现金流、贴现率。

5.如权利要求1述的网络请求的处理方法，其特征在于，所述多个预设时间点包括与所述目标数据资产的初始投资时间点的间隔为预设周期的多个时间点。

6.如权利要求1所述的网络请求的处理方法，其特征在于，还包括：

响应数据资产抵押贷款请求获取目标数据资产的财务报表与申请人的信用分；

根据所述财务报表提交所述数据资产评估请求，以根据所述数据资产评估请求的反馈确定所述目标数据资产的数据资产价值；

根据所述数据资产价值与所述信用分确定放款额度，将所述放款额度作为所述数据资产抵押贷款请求的反馈。

7.如权利要求6所述的网络请求的处理方法，其特征在于，还包括：

根据所述放款额度确定多个还款计划对应的还款时间和还款金额；

使用数据图表展示所述还款时间和所述还款金额。

8.一种网络请求的处理装置，其特征在于，包括：

请求响应模块，设置为响应数据资产评估请求，获取目标数据资产在多个预设时间点的阶段研发成本、有数据资产净现金流、无数据资产净现金流、贴现率；

第一评估模块，设置为根据所述多个预设时间点的所述阶段研发成本、所述有数据资产净现金流、所述贴现率以及所述预设时间点对应的研发周期长度，通过第一数据模型确定第一数据资产价值；

第二评估模块，设置为根据所述多个预设时间点的阶段研发成本、无数据资产净现金流、所述贴现率以及所述预设时间点对应的研发周期长度，通过第二数据模型确定第二数据资产价值；

请求反馈模块，设置为将所述第一数据资产价值与所述第二数据资产价值之差确定为所述目标数据资产的数据资产价值，并将所述数据资产价值作为所述数据资产评估请求的反馈。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器；以及

耦合到所属存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器中的指令，执行如权利要求1-7任一项所述的网络请求的处理方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的网络请求的处理方法。

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