CN111582648A - 用户策略生成方法、装置及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本公开涉及一种用户策略生成方法、装置、电子设备及计算机可读介质。该方法包括：根据待生成的用户策略确定分析逻辑，所述用户策略包括至少一个策略参数项；由多个待选数据源中确定目标数据源，所述目标数据源中包括多个用户数据；通过所述分析逻辑对所述目标数据源中的多个用户数据进行分析，生成多个分析参数；基于所述多个分析参数生成至少一个策略参数项的数值；根据所述至少一个策略参数项和其对应的数值生成所述用户策略。本公开涉及的用户策略生成方法、装置、电子设备及计算机可读介质，能够快速准确的生成用户策略，降低系统操作风险，保证生产安全；还能够便于业务理解，提高用户策略的执行效率。
Description
技术领域
本公开涉及计算机信息处理领域，具体而言，涉及一种用户策略生成方法、装置、电子设备及计算机可读介质。
背景技术
随着经济的发展，为了满足其自身发展的需要，个人用户或者企业用户经常由金融服务机构进行借款活动，对于金融服务机构而言，用户的借款活动很可能会给金融服务公司带来风险。在还款期限届满之前，借款人(信贷用户)财务商务状况的重大不利变化很可能影响其履约能力，从而发生呆账、坏账等风险，因此，为了降低此类风险的发生概率，金融服务机构需要对借款人进行风险评估，进而制定其相对应的用户策略，用户策略用于为该用户确定其可借贷的金额、还款期限、借贷利率等等。
在用户策略制定上，现有技术是通过专家的经验知识，然后基于历史用户基本信息结合个人行为数据进行分析，从而制定的用户经营策略。再有了新的数据源之后，还是需要通过这样的分析方式再次进行分析，浪费了很多时间。而且，有人工参与的用户策略，在制定过程中难免会引入误差，也给用户策略的实际应用中带来了安全风险。
因此，需要一种新的用户策略生成方法、装置、电子设备及计算机可读介质。
在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它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
有鉴于此，本公开提供一种用户策略生成方法、装置、电子设备及计算机可读介质，能够快速准确的生成用户策略，降低系统操作风险，保证生产安全；还能够便于业务理解，提高用户策略的执行效率。
本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
根据本公开的一方面，提出一种用户策略生成方法，该方法包括：根据待生成的用户策略确定分析逻辑，所述用户策略包括至少一个策略参数项；由多个待选数据源中确定目标数据源，所述目标数据源中包括多个用户数据；通过所述分析逻辑对所述目标数据源中的多个用户数据进行分析，生成多个分析参数；基于所述多个分析参数生成至少一个策略参数项的数值；根据所述至少一个策略参数项和其对应的数值生成所述用户策略。
可选地，根据待生成的用户策略确定分析逻辑，包括：根据待生成的用户逻辑的类别的确定分析逻辑；用户逻辑的类别是准入策略类、人工策略类、额度策略类或定价策略类。
可选地，由多个待选数据源中确定目标数据源，所述目标数据源中包括多个用户数据，包括：由个人数据源、设备数据源、第三方数据源、模型评分数据源或用户关系网数据源中确定所述目标数据源。
可选地，通过所述分析逻辑对所述目标数据源中的多个用户数据进行分析，生成多个分析参数，包括：通过所述分析逻辑确定待分析的多个分析参数项；通过数学分析法以所述多个分析参数项为目标对所述多个用户数据进行分析，得到所述多个分析项的数值；通过所述多个分析参数项和其对应的数值生成所述多个分析参数。
可选地，基于所述多个分析参数生成至少一个策略参数项的数值，包括：确定所述多个分析参数对应的多个阈值；将所述多个分析参数的数值与其对应的所述阈值进行比较，以生成所述至少一个策略参数项的数值。
可选地，确定所述多个分析参数对应的多个阈值，包括：根据待生成的所述用户策略的安全等级确定所述多个阈值。
可选地，将所述多个分析参数的数值与其对应的所述阈值进行比较，以生成所述至少一个策略参数项的数值，包括：将所述多个分析参数的数值与其对应的所述阈值进行比较，提取超出阈值的分析参数项；将所述超出阈值的分析参数项按照至少一个策略参数项进行整合以生成所述至少一个策略参数项的数值。
可选地，根据所述至少一个策略参数项和其对应的数值生成所述用户策略，包括：根据所述至少一个策略参数项和其对应的数值生成用户判断条件；将所述用户判断条件输入决策引擎以生成所述用户策略。
可选地，还包括：在新增数据源数据时，对所述新增数据源中的数据进行多维度分析以生成多个用户数据。
可选地，还包括：将所述用户策略和其对应的至少一个策略参数以图形化的方式进行展现。
根据本公开的一方面，提出一种用户策略生成装置，该装置包括：逻辑模块，用于根据待生成的用户策略确定分析逻辑，所述用户策略包括至少一个策略参数项；数据模块，用于由多个待选数据源中确定目标数据源，所述目标数据源中包括多个用户数据；参数模块，用于通过所述分析逻辑对所述目标数据源中的多个用户数据进行分析，生成参数模块，用于多个分析参数；数值模块，用于基于所述多个分析参数生成至少一个策略参数项的数值；策略模块，用于根据所述至少一个策略参数项和其对应的数值生成所述用户策略。
可选地，所述逻辑模块，包括：类别单元，用于根据待生成的用户逻辑的类别的确定分析逻辑；其中，用户逻辑的类别是准入策略类、人工策略类、额度策略类或定价策略类。
可选地，所述数据模块，还用于由个人数据源、设备数据源、第三方数据源、模型评分数据源或用户关系网数据源中确定所述目标数据源。
可选地，所述参数模块，包括：项目单元，用于通过所述分析逻辑确定待分析的多个分析参数项；分析单元，用于通过数学分析法以所述多个分析参数项为目标对所述多个用户数据进行分析，得到所述多个分析项的数值；参数单元，用于通过所述多个分析参数项和其对应的数值生成所述多个分析参数。
可选地，所述数值模块，包括：阈值单元，用于确定所述多个分析参数对应的多个阈值；比较单元，用于将所述多个分析参数的数值与其对应的所述阈值进行比较，以生成所述至少一个策略参数项的数值。
可选地，所述阈值单元，还用于根据待生成的所述用户策略的安全等级确定所述多个阈值。
可选地，所述比较单元，还用于将所述多个分析参数的数值与其对应的所述阈值进行比较，提取超出阈值的分析参数项；将所述超出阈值的分析参数项按照至少一个策略参数项进行整合以生成所述至少一个策略参数项的数值。
可选地，所述策略模块，包括：条件单元，用于根据所述至少一个策略参数项和其对应的数值生成用户判断条件；输入单元，用于将所述用户判断条件输入决策引擎以生成所述用户策略。
可选地，还包括：新增模块，用于在新增数据源数据时，对所述新增数据源中的数据进行多维度分析以生成多个用户数据。
可选地，还包括：展示模块，用于将所述用户策略和其对应的至少一个策略参数以图形化的方式进行展现。
根据本公开的一方面，提出一种电子设备，该电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如上文的方法。
根据本公开的一方面，提出一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上文中的方法。
根据本公开的用户策略生成方法、装置、电子设备及计算机可读介质，根据待生成的用户策略确定分析逻辑，所述用户策略包括至少一个策略参数项；由多个待选数据源中确定目标数据源，所述目标数据源中包括多个用户数据；通过所述分析逻辑对所述目标数据源中的多个用户数据进行分析，生成多个分析参数；基于所述多个分析参数生成至少一个策略参数项的数值；根据所述至少一个策略参数项和其对应的数值生成所述用户策略的方式，能够快速准确的生成用户策略，降低系统操作风险，保证生产安全；还能够便于业务理解，提高用户策略的执行效率。
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的，并不能限制本公开。
附图说明
通过参照附图详细描述其示例实施例，本公开的上述和其它目标、特征及优点将变得更加显而易见。下面描述的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，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是根据一示例性实施例示出的一种用户策略生成方法及装置的系统框图。
图2是根据一示例性实施例示出的一种用户策略生成方法的流程图。
图3是根据另一示例性实施例示出的一种用户策略生成方法的流程图。
图4是根据另一示例性实施例示出的一种用户策略生成方法的流程图。
图5是根据另一示例性实施例示出的一种用户策略生成方法的示意图。
图6是根据一示例性实施例示出的一种用户策略生成装置的框图。
图7是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
图8是根据一示例性实施例示出的一种计算机可读介质的框图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施例。然而，示例实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施例；相反，提供这些实施例使得本公开将全面和完整，并将示例实施例的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部分，因而将省略对它们的重复描述。
此外，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例中。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例的充分理解。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没有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方法、装置、实现或者操作以避免模糊本公开的各方面。
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。
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。
应理解，虽然本文中可能使用术语第一、第二、第三等来描述各种组件，但这些组件不应受这些术语限制。这些术语乃用以区分一组件与另一组件。因此，下文论述的第一组件可称为第二组件而不偏离本公开概念的教示。如本文中所使用，术语“及/或”包括相关联的列出项目中的任一个及一或多者的所有组合。
本领域技术人员可以理解，附图只是示例实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本公开所必须的，因此不能用于限制本公开的保护范围。
图1是根据一示例性实施例示出的一种用户策略生成方法及装置的系统框图。
如图1所示，系统架构10可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如金融服务类应用、购物类应用、网页浏览器应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。
终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备101、102、103所浏览的金融服务类网站提供支持的后台管理服务器。后台管理服务器可以对接收到的用户数据进行分析等处理，并将处理结果(例如用户策略)反馈给金融服务网站的管理员。
服务器105可例如根据待生成的用户策略确定分析逻辑，所述用户策略包括至少一个策略参数项；服务器105可例如由多个待选数据源中确定目标数据源，所述目标数据源中包括多个用户数据；服务器105可例如通过所述分析逻辑对所述目标数据源中的多个用户数据进行分析，生成多个分析参数；服务器105可例如基于所述多个分析参数生成至少一个策略参数项的数值；服务器105可例如根据所述至少一个策略参数项和其对应的数值生成所述用户策略。
服务器105可以是一个实体的服务器，还可例如为多个服务器组成，需要说明的是，本公开实施例所提供的用户策略生成方法可以由服务器105执行，相应地，用户策略生成装置可以设置于服务器105中。而提供给用户进行金融服务平台浏览的网页端一般位于终端设备101、102、103中。
图2是根据一示例性实施例示出的一种用户策略生成方法的流程图。用户策略生成方法20至少包括步骤S202至S210。
如图2所示，在S202中，根据待生成的用户策略确定分析逻辑，所述用户策略包括至少一个策略参数项。可包括：根据待生成的用户逻辑的类别的确定分析逻辑；用户逻辑的类别是准入策略类、人工策略类、额度策略类或定价策略类。
其中，定价策略类用户策略分析的是客户对价格的敏感度及资金饥渴程度，准入策略类用户策略分析的是用户违约的概率是否很高，是否要要拒绝用户申请金融服务；人工策略类用户策略所分析的目标变量是客户的欺诈程度或者信息不全，各种策略在分析数据制定策略时所对应的目标变量会有区别，但是在参数加工及策略部署上步骤及方法都是一致的。
在S204中，由多个待选数据源中确定目标数据源，所述目标数据源中包括多个用户数据。可包括：由个人数据源、设备数据源、第三方数据源、模型评分数据源或用户关系网数据源中确定所述目标数据源。
在S206中，通过所述分析逻辑对所述目标数据源中的多个用户数据进行分析，生成多个分析参数。包括：通过所述分析逻辑确定待分析的多个分析参数项；通过数学分析法以所述多个分析参数项为目标对所述多个用户数据进行分析，得到所述多个分析项的数值；通过所述多个分析参数项和其对应的数值生成所述多个分析参数。
在一个实施例中，对准入策略中的一个用户策略的分析可如下：通过对大量底层数据的分析，得到一个规律，比如小于22岁的人违约概率很高，那么可生成一个准入策略Ifage＜22then result＝“拒绝”else result＝“准入”；在通过大量数据的分析，得到在XX年龄范围XX职业或者XX地域这个特征的用户信誉较好，也可生成对应的额度策略等等其他类别的用户策略。
在S208中，基于所述多个分析参数生成至少一个策略参数项的数值。包括：确定所述多个分析参数对应的多个阈值；将所述多个分析参数的数值与其对应的所述阈值进行比较，以生成所述至少一个策略参数项的数值。
在S210中，根据所述至少一个策略参数项和其对应的数值生成所述用户策略。可包括：根据所述至少一个策略参数项和其对应的数值生成用户判断条件；将所述用户判断条件输入决策引擎以生成所述用户策略。
在一个实施例中，还包括：在新增数据源数据时，对所述新增数据源中的数据进行多维度分析以生成多个用户数据。制定各种策略之前会进行大量的数据分析及模型开发工作，包括对已有的参数和新增数据(比如新接入某三方数据)。如果是新增数据，可对各个维度进行分析(比如新数据源是多次借贷数据，底层数据包括‘近一天手机号查询数据’，‘近一天身份证查询数据’，‘近7天手机号查询数据’)，最终经过分析制定策略时可能会把‘近一天手机号查询数据’，‘近一天身份证查询数据’两个底层数据合并成‘近一天查询数据’，并制定相应拒绝策略。在策略上线之前，因为是新增数据，决策引擎中没有相应参数，所以可以直接在决策引擎中根据分析逻辑添加对应参数，添加参数时，指定底层数据源，决策引擎系统会根据加工逻辑及指定数据源自动完成参数加工，并送入决策引擎。
在一个实施例中，还包括：将所述用户策略和其对应的至少一个策略参数以图形化的方式进行展现。
根据本公开的用户策略生成方法，根据待生成的用户策略确定分析逻辑，所述用户策略包括至少一个策略参数项；由多个待选数据源中确定目标数据源，所述目标数据源中包括多个用户数据；通过所述分析逻辑对所述目标数据源中的多个用户数据进行分析，生成多个分析参数；基于所述多个分析参数生成至少一个策略参数项的数值；根据所述至少一个策略参数项和其对应的数值生成所述用户策略的方式，能够快速准确的生成用户策略，降低系统操作风险，保证生产安全；还能够便于业务理解，提高用户策略的执行效率。
应清楚地理解，本公开描述了如何形成和使用特定示例，但本公开的原理不限于这些示例的任何细节。相反，基于本公开公开的内容的教导，这些原理能够应用于许多其它实施例。
图3是根据另一示例性实施例示出的一种用户策略生成方法的流程图。图3所示的流程是对图2所示的流程中S206“通过所述分析逻辑对所述目标数据源中的多个用户数据进行分析，生成多个分析参数”的详细描述。
如图3所示，在S302中，通过所述分析逻辑确定待分析的多个分析参数项。先根据用户策略确定分析逻辑，比如用户策略为“准入策略”，那么分析逻辑对应的就应该为确定什么类别的用户是有风险的；用户策略为“定价策略”的话，分析逻辑对应的就是确定用户的额度，这个时候就不对用户的风险进行分析了。
值得一提的是，每个类别的用户策略可由多个，比如准入策略这个类别中，可有年龄准入条件职业准入条件等等。数学分析方法是是一种运用数学方法对可以定量化的决策问题进行研究，解决决策中的数量关系的决策分析方法。
在S304中，通过数学分析法以所述多个分析参数项为目标对所述多个用户数据进行分析，得到所述多个分析项的数值。从数学角度看，数学中发现了许多有实用价值的手段，如线性规划、整数规划、动态规划、对策论、排队论、存货模型、调度模型、概率统计等等。
在S306中，通过所述多个分析参数项和其对应的数值生成所述多个分析参数。根据分析逻辑对数据源中的数据进行分析，生成分析参数。比如年龄准入策略中，得到的分析参数可为：20-30组别的违约率大于60％；30-40组别的违约率小于20％；40-50组别的违约率小于20％等。将以上分析参数进行整合以生成策略参数，进而生成用户策略。
图4是根据另一示例性实施例示出的一种用户策略生成方法的流程图。图4所示的流程是对图2所示的流程中S208“基于所述多个分析参数生成至少一个策略参数项的数值”的详细描述。
如图4所示，在S402中，确定所述多个分析参数对应的多个阈值。可例如：根据待生成的所述用户策略的安全等级确定所述多个阈值。如上文所述，在年龄准入策略中，在普通安全等级中，可将违约率的阈值定位50％，则违约率大于50％的年龄段均会被拒绝服务。在较高的安全等级中，可将违约率的阈值定位30％，则违约率大于30％的年龄段均会被拒绝服务。
在S404中，将所述多个分析参数的数值与其对应的所述阈值进行比较，提取超出阈值的分析参数项。在年龄准入策略中，将各个年龄的违约率分别于阈值进行比较，阈值可例如为50％，则20-30组别的用户会被筛选出来。
在S406中，将所述超出阈值的分析参数项按照至少一个策略参数项进行整合以生成所述至少一个策略参数项的数值。通过筛选出的内容，生成拒绝策略。具体策略可为If20＜age＜30then result＝“拒绝”elseresult＝“准入”。
图5是根据另一示例性实施例示出的一种用户策略生成方法的示意图。如图5所示，底层生产数据(个人数据、设备数据等)进行决策引擎输入项加工，生成参数；然后通过该参数生成具体的策略(注入策略、人工策略、额度策略、定价策略)；If age＜22thenresult＝“D”else result＝“A”这是通过上述方式生成的一个具体策略。
由于在决策引擎实施部署过程中，基于参数设定的输入输出项是必不可少的数据基础。参数一般是由底层生产数据加工而成，而现有技术中底层数据与决策引擎是相互剥离的，本公开的用户策略生成方法，首次将参数加工过程与决策引擎进行联动，将加工逻辑嵌入到决策引擎之中，策略流程可直接在决策引擎中调用参数，从而降低系统操作风险，保证生产安全。流程控制是保证决策流正确执行的基本保障，在决策流执行过程中可配置的流程设计是决定策略规则正确执行的基础。该方法在引擎系统中集成流程图功能，并首次运用子流程功能，将参数运用、策略编写以图形化的方式展现，不仅便于业务理解而且大大提高执行效率。
在目前围绕大数据、大数据决策为核心的风控技术体系中，整体的策略数据量已经达到一定水平。该方法以一种结合了流程、参数、规则于一体的决策引擎系统，在容纳量，响应度及并发执行上都具有出色的表现，是一款将精准全面的数据科学与数据技术相结合的大数据智能决策引擎系统。
本领域技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤被实现为由CPU执行的计算机程序。在该计算机程序被CPU执行时，执行本公开提供的上述方法所限定的上述功能。所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
此外，需要注意的是，上述附图仅是根据本公开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。
下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开方法实施例。
图6是根据另一示例性实施例示出的一种用户策略生成装置的框图。如图6所示，用户策略生成装置60包括：逻辑模块602，数据模块604，参数模块606，数值模块608，策略模块610。
逻辑模块602用于根据待生成的用户策略确定分析逻辑，所述用户策略包括至少一个策略参数项；所述逻辑模块602包括：类别单元，用于根据待生成的用户逻辑的类别的确定分析逻辑；其中，用户逻辑的类别是准入策略类、人工策略类、额度策略类或定价策略类。
数据模块604用于由多个待选数据源中确定目标数据源，所述目标数据源中包括多个用户数据；所述数据模块604还用于由个人数据源、设备数据源、第三方数据源、模型评分数据源或用户关系网数据源中确定所述目标数据源。
参数模块606用于通过所述分析逻辑对所述目标数据源中的多个用户数据进行分析，生成参数模块，用于多个分析参数；所述参数模块606包括：项目单元，用于通过所述分析逻辑确定待分析的多个分析参数项；分析单元，用于通过数学分析法以所述多个分析参数项为目标对所述多个用户数据进行分析，得到所述多个分析项的数值；参数单元，用于通过所述多个分析参数项和其对应的数值生成所述多个分析参数。
数值模块608用于基于所述多个分析参数生成至少一个策略参数项的数值；所述数值模块608包括：阈值单元，用于确定所述多个分析参数对应的多个阈值；所述阈值单元，还用于根据待生成的所述用户策略的安全等级确定所述多个阈值。比较单元，用于将所述多个分析参数的数值与其对应的所述阈值进行比较，以生成所述至少一个策略参数项的数值。所述比较单元，还用于将所述多个分析参数的数值与其对应的所述阈值进行比较，提取超出阈值的分析参数项；将所述超出阈值的分析参数项按照至少一个策略参数项进行整合以生成所述至少一个策略参数项的数值。
策略模块610用于根据所述至少一个策略参数项和其对应的数值生成所述用户策略。所述策略模块，包括：条件单元，用于根据所述至少一个策略参数项和其对应的数值生成用户判断条件；输入单元，用于将所述用户判断条件输入决策引擎以生成所述用户策略。
用户策略生成装置60还可包括：新增模块，用于在新增数据源数据时，对所述新增数据源中的数据进行多维度分析以生成多个用户数据。
用户策略生成装置60还可包括：展示模块，用于将所述用户策略和其对应的至少一个策略参数以图形化的方式进行展现。
根据本公开的用户策略生成装置，根据待生成的用户策略确定分析逻辑，所述用户策略包括至少一个策略参数项；由多个待选数据源中确定目标数据源，所述目标数据源中包括多个用户数据；通过所述分析逻辑对所述目标数据源中的多个用户数据进行分析，生成多个分析参数；基于所述多个分析参数生成至少一个策略参数项的数值；根据所述至少一个策略参数项和其对应的数值生成所述用户策略的方式，能够快速准确的生成用户策略，降低系统操作风险，保证生产安全；还能够便于业务理解，提高用户策略的执行效率。
图7是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
下面参照图7来描述根据本公开的这种实施方式的电子设备700。图7显示的电子设备700仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图7所示，电子设备700以通用计算设备的形式表现。电子设备700的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元710、至少一个存储单元720、连接不同系统组件(包括存储单元720和处理单元710)的总线730、显示单元740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710执行，使得所述处理单元710执行本说明书上述电子处方流转处理方法部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元710可以执行如图2，图3，图4中所示的步骤。
所述存储单元720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)7201和/或高速缓存存储单元7202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)7203。
所述存储单元720还可以包括具有一组(至少一个)程序模块7205的程序/实用工具7204，这样的程序模块7205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730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700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700交互的设备通信，和/或与使得该电子设备700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750进行。并且，电子设备700还可以通过网络适配器760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760可以通过总线730与电子设备700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700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，如图8所示，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、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的上述方法。
所述软件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。
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公开操作的程序代码，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)。
上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该计算机可读介质实现如下功能：根据待生成的用户策略确定分析逻辑，所述用户策略包括至少一个策略参数项；由多个待选数据源中确定目标数据源，所述目标数据源中包括多个用户数据；通过所述分析逻辑对所述目标数据源中的多个用户数据进行分析，生成多个分析参数；基于所述多个分析参数生成至少一个策略参数项的数值；根据所述至少一个策略参数项和其对应的数值生成所述用户策略。
本领域技术人员可以理解上述各模块可以按照实施例的描述分布于装置中，也可以进行相应变化唯一不同于本实施例的一个或多个装置中。上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。
通过以上的实施例的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例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，根据本公开实施例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、移动终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施例的方法。
以上具体地示出和描述了本公开的示例性实施例。应可理解的是，本公开不限于这里描述的详细结构、设置方式或实现方法；相反，本公开意图涵盖包含在所附权利要求的精神和范围内的各种修改和等效设置。
Claims (10)
1.一种用户策略生成方法，其特征在于，包括：
根据待生成的用户策略确定分析逻辑，所述用户策略包括至少一个策略参数项；
由多个待选数据源中确定目标数据源，所述目标数据源中包括多个用户数据；
通过所述分析逻辑对所述目标数据源中的多个用户数据进行分析，生成多个分析参数；
基于所述多个分析参数生成至少一个策略参数项的数值；
根据所述至少一个策略参数项和其对应的数值生成所述用户策略。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据待生成的用户策略确定分析逻辑，包括：
根据待生成的用户逻辑的类别的确定分析逻辑；
用户逻辑的类别是准入策略类、人工策略类、额度策略类或定价策略类。
3.如权利要求1-2中任一所述的方法，其特征在于，由多个待选数据源中确定目标数据源，所述目标数据源中包括多个用户数据，包括：
由个人数据源、设备数据源、第三方数据源、模型评分数据源或用户关系网数据源中确定所述目标数据源。
4.如权利要求1-3中任一所述的方法，其特征在于，通过所述分析逻辑对所述目标数据源中的多个用户数据进行分析，生成多个分析参数，包括：
通过所述分析逻辑确定待分析的多个分析参数项；
通过数学分析法以所述多个分析参数项为目标对所述多个用户数据进行分析，得到所述多个分析项的数值；
通过所述多个分析参数项和其对应的数值生成所述多个分析参数。
5.如权利要求1-4中任一所述的方法，其特征在于，基于所述多个分析参数生成至少一个策略参数项的数值，包括：
确定所述多个分析参数对应的多个阈值；
将所述多个分析参数的数值与其对应的所述阈值进行比较，以生成所述至少一个策略参数项的数值。
6.如权利要求1-5中任一所述的方法，其特征在于，确定所述多个分析参数对应的多个阈值，包括：
根据待生成的所述用户策略的安全等级确定所述多个阈值。
7.如权利要求1-6中任一所述的方法，其特征在于，将所述多个分析参数的数值与其对应的所述阈值进行比较，以生成所述至少一个策略参数项的数值，包括：
将所述多个分析参数的数值与其对应的所述阈值进行比较，提取超出阈值的分析参数项；
将所述超出阈值的分析参数项按照至少一个策略参数项进行整合以生成所述至少一个策略参数项的数值。
8.一种用户策略生成装置，其特征在于，包括：
逻辑模块，用于根据待生成的用户策略确定分析逻辑，所述用户策略包括至少一个策略参数项；
数据模块，用于由多个待选数据源中确定目标数据源，所述目标数据源中包括多个用户数据；
参数模块，用于通过所述分析逻辑对所述目标数据源中的多个用户数据进行分析，生成参数模块，用于多个分析参数；
数值模块，用于基于所述多个分析参数生成至少一个策略参数项的数值；
策略模块，用于根据所述至少一个策略参数项和其对应的数值生成所述用户策略。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的方法。
10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。
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