CN111681108A - 数据的授信方法、装置、系统及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及金融科技技术领域，公开了一种数据的授信方法、装置、系统及计算机可读存储介质，该方法的步骤包括：侦测到产品数据后，获取产品数据，对产品数据执行模型策略，得到预授信额度，根据所述预授信额度将产品数据进行分类，得到模型类产品数据和非模型类产品数据；根据模型类产品数据得到第一授信额度，并根据非模型类产品数据得到第二授信额度；将第一授信额度和第二授信额度进行额度综合，得到目标授信额度。本发明实现了通过对产品数据执行模型策略，根据预授信额度将产品数据分类，根据模型类产品数据和非模型类产品数据得到对应的第一授信额度和第二授信额度，将授信额度进行额度综合，得到目标授信额度，从而提升了产品授信统一性。
Description
技术领域
本发明涉及金融科技(Fintech)数据授信技术领域，尤其涉及一种数据的授信方法、装置、系统及计算机可读存储介质。
背景技术
随着计算机技术的发展，越来越多的技术应用在金融领域，传统金融业正在逐步向金融科技(Fintech)转变，但由于金融行业的安全性、实时性要求，也对数据的授信技术提出了更高的要求。
目前金融机构授信管理方法是通过不同授信系统分别对模型类产品和非模型类产品进行产品审批，根据不同授信系统分别对模型类产品和非模型类产品的审批结果，分别进行额度管理，由于使用不同授信系统对产品进行审批，导致了不同产品之间的排斥，从而导致了产品授信统一性低。由此可知，目前金融机构授信管理方法的产品授信统一性低。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种数据的授信方法、装置、系统及存储介质，旨在解决目前金融机构授信管理方法的产品授信统一性低的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种数据的授信方法，所述数据的授信方法包括步骤：
侦测到产品数据后，获取所述产品数据，对所述产品数据执行模型策略，得到预授信额度，根据所述预授信额度将所述产品数据进行分类，得到模型类产品数据和非模型类产品数据；
根据所述模型类产品数据得到第一授信额度，并根据所述非模型类产品数据得到第二授信额度；
将所述第一授信额度和所述第二授信额度进行额度综合，得到目标授信额度。
可选地，所述根据所述模型类产品数据得到第一授信额度的步骤包括：
获取所述模型类产品数据中的时间数据，将所述时间数据按照从前到后的顺序进行排序，得到时间优先级；
根据所述时间优先级和所述模型类产品数据中的贷款类型，得到所述第一授信额度。
可选地，所述根据所述非模型类产品数据得到第二授信额度的步骤包括：
获取所述非模型类产品数据中的地区维度数据，根据所述地区维度数据确定所述非模型类产品数据对应的限制额度；
根据所述非模型类产品数据中的贷款类型和所述限制额度，得到所述第二授信额度。
可选地，所述根据所述非模型类产品数据中的贷款类型和所述限制额度，得到所述第二授信额度的步骤包括：
获取各个所述贷款类型对应的贷款额度，将各个所述贷款额度进行相加，得到贷款总额度；
检测所述贷款总额度是否小于或者等于所述限制额度；
若检测到所述贷款总额度小于或者等于所述限制额度，则确定所述贷款总额度为所述第二授信额度。
可选地，所述侦测到产品数据后，获取所述产品数据，对所述产品数据执行模型策略，得到预授信额度，根据所述预授信额度将所述产品数据进行分类，得到模型类产品数据和非模型类产品数据的步骤包括：
侦测到产品数据后，获取所述产品数据，并将所述产品数据输入评估模型中进行数据评估，得到所述预授信额度；
检测所述预授信额度是否大于或者等于预设额度；
若检测到所述预授信额度大于或者等于所述预设额度，则将所述产品数据进行分类，得到所述模型类产品数据和所述非模型类产品数据。
可选地，所述若检测到所述预授信额度大于或者等于所述预设额度，则将所述产品数据进行分类，得到所述模型类产品数据和所述非模型类产品数据的步骤包括：
若检测到所述预授信额度大于或者等于所述预设额度，则获取所述产品数据对应的产品入口类型；
根据所述产品入口类型将所述产品数据进行分类，得到所述模型类产品数据和所述非模型类产品数据。
可选地，所述将所述第一授信额度和所述第二授信额度进行额度综合，得到目标授信额度的步骤之后，还包括：
将所述产品数据和所述目标授信额度建立对应的额度数据报表，并将所述额度数据报表存储于数据库中，以供接收到与所述产品数据相同的产品数据后，返回所述目标授信额度。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种数据的授信装置，其特征在于，所述数据的授信装置包括：
获取模块，用于侦测到产品数据后，获取所述产品数据；
执行模块，用于对所述产品数据执行模型策略，得到预授信额度；
分类模块，用于根据所述预授信额度将所述产品数据进行分类，得到模型类产品数据和非模型类产品数据；
确定模块，用于根据所述模型类产品数据得到第一授信额度，并根据所述非模型类产品数据得到第二授信额度；
综合模块，用于将所述第一授信额度和所述第二授信额度进行额度综合，得到目标授信额度。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种数据的授信系统，所述数据的授信系统包括存储器、处理器和存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的数据的授信程序，所述数据的授信程序被所述处理器执行时实现如上所述的数据的授信方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有数据的授信程序，所述数据的授信程序被处理器执行时实现如上所述的数据的授信方法的步骤。
本发明实现了通过对产品数据执行模型策略，根据预授信额度将产品数据分类，根据模型类产品数据和非模型类产品数据得到对应的第一授信额度和第二授信额度，将授信额度进行额度综合，得到目标授信额度。由此可知，本发明通过对产品数据执行模型策略，得到预授信额度，然后根据预授信额度对产品数据进行分类，得到模型类产品数据和非模型类产品数据，根据模型类产品数据和非模型类产品数据对应得到第一授信额度和第二授信额度，最后将第一授信额度和第二授信额度进行额度综合，得到目标授信额度。在确定第一授信额度和第二授信额度、产品数据分类以及额度综合的过程中，都是通过统一的授信管理系统进行确定、分类以及综合的，从而通过统一模型类产品数据和非模型类产品数据确定目标授信额度，从而提高了产品授信统一性。
附图说明
图1是本发明数据的授信方法第一实施例的流程示意图；
图2是本发明数据的授信装置较佳的结构示意图；
图3是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将合并实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供一种数据的授信方法，参照图1，图1为本发明数据的授信方法第一实施例的流程示意图。
本发明实施例提供了数据的授信方法的实施例，需要说明的是，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些数据下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
数据的授信方法包括:
步骤S10，侦测到产品数据后，获取所述产品数据，对所述产品数据执行模型策略，得到预授信额度，根据所述预授信额度将所述产品数据进行分类，得到模型类产品数据和非模型类产品数据。
授信管理系统侦测到用户通过终端设备的产品入口向授信管理系统传输产品数据后，获取该产品数据，并通过授信管理系统中预设审核数据对该产品数据进行数据审核，得到审核结果，根据审核结果确定该产品数据对应的预授信额度，然后检测预授信额度是否符合预设授信额度，若检测到预授信额度符合预设授信额度，授信管理系统则根据产品数据中的数据编码对该产品数据中的业务产品数据进行分类，得到模型类产品数据和非模型类产品数据。若检测到预授信额度不符合预设授信额度，授信管理系统则生成对应的审核日志，并向业务人员发送相应的提示信息。
其中，授信管理系统是将模型类产品数据对应的系统和非模型类产品数据对应的系统进行合并统一得到的授信系统，授信管理系统存储有各个企业的征信数据、纳税数据和财务数据等预设审核数据，同时存储多种数据评估模型和数据审核方法。终端设备包括但不限制于电脑、平板和手机。产品数据至少包括两个或者两个以上业务产品数据。审核结果可为评定等级，可为符合程度。预设授信额度是根据需求设定的，本实施例中不限限制。数据编码即产品数据对应的信息编码。
需要说明的是，产品入口是嵌入在终端设备屏幕中的功能入口，用户可通过产品入口向授信管理系统传输产品入口对应的产品数据。
在本实施例中，比如预设授信额度200万，审核结果以评定等级表示。授信管理系统获取该产品数据，并通过预设审核数据对该产品数据进行数据审核，得到审核结果为评定等级为中等，根据评定等级确定该产品数据对应的预授信额度为200万，授信管理系统则将该产品数据进行分类，得到模型类产品数据和非模型类产品数据。
进一步地，所述步骤S10包括：
步骤a，侦测到产品数据后，获取所述产品数据，并将所述产品数据输入评估模型中进行数据评估，得到所述预授信额度；
步骤b，检测所述预授信额度是否大于或者等于预设额度；
步骤c，若检测到所述预授信额度大于或者等于所述预设额度，则将所述产品数据进行分类，得到所述模型类产品数据和所述非模型类产品数据。
具体地，授信管理系统侦测到用户通过终端设备的产品入口向授信管理系统传输产品数据后，获取该产品数据，并将该产品数据输入授信管理系统的评估模型中进行数据评估，得到评估等级，根据该评估等级在授信管理系统的等级列表中返回相应的等级额度，该等级额度即为预授信额度，然后将该预授信额度与预设额度进行数额比较，检测预授信额度是否大于或者等于预设额度，若检测到预授信额度大于或者等于预设额度，授信管理系统则将该产品数据进行分类，得到模型类产品数据和非模型类产品数据。若检测到预授信额度小于预设额度，授信管理系统则输出相应的数据评估日志，并通知业务人员根据数据评估日志进行确认。
其中，评估等级包括但不限制于合格、良好、中等和优秀。等级列表就是不同等级设定不同等级额度，并建立对应的列表关系。预设额度都是根据需求设定的，本实施例不做限制。
在本实施例中，比如，等级列表中合格对应等级额度为100万、良好对应等级额度为300万、中等对应等级额度为500万和优秀及以上对应等级额度为1000万，预设额度为500万。授信管理系统将产品数据输入评估模型中进行数据评估，得到评估等级为中等，得到的预授信额度为500万，预授信额度500万等于预设额度500万，授信管理系统则将该产品数据进行分类，得到模型类产品数据和非模型类产品数据。
进一步地，所述步骤c包括：
步骤d，若检测到所述预授信额度大于或者等于所述预设额度，则获取所述产品数据对应的产品入口类型；
步骤e，根据所述产品入口类型将所述产品数据进行分类，得到所述模型类产品数据和所述非模型类产品数据。
具体地，授信管理系统若检测到预授信额度大于或者等于预设额度，则获取产品数据中各个业务产品数据对应的产品入口类型，然后根据预设类型列表将产品入口类型相同的各个业务产品数据进行归类，得到不同类型的业务产品数据，即得到模型类产品数据和非模型类产品数据。
其中，产品入口类型是根据业务产品数据的功能类型设定的，每一种业务产品数据对应一种产品入口类型。预设类型列表是根据需求设定的，本实施例不做限制。
在本实施例中，比如，预设类型列表中M1和M2为模型类产品数据，IM1和IM2为非模型类产品数据。产品数据中有供应链组合、资金summit(最高值)、小微组合和票据组合等业务产品数据，分别对应产品入口类型为M1、M2、IM1和IM2，授信管理系统获取到产品数据后，将业务产品数据供应链组合和资金summit归类为模型类产品数据，将小微组合和票据组合归类为非模型类产品数据。
步骤S20，根据所述模型类产品数据得到第一授信额度，并根据所述非模型类产品数据得到第二授信额度。
授信管理系统综合模型类产品数据的时间数据和模型类产品数据的贷款类型确定第一授信额度，并综合非模型类产品数据的地区维度数据和非模型类产品数据的贷款类型确定第二授信额度。其中，时间数据就是产品数据传输至授信管理系统的时间。地区维度数据就是产品数据中的地区信息。
进一步地，所述步骤S20包括：
步骤f，获取所述模型类产品数据中的时间数据，将所述时间数据按照从前到后的顺序进行排序，得到时间优先级；
步骤g，根据所述时间优先级和所述模型类产品数据中的贷款类型，得到所述第一授信额度。
具体地，授信管理系统获取模型类产品数据中的时间数据，将各个模型类产品数据的时间数据按照从前到后的时间顺序进行排序，得到时间排序表，根据时间排序表的先后顺序确定各个模型类产品数据的时间优先级，然后获取截止到该时间数据对应的剩余贷款额度和模型类产品数据中的贷款类型，将模型类产品数据中各个的贷款类型对应的生效贷款额度进行相加，得到总贷款额度，将总贷款额度减去剩余贷款额度，得到额度差，并检测该额度差是否大于或者等于零，若检测到额度差大于或者等于零，说明总贷款额度大于或者等于剩余贷款额度，授信管理系统则确定剩余贷款额度为第一授信额度，若检测到额度差小于零，说明剩余贷款额度大于总贷款额度，授信管理系统则确定总贷款额度为第一授信额度。
在本实施例中，比如，授信管理系统获取到模型类产品数据中的时间数据为2020年1月1日，截止该时间数据的剩余贷款额度为500万，模型类产品数据中贷款类型有企业贷、发票贷和订货贷，分别对应的生效贷款额度为120万、100万和0万，计算得到总贷款额度为230万，确定总贷款额度230万小于剩余贷款额度500万，确定第一授信额度为230万。
进一步地，所述步骤S20还包括：
步骤h，获取所述非模型类产品数据中的地区维度数据，根据所述地区维度数据确定所述非模型类产品数据对应的限制额度；
步骤i，根据所述非模型类产品数据中的贷款类型和所述限制额度，得到所述第二授信额度。
具体地，授信管理系统获取非模型类产品数据中的地区维度数据，然后通过授信管理系统的地区额度表中查询该地区维度数据对应的限制额度，得到非模型类产品数据的限制额度，接着获取非模型类产品数据中的贷款类型，确定贷款类型对应的贷款额度，将各个贷款类型对应的贷款额度进行相加，得到贷款总额度，并将该贷款总额度减去限制额度，得到计算结果，检测计算结果是否小于或者等于零，若检测到计算结果小于零，授信管理系统则确定贷款总额度为第二授信额度，若检测到计算结果大于零，授信管理系统则确定限制额度为第二授信额度。
其中，地区额度表是业务人员根据各地区的实际情况在授信管理系统预先建立的关系表。限定额度就是最高的贷款额度
需要说明的是，不同地区的限制额度是不一样的，可根据实际情况设定，本实施例不做限定。
在本实施例中，比如，在地区额度表中，深圳地区限制额度为5000万，广州地区为1000万。授信管理系统获取非模型类产品数据中的地区维度数据为深圳，则确定限制额度为1500万，授信管理系统获取到非模型类产品数据中的贷款类型有微抵贷和微酒，分别对应的贷款额度为200万和300万，得到贷款总额度为500万，500万减去5000万的计算结果小于零，授信管理系统则确定第二授信额度为500万。
进一步地，所述步骤i包括：
步骤j，获取各个所述贷款类型对应的贷款额度，将各个所述贷款额度进行相加，得到贷款总额度；
步骤k，检测所述贷款总额度是否小于或者等于所述限制额度；
步骤l，若检测到所述贷款总额度小于或者等于所述限制额度，则确定所述贷款总额度为所述第二授信额度。
具体地，授信管理系统获取各个贷款类型对应的贷款额度，然后将各个贷款额度进行相加，得到贷款总额度，将贷款总额度与限制额度进行比较，并检测贷款总额度是否小于或者等于限制额度，若检测到贷款总额度大于限制额度，授信管理系统则确定限制额度为第二授信额度，若检测到贷款总额度小于或者等于限制额度，授信管理系统则确定贷款总额度为第二授信额度。
步骤S30，将所述第一授信额度和所述第二授信额度进行额度综合，得到目标授信额度。
授信管理系统在得到第一授信额度和第二授信额度之后，将第一授信额度和第二授信额度进行额度相加，确定产品数据对应的目标授信额度。
本发明实现了通过对产品数据执行模型策略，根据预授信额度将产品数据分类，根据模型类产品数据和非模型类产品数据得到对应的第一授信额度和第二授信额度，将授信额度进行额度综合，得到目标授信额度。由此可知，本发明通过对产品数据执行模型策略，得到预授信额度，然后根据预授信额度对产品数据进行分类，得到模型类产品数据和非模型类产品数据，根据模型类产品数据和非模型类产品数据对应得到第一授信额度和第二授信额度，最后将第一授信额度和第二授信额度进行额度综合，得到目标授信额度。在确定第一授信额度和第二授信额度、产品数据分类以及额度综合的过程中，都是通过统一的授信管理系统进行确定、分类以及综合的，从而通过统一模型类产品数据和非模型类产品数据确定目标授信额度，从而提高了产品授信统一性。
进一步地，提出本发明数据的授信方法第二实施例。
所述数据的授信方法第二实施例与所述数据的授信方法第一施例的区别在于，所述数据的授信方法还包括：
步骤m，将所述产品数据和所述目标授信额度建立对应的额度数据报表，并将所述额度数据报表存储于数据库中，以供接收到与所述产品数据相同的产品数据后，返回所述目标授信额度。
具体地，授信管理系统在得到目标授信额度之后，建立产品数据和对应目标额度的映射关系，建立产品数据的额度数据表，并将额度数据表存储于授信管理系统的数据库中，授信管理系统接收到用户输入相同的产品数据后，通过额度数据表获取对应的目标授信额度，并返回得到的目标授信额度。
本实施例将产品数据和目标授信额度建立对应的额度数据报表，并将额度数据报表存储于数据库中，以供接收到与产品数据相同的产品数据后，返回目标授信额度。由此可知，用户只需向授信管理系统中输入产品数据，授信管理系统即可根据产品数据在额度数据表中获取对应的目标额授信度，并返回授信目标额度，从而提高了产品数据查询的效率。
此外，本发明还提供一种数据的授信装置，参照图2，所述数据的授信装置包括：
获取模块10，用于侦测到产品数据后，获取所述产品数据；
执行模块20，用于对所述产品数据执行模型策略，得到预授信额度；
分类模块30，用于根据所述预授信额度将所述产品数据进行分类，得到模型类产品数据和非模型类产品数据；
确定模块40，用于根据所述模型类产品数据得到第一授信额度，并根据所述非模型类产品数据得到第二授信额度；
综合模块50，用于将所述第一授信额度和所述第二授信额度进行额度综合，得到目标授信额度。
进一步地，所述获取模块10还用于获取所述模型类产品数据中的时间数据。
进一步地，所述确定模块40包括：
排序单元，用于将所述时间数据按照从前到后的顺序进行排序，得到时间优先级。
进一步地，所述确定模块40还用于根据所述时间优先级和所述模型类产品数据中的贷款类型，得到所述第一授信额度。
进一步地，所述获取模块10还用于获取所述非模型类产品数据中的地区维度数据；
所述确定模块40还用于根据所述地区维度数据确定所述非模型类产品数据对应的限制额度；根据所述非模型类产品数据中的贷款类型和所述限制额度，得到所述第二授信额度。
进一步地，所述获取模块10还用于获取各个所述贷款类型对应的贷款额度。
进一步地，所述确定模块40包括：
计算单元，用于将各个所述贷款额度进行相加，得到贷款总额度；
第一检测单元，用于检测所述贷款总额度是否小于或者等于所述限制额度；
确定单元，用于若检测到所述贷款总额度小于或者等于所述限制额度，则确定所述贷款总额度为所述第二授信额度。
进一步地，所述获取模块10还用于侦测到产品数据后，获取所述产品数据。
进一步地，所述确定模块40包括：
评估单元，用于将所述产品数据输入评估模型中进行数据评估，得到所述预授信额度；
第二检测单元，用于检测所述预授信额度是否大于或者等于预设额度。
进一步地，所述分类模块30还用于若检测到所述预授信额度大于或者等于所述预设额度，则将所述产品数据进行分类，得到所述模型类产品数据和所述非模型类产品数据。
进一步地，所述获取模块10还用于若检测到所述预授信额度大于或者等于所述预设额度，则获取所述产品数据对应的产品入口类型；
所述分类模块30还用于根据所述产品入口类型将所述产品数据进行分类，得到所述模型类产品数据和所述非模型类产品数据。
进一步地，所述数据的授信装置还包括：
建立模块，用于将所述产品数据和所述目标授信额度建立对应的额度数据报表；
存储模块，用于将所述额度数据报表存储于数据库中，以供接收到与所述产品数据相同的产品数据后，返回所述目标授信额度。
本发明基于数据的授信装置具体实施方式与上述基于数据的授信方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
此外，本发明还提供一种数据的授信系统。如图3所示，图3是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的结构示意图。
需要说明的是，图3即可为数据的授信系统的硬件运行环境的结构示意图。
图3即可为数据的授信系统的硬件运行环境的结构示意图。
如图所示，该数据的授信系统可以包括：处理器1001，例如CPU，存储器1005，用户接口1003，网络接口1004，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
可选地，数据的授信系统还可以包括RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、WiFi模块等等。
本领域技术人员可以理解，图3中示出的数据的授信系统结构并不构成对数据的授信系统的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图3所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及数据的授信程序。其中，操作系统是管理和控制数据的授信系统硬件和软件资源的程序，支持数据的授信程序以及其它软件或程序的运行。
在图所示的数据的授信系统中，用户接口1003主要用于用户的终端设备，以供用户通过终端设备的产品入口向授信管理系统传输产品数据；网络接口1004主要用于授信管理系统，与终端进行数据通信；处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的数据的授信程序，并执行如上所述的数据的授信系统的控制方法的步骤。
本发明数据的授信系统具体实施方式与上述数据的授信方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有数据的授信程序，所述数据的授信程序被处理器执行时实现如上所述的数据的授信方法的步骤。
本发明计算机可读存储介质具体实施方式与上述数据的授信方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的数据下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多数据下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件货物的形式体现出来，该计算机软件货物存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台数据的授信系统执行本发明各个实施例所述的方法。
Claims (10)
1.一种数据的授信方法，其特征在于，所述数据的授信方法包括以下步骤：
侦测到产品数据后，获取所述产品数据，对所述产品数据执行模型策略，得到预授信额度，根据所述预授信额度将所述产品数据进行分类，得到模型类产品数据和非模型类产品数据；
根据所述模型类产品数据得到第一授信额度，并根据所述非模型类产品数据得到第二授信额度；
将所述第一授信额度和所述第二授信额度进行额度综合，得到目标授信额度。
2.如权利要求1所述数据的授信方法，其特征在于，所述根据所述模型类产品数据得到第一授信额度的步骤包括：
获取所述模型类产品数据中的时间数据，将所述时间数据按照从前到后的顺序进行排序，得到时间优先级；
根据所述时间优先级和所述模型类产品数据中的贷款类型，得到所述第一授信额度。
3.如权利要求1所述数据的授信方法，其特征在于，所述根据所述非模型类产品数据得到第二授信额度的步骤包括：
获取所述非模型类产品数据中的地区维度数据，根据所述地区维度数据确定所述非模型类产品数据对应的限制额度；
根据所述非模型类产品数据中的贷款类型和所述限制额度，得到所述第二授信额度。
4.如权利要求3所述数据的授信方法，其特征在于，所述根据所述非模型类产品数据中的贷款类型和所述限制额度，得到所述第二授信额度的步骤包括：
获取各个所述贷款类型对应的贷款额度，将各个所述贷款额度进行相加，得到贷款总额度；
检测所述贷款总额度是否小于或者等于所述限制额度；
若检测到所述贷款总额度小于或者等于所述限制额度，则确定所述贷款总额度为所述第二授信额度。
5.如权利要求1所述数据的授信方法，其特征在于，所述侦测到产品数据后，获取所述产品数据，对所述产品数据执行模型策略，得到预授信额度，根据所述预授信额度将所述产品数据进行分类，得到模型类产品数据和非模型类产品数据的步骤包括：
侦测到产品数据后，获取所述产品数据，并将所述产品数据输入评估模型中进行数据评估，得到所述预授信额度；
检测所述预授信额度是否大于或者等于预设额度；
若检测到所述预授信额度大于或者等于所述预设额度，则将所述产品数据进行分类，得到所述模型类产品数据和所述非模型类产品数据。
6.如权利要求5所述数据的授信方法，其特征在于，所述若检测到所述预授信额度大于或者等于所述预设额度，则将所述产品数据进行分类，得到所述模型类产品数据和所述非模型类产品数据的步骤包括：
若检测到所述预授信额度大于或者等于所述预设额度，则获取所述产品数据对应的产品入口类型；
根据所述产品入口类型将所述产品数据进行分类，得到所述模型类产品数据和所述非模型类产品数据。
7.如权利要求1至6任一项所述数据的授信方法，其特征在于，所述将所述第一授信额度和所述第二授信额度进行额度综合，得到目标授信额度的步骤之后，还包括：
将所述产品数据和所述目标授信额度建立对应的额度数据报表，并将所述额度数据报表存储于数据库中，以供接收到与所述产品数据相同的产品数据后，返回所述目标授信额度。
8.一种数据的授信装置，其特征在于，所述数据的授信装置包括：
获取模块，用于侦测到产品数据后，获取所述产品数据；
执行模块，用于对所述产品数据执行模型策略，得到预授信额度；
分类模块，用于根据所述预授信额度将所述产品数据进行分类，得到模型类产品数据和非模型类产品数据；
确定模块，用于根据所述模型类产品数据得到第一授信额度，并根据所述非模型类产品数据得到第二授信额度；
综合模块，用于将所述第一授信额度和所述第二授信额度进行额度综合，得到目标授信额度。
9.一种数据的授信系统，其特征在于，所述数据的授信系统包括存储器、处理器和存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的数据的授信程序，所述数据的授信程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的数据的授信方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有数据的授信程序，所述数据的授信程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的数据的授信方法的步骤。
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