CN112184059A - 评分分析方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及人工智能领域，提供一种评分分析方法及相关设备，所述方法包括：当接收到评分分析请求时，确定所述评分分析请求所指示的评分对象的目标对象类型；根据所述目标对象类型，确定针对所述评分对象所使用的目标评分模型和/或目标评分算法；获取所述目标评分模型和/或所述目标评分算法的评分维度；根据控制变量法，确定所述评分维度中的每个变化维度对应的评分变化幅度，其中，所述变化维度的数值不是固定值；根据所述目标对象类型、所述评分维度以及所述评分变化幅度，生成评分分析结论。本发明可应用于医疗平台的群体风险评估，对群体风险进行评分和分析，并给出获取评分分数的解释，能提高医疗风险评估的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种评分分析方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
目前，可以通过风控决策引擎、网络模型等技术对用户的信用等方面进行评分。但在实践中发现，一套评分系统是比较复杂的，人们无法直观地获知评分系统给出高分或低分的原因。
因此，如何提供一种评分分析方法以获取评分分数的解释是一个需要解决的技术问题。
发明内容
鉴于以上内容，有必要提供一种评分分析方法，能够提供一种评分分析方法以获取评分分数的解释。
本发明的第一方面提供一种评分分析方法，所述评分分析方法包括：
当接收到评分分析请求时，确定所述评分分析请求所指示的评分对象的目标对象类型；
根据所述目标对象类型，确定针对所述评分对象所使用的目标评分模型和/或目标评分算法；
获取所述目标评分模型和/或所述目标评分算法的评分维度；
根据控制变量法，确定所述评分维度中的每个变化维度对应的评分变化幅度，其中，所述变化维度的数值不是固定值；
根据所述目标对象类型、所述评分维度以及所述评分变化幅度，生成评分分析结论。
在一种可能的实现方式中，所述根据控制变量法，确定所述评分维度中的每个变化维度对应的评分变化幅度包括：
从所述评分维度中获取多个变化维度；
针对每个所述变化维度，获取所述变化维度的临界值，以及获取除了所述变化维度之外的评分维度的参考值，其中，所述参考值为所述评分对象与所述评分维度对应的数值；
根据控制变量法，使用所述目标评分模型和/或所述目标评分算法对所述临界值以及所述参考值进行数据运算，获得第一评分；
获取所述评分对象的第二评分；
根据所述第一评分以及所述第二评分，确定所述变化维度的评分变化幅度。
在一种可能的实现方式中，所述根据所述目标对象类型、所述评分维度以及所述评分变化幅度，生成评分分析结论之后，所述评分分析方法还包括：
判断所述第二评分是否小于第一预设分数阈值；
若所述第二评分小于第一预设分数阈值，从所述多个变化维度中，将评分变化幅度最大的变化维度确定为目标维度；
获取与所述目标维度匹配的话术模板；
根据所述话术模板，生成目标语句；
将所述目标语句发送至所述评分对象的终端。
在一种可能的实现方式中，所述评分分析方法还包括：
若所述第二评分大于或等于第一预设分数阈值，判断所述第二评分是否大于第二预设分数阈值；
若所述第二评分大于第二预设分数阈值，生成告警信息；
将所述评分分析结论信息以及所述告警信息发送至审核终端。
在一种可能的实现方式中，所述根据所述目标对象类型、所述评分维度以及所述评分变化幅度，生成评分分析结论包括：
根据每个所述变化维度对应的评分变化幅度，确定每个所述变化维度的变化方向；
根据预设的结论格式模板，将所述目标对象类型、所述评分维度、所述评分变化幅度以及所述变化方向组成所述评分分析结论。
在一种可能的实现方式中，所述确定所述评分分析请求所指示的评分对象的目标对象类型包括：
获取所述评分分析请求所指示的评分对象的授权信息；
使用预设的匹配模板对所述授权信息进行匹配，获得匹配类型；
将所述匹配类型确定为所述目标对象类型。
在一种可能的实现方式中，所述根据所述目标对象类型、所述评分维度以及所述评分变化幅度，生成评分分析结论之后，所述评分分析方法还包括：
当接收到针对所述评分分析结论的输出指令时，根据所述评分分析结论，生成分析图表；
输出所述分析图表。
本发明的第二方面提供一种评分分析装置，所述评分分析装置包括：
确定模块，用于当接收到评分分析请求时，确定所述评分分析请求所指示的评分对象的目标对象类型；
所述确定模块，还用于根据所述目标对象类型，确定针对所述评分对象所使用的目标评分模型和/或目标评分算法；
获取模块，用于获取所述目标评分模型和/或所述目标评分算法的评分维度；
所述确定模块，还用于根据控制变量法，确定所述评分维度中的每个变化维度对应的评分变化幅度，其中，所述变化维度的数值不是固定值；
生成模块，用于根据所述目标对象类型、所述评分维度以及所述评分变化幅度，生成评分分析结论。
本发明的第三方面提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序时实现所述的评分分析方法。
本发明的第四方面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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的评分分析方法。
由以上技术方案，本发明中，可以根据评分对象的对象类型，确定评分所使用的目标评分模型和/或目标评分算法，从而获取到对应的评分维度，然后根据控制变量法，确定所述评分维度中的每个变化维度对应的评分变化幅度，并根据所述目标对象类型、所述评分维度以及所述评分变化幅度，生成评分分析结论，能够对各种不同的评分系统进行解析，获取评分分数的解释，同时，可以向评分系统提高评分反馈信息，使开发人员能够针对评分系统进行更合适的改进。
附图说明
图1是本发明公开的一种评分分析方法的较佳实施例的流程图。
图2是本发明公开的一种评分分析装置的较佳实施例的功能模块图。
图3是本发明实现评分分析方法的较佳实施例的电子设备的结构示意图。
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。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。
本发明实施例的评分分析方法应用在电子设备中，也可以应用在电子设备和通过网络与所述电子设备进行连接的服务器所构成的硬件环境中，由服务器和电子设备共同执行。网络包括但不限于：广域网、城域网或局域网。
其中，服务器可以是指能对网络中其它设备(如电子设备)提供服务的计算机系统。如果一个个人电脑能够对外提供文件传输协议(File Transfer Protocol，简称FTP)服务，也可以叫服务器。从狭义范围上讲，服务器专指某些高性能计算机，能通过网络，对外提供服务，其相对于普通的个人电脑来说，稳定性、安全性、性能等方面都要求更高，因此在CPU、芯片组、内存、磁盘系统、网络等硬件和普通的个人电脑有所不同。
所述电子设备是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、数字处理器(DSP)、嵌入式设备等。所述电子设备还可包括网络设备和/或用户设备。其中，所述网络设备包括但不限于单个网络设备、多个网络设备组成的服务器组或基于云计算(Cloud Computing)的由大量主机或网络设备构成的云，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机集组成的一个超级虚拟计算机。所述用户设备包括但不限于任何一种可与用户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互的电子产品，例如，个人计算机、平板电脑、智能手机、个人数字助理PDA等。
请参见图1，图1是本发明公开的一种评分分析方法的较佳实施例的流程图。其中，根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。其中，所述评分分析方法的执行主体可以是电子设备。
S11、当接收到评分分析请求时，确定所述评分分析请求所指示的评分对象的目标对象类型。
其中，所述评分分析请求可以用于向系统请求对评分对象(比如指定用户)的信用评分或其他方面的评分进行分析。
本发明实施例中，可以预先根据不同评分对象的自然属性(比如学历、性别、年龄等)来进行分类，获得“A”类用户、“B”类用户或其他类别的用户，当接收到评分分析请求时，可以先确定所述评分分析请求所指示的评分对象的目标对象类型。
具体的，所述确定所述评分分析请求所指示的评分对象的目标对象类型包括：
获取所述评分分析请求所指示的评分对象的授权信息；
使用预设的匹配模板对所述授权信息进行匹配，获得匹配类型；
将所述匹配类型确定为所述目标对象类型。
其中，所述匹配模板可以由预先设定好的多组匹配条件以及多个匹配类型组成，一个匹配类型对应一组匹配条件，一组匹配条件可以包括一个或多个匹配条件，若所述授权信息均满足某组匹配条件，则可以确定所述目标对象类型为该组匹配条件对应的匹配类型。
其中，所述评分对象的授权信息可以是所述评分对象允许调用的基本信息，比如：个人身份信息、银行账户信息等。
S12、根据所述目标对象类型，确定针对所述评分对象所使用的目标评分模型和/或目标评分算法。
本发明实施例中，不同对象类型的用户的信用评分可能要使用不同的评分模型和/或评分算法，因此，要先确定所述评分分析请求所指示的评分对象的目标对象类型，再根据所述目标对象类型，确定针对所述评分对象所使用的目标评分模型和/或目标评分算法。
S13、获取所述目标评分模型和/或所述目标评分算法的评分维度。
其中，评分模型或评分算法都需要对一系列数据进行处理，最终得出评分结果，不同的评分模型或不同的评分算法处理的数据可能不相同。
其中，所述评分维度可以是所述目标评分模型和/或所述目标评分算法指定的数据，比如还款逾期次数、开户时间等。
S14、根据控制变量法，确定所述评分维度中的每个变化维度对应的评分变化幅度，其中，所述变化维度的数值不是固定值。
其中，所述控制变量法可以是指在研究和解决问题的过程中，对影响事物变化规律的因素或条件加以人为控制，使其中的一些条件按照特定的要求发生变化或不发生变化，最终解决所研究的问题的一种方法。
本发明实施例中，可以根据控制变量法，改变某一个变化维度的值，保持其他评分维度的值不变，来确定这个变化维度对应的评分变化幅度。
具体的，所述根据控制变量法，确定所述评分维度中的每个变化维度对应的评分变化幅度包括：
从所述评分维度中获取多个变化维度；
针对每个所述变化维度，获取所述变化维度的临界值，以及获取除了所述变化维度之外的评分维度的参考值，其中，所述参考值为所述评分对象与所述评分维度对应的数值；
根据控制变量法，使用所述目标评分模型和/或所述目标评分算法对所述临界值以及所述参考值进行数据运算，获得第一评分；
获取所述评分对象的第二评分；
根据所述第一评分以及所述第二评分，确定所述变化维度的评分变化幅度。
其中，所述临界值可以是所述变化维度的取值范围内的最大值和/或最小值。
其中，所述第一评分可以包括所述变化维度取最大值时的评分以及所述变化维度取最小值时的评分。
在该可选的实施方式中，对于每个所述变化维度，保持除了所述变化维度之外的评分维度的值不变，即除了所述变化维度之外的评分维度的值均是所述评分对象原本对应的数值，只改变当前的所述变化维度的值，让当前的所述变化维度的值取临界值，然后通过使用所述目标评分模型和/或所述目标评分算法对所述临界值以及所述参考值进行数据运算，获得所述第一评分，所述评分变化幅度可以是所述第一评分与所述评分对象原本的评分的差值，比如所述第一评分为60，所述第二评分为40，即所述变化幅度为所述第一评分与所述第二评分的差值，这个差值为20。
S15、根据所述目标对象类型、所述评分维度以及所述评分变化幅度，生成评分分析结论。
其中，所述评分分析结论可以包括所述目标对象类型、所述评分维度以及所述评分变化幅度。
具体的，所述根据所述目标对象类型、所述评分维度以及所述评分变化幅度，生成评分分析结论包括：
根据每个所述变化维度对应的评分变化幅度，确定每个所述变化维度的变化方向；
根据预设的结论格式模板，将所述目标对象类型、所述评分维度、所述评分变化幅度以及所述变化方向组成所述评分分析结论。
其中，所述变化方向可以包括单调递增以及单调递减等。
在该可选的实施方式中，可以根据每个所述变化维度对应的评分变化幅度，确定每个所述变化维度的变化方向，如果变化维度的值变大，评分也变高，则可以确定对应的变化方向为单调递增，如果变化维度的值变大，评分反而变低，则可以确定对应变化方向为单调递减，最后，可以根据预设的结论格式模板，将所述目标对象类型、所述评分维度、所述评分变化幅度以及所述变化方向按照固定的顺序或者格式组成所述评分分析结论。
作为一种可选的实施方式，所述根据所述目标对象类型、所述评分维度以及所述评分变化幅度，生成评分分析结论之后，所述方法还包括：
判断所述第二评分是否小于第一预设分数阈值；
若所述第二评分小于第一预设分数阈值，从所述多个变化维度中，将评分变化幅度最大的变化维度确定为目标维度；
获取与所述目标维度匹配的话术模板；
根据所述话术模板，生成目标语句；
将所述目标语句发送至所述评分对象的终端。
在该可选的实施方式中，可以预先设置一个分数阈值，即所述第一预设分数阈值，获取所述评分对象的第二评分后，判断所述第二评分是否小于第一预设分数阈值，如果所述第二评分小于第一预设分数阈值，可以从所述多个变化维度中，将评分变化幅度最大的变化维度确定为目标维度，获取与所述目标维度匹配的话术模板，根据所述话术模板，生成目标语句(比如：您的信用评分过低可能是因为还款逾期次数过多)，并将所述目标语句发送至所述评分对象的终端。
作为一种可选的实施方式，所述方法还包括：
若所述第二评分大于或等于第一预设分数阈值，判断所述第二评分是否大于第二预设分数阈值；
若所述第二评分大于第二预设分数阈值，生成告警信息；
将所述评分分析结论信息以及所述告警信息发送至审核终端。
其中，所述第二预设分数阈值大于所述第一预设分数阈值。
在该可选的实施方式中，若所述第二评分大于或等于第一预设分数阈值，可以进一步判断所述第二评分是否大于第二预设分数阈值，若所述第二评分大于第二预设分数阈值，所述第二评分可能是一个异常分数，可以生成告警信息，并将所述评分分析结论信息以及所述告警信息发送至审核终端，对所述第二评分进行审核，也可以让专门的人员根据所述评分分析结论信息对所述第二评分进行分析。
作为一种可选的实施方式，所述根据所述目标对象类型、所述评分维度以及所述评分变化幅度，生成评分分析结论之后，所述方法还包括：
当接收到针对所述评分分析结论的输出指令时，根据所述评分分析结论，生成分析图表；
输出所述分析图表。
在该可选的实施方式中，当接收到针对所述评分分析结论的输出指令时，可以对所述评分分析结论进行可视化处理，生成并输出分析图表，比如使用饼状图、条形图等图表来呈现数据，使得分析结论更加明显可观。
在图1所描述的方法流程中，可以根据评分对象的对象类型，确定评分所使用的目标评分模型和/或目标评分算法，从而获取到对应的评分维度，然后根据控制变量法，确定所述评分维度中的每个变化维度对应的评分变化幅度，并根据所述目标对象类型、所述评分维度以及所述评分变化幅度，生成评分分析结论，能够对各种不同的评分系统进行解析，获取评分分数的解释，同时，可以向评分系统提高评分反馈信息，使开发人员能够针对评分系统进行更合适的改进。需要说明的是，本发明可应用于医疗平台的群体风险评估，对群体风险进行评分和分析，并给出获取评分分数的解释，能提高医疗风险评估的准确性。
图2是本发明公开的一种评分分析装置的较佳实施例的功能模块图。
请参见图2，所述评分分析装置20可运行于电子设备中。所述评分分析装置20可以包括多个由程序代码段所组成的功能模块。所述评分分析装置20中的各个程序段的程序代码可以存储于存储器中，并由至少一个处理器所执行，以执行图1所描述的评分分析方法中的部分或全部步骤。
本实施例中，所述评分分析装置20根据其所执行的功能，可以被划分为多个功能模块。所述功能模块可以包括：确定模块201、获取模块202及生成模块203。本发明所称的模块是指一种能够被至少一个处理器所执行并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在存储器中。
确定模块201，用于当接收到评分分析请求时，确定所述评分分析请求所指示的评分对象的目标对象类型。
其中，所述评分分析请求可以用于向系统请求对评分对象(比如指定用户)的信用评分或其他方面的评分进行分析。
本发明实施例中，可以预先根据不同评分对象的自然属性(比如学历、性别、年龄等)来进行分类，获得“A”类用户、“B”类用户或其他类别的用户，当接收到评分分析请求时，可以先确定所述评分分析请求所指示的评分对象的目标对象类型。
所述确定模块201，还用于根据所述目标对象类型，确定针对所述评分对象所使用的目标评分模型和/或目标评分算法。
本发明实施例中，不同对象类型的用户的信用评分可能要使用不同的评分模型和/或评分算法，因此，要先确定所述评分分析请求所指示的评分对象的目标对象类型，再根据所述目标对象类型，确定针对所述评分对象所使用的目标评分模型和/或目标评分算法。
获取模块202，用于获取所述目标评分模型和/或所述目标评分算法的评分维度。
其中，评分模型或评分算法都需要对一系列数据进行处理，最终得出评分结果，不同的评分模型或不同的评分算法处理的数据可能不相同。
其中，所述评分维度可以是所述目标评分模型和/或所述目标评分算法指定的数据，比如还款逾期次数、开户时间等。
所述确定模块201，还用于根据控制变量法，确定所述评分维度中的每个变化维度对应的评分变化幅度，其中，所述变化维度的数值不是固定值。
其中，所述控制变量法可以是指在研究和解决问题的过程中，对影响事物变化规律的因素或条件加以人为控制，使其中的一些条件按照特定的要求发生变化或不发生变化，最终解决所研究的问题的一种方法。
本发明实施例中，可以根据控制变量法，改变某一个变化维度的值，保持其他评分维度的值不变，来确定这个变化维度对应的评分变化幅度。
生成模块203，用于根据所述目标对象类型、所述评分维度以及所述评分变化幅度，生成评分分析结论。
其中，所述评分分析结论可以包括所述目标对象类型、所述评分维度以及所述评分变化幅度。
作为一种可选的实施方式，所述确定模块201根据控制变量法，确定所述评分维度中的每个变化维度对应的评分变化幅度的方式具体为：
从所述评分维度中获取多个变化维度；
针对每个所述变化维度，获取所述变化维度的临界值，以及获取除了所述变化维度之外的评分维度的参考值，其中，所述参考值为所述评分对象与所述评分维度对应的数值；
根据控制变量法，使用所述目标评分模型和/或所述目标评分算法对所述临界值以及所述参考值进行数据运算，获得第一评分；
获取所述评分对象的第二评分；
根据所述第一评分以及所述第二评分，确定所述变化维度的评分变化幅度。
其中，所述临界值可以是所述变化维度的取值范围内的最大值和/或最小值。
其中，所述第一评分可以包括所述变化维度取最大值时的评分以及所述变化维度取最小值时的评分。
在该可选的实施方式中，对于每个所述变化维度，保持除了所述变化维度之外的评分维度的值不变，即除了所述变化维度之外的评分维度的值均是所述评分对象原本对应的数值，只改变当前的所述变化维度的值，让当前的所述变化维度的值取临界值，然后通过使用所述目标评分模型和/或所述目标评分算法对所述临界值以及所述参考值进行数据运算，获得所述第一评分，所述评分变化幅度可以是所述第一评分与所述评分对象原本的评分的差值，比如所述第一评分为60，所述第二评分为40，即所述变化幅度为所述第一评分与所述第二评分的差值，这个差值为20。
作为一种可选的实施方式，所述评分分析装置20还包括：
判断模块，用于所述生成模块203根据所述目标对象类型、所述评分维度以及所述评分变化幅度，生成评分分析结论之后，判断所述第二评分是否小于第一预设分数阈值；
所述确定模块201，还用于若所述第二评分小于第一预设分数阈值，从所述多个变化维度中，将评分变化幅度最大的变化维度确定为目标维度；
所述获取模块202，还用于获取与所述目标维度匹配的话术模板；
所述生成模块203，还用于根据所述话术模板，生成目标语句；
发送模块，用于将所述目标语句发送至所述评分对象的终端。
在该可选的实施方式中，可以预先设置一个分数阈值，即所述第一预设分数阈值，获取所述评分对象的第二评分后，判断所述第二评分是否小于第一预设分数阈值，如果所述第二评分小于第一预设分数阈值，可以从所述多个变化维度中，将评分变化幅度最大的变化维度确定为目标维度，获取与所述目标维度匹配的话术模板，根据所述话术模板，生成目标语句(比如：您的信用评分过低可能是因为还款逾期次数过多)，并将所述目标语句发送至所述评分对象的终端。
作为一种可选的实施方式，所述判断模块，还用于若所述第二评分大于或等于第一预设分数阈值，判断所述第二评分是否大于第二预设分数阈值；
所述生成模块203，还用于若所述第二评分大于第二预设分数阈值，生成告警信息；
所述发送模块，还用于将所述评分分析结论信息以及所述告警信息发送至审核终端。
其中，所述第二预设分数阈值大于所述第一预设分数阈值。
在该可选的实施方式中，若所述第二评分大于或等于第一预设分数阈值，可以进一步判断所述第二评分是否大于第二预设分数阈值，若所述第二评分大于第二预设分数阈值，所述第二评分可能是一个异常分数，可以生成告警信息，并将所述评分分析结论信息以及所述告警信息发送至审核终端，对所述第二评分进行审核，也可以让专门的人员根据所述评分分析结论信息对所述第二评分进行分析。
作为一种可选的实施方式，所述生成模块203根据所述目标对象类型、所述评分维度以及所述评分变化幅度，生成评分分析结论的方式具体为：
根据每个所述变化维度对应的评分变化幅度，确定每个所述变化维度的变化方向；
根据预设的结论格式模板，将所述目标对象类型、所述评分维度、所述评分变化幅度以及所述变化方向组成所述评分分析结论。
其中，所述变化方向可以包括单调递增以及单调递减等。
在该可选的实施方式中，可以根据每个所述变化维度对应的评分变化幅度，确定每个所述变化维度的变化方向，如果变化维度的值变大，评分也变高，则可以确定对应的变化方向为单调递增，如果变化维度的值变大，评分反而变低，则可以确定对应变化方向为单调递减，最后，可以根据预设的结论格式模板，将所述目标对象类型、所述评分维度、所述评分变化幅度以及所述变化方向按照固定的顺序或者格式组成所述评分分析结论。
作为一种可选的实施方式，所述确定模块201确定所述评分分析请求所指示的评分对象的目标对象类型的方式具体为：
获取所述评分分析请求所指示的评分对象的授权信息；
使用预设的匹配模板对所述授权信息进行匹配，获得匹配类型；
将所述匹配类型确定为所述目标对象类型。
其中，所述匹配模板可以由预先设定好的多组匹配条件以及多个匹配类型组成，一个匹配类型对应一组匹配条件，一组匹配条件可以包括一个或多个匹配条件，若所述授权信息均满足某组匹配条件，则可以确定所述目标对象类型为该组匹配条件对应的匹配类型。
其中，所述评分对象的授权信息可以是所述评分对象允许调用的基本信息，比如：个人身份信息、银行账户信息等。
作为一种可选的实施方式，所述生成模块203，还用于根据所述目标对象类型、所述评分维度以及所述评分变化幅度，生成评分分析结论之后，当接收到针对所述评分分析结论的输出指令时，根据所述评分分析结论，生成分析图表；
所述评分分析装置20还包括：
输出模块，用于输出所述分析图表。
在该可选的实施方式中，当接收到针对所述评分分析结论的输出指令时，可以对所述评分分析结论进行可视化处理，生成并输出分析图表，比如使用饼状图、条形图等图表来呈现数据，使得分析结论更加明显可观。
在图2所描述的评分分析装置中，可以根据评分对象的对象类型，确定评分所使用的目标评分模型和/或目标评分算法，从而获取到对应的评分维度，然后根据控制变量法，确定所述评分维度中的每个变化维度对应的评分变化幅度，并根据所述目标对象类型、所述评分维度以及所述评分变化幅度，生成评分分析结论，能够对各种不同的评分系统进行解析，获取评分分数的解释，同时，可以向评分系统提高评分反馈信息，使开发人员能够针对评分系统进行更合适的改进。
如图3所示，图3是本发明实现评分分析方法的较佳实施例的电子设备的结构示意图。所述电子设备3包括存储器31、至少一个处理器32、存储在所述存储器31中并可在所述至少一个处理器32上运行的计算机程序33及至少一条通讯总线34。
本领域技术人员可以理解，图3所示的示意图仅仅是所述电子设备3的示例，并不构成对所述电子设备3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，例如所述电子设备3还可以包括输入输出设备、网络接入设备等。
所述电子设备3还包括但不限于任何一种可与用户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互的电子产品，例如，个人计算机、平板电脑、智能手机、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、游戏机、交互式网络电视(InternetProtocol Television，IPTV)、智能式穿戴式设备等。所述电子设备3所处的网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、虚拟专用网络(Virtual Private Network，VPN)等。
所述至少一个处理器32可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。该处理器32可以是微处理器或者该处理器32也可以是任何常规的处理器等，所述处理器32是所述电子设备3的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备3的各个部分。
所述存储器31可用于存储所述计算机程序33和/或模块/单元，所述处理器32通过运行或执行存储在所述存储器31内的计算机程序和/或模块/单元，以及调用存储在存储器31内的数据，实现所述电子设备3的各种功能。所述存储器31可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据电子设备3的使用所创建的数据等。此外，存储器31可以包括易失性和非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件等。
结合图1，所述电子设备3中的所述存储器31存储多个指令以实现一种评分分析方法，所述处理器32可执行所述多个指令从而实现：
当接收到评分分析请求时，确定所述评分分析请求所指示的评分对象的目标对象类型；
根据所述目标对象类型，确定针对所述评分对象所使用的目标评分模型和/或目标评分算法；
获取所述目标评分模型和/或所述目标评分算法的评分维度；
根据控制变量法，确定所述评分维度中的每个变化维度对应的评分变化幅度，其中，所述变化维度的数值不是固定值；
根据所述目标对象类型、所述评分维度以及所述评分变化幅度，生成评分分析结论。
具体地，所述处理器32对上述指令的具体实现方法可参考图1对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
在图3所描述的电子设备3中，可以根据评分对象的对象类型，确定评分所使用的目标评分模型和/或目标评分算法，从而获取到对应的评分维度，然后根据控制变量法，确定所述评分维度中的每个变化维度对应的评分变化幅度，并根据所述目标对象类型、所述评分维度以及所述评分变化幅度，生成评分分析结论，能够对各种不同的评分系统进行解析，获取评分分数的解释，同时，可以向评分系统提高评分反馈信息，使开发人员能够针对评分系统进行更合适的改进。
所述电子设备3集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存储器(RAM，Random Access Memory)等。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种评分分析方法，其特征在于，所述评分分析方法包括：
当接收到评分分析请求时，确定所述评分分析请求所指示的评分对象的目标对象类型；
根据所述目标对象类型，确定针对所述评分对象所使用的目标评分模型和/或目标评分算法；
获取所述目标评分模型和/或所述目标评分算法的评分维度；
根据控制变量法，确定所述评分维度中的每个变化维度对应的评分变化幅度，其中，所述变化维度的数值不是固定值；
根据所述目标对象类型、所述评分维度以及所述评分变化幅度，生成评分分析结论。
2.根据权利要求1所述的评分分析方法，其特征在于，所述根据控制变量法，确定所述评分维度中的每个变化维度对应的评分变化幅度包括：
从所述评分维度中获取多个变化维度；
针对每个所述变化维度，获取所述变化维度的临界值，以及获取除了所述变化维度之外的评分维度的参考值，其中，所述参考值为所述评分对象与所述评分维度对应的数值；
根据控制变量法，使用所述目标评分模型和/或所述目标评分算法对所述临界值以及所述参考值进行数据运算，获得第一评分；
获取所述评分对象的第二评分；
根据所述第一评分以及所述第二评分，确定所述变化维度的评分变化幅度。
3.根据权利要求2所述的评分分析方法，其特征在于，所述根据所述目标对象类型、所述评分维度以及所述评分变化幅度，生成评分分析结论之后，所述评分分析方法还包括：
判断所述第二评分是否小于第一预设分数阈值；
若所述第二评分小于第一预设分数阈值，从所述多个变化维度中，将评分变化幅度最大的变化维度确定为目标维度；
获取与所述目标维度匹配的话术模板；
根据所述话术模板，生成目标语句；
将所述目标语句发送至所述评分对象的终端。
4.根据权利要求3所述的评分分析方法，其特征在于，所述评分分析方法还包括：
若所述第二评分大于或等于第一预设分数阈值，判断所述第二评分是否大于第二预设分数阈值；
若所述第二评分大于第二预设分数阈值，生成告警信息；
将所述评分分析结论信息以及所述告警信息发送至审核终端。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的评分分析方法，其特征在于，所述根据所述目标对象类型、所述评分维度以及所述评分变化幅度，生成评分分析结论包括：
根据每个所述变化维度对应的评分变化幅度，确定每个所述变化维度的变化方向；
根据预设的结论格式模板，将所述目标对象类型、所述评分维度、所述评分变化幅度以及所述变化方向组成所述评分分析结论。
6.根据权利要求1至4中任一项所述的评分分析方法，其特征在于，所述确定所述评分分析请求所指示的评分对象的目标对象类型包括：
获取所述评分分析请求所指示的评分对象的授权信息；
使用预设的匹配模板对所述授权信息进行匹配，获得匹配类型；
将所述匹配类型确定为所述目标对象类型。
7.根据权利要求1至4中任一项所述的评分分析方法，其特征在于，所述根据所述目标对象类型、所述评分维度以及所述评分变化幅度，生成评分分析结论之后，所述评分分析方法还包括：
当接收到针对所述评分分析结论的输出指令时，根据所述评分分析结论，生成分析图表；
输出所述分析图表。
8.一种评分分析装置，其特征在于，所述评分分析装置包括：
确定模块，用于当接收到评分分析请求时，确定所述评分分析请求所指示的评分对象的目标对象类型；
所述确定模块，还用于根据所述目标对象类型，确定针对所述评分对象所使用的目标评分模型和/或目标评分算法；
获取模块，用于获取所述目标评分模型和/或所述目标评分算法的评分维度；
所述确定模块，还用于根据控制变量法，确定所述评分维度中的每个变化维度对应的评分变化幅度，其中，所述变化维度的数值不是固定值；
生成模块，用于根据所述目标对象类型、所述评分维度以及所述评分变化幅度，生成评分分析结论。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序以实现如权利要求1至7中任意一项所述的评分分析方法。
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存储有至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的评分分析方法。
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