CN113869996A - 阶梯式额度分析测算方法、装置、设备及介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了阶梯式额度分析测算方法、装置、设备及介质，方法包括：对授信请求信息对应的预存客户信息进行匹配分析得到对应的匹配系数并判断是否满足授信条件，若满足则对授信请求信息进行分析测算得到第一测算额度并判断是否不小于第一阶梯阈值，若不满足授信条件或小于第一阶梯取值则获取附加授信信息并进行组合分析测算得到第二测算额度并判断是否不小于第二阶梯阈值，若是则将第二测算额度确定为授信额度并进行反馈。本发明属于人工智能技术领域，对授信请求信息与预存客户信息进行智能化匹配分析，若匹配系数满足授信条件则进行分析预测，若不满足则获取附加授信信息并组合分析预测，降低了授信信息的获取成本，可低成本准确获取授信额度。

Description

阶梯式额度分析测算方法、装置、设备及介质
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，属于智慧城市中采用阶梯式分析测算并得到对应授信额度的应用场景，尤其涉及一种阶梯式额度分析测算方法、装置、设备及介质。
背景技术
在金融、投资等领域中，额度测算是至关重要的一环，如何为企业客户提供准确的授信额度以避免违约风险的同时获取最大收益，是进行额度分析测算的主要目的。由于企业客户不同于个人因此无法获取相应征信信息，现有的额度分析测算方法需要参考企业客户自身填报的信息、企业内部的客户信息及企业外部的客户信息进行综合分析，从而实现额度分析预测以准确获取与企业客户相匹配的授信额度，然而从自企业外部获取的信息需要收取费用，从而增加了对单个客户进行额度分析预测的授信成本，当企业客户基数快速增长时，这一额度分析测算方法会给企业带来沉重的负担。因此，现有的额度分析测算方法中存在无法基于较低信息获取成本以准确获取授信额度的问题。。
发明内容
本发明实施例提供了一种阶梯式额度分析测算方法、装置、设备及介质，旨在解决现有的额度分析测算方法中所存在的无法基于较低信息获取成本以准确获取授信额度的问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种阶梯式额度分析测算方法，该方法应用于管理服务器，所述管理服务器与客户端建立网络连接以实现数据信息的传输，方法包括：
若接收到来自所述客户端的授信请求信息，根据预存的匹配分析模型对与所述授信请求信息对应的预存客户信息进行匹配分析，得到对应的匹配系数；
判断所述匹配系数是否满足预置的授信条件；
若所述匹配系数满足所述授信条件，根据预存的分析测算模型对所述授信请求信息进行分析测算，得到对应的第一测算额度；
判断所述第一测算额度是否大于或等于预置的第一阶梯阈值；
若所述匹配系数不满足所述授信条件或所述第一测算额度小于所述第一阶梯阈值，根据预置的获取地址获取与所述预存客户信息对应的附加授信信息；
根据所述分析测算模型对所述预存客户信息及所述附加授信信息进行组合分析测算，得到对应的第二测算额度；
判断所述第二测算额度是否不大于或等于预置的第二阶梯阈值；
若所述第二测算额度大于或等于所述第二阶梯阈值，将所述第二测算额度确定为与所述授信请求信息相匹配的授信额度并反馈至所述客户端。
第二方面，本发明实施例提供了一种阶梯式额度分析测算装置，其包括：
匹配系数获取单元，用于若接收到来自所述客户端的授信请求信息，根据预存的匹配分析模型对与所述授信请求信息对应的预存客户信息进行匹配分析，得到对应的匹配系数；
匹配系数判断单元，用于判断所述匹配系数是否满足预置的授信条件；
第一测算额度获取单元，用于若所述匹配系数满足所述授信条件，根据预存的分析测算模型对所述授信请求信息进行分析测算，得到对应的第一测算额度；
第一测算额度判断单元，用于判断所述第一测算额度是否大于或等于预置的第一阶梯阈值；
附加授信信息获取单元，用于若所述匹配系数不满足所述授信条件或所述第一测算额度小于所述第一阶梯阈值，根据预置的获取地址获取与所述预存客户信息对应的附加授信信息；
第二测算额度获取单元，用于根据所述分析测算模型对所述预存客户信息及所述附加授信信息进行组合分析测算，得到对应的第二测算额度；
第二测算额度判断单元，用于判断所述第二测算额度是否不大于或等于预置的第二阶梯阈值；
授信额度反馈单元，用于若所述第二测算额度大于或等于所述第二阶梯阈值，将所述第二测算额度确定为与所述授信请求信息相匹配的授信额度并反馈至所述客户端。
第三方面，本发明实施例又提供了一种计算机设备，其包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的阶梯式额度分析测算方法。
第四方面，本发明实施例还提供了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有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面所述的阶梯式额度分析测算方法。
本发明实施例提供了一种阶梯式额度分析测算方法、装置、设备及介质。对与授信请求信息对应的预存客户信息进行匹配分析，得到对应的匹配系数并判断是否满足授信条件，若满足则对授信请求信息进行分析测算得到第一测算额度并判断是否大于或等于第一阶梯阈值，若不满足授信条件或小于第一阶梯取值则获取与预存客户信息对应的附加授信信息并进行组合分析测算得到第二测算额度，判断第二测算额度是否大于或等于第二阶梯阈值，若是则将第二测算额度确定为授信额度并反馈至客户端。通过上述方法，对授信请求信息与预存客户信息进行智能化匹配分析，并基于阶梯式额度分析测算方式多个测算额度，依次判断测算额度是否大于或等于阶梯阈值，可大幅降低了授信信息的获取成本，从而实现低成本准确获取授信额度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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为本发明实施例提供的阶梯式额度分析测算方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的阶梯式额度分析测算方法的应用场景示意图；
图3为本发明实施例提供的阶梯式额度分析测算方法的子流程示意图；
图4为本发明实施例提供的阶梯式额度分析测算方法的另一子流程示意图；
图5为本发明实施例提供的阶梯式额度分析测算方法的另一子流程示意图；
图6为本发明实施例提供的阶梯式额度分析测算方法的另一子流程示意图；
图7为本发明实施例提供的阶梯式额度分析测算方法的另一流程示意图；
图8为本发明实施例提供的阶梯式额度分析测算方法的另一流程示意图；
图9为本发明实施例提供的阶梯式额度分析测算装置的示意性框图；
图10为本发明实施例提供的计算机设备的示意性框图。
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。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
请参阅图1及图2，图1为本发明实施例提供的阶梯式额度分析测算方法的流程示意图；图2为本发明实施例提供的阶梯式额度分析测算方法的应用场景示意图；该阶梯式额度分析测算方法应用于管理服务器10中，该阶梯式额度分析测算方法通过安装于管理服务器10中的应用软件进行执行，管理服务器10与客户端20进行网络连接以实现数据信息的传输；管理服务器10即是用于执行阶梯式额度分析测算方法以采用阶梯式分析测算并得到对应授信额度的服务器端，如企业或政府部门所构建的服务器，客户端20即是可接收用户输入的授信请求信息并发送至管理服务器10的终端设备，例如台式电脑、笔记本电脑、平板电脑或手机等，图2中仅仅示意出管理服务器10与一台客户端20进行信息传输，在实际应用中，该管理服务器10也可同时与多台客户端20建立通信连接以实现数据信息的传输。如图1所示，该方法包括步骤S110～S180。
S110、若接收到来自所述客户端的授信请求信息，根据预存的匹配分析模型对与所述授信请求信息对应的预存客户信息进行匹配分析，得到对应的匹配系数。
若接收到来自所述客户端的授信请求信息，根据预存的匹配分析模型对与所述授信请求信息对应的预存客户信息进行匹配分析，得到对应的匹配系数。客户端的使用者即为需要办理授信业务的企业客户的管理人员，则客户可通过客户端发送授信请求信息至管理服务器，管理服务器可接收该授信请求信息并对应进行处理，其中授信请求信息包括企业年限、纳税识别码、营业额、纳税额、利润、企业地址、有形资产估值、无形资产估值、资金数额、负债数额等与企业主体相关的基本信息。授信请求信息为客户自行填报的用于办理授信业务的请求信息，其中的每一项信息并非完全可信，因此可获取管理服务器中与授信请求信息对应的预存客户信息，并通过匹配分析模型对授信请求信息与预存客户信息进行匹配分析得到匹配系数，匹配分析模型即为进行匹配分析的神经网络模型，匹配系数即可用于对授信请求信息与预存客户信息之间的匹配程度进行量化表征。
在一实施例中，如图3所示，步骤S110包括子步骤S111、S112、S113、S114和S115。
S111、获取与所述授信请求信息相对应的预存客户信息。
管理服务器中配置有客户信息表，客户信息表即为企业中用于对客户信息进行存储的信息表，客户信息表中的信息可以是客户在办理其它业务过程中所采集得到的信息(如客户在本公司保险业务提供的信息)，或是从政府部门采集得到的信息(如基于客户的纳税识别码进行查询得到的纳税信息)，客户信息表中的信息完全可信。可根据授信请求信息确定目标客户，并获取客户信息表该目标客户的信息中与授信请求信息相匹配的项目信息作为预存客户信息，授信请求信息中包含的项目数量大于客户信息表中每一客户信息中包含的项目数量，则仅从客户信息表中获取与授信信息所包含项目相重合的项目信息作为预存客户信息。
S112、获取所述授信请求信息中与所述预存客户信息所包含项目相重合的项目信息作为客户验证信息。
由于授信请求信息中包含的项目数量大于客户信息表中每一客户信息中包含的项目数量，也即是授信请求信息中包含的项目数量大于预存客户信息中包含的项目数量，可从授信请求信息中与预存客户信息所包含项目相重合的项目信息得到客户验证信息，则客户验证信息中所包含的项目与预存客户信息中所包含的项目相同。
S113、根据预置的信息量化规则分别对所述客户验证信息及预存客户信息进行量化处理，得到对应的验证量化特征信息及预存量化特征信息。
可根据管理服务器中预置的信息量化规则分别对客户验证信息及所得到的预存客户信息进行量化处理，对客户验证信息进行量化处理即可得到验证量化特征信息，对预存客户信息进行量化处理即可得到预存量化特征信息。信息量化规则中包含与每一项目相对应的项目规则，项目规则可对相对应的一项项目信息进行量化处理，也即是每一项目规则可将客户验证信息或预存客户信息中与该项目规则相匹配的一项项目信息转换为一个量化值进行表示，客户验证信息中所包含的多个项目信息对应的多个量化值即可组合为验证量化特征信息，预存客户信息中所包含的多个项目信息对应的多个量化值即可组合为预存量化特征信息，验证量化特征信息及预存量化特征信息均可表示为一个多维的特征向量，特征向量中所包含的量化值的取值范围均为[0，1]。
具体的，可对预存客户信息中每一项目信息是否为数值进行判断，若项目信息为数值则，与该项目信息相匹配的项目规则为激活函数及对应的一个中间值，可通过激活函数计算得到该项目信息的量化值；若项目信息不为数值，则与该项目信息相匹配的项目规则包含多个关键字及与每一关键字对应的数值，获取项目规则中与项目信息相匹配的一个关键字对应的数值作为该项目信息的量化值。
对于项目信息以数值方式表示的情况，对应的项目规则为一个激活函数及一个中间值，根据激活函数对中间值及该量化项目所对应的项目属性信息进行计算，即可得到对应的量化值。例如，某一项目规则中激活函数可表示为：
Figure BDA0003289710680000061
其中，x为与该项目规则对应的一项项目信息，v为项目规则包含的中间值。与“利润”这一量化项目对应的中间值为v＝100000，预存客户信息中与“利润”对应的项目信息为x＝150000，则根据上述激活函数计算得到对应的量化值为0.5622。
S114、将所述验证量化特征信息及所述预存量化特征信息分别输入所述匹配分析模型，得到对应的第一输出信息及第二输出信息。
可将所得到的验证量化特征信息及预存量化特征信息分别输入匹配分析模型，通过匹配分析模型对验证量化特征信息进行分析得到第一输出信息，第一输出信息即可用于对验证量化特征信息的综合特征进行表征，通过匹配分析模型对预存量化特征信息进行分析得到第二输出信息，第二输出信息即可对预存量化特征信息的综合特征进行表征。其中，匹配分析模型可由一个输入层、多个中间层及一个输出层组成，输入层与首个中间层之间、中间层与前后相邻的其他中间层之间、末尾中间层与输出层之间均通过关联公式进行关联，关联公式均可采用一次函数进行表示。输入层中包含多个输入节点，且输入节点的数量等于预存客户信息中所包含的项目数量；输出层中包含多个输出节点，输出节点的数量大于预存客户信息中所包含的项目数量相等，每一输出节点可对应一个输出节点值，输出节点值的取值范围均为[0，1]，将验证量化特征信息所包含的特征值由输入层输入，即可从输出层获取与每一输出节点对应的输出节点值，所有输出节点值即组合为第一输出信息，采用同样方法即可获取到第二输出信息。
S115、根据预存的系数计算公式计算所述第一输出信息与所述第二输出信息之间的匹配系数。
可根据管理服务器中预存的系数计算公式对所得到的第一输出信息及第二输出信息进行计算，即可得到对应的匹配系数，具体的，系数计算公式可采用公式(1)进行表示：
Figure BDA0003289710680000071
其中F为计算得到的匹配系数，i为整数且i∈[1，K]，K即为输出层所包含输出节点的总数，ni第一输出信息中第i个输出节点值，mi第二输出信息中第i个输出节点值。
S120、判断所述匹配系数是否满足预置的授信条件。
判断所述匹配系数是否满足预置的授信条件。授信条件中包含系数阈值，则可判断匹配系数是否大于系数阈值，以判定匹配系数是否满足该授信条件，若匹配系数大于系数阈值，则可判定匹配系数满足授信条件；否则判定匹配系数不满足授信条件。
S130、若所述匹配系数满足所述授信条件，根据预存的分析测算模型对所述授信请求信息进行分析测算，得到对应的第一测算额度。
若所述匹配系数满足所述授信条件，根据预存的分析测算模型对所述授信请求信息进行分析测算，得到对应的第一测算额度。若匹配系数满足授信条件，则表明授信请求信息中与预存客户信息所包含项目相重合的项目信息完全可信，也即从侧面佐证了授信请求信息中包含的全部信息均完全可信，从而可根据分析预测模型直接对授信请求信息进行分析测算，得到第一测算额度，其中，分析测算模型可以是基于人工智能构建得到的智能分析神经网络模型。
在一实施例中，如图4所示，步骤S130包括子步骤S131和S132。
S131、根据所述信息量化规则对所述授信请求信息进行量化处理，得到对应的请求特征量化信息。
可根据信息量化规则对授信请求信息中所包含的全部项目信息进行量化处理，得到请求特征量化信息，则请求特征量化信息中所包含的特征值数量大于验证特征量化信息中所包含特征值的数量，获取请求特征量化信息的具体步骤与获取验证特征量化信息的步骤相同，在此不做赘述。
S132、将所述请求特征量化信息输入所述分析测算模型，通过所述分析测算模型中节点之间的关联公式对所述请求特征量化信息进行分析测算，得到对应的第一测算额度。
具体的，分析测算模型可由一个输入层、多个中间层及一个输出层组成，输入层与首个中间层之间、中间层与前后相邻的其他中间层之间、末尾中间层与输出层之间均通过关联公式进行关联，关联公式可采用一次函数进行表示。输入层中包含多个输入节点，输入节点的数量不小于授信请求信息中所包含的项目数量，则请求特征量化信息中每一特征值即可通过相对应的一个输入节点输入至分析测算模型；输出层中包含一个输出节点，输出节点即用于输出与请求特征量化信息对应的一个第一测算额度，将所得到的请求特征量化信息输入至分析测算模型，即可从输出节点对应的第一测算额度，第一测算额度即为对与授信请求信息所对应客户的相关信息进行分析测算所得到的授信额度。
S140、判断所述第一测算额度是否大于或等于预置的第一阶梯阈值。
管理服务器中预先配置有第一阶梯阈值，可判断第一测算额度是否不小于第一阶梯阈值，若不小于，则表明基于客户输入的授信请求信息分析得到的第一测算额度满足授信要求，即可基于第一测算额度为客户办理授信业务；若小于，则表明基于客户输入的授信请求信息分析得到的第一测算额度不满足授信要求，无法基于第一测算额度为客户办理授信业务。
在一实施例中，步骤S140之后还包括：若所述第一测算额度不小于所述第一阶梯阈值，将所述第一测算额度确定为与所述授信请求信息相匹配的授信额度并反馈至所述客户端；
若所述第一测算额度不小于所述第一阶梯阈值，则可将所得到的第一测算额度确定为授信额度并反馈至所述客户端以供相应客户进行确认，客户可通过该客户端接收该授信额度并进行确认，若管理服务器接收到客户基于该授信额度所反馈的确认信息，则可完成本次授信业务办理过程。
S150、若所述匹配系数不满足所述授信条件或所述第一测算额度小于所述第一阶梯阈值，根据预置的获取地址获取与所述预存客户信息对应的附加授信信息。
若所述匹配系数不满足所述授信条件，则表明接收到的授信请求信息中包含的全部信息不可信，若第一测算额度小于所述第一阶梯阈值，则表明当前无法完成本次授信业务办理，此时需要进一步获取与预存客户信息对应的附加授信信息，具体的，可根据预置的获取地址获取与所述预存客户信息对应的附加授信信息。获取地址可以是管理服务器中预存的企业外部的获取接口，通过获取地址即可获取得到附加授信信息。
在一实施例中，如图5所示，步骤S150包括子步骤S151和S152。
S151、从所述预存客户信息中提取得到对应的客户身份信息。
可从预存客户信息中提取得到用于表明企业客户身份的信息作为客户身份信息，例如客户身份信息可以包括企业名称、法人、纳税识别号等。
S152、根据所述获取地址将所述客户身份信息发送至对应的获取接口，以得到所述获取接口对应反馈的附加授信信息。
获取地址可以是企业外部的信息获取终端的获取接口，则可将客户身份信息经该获取接口发送至相对应的信息获取终端，信息获取终端对该客户身份信息进行关联查询，得到附加授信信息并反馈至管理服务器，其中，获取地址为单次查询收费的地址信息。例如，获取地址可以是中数工商、天眼查、企查查等企业所提供的地址信息，则基于获取地址即可获取与企业客户相关的真实信息作为对应的附加授信信息。
S160、根据所述分析测算模型对所述预存客户信息及所述附加授信信息进行组合分析测算，得到对应的第二测算额度。
根据分析测算模型对所述预存客户信息及所述附加授信信息进行组合分析测算，得到对应的第二测算额度。可根据分析预测模型对预存客户信息及附加授权信息进行组合分析测算，基于组合分析预测可得到准确性更高的第二测算额度。
在一实施例中，如图6所示，步骤S160包括子步骤S161、S162和S163。
S161、对所述预存客户信息与所述附加授权信息进行组合得到对应的组合授信信息。
预存客户信息中包含多个项目信息，附加授权信息中也包含多个项目信息，则可对附加授权信息及预存客户信息中包含的项目信息进行组合，具体的，对附加授权信息及预存客户信息中不相重合的项目对应的项目信息进行组合，若某一项目在附加授权信息及预存客户信息中同时包含项目信息，则只保留附加授权信息中的项目信息，进行组合后即可得到组合授信信息，则组合授信信息中包含的项目信息的数量大于预存客户信息中包含的项目信息的数量。
S162、根据所述信息量化规则对所述组合授信信息进行量化处理，得到对应的组合特征量化信息。
可根据信息量化规则对组合授信信息中所包含的全部项目信息进行量化处理，得到组合特征量化信息，获取组合特征量化信息的具体步骤与获取验证特征量化信息的步骤相同，在此不做赘述。
S163、将所述组合特征量化信息输入所述分析测算模型，通过所述分析测算模型中节点之间的关联公式对所述组合特征量化信息进行分析测算，得到对应的第二测算额度。
具体的，分析测算模型可由一个输入层、多个中间层及一个输出层组成，输入层中包含多个输入节点，输入节点的数量不小于组合授信信息中所包含的项目数量，则组合特征量化信息中每一特征值即可通过相对应的一个输入节点输入至分析测算模型；将所得到的组合特征量化信息输入至分析测算模型，即可从输出节点对应的第二测算额度，第二测算额度即为对预存客户信息及附加授信信息进行组合分析测算所得到的授信额度。
S170、判断所述第二测算额度是否不大于或等于预置的第二阶梯阈值。
可判断第二测算额度是否不小于第二阶梯阈值，若不小于，则表明基于预存客户信息及附加授信信息进行组合分析得到的第二测算额度满足授信要求，即可基于第二测算额度为客户办理授信业务；若小于，则表明基于预存客户信息及附加授信信息进行组合分析得到的第二测算额度不满足授信要求，无法基于第二测算额度为客户办理授信业务。
在一实施例中，如图7所示，步骤S170之前，还包括步骤S1701。
S1701、根据预置的阈值计算公式对所述匹配系数及所述第一阶梯阈值进行计算，得到所述第二阶梯阈值。
可将第一阶梯阈值及上述步骤中得到的匹配系数输入至阈值计算公式进行计算，将得到的计算值作为对应的第二阶梯阈值，所得到的第二阶梯阈值即可用于对第二测算额度进行判断。具体的，阈值计算公式可采用公式(2)进行表示：
Figure BDA0003289710680000111
其中，Z0为第一阶梯阈值，Z为计算得到的第二阶梯阈值，p0为系数阈值，p1为匹配系数。
S180、若所述第二测算额度大于或等于所述第二阶梯阈值，将所述第二测算额度确定为与所述授信请求信息相匹配的授信额度并反馈至所述客户端。
若判断得到所述第二测算额度不小于所述第一阶梯阈值，则可将所得到的第二测算额度确定为授信额度并反馈至所述客户端以供相应客户进行确认，客户可通过该客户端接收该授信额度并进行确认，若管理服务器接收到客户基于该授信额度所反馈的确认信息，则可完成本次授信业务办理过程。
若第二测算额度小于所述第二阶梯阈值，则可执行以下步骤：根据预存的查询地址将所述客户身份信息发送至对应的查询接口，以得到所述查询接口对应反馈的授信查询信息，根据所述分析测算模型对所述预存客户信息及所述授信查询信息进行组合分析测算，得到对应的第三测算额度；判断所述第三测算额度是否不小于所述第二阶梯阈值。若所述第三测算额度不小于所述第二阶梯阈值，将所述第三测算额度确定为与所述授信请求信息相匹配的授信额度并反馈至所述客户端；若第三测算额度小于所述第二阶梯阈值，反馈授信失败的提示信息至所述客户端。
其中，查询地址可以是企业外部的信息查询终端的查询接口，则可将客户身份信息经该查询接口发送至相对应的信息查询终端，信息查询终端对该客户身份信息进行关联查询，得到授信查询信息并反馈至管理服务器，其中，查询地址为按查询字段收费的地址信息。例如，查询地址可以是其他保险企业所提供的查询地址信息，则基于查询地址即可获取与企业客户相关的银保信车险数据作为对应的授信查询信息。
在一实施例中，如图8所示，步骤S180之后，还包括步骤S190。
S190、将所述授信额度上传至区块链中。
基于授信额度得到对应的摘要信息，具体来说，摘要信息由授信额度进行散列处理得到，比如利用sha256s算法处理得到。将摘要信息上传至区块链可保证其安全性和对用户的公正透明性。用户设备可以从区块链中下载得该摘要信息，以便查证授信额度是否被篡改。本示例所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
本申请中的技术方法可应用于智慧政务/智慧城管/智慧社区/智慧安防/智慧物流/智慧医疗/智慧教育/智慧环保/智慧交通等采用阶梯式分析测算并得到对应授信额度的应用场景中，从而推动智慧城市的建设。
在本发明实施例所提供的阶梯式额度分析测算方法中，对与授信请求信息对应的预存客户信息进行匹配分析，得到对应的匹配系数并判断是否满足授信条件，若满足则对授信请求信息进行分析测算得到第一测算额度并判断是否大于或等于第一阶梯阈值，若不满足授信条件或小于第一阶梯取值则获取与预存客户信息对应的附加授信信息并进行组合分析测算得到第二测算额度，判断第二测算额度是否大于或等于第二阶梯阈值，若是则将第二测算额度确定为授信额度并反馈至客户端。通过上述方法，对授信请求信息与预存客户信息进行智能化匹配分析，并基于阶梯式额度分析测算方式多个测算额度，依次判断测算额度是否大于或等于阶梯阈值，可大幅降低了授信信息的获取成本，从而实现低成本准确获取授信额度。
本发明实施例还提供一种阶梯式额度分析测算装置，该阶梯式额度分析测算装置可配置于管理服务器中，该阶梯式额度分析测算装置用于执行前述的阶梯式额度分析测算方法的任一实施例。具体地，请参阅图9，图9为本发明实施例提供的阶梯式额度分析测算装置的示意性框图。
如图9所示，阶梯式额度分析测算装置100包括匹配系数获取单元110、匹配系数判断单元120、第一测算额度获取单元130、第一测算额度判断单元140、附加授信信息获取单元150、第二测算额度获取单元160、第二测算额度判断单元170和授信额度反馈单元180。
匹配系数获取单元110，用于若接收到来自所述客户端的授信请求信息，根据预存的匹配分析模型对与所述授信请求信息对应的预存客户信息进行匹配分析，得到对应的匹配系数。
在一具体实施例中，所述匹配系数获取单元110包括子单元：预存客户信息获取单元，用于获取与所述授信请求信息相对应的预存客户信息；客户验证信息获取单元，用于获取所述授信请求信息中与所述预存客户信息所包含项目相重合的项目信息作为客户验证信息；特征信息获取单元，用于根据预置的信息量化规则分别对所述客户验证信息及预存客户信息进行量化处理，得到对应的验证量化特征信息及预存量化特征信息；输出信息获取单元，用于将所述验证量化特征信息及所述预存量化特征信息分别输入所述匹配分析模型，得到对应的第一输出信息及第二输出信息；匹配系数计算单元，用于根据预存的系数计算公式计算所述第一输出信息与所述第二输出信息之间的匹配系数。
匹配系数判断单元120，用于判断所述匹配系数是否满足预置的授信条件。
第一测算额度获取单元130，用于若所述匹配系数满足所述授信条件，根据预存的分析测算模型对所述授信请求信息进行分析测算，得到对应的第一测算额度。
在一具体实施例中，所述第一测算额度获取单元130包括子单元：请求特征量化信息获取单元，用于根据所述信息量化规则对所述授信请求信息进行量化处理，得到对应的请求特征量化信息；第一分析测算单元，用于将所述请求特征量化信息输入所述分析测算模型，通过所述分析测算模型中节点之间的关联公式对所述请求特征量化信息进行分析测算，得到对应的第一测算额度。
第一测算额度判断单元140，用于判断所述第一测算额度是否大于或等于预置的第一阶梯阈值。
附加授信信息获取单元150，用于若所述匹配系数不满足所述授信条件或所述第一测算额度小于所述第一阶梯阈值，根据预置的获取地址获取与所述预存客户信息对应的附加授信信息。
在一具体实施例中，所述附加授信信息获取单元150包括子单元：客户身份信息获取单元，用于从所述预存客户信息中提取得到对应的客户身份信息；反馈信息获取单元，用于根据所述获取地址将所述客户身份信息发送至对应的获取接口，以得到所述获取接口对应反馈的附加授信信息。
第二测算额度获取单元160，用于根据所述分析测算模型对所述预存客户信息及所述附加授信信息进行组合分析测算，得到对应的第二测算额度。
在一具体实施例中，所述第二测算额度获取单元160包括子单元：组合授信信息获取单元，用于对所述预存客户信息与所述附加授权信息进行组合得到对应的组合授信信息；组合特征量化信息获取单元，用于根据所述信息量化规则对所述组合授信信息进行量化处理，得到对应的组合特征量化信息；第二分析测算单元，用于将所述组合特征量化信息输入所述分析测算模型，通过所述分析测算模型中节点之间的关联公式对所述组合特征量化信息进行分析测算，得到对应的第二测算额度。
第二测算额度判断单元170，用于判断所述第二测算额度是否不大于或等于预置的第二阶梯阈值。
在一具体实施例中，所述阶梯式额度分析测算装置100还包括子单元：第二阶梯阈值计算单元，用于根据预置的阈值计算公式对所述匹配系数及所述第一阶梯阈值进行计算，得到所述第二阶梯阈值。
授信额度反馈单元180，用于若所述第二测算额度大于或等于所述第二阶梯阈值，将所述第二测算额度确定为与所述授信请求信息相匹配的授信额度并反馈至所述客户端。
在一具体实施例中，所述阶梯式额度分析测算装置100还包括子单元：授信额度存储单元，用于将所述授信额度上传至区块链中。
在本发明实施例所提供的阶梯式额度分析测算装置应用上述阶梯式额度分析测算方法，对与授信请求信息对应的预存客户信息进行匹配分析，得到对应的匹配系数并判断是否满足授信条件，若满足则对授信请求信息进行分析测算得到第一测算额度并判断是否大于或等于第一阶梯阈值，若不满足授信条件或小于第一阶梯取值则获取与预存客户信息对应的附加授信信息并进行组合分析测算得到第二测算额度，判断第二测算额度是否大于或等于第二阶梯阈值，若是则将第二测算额度确定为授信额度并反馈至客户端。通过上述方法，对授信请求信息与预存客户信息进行智能化匹配分析，并基于阶梯式额度分析测算方式多个测算额度，依次判断测算额度是否大于或等于阶梯阈值，可大幅降低了授信信息的获取成本，从而实现低成本准确获取授信额度。
上述阶梯式额度分析测算装置可以实现为计算机程序的形式，该计算机程序可以在如图10所示的计算机设备上运行。
请参阅图10，图10是本发明实施例提供的计算机设备的示意性框图。该计算机设备可以是用于执行阶梯式额度分析测算方法以采用阶梯式分析测算并得到对应授信额度的管理服务器。
参阅图10，该计算机设备500包括通过系统总线501连接的处理器502、存储器和网络接口505，其中，存储器可以包括存储介质503和内存储器504。
该存储介质503可存储操作系统5031和计算机程序5032。该计算机程序5032被执行时，可使得处理器502执行阶梯式额度分析测算方法，其中，存储介质503可以为易失性的存储介质或非易失性的存储介质。
该处理器502用于提供计算和控制能力，支撑整个计算机设备500的运行。
该内存储器504为存储介质503中的计算机程序5032的运行提供环境，该计算机程序5032被处理器502执行时，可使得处理器502执行阶梯式额度分析测算方法。
该网络接口505用于进行网络通信，如提供数据信息的传输等。本领域技术人员可以理解，图10中示出的结构，仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图，并不构成对本发明方案所应用于其上的计算机设备500的限定，具体的计算机设备500可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
其中，所述处理器502用于运行存储在存储器中的计算机程序5032，以实现上述的阶梯式额度分析测算方法中对应的功能。
本领域技术人员可以理解，图10中示出的计算机设备的实施例并不构成对计算机设备具体构成的限定，在其他实施例中，计算机设备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。例如，在一些实施例中，计算机设备可以仅包括存储器及处理器，在这样的实施例中，存储器及处理器的结构及功能与图10所示实施例一致，在此不再赘述。
应当理解，在本发明实施例中，处理器502可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器502还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
在本发明的另一实施例中提供计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质可以为易失性或非易失性的计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质存储有计算机程序，其中计算机程序被处理器执行时实现上述的阶梯式额度分析测算方法中所包含的步骤。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的设备、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备、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，所述单元的划分，仅仅为逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，也可以将具有相同功能的单元集合成一个单元，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元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单元来实现本发明实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元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，也可以是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，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的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存储介质中。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，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个计算机可读存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的计算机可读存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种阶梯式额度分析测算方法，其特征在于，所述方法应用于管理服务器，所述管理服务器与客户端建立网络连接以实现数据信息的传输，所述方法包括：
若接收到来自所述客户端的授信请求信息，根据预存的匹配分析模型对与所述授信请求信息对应的预存客户信息进行匹配分析，得到对应的匹配系数；
判断所述匹配系数是否满足预置的授信条件；
若所述匹配系数满足所述授信条件，根据预存的分析测算模型对所述授信请求信息进行分析测算，得到对应的第一测算额度；
判断所述第一测算额度是否大于或等于预置的第一阶梯阈值；
若所述匹配系数不满足所述授信条件或所述第一测算额度小于所述第一阶梯阈值，根据预置的获取地址获取与所述预存客户信息对应的附加授信信息；
根据所述分析测算模型对所述预存客户信息及所述附加授信信息进行组合分析测算，得到对应的第二测算额度；
判断所述第二测算额度是否不大于或等于预置的第二阶梯阈值；
若所述第二测算额度大于或等于所述第二阶梯阈值，将所述第二测算额度确定为与所述授信请求信息相匹配的授信额度并反馈至所述客户端。
2.根据权利要求1所述的阶梯式额度分析测算方法，其特征在于，所述根据预存的匹配分析模型对与所述授信请求信息对应的预存客户信息进行匹配分析，得到对应的匹配系数，包括：
获取与所述授信请求信息相对应的预存客户信息；
获取所述授信请求信息中与所述预存客户信息所包含项目相重合的项目信息作为客户验证信息；
根据预置的信息量化规则分别对所述客户验证信息及预存客户信息进行量化处理，得到对应的验证量化特征信息及预存量化特征信息；
将所述验证量化特征信息及所述预存量化特征信息分别输入所述匹配分析模型，得到对应的第一输出信息及第二输出信息；
根据预存的系数计算公式计算所述第一输出信息与所述第二输出信息之间的匹配系数。
3.根据权利要求1所述的阶梯式额度分析测算方法，其特征在于，所述根据预存的分析测算模型对所述授信请求信息进行分析测算，得到对应的第一测算额度，包括：
根据所述信息量化规则对所述授信请求信息进行量化处理，得到对应的请求特征量化信息；
将所述请求特征量化信息输入所述分析测算模型，通过所述分析测算模型中节点之间的关联公式对所述请求特征量化信息进行分析测算，得到对应的第一测算额度。
4.根据权利要求1所述的阶梯式额度分析测算方法，其特征在于，所述根据预置的获取地址获取与所述预存客户信息对应的附加授信信息，包括：
从所述预存客户信息中提取得到对应的客户身份信息；
根据所述获取地址将所述客户身份信息发送至对应的获取接口，以得到所述获取接口对应反馈的附加授信信息。
5.根据权利要求1所述的阶梯式额度分析测算方法，其特征在于，所述根据所述分析测算模型对所述预存客户信息及所述附加授信信息进行组合分析测算，得到对应的第二测算额度，包括：
对所述预存客户信息与所述附加授权信息进行组合得到对应的组合授信信息；
根据所述信息量化规则对所述组合授信信息进行量化处理，得到对应的组合特征量化信息；
将所述组合特征量化信息输入所述分析测算模型，通过所述分析测算模型中节点之间的关联公式对所述组合特征量化信息进行分析测算，得到对应的第二测算额度。
6.根据权利要求1所述的阶梯式额度分析测算方法，其特征在于，所述判断所述第二测算额度是否不大于或等于预置的第二阶梯阈值之前，还包括：
根据预置的阈值计算公式对所述匹配系数及所述第一阶梯阈值进行计算，得到所述第二阶梯阈值。
7.根据权利要求1所述的阶梯式额度分析测算方法，其特征在于，所述将所述第二测算额度确定为与所述授信请求信息相匹配的授信额度并反馈至所述客户端之后，还包括：
将所述授信额度上传至区块链中。
8.一种阶梯式额度分析测算装置，其特征在于，所述装置包括：
匹配系数获取单元，用于若接收到来自客户端的授信请求信息，根据预存的匹配分析模型对与所述授信请求信息对应的预存客户信息进行匹配分析，得到对应的匹配系数；
匹配系数判断单元，用于判断所述匹配系数是否满足预置的授信条件；
第一测算额度获取单元，用于若所述匹配系数满足所述授信条件，根据预存的分析测算模型对所述授信请求信息进行分析测算，得到对应的第一测算额度；
第一测算额度判断单元，用于判断所述第一测算额度是否大于或等于预置的第一阶梯阈值；
附加授信信息获取单元，用于若所述匹配系数不满足所述授信条件或所述第一测算额度小于所述第一阶梯阈值，根据预置的获取地址获取与所述预存客户信息对应的附加授信信息；
第二测算额度获取单元，用于根据所述分析测算模型对所述预存客户信息及所述附加授信信息进行组合分析测算，得到对应的第二测算额度；
第二测算额度判断单元，用于判断所述第二测算额度是否不大于或等于预置的第二阶梯阈值；
授信额度反馈单元，用于若所述第二测算额度大于或等于所述第二阶梯阈值，将所述第二测算额度确定为与所述授信请求信息相匹配的授信额度并反馈至所述客户端。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的阶梯式额度分析测算方法。
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计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的阶梯式额度分析测算方法。
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