CN114912999A - 一种计息方法、装置、电子设备及计算机存储介质 - Google Patents

一种计息方法、装置、电子设备及计算机存储介质 Download PDF

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CN114912999A CN202210527741.XA CN202210527741A CN114912999A CN 114912999 A CN114912999 A CN 114912999A CN 202210527741 A CN202210527741 A CN 202210527741A CN 114912999 A CN114912999 A CN 114912999A
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Abstract

本申请公开了一种计息方法、装置、电子设备及计算机存储介质，可应用于大数据领域或金融领域，包括在接收到定期存款的客户发送的提前领取请求时，获取提前领取请求中携带的定期账户信息和提前支取金额；利用预先构建的利率模型获取与定期账户信息对应的目标利率，利率模型是根据历史利率进行处理得到的；基于目标利率、提前支取金额和期账户信息对应的存款天数进行处理，确定提前支取金额的利息。在本方案中，通过预先构建的利率模型获取与定期账户信息对应的目标利率，以通过客户的实际存储时间确定不同的支取利率；进而基于目标利率、提前支取金额和期账户信息对应的存款天数进行处理，确定提前支取金额的利息，能够提高客户的存款业务的粘性。

Description

一种计息方法、装置、电子设备及计算机存储介质
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种计息方法、装置、电子设备及计算机存储介质。
背景技术
银行存在各种各样的业务，对于定期业务的客户提前支取的情况，银行应针对支取金额和实际存期计算利息，并支付给客户。目前行业内较常见的是根据提前支取时的当日挂牌的活期利率计算利息。也就是说，将未存满期限的定期账户视为活期账户支付利息。由于计息的利率只与当日的活期利率的高低有关，且活期利率一般较低，因此这种计息方式会减少客户存款的粘性。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供一种计息方法、装置、电子设备及计算机存储介质，以解决现有技术中存在的减少客户存款的粘性的问题。
为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：
本发明实施例第一方面示出了一种计息方法，所述方法包括：
在接收到定期存款的客户发送的提前领取请求时，获取所述提前领取请求中携带的定期账户信息，实际存款时间和提前支取金额；
利用预先构建的利率模型获取与所述定期账户信息和实际存款时间对应的目标利率，所述利率模型是根据历史利率进行处理得到的；
基于所述目标利率、所述提前支取金额和所述实际存款时间进行处理，确定所述提前支取金额的利息。
可选的，所述根据历史利率进行处理得到利率模型的过程，包括：
获取历史时间段内每一历史年利率对应的历史利率数据，以及银行发布预设年份的年利率，所述历史利率数据是指预先根据所述不同存款期限下每一历史年利率设置的实际存款时间的分层利率；
绘制所述每一历史年利率对应的历史利率数据的历史利率表；
基于所述历史利率表，以及所述预设年份的年利率对通用的神经网络模型进行训练，得到训练完成的利率模型，所述利率模型存储有预设年份不同存款期限下不同定期产品类型对应的多个利率表。
可选的，所述利用预先构建的利率模型获取与所述定期账户信息对应的目标利率，包括：
所述预先构建的利率模型基于所述定期账户信息中初始年利率、存款期限和定期产品类型对应的目标利率表；
遍历所述利率表，查找与所述实际存款时间对应层次的分层利率作为目标利率。
可选的，所述基于所述目标利率、所述提前支取金额和所述实际存款时间进行处理，确定所述提前支取金额的利息，包括：
基于所述定期账户信息中定期起始日期所处的年份和目标利率计算所述目标利率对应的日利率；
将所述目标利率对应的日利率、所述提前支取金额和所述实际存款时间进行相乘计算，得到提前支取金额的利息。
本发明实施例第二方面示出了一种计息装置，所述装置包括：
获取单元，用于在接收到定期存款的客户发送的提前领取请求时，获取所述提前领取请求中携带的定期账户信息，实际存款时间和提前支取金额；
利率确定单元，用于利用预先构建的利率模型获取与所述定期账户信息和实际存款时间对应的目标利率，所述利率模型是根据构建单元构建的；
处理单元，用于基于所述目标利率、所述提前支取金额和所述实际存款时间进行处理，确定所述提前支取金额的利息。
可选的，所述构建单元，用于：
获取历史时间段内每一历史年利率对应的历史利率数据，以及银行发布预设年份的年利率，所述历史利率数据是指预先根据所述不同存款期限下每一历史年利率设置的实际存款时间的分层利率；
绘制所述每一历史年利率对应的历史利率数据的历史利率表；
基于所述历史利率表，以及所述预设年份的年利率对通用的神经网络模型进行训练，得到训练完成的利率模型，所述利率模型存储有预设年份不同存款期限下不同定期产品类型对应的多个利率表。
可选的，所述利率确定单元，具体用于：
所述预先构建的利率模型基于所述定期账户信息中初始年利率、存款期限和定期产品类型对应的目标利率表；
遍历所述利率表，查找与所述实际存款时间对应层次的分层利率作为目标利率。
可选的，所述处理单元，具体用于：
基于所述定期账户信息中定期起始日期所处的年份和目标利率计算所述目标利率对应的日利率；
将所述目标利率对应的日利率、所述提前支取金额和所述实际存款时间进行相乘计算，得到提前支取金额的利息。
本发明实施例第三方面示出了一种电子设备，所述电子设备用于运行程序，其中，所述程序运行时执行如本发明实施例第一方面示出的所述的计息方法。
本发明实施例第四方面示出了一种计算机存储介质，所述存储介质包括存储程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行如本发明实施例第一方面示出的所述的计息方法。
基于上述本发明实施例提供的一种计息方法、装置、电子设备及计算机存储介质，该方法包括：在接收到定期存款的客户发送的提前领取请求时，获取所述提前领取请求中携带的定期账户信息和提前支取金额；利用预先构建的利率模型获取与所述定期账户信息对应的目标利率，所述利率模型是根据历史利率进行处理得到的；基于所述目标利率、提前支取金额和所述期账户信息对应的存款天数进行处理，确定所述提前支取金额的利息。在本发明实施例中，通过预先构建的利率模型获取与所述定期账户信息对应的目标利率，以通过客户的实际存储时间确定不同的支取利率；进而基于所述目标利率、提前支取金额和所述期账户信息对应的存款天数进行处理，确定所述提前支取金额的利息，能够提高客户的存款业务的粘性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例示出的一种计息方法的流程示意图；
图2为本发明实施例示出的构建利率模型的流程示意图；
图3为本发明实施例示出的一种计息装置的结构示意图；
图4为本发明实施例示出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。
在本申请中，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、物品或者设备不仅包括那些要素，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、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
由背景技术可知，银行存在各种各样的业务，对于定期业务的客户提前支取的情况，银行应针对支取金额和实际存期计算利息，并支付给客户。目前行业内较常见的是根据提前支取时的当日挂牌的活期利率计算利息。也就是说，将未存满期限的定期账户视为活期账户支付利息。由于计息的利率只与当日的活期利率的高低有关，且活期利率一般较低，因此这种计息方式会减少客户存款的粘性。
在本发明实施例中，通过预先构建的利率模型获取与所述定期账户信息对应的目标利率，以通过客户的实际存储时间确定不同的支取利率；进而基于所述目标利率、提前支取金额和所述期账户信息对应的存款天数进行处理，确定所述提前支取金额的利息，能够提高客户的存款业务与银行的粘性。
需要说明的是，本发明提供的一种计息方法、装置、电子设备及计算机存储介质可用于大数据领域或金融领域。上述仅为示例，并不对本发明提供的一种计息方法、装置、电子设备及计算机存储介质的应用领域进行限定。
参见图1，为本发明实施例示出的一种计息方法的流程示意图，该方法包括：
步骤S101：在接收到定期存款的客户发送的提前领取请求时，获取所述提前领取请求中携带的定期账户信息，实际存款时间和提前支取金额。
可选的，客户基于自身的账户号码登录银行系统，在输入提前支取金额后触发的提前领取请求。
在具体实现步骤S101的过程中，在接收到定期存款的客户发送的携带有定期账户信息和提前支取金额提前领取请求时，获取所述提前领取请求中携带的定期账户信息，实际存款时间和提前支取金额。
需要说明的是，定期账户信息包括账号号码，定期金额，定期起始日期，定期到期日期，存款期限，定期产品类型，该定期金额在该定期起始日期对应的所述存款期限下定期产品类型对应的初始年利率。
提前支取金额可为定期金额的一部分，或全部。
实际存款时间可为实际存款天数或实际存款月数，若为实际存款天数，根据定期起始日期以及当前时间，即提前支取日进行计算得到；若为实际存款月数，将定期起始日期至提前支取日期间隔的月数确定为实际存款月数，如果存在零头天数，零头天数忽略不计。
步骤S102：利用预先构建的利率模型获取与所述定期账户信息对应的目标利率。
在步骤S102中，所述利率模型是根据历史利率进行处理得到的。
需要说明的是，根据历史利率进行处理得到利率模型的过程，如图2所示，包括以下步骤：
步骤S201：获取历史时间段内每一历史年利率对应的历史利率数据，以及银行发布的预设年份的年利率。
在步骤S201的过程中，所述历史利率数据是指预先根据所述不同存款期限下每一历史年利率设置的实际存款时间的利率。
其中，历史时间段所对应的年份与预设年份是不一样的，历史时间段所对应的每一年份均小于预设年份。
历史时间段是指小于预设年份的过去3年，预设年份可为任意大于历史时间段所对应的年份的年份，比如历史时间段为2016年至2018年之间的时间段，而预设年份可为2019年至今中的任意一个或多个年份。
需要说明的是，预先根据所述不同存款期限下每一历史年利率设置的实际存款时间的利率作为历史利率数据的过程为：将实际存款实际按照预设规则进行时间分层，得到不同的时间层次；银行业务人员根据历史时间段的市场化需求，通过每一历史年利率配置各个时间层次对应的分层利率，将每一历史年利率配置的各个时间层次对应的分层利率作为该历史利率的历史利率数据。
需要说明的是，历史年利率为历史时间段内某一存款期限下某一定期产品类型对应的年利率，其中，存款期限的数量为多个，比如6个月、1年、3年和5年等；定期产品类型的数量也为多个。
预设规则可为按照天数和月份进行划分，比如对于存款期限为1年的定期产品类型，将7天为第一时间层次，3个月设置为第二个时间层次，180天设置为第三个时间层次，12个月设置为第四个时间层次。
步骤S202：绘制每一历史年利率对应的历史利率数据的历史利率表。
在具体实现步骤S202的过程中，将每一历史年利率对应的历史利率数据绘制成对应的历史利率表。
步骤S203：基于所述历史利率表，以及所述预设年份的年利率对通用的神经网络模型进行训练，得到训练完成的利率模型。
在步骤S203中，所述利率模型存储有预设年份不同存款期限下不同定期产品类型对应的多个利率表，所述利率表用于指示不同存款期限下存储时间与利率之间的关系。
在具体实现步骤S203的过程中，若预设年份为一个，通过通用的神经网络模型对历史利率表中的数据，以及预设年份的每一存款期限下每一定期产品类型对应的年利率进行训练，确定出预设年份不同存款期限下不同定期产品类型对应的多个利率表，即得到训练完成的利率模型。若预设年份为多个，针对每一预设年份，通过通用的神经网络模型对历史利率表中的数据，以及预设年份的每一存款期限下每一定期产品类型对应的年利率进行训练，确定出预设年份不同存款期限下不同定期产品类型对应的年利率的多个利率表，即得到训练完成的利率模型。
需要说明的是，利率表用于存储不同的时间层次与分层利率之间的关系。
需要说明的是，具体利用预先构建的利率模型获取与所述定期账户信息对应的目标利率的过程，包括以下步骤：
步骤S11：所述预先构建的利率模型基于所述定期账户信息中初始年利率、存款期限和定期产品类型对应的目标利率表。
在具体实现步骤S11的过程中，所述预先构建的利率模型按照所述存款期限、定期产品类型、且定期起始日期中年份查找对应的利率表，并将其作为目标利率表。
步骤S12：遍历所述利率表，查找与所述实际存款时间对应层次的分层利率作为目标利率。
在具体实现步骤S12的过程中，检索利率表，确定各个分层层次对应的时间，从第1时间层次开始，通过计算出的实际存款时间逐层匹配，当实际存款时间小于等于这一层设置的时间时，视为匹配成功，并获取这一层次对应的分层利率，将其作为目标利率。
例如：某客户在2021年1月1日开立存款期限为12个月，定期产品类型为B的定期账户，初始年利率为0.25％，本金为500,000。在2021年5月1日进行提前支取金额100,000，则实际存款时间为4个月。所述预先构建的利率模型按照所述存款期限12个月、定期产品类型B、且定期起始日期中年份2021年查找对应的利率表T001，并将其作为目标利率表，如表(1)所示。
表(1)：
Figure BDA0003645246180000071
Figure BDA0003645246180000081
接着，检索利率表T001，确定各个分层层次对应的时间，即分层条件，从第1时间层次开始，通过计算出的实际存款时间120天逐层匹配，当实际存款时间，小于第三层取值(180天)时，视为匹配成功，并获取第三层次对应的分层利率0.20％。，将其作为目标利率。
步骤S103：基于所述目标利率、提前支取金额和实际存款时间进行处理，确定所述提前支取金额的利息。
在具体实现步骤S103的过程中，基于所述定期账户信息中定期起始日期所处的年份和目标利率计算所述目标利率对应的日利率；将所述目标利率对应的日利率、所述提前支取金额和所述实际存款时间进行相乘计算，得到提前支取金额的利息。
需要说明的是，提前支取金额是指当进行部分金额的提前支取时，需从交易中获取支取金额；当进行全部金额的提前支取(结清关户)时，需从系统中获取该定期账户的存入本金作为支取金额。
目标利率的格式是年利率，而实际算息时使用日利率进行计算，因此，本处理中还需要获取交易所处年度的年天数(365或366)，以便转化为日利率。
例如：基于所述定期账户信息中定期起始日期2021年5月1日所处的年份2021年和目标利率计算所述目标利率0.20％对应的日利率0.20％/365；将所述目标利率0.20％对应的日利率0.20％/365、所述提前支取金额10000和所述实际存款时间120天进行相乘计算，得到提前支取金额10000的利息65.75。
在本发明实施例中，通过预先构建的利率模型获取与所述定期账户信息对应的目标利率，以通过客户的实际存储时间确定不同的支取利率；进而基于所述目标利率、提前支取金额和所述期账户信息对应的存款天数进行处理，确定所述提前支取金额的利息，能够提高客户的存款业务与银行的粘性。
与上述本发明实施例示出的一种计息方法相对应，本发明实施例还对应公开了一种计息装置的结构示意图，如图3所示，该装置包括：
获取单元301，用于在接收到定期存款的客户发送的提前领取请求时，获取所述提前领取请求中携带的定期账户信息，实际存款时间和提前支取金额。
利率确定单元302，用于利用预先构建的利率模型获取与所述定期账户信息和实际存款时间对应的目标利率，所述利率模型是根据构建单元304构建的。
处理单元303，用于基于所述目标利率、所述提前支取金额和所述实际存款时间进行处理，确定所述提前支取金额的利息。
需要说明的是，上述本申请实施例公开的计息装置中的各个单元具体的原理和执行过程，与上述本申请实施示出的计息方法相同，可参见上述本申请实施例公开的计息方法中相应的部分，这里不再进行赘述。
在本发明实施例中，通过预先构建的利率模型获取与所述定期账户信息对应的目标利率，以通过客户的实际存储时间确定不同的支取利率；进而基于所述目标利率、提前支取金额和所述期账户信息对应的存款天数进行处理，确定所述提前支取金额的利息，能够提高客户的存款业务与银行的粘性。
基于上述本发明实施例示出的计息装置，所述构建单元304，用于：
获取历史时间段内每一历史年利率对应的历史利率数据，以及银行发布预设年份的年利率，所述历史利率数据是指预先根据所述不同存款期限下每一历史年利率设置的实际存款时间的分层利率；绘制所述每一历史年利率对应的历史利率数据的历史利率表；基于所述历史利率表，以及所述预设年份的年利率对通用的神经网络模型进行训练，得到训练完成的利率模型，所述利率模型存储有预设年份不同存款期限下不同定期产品类型对应的多个利率表。
基于上述本发明实施例示出的计息装置，所述利率确定单元302，具体用于：
所述预先构建的利率模型基于所述定期账户信息中初始年利率、存款期限和定期产品类型对应的目标利率表；遍历所述利率表，查找与所述实际存款时间对应层次的分层利率作为目标利率。
基于上述本发明实施例示出的计息装置，所述处理单元303，具体用于：
基于所述定期账户信息中定期起始日期所处的年份和目标利率计算所述目标利率对应的日利率；
将所述目标利率对应的日利率、所述提前支取金额和所述实际存款时间进行相乘计算，得到提前支取金额的利息。
基于上述本公开实施例公开的计息装置，上述各个模块可以通过一种由处理器和存储器构成的硬件设备实现。具体为上述各个模块作为程序单元存储于存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现计息处理。
其中，处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来实现镜像安全加固。
本公开实施例提供了一种计算机存储介质，存储介质包括存储文本处理程序，其中，程序被处理器执行时实现图1和图2所述的计息方法。
本公开实施例提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行图1和图2所述的计息方法。
本公开实施例提供了一种电子设备，如图4所示，本公开实施例中的电子设备40可以是服务器、PC、PAD、手机等。
该电子设备40包括至少一个处理器401，以及与处理器401连接的至少一个存储器402，以及总线403。
处理器401、存储器402通过总线403完成相互间的通信。处理器401，用于执行存储器402中存储的程序。
存储器402，用于存储程序，该程序至少用于：在接收到定期存款的客户发送的提前领取请求时，获取所述提前领取请求中携带的定期账户信息，实际存款时间和提前支取金额；利用预先构建的利率模型获取与所述定期账户信息和实际存款时间对应的目标利率，所述利率模型是根据历史利率进行处理得到的；基于所述目标利率、所述提前支取金额和所述实际存款时间进行处理，确定所述提前支取金额的利息。
本申请还提供了一种计算机程序产品，当在电子设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：
在接收到定期存款的客户发送的提前领取请求时，获取所述提前领取请求中携带的定期账户信息，实际存款时间和提前支取金额；利用预先构建的利率模型获取与所述定期账户信息和实际存款时间对应的目标利率，所述利率模型是根据历史利率进行处理得到的；基于所述目标利率、所述提前支取金额和所述实际存款时间进行处理，确定所述提前支取金额的利息。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
在一个典型的配置中，设备包括一个或多个处理器(CPU)、存储器和总线。设备还可以包括输入/输出接口、网络接口等。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitorymedia)，如调制的数据信号和载波。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的系统及系统实施例仅仅是示意性的，其中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模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
专业人员还可以进一步意识到，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。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种计息方法，其特征在于，所述方法包括：
在接收到定期存款的客户发送的提前领取请求时，获取所述提前领取请求中携带的定期账户信息，实际存款时间和提前支取金额；
利用预先构建的利率模型获取与所述定期账户信息和实际存款时间对应的目标利率，所述利率模型是根据历史利率进行处理得到的；
基于所述目标利率、所述提前支取金额和所述实际存款时间进行处理，确定所述提前支取金额的利息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据历史利率进行处理得到利率模型的过程，包括：
获取历史时间段内每一历史年利率对应的历史利率数据，以及银行发布预设年份的年利率，所述历史利率数据是指预先根据所述不同存款期限下每一历史年利率设置的实际存款时间的分层利率；
绘制所述每一历史年利率对应的历史利率数据的历史利率表；
基于所述历史利率表，以及所述预设年份的年利率对通用的神经网络模型进行训练，得到训练完成的利率模型，所述利率模型存储有预设年份不同存款期限下不同定期产品类型对应的多个利率表。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预先构建的利率模型获取与所述定期账户信息对应的目标利率，包括：
所述预先构建的利率模型基于所述定期账户信息中初始年利率、存款期限和定期产品类型对应的目标利率表；
遍历所述利率表，查找与所述实际存款时间对应层次的分层利率作为目标利率。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标利率、所述提前支取金额和所述实际存款时间进行处理，确定所述提前支取金额的利息，包括：
基于所述定期账户信息中定期起始日期所处的年份和目标利率计算所述目标利率对应的日利率；
将所述目标利率对应的日利率、所述提前支取金额和所述实际存款时间进行相乘计算，得到提前支取金额的利息。
5.一种计息装置，其特征在于，所述装置包括：
获取单元，用于在接收到定期存款的客户发送的提前领取请求时，获取所述提前领取请求中携带的定期账户信息，实际存款时间和提前支取金额；
利率确定单元，用于利用预先构建的利率模型获取与所述定期账户信息和实际存款时间对应的目标利率，所述利率模型是根据构建单元构建的；
处理单元，用于基于所述目标利率、所述提前支取金额和所述实际存款时间进行处理，确定所述提前支取金额的利息。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述构建单元，用于：
获取历史时间段内每一历史年利率对应的历史利率数据，以及银行发布预设年份的年利率，所述历史利率数据是指预先根据所述不同存款期限下每一历史年利率设置的实际存款时间的分层利率；
绘制所述每一历史年利率对应的历史利率数据的历史利率表；
基于所述历史利率表，以及所述预设年份的年利率对通用的神经网络模型进行训练，得到训练完成的利率模型，所述利率模型存储有预设年份不同存款期限下不同定期产品类型对应的多个利率表。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述利率确定单元，具体用于：
所述预先构建的利率模型基于所述定期账户信息中初始年利率、存款期限和定期产品类型对应的目标利率表；
遍历所述利率表，查找与所述实际存款时间对应层次的分层利率作为目标利率。
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述处理单元，具体用于：
基于所述定期账户信息中定期起始日期所处的年份和目标利率计算所述目标利率对应的日利率；
将所述目标利率对应的日利率、所述提前支取金额和所述实际存款时间进行相乘计算，得到提前支取金额的利息。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备用于运行程序，其中，所述程序运行时执行如权利要求1-4中任一所述的计息方法。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行如权利要求1-4中任一所述的计息方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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