CN114913006A - 银行贷款审批数据处理方法、系统及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种银行贷款审批数据处理方法、系统及电子设备，涉及银行数据处理领域，该方法可对不同类型的贷款数据产品执行对应的风控流程，对于不同流程的节点可根据配置节点信息，依据决策结果自动扭转到下一个流程节点，直到流程结束，从而完成贷款审批数据的自动化处理，解决了现有技术中存在的贷款审批效率低下的问题。

Description

银行贷款审批数据处理方法、系统及电子设备

技术领域

本发明涉及银行数据处理领域，尤其是涉及一种银行贷款审批数据处理方法、系统及电子设备。

背景技术

对于银行来说，贷款是核心业务之一，贷款审批则是贷款业务的关键，直接决定着银行的收入及所承担的风险。由于贷款业务所涉及的产品种类众多且复杂，对于银行来说处理贷款审批过程需要执行大量复杂且重复的工作，仅仅依靠传统人工审批的方式是难以达到目前的需求。

因此现有技术中缺少统一的自动化审批方法及相关平台，以实现可配置化的贷款流程管控，从而解决现有技术存在的贷款审批效率低下的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种银行贷款审批数据处理方法、系统及电子设备，该方法可对不同类型的贷款数据产品执行对应的风控流程，对于不同流程的节点可根据配置节点信息，依据决策结果自动扭转到下一个流程节点，直到流程结束，从而完成贷款审批数据的自动化处理，解决了现有技术中存在的贷款审批效率低下的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种银行贷款审批数据处理方法，该方法包括：

获取用户的待审批请求，并根据待审批请求中包含的产品号确定输入项加工逻辑；

根据输入项加工逻辑，确定用户对应的用户画像字段；

利用用户画像字段匹配目标数据库，并根据目标数据库的匹配结果生成待审批请求的输入参数；

将待审批请求的输入参数输入至预设的决策引擎中，决策引擎利用输入参数中用户的目标数据库的匹配结果得到待审批请求的风控结果；

根据待审批请求的风控结果确定待审批请求的审批结果。

在一些实施方式中，获取用户的待审批请求，并根据待审批请求中包含的产品号确定输入项加工逻辑的步骤，包括：

确定待审批请求中包含的产品号，并按照产品号确定待审批请求对应的风控流程；

利用风控流程对应的执行顺序，确定待审批请求对应的输入项加工逻辑。

在一些实施方式中，获取用户的待审批请求，并根据待审批请求中包含的产品号确定输入项加工逻辑的步骤之前，方法还包括：

判断用户在预设时间段内是否被拒绝审批；如果是，则确定审批结果为拒绝审批，并停止审批过程。

在一些实施方式中，若用户在预设时间段内没有被拒绝审批，则方法还包括：

利用预设的资信数据库判断用户是否为黑名单用户；如果是，则确定审批结果为拒绝审批，并停止审批过程。

在一些实施方式中，利用用户画像字段匹配目标数据库，并根据目标数据库的匹配结果生成待审批请求的输入参数，包括：

按照用户画像字段对应的调用顺序对目标数据库进行配置，确定目标数据库的流程节点；

利用目标数据库的流程节点，获取目标数据库的匹配结果；

根据匹配结果确定目标数据库的请求参数，并将请求参数格式化为待审批请求的输入参数。

在一些实施方式中，决策引擎利用输入参数中用户的目标数据库的匹配结果得到待审批请求的风控结果，包括：

利用输入参数中用户的目标数据库的匹配结果，确定用户的信用评分；

根据用户的信用评分计算得到用户的贷款额度；

利用用户的贷款额度，确定用户的风控结果。

在一些实施方式中，将待审批请求的输入参数输入至预设的决策引擎之前，方法还包括：

利用输入参数中用户的目标数据库的匹配结果，对用户对应的资信进行检查，确定资信检查结果。

第二方面，本发明实施例提供了一种银行贷款审批数据处理系统，该系统包括：

输入项加工逻辑确定模块，用于获取用户的待审批请求，并根据待审批请求中包含的产品号确定输入项加工逻辑；

用户画像字段确定模块，用于根据输入项加工逻辑，确定用户对应的用户画像字段；

输入参数生成模块，用于利用用户画像字段匹配目标数据库，并根据目标数据库的匹配结果生成待审批请求的输入参数；

风控结果确定模块，用于将待审批请求的输入参数输入至预设的决策引擎中，决策引擎利用输入参数中用户的目标数据库的匹配结果得到待审批请求的风控结果；

审批结果确定模块，用于根据待审批请求的风控结果确定待审批请求的审批结果。

第三方面，发明实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器，存储器中存储有可在处理器上运行的计算机程序，其中，处理器执行计算机程序时实现上述第一方面提到的银行贷款审批数据处理方法的步骤。

第四方面，本发明实施例还提供一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，其中，程序代码使处理器执行上述第一方面提到的银行贷款审批数据处理方法的步骤。

本发明实施例带来了至少以下有益效果：

本发明提供了一种银行贷款审批数据处理方法、系统及电子设备，该方法首先获取用户的待审批请求，并根据待审批请求中包含的产品号确定输入项加工逻辑；然后根据输入项加工逻辑，确定用户对应的用户画像字段；再利用用户画像字段匹配目标数据库，并根据目标数据库的匹配结果生成待审批请求的输入参数；随后将待审批请求的输入参数输入至预设的决策引擎中，决策引擎利用输入参数中用户的目标数据库的匹配结果得到待审批请求的风控结果；最后根据待审批请求的风控结果确定待审批请求的审批结果。该方法可对不同类型的贷款数据产品执行对应的风控流程，对于不同流程的节点可根据配置节点信息，依据决策结果自动扭转到下一个流程节点，直到流程结束，从而完成贷款审批数据的自动化处理，解决了现有技术中存在的贷款审批效率低下的问题。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，或者，部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义的确定，或者通过实施本发明的上述技术即可得知。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施方式，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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一种银行贷款审批数据处理方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的一种银行贷款审批数据处理方法中，步骤S101的流程图；

图3为本发明实施例提供的一种银行贷款审批数据处理方法中，利用用户画像字段匹配目标数据库，并根据目标数据库的匹配结果生成待审批请求的输入参数的流程图；

图4为本发明实施例提供的一种银行贷款审批数据处理方法中，决策引擎利用输入参数中用户的目标数据库的匹配结果得到待审批请求的风控结果的流程图；

图5为本发明实施例提供的另一种银行贷款审批数据处理方法的流程图；

图6为本发明实施例提供的一种银行贷款数据请求系统的结构示意图；

图7为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

图标：

610-输入项加工逻辑确定模块；620-用户画像字段确定模块；630-输入参数生成模块；640-风控结果确定模块；650-审批结果确定模块；

101-处理器；102-存储器；103-总线；104-通信接口。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明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。

对于银行来说，贷款是核心业务之一，贷款审批则是贷款业务的关键，直接决定着银行的收入及所承担的风险。由于贷款业务所涉及的产品种类众多且复杂，对于银行来说处理贷款审批过程需要执行大量复杂且重复的工作，仅仅依靠传统人工审批的方式是难以达到目前的需求。

因此现有技术中缺少统一的自动化审批方法及相关平台，以实现可配置化的贷款流程管控，从而解决现有技术存在的贷款审批效率低下的问题。

基于此，本发明实施例提供的一种银行贷款审批数据处理方法、系统及电子设备，该方法可对不同类型的贷款数据产品执行对应的风控流程，对于不同流程的节点可根据配置节点信息，依据决策结果自动扭转到下一个流程节点，直到流程结束，从而完成贷款审批数据的自动化处理，解决了现有技术中存在的贷款审批效率低下的问题。

为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种银行贷款审批数据处理方法进行详细介绍。

参见图1所示的一种银行贷款审批数据处理方法的流程图，该方法包括：

步骤S101，获取用户的待审批请求，并根据待审批请求中包含的产品号确定输入项加工逻辑。

用户端的待审批请求对应的是银行的贷款业务，待审批请求中包含用户的个人信息以及所申请的贷款信息。不同种类的贷款对于银行来说属于产品，一般来说在银行相关系统中以产品号的方式进行表征。

产品号决定了贷款的种类，不同种类对应着不同的处理逻辑，因此可通过该银行的实际贷款业务，通过待审批请求中的产品号即可获取输入项加工逻辑。值得一说的是，输入项加工逻辑是对用户待审批请求中的相关参数进行加工，可理解为步骤S101为数据初始化步骤，通过步骤S101决定了待审批请求的后续处理逻辑。

步骤S102，根据输入项加工逻辑，确定用户对应的用户画像字段。

输入项加工逻辑确定后，对待审批请求中包含的用户信息来对用户的征信进行初步确定。具体可通过调用相关征信系统来初步获取该用户的征信信息，以此确定用户画像字段。得到的用户画像字段是多维度的，从多个层面上展示该用户的初步征信结果。

步骤S103，利用用户画像字段匹配目标数据库，并根据目标数据库的匹配结果生成待审批请求的输入参数。

目标数据库作为后续步骤中对该用户的贷款审批数据进行处理的来源，需要在该步骤中利用用户画像字段来进行匹配。例如需要获取用户在某购物平台的借条数据，可从用户画像字段中获取到该购物平台的相关字段，以此将该购物平台的相关数据库作为目标数据库，用于后续的贷款审批流程。该步骤根据相关配置执行对应的输入项加工逻辑，最终利用用户画像字段组装生成待审批请求的输入参数。

步骤S104，将待审批请求的输入参数输入至预设的决策引擎中，决策引擎利用输入参数中用户的目标数据库的匹配结果得到待审批请求的风控结果。

待审批请求的输入参数输入至预设的决策引擎中，可首先利用相关资信系统对该用户的征信进行处理，进而再利用决策引擎根据用户的目标数据库的匹配结果来对用户的待审批请求进行进一步决策，得到该用户在当前征信条件下的待审批请求所对应的风控结果。

步骤S105，根据待审批请求的风控结果确定待审批请求的审批结果。

风控结果中可能是数字等形式，实际场景中可设定相关阈值来对风控结果进行进一步判定，最终根据待审批请求对应的产品类型来对风控结果进行整理，得到最终的待审批请求的审批结果。

在一些实施方式中，获取用户的待审批请求，并根据待审批请求中包含的产品号确定输入项加工逻辑的步骤S101，如图2所示，包括：

步骤S201，确定待审批请求中包含的产品号，并按照产品号确定待审批请求对应的风控流程。

不同种类的贷款对于银行来说属于产品，一般来说在银行相关系统中以产品号的方式进行表征，因此通过产品号即可确定待审批请求对应的风控流程。例如，在实际场景中，该产品号对应的风控流程包括：某平台的借条流程、字节流程、京东流程等，通过该产品号即可直接获取上述风控流程的具体请求参数。

步骤S202，利用风控流程对应的执行顺序，确定待审批请求对应的输入项加工逻辑。

由于风控流程中包含了多个不同流程，因此有必要先确定执行顺序，然后再确定具体的输入项加工逻辑。

在一些实施方式中，利用用户画像字段匹配目标数据库，并根据目标数据库的匹配结果生成待审批请求的输入参数，如图3所示，包括：

步骤S301，按照用户画像字段对应的调用顺序对目标数据库进行配置，确定目标数据库的流程节点。

具体的说，该步骤中需要结合用户画像字段对应的调用顺序来确定目标数据库的数据来源。

步骤S302，利用目标数据库的流程节点，获取目标数据库的匹配结果；

步骤S303，根据匹配结果确定目标数据库的请求参数，并将请求参数格式化为待审批请求的输入参数。

将不同目标数据库的请求参数进行组装，最终得到待审批请求的输入参数，以实现对输入参数的过滤。

在一些实施方式中，决策引擎利用输入参数中用户的目标数据库的匹配结果得到待审批请求的风控结果，如图4所示，包括：

步骤S401，利用输入参数中用户的目标数据库的匹配结果，确定用户的信用评分。

该用户的信用评分可调用相关征信系统的数据接口直接获得；也可通过相关资信系统得到该用户的征信报告，并对该报告进行数字量化，得到一个用户的信用评分。一般来说该信用评分数值越高，表明用户的信用等级越高，实际场景中可设置为评分越高信用等级越低。

步骤S402，根据用户的信用评分计算得到用户的贷款额度。

贷款额度的计算同样也可直接调用该银行的相关额度计算系统来实现，类似信用卡相关接口。通过该用户可直接得到具体的贷款额度，贷款额度的计算过程中需要结合信用评分来实现，具体不在赘述。

步骤S403，利用用户的贷款额度，确定该用户的风控结果。

贷款额度确定后，结合该用户的信用评分即可得到该用户的最终风控结果。在一些实施方式中，将待审批请求的输入参数输入至预设的决策引擎之前，还包括：利用输入参数中用户的目标数据库的匹配结果，对用户对应的资信进行检查，确定资信检查结果。

在一些实施方式中，获取用户的待审批请求，并根据待审批请求中包含的产品号确定输入项加工逻辑的步骤之前，该方法还包括：

判断用户在预设时间段内是否被拒绝审批；如果是，则确定审批结果为拒绝审批，并停止审批过程。

在执行后续复杂的风控结果计算过程之前，有必要对该用户是否已经进行审批进行校验，该步骤可理解为前筛阶段，如果在指定期限内有过拒绝的客户，会被拒绝掉。

在一些实施方式中，若用户在预设时间段内没有被拒绝审批，则方法还包括：利用预设的资信数据库判断用户是否为黑名单用户；如果是，则确定审批结果为拒绝审批，并停止审批过程。

该步骤可理解为进行准入检查，具体实现过程中会调用行内黑名单等资信链，进行初步筛选。

具体的，下面结合图5所示的另一种银行贷款审批数据处理方法的流程图来对上述过程进行介绍，图5中的AP_PASS表示贷款审批通过，AP_REJECT表示贷款审核未通过，具体的说，图5所示的步骤是自动调度的，首先进行前筛步骤，根据不同渠道产品的进件，按产品号分流到对应风控流程；进行前筛阶段BEFORE_ACCESS_CHECK，如果在指定期限内有过拒绝的客户，则会被拒绝掉。然后进入准入检查阶段AP_ACCESS_CHECK，进行准入检查时会调用行内黑名单等资信链，这个过程可通过人工电话核查来实现，具体见图5中的AP_TELCHECK。

审核通过后进入AP_CREDIT进行资信检查阶段，按照设定顺序调用外部数据，并将外部数据结果保存到数据库中。然后进入输入项组装阶段，根据配置执行对应的输入项加工逻辑，输出用户多维度用户画像字段。然后进入AP_ASCORE_MODEL进行模型调用，将组装好的输入项根据模型参数配置，过滤出模型入参，并传入到相关模型链中得到模型结果。然哦户进入到AP_CREDITLINE_STRATEGY进入评分额度策略阶段，将相关输入项和模型输出的结果传输至相关决策引擎中，然后进入AP_LASTINSTANCE终审阶段得到封控结果，并通过AP_LIMIT_MANAGE统一额度管理过程最终确定审批结果。

在流程调度的时候，通过数据库配置化，增加和减少配置，可以新增和减少流程节点，根据决策输出，匹配到数据库库中执行的流程扭转脚本，自动执行下一个流程节点，直到整个流程执行结束。

在资信链调度的时候，资信调用有先后顺序，可以设置串行和并行调用，按照设定的顺序去执行资信调度。可设置资信的复用期时间，在复用期内的资信，采用缓存数据优先策略，去数据库中的存量数据，节约数据调用成本。

在模型链调用的时候，对于不同外部数据，会经过一些逻辑加工，生成许多用户画像字段，这些字段统称为当前数据源的输入项大类，根据数据库配置，可以将相同输入项大类配置到不同产品流程上，实现复用。在模型调用的时候，可以指定需要哪些输入项大类作为模型入参，在模型数据上进行指定，那么在模型执行的时候，会自动解析出对应的输入项传到模型中。

通过上述实施例中提供的银行贷款审批数据处理方法可知，该方法可对不同类型的贷款数据产品执行对应的风控流程，对于不同流程的节点可根据配置节点信息，依据决策结果自动扭转到下一个流程节点，直到流程结束，从而完成贷款审批数据的自动化处理，解决了现有技术中存在的贷款审批效率低下的问题。

对应于上述方法实施例，本发明实施例提供了一种银行贷款审批数据处理系统，如图6所示，该系统包括：

输入项加工逻辑确定模块610，用于获取用户的待审批请求，并根据待审批请求中包含的产品号确定输入项加工逻辑；

用户画像字段确定模块620，用于根据输入项加工逻辑，确定用户对应的用户画像字段；

输入参数生成模块630，用于利用用户画像字段匹配目标数据库，并根据目标数据库的匹配结果生成待审批请求的输入参数；

风控结果确定模块640，用于将待审批请求的输入参数输入至预设的决策引擎中，决策引擎利用输入参数中用户的目标数据库的匹配结果得到待审批请求的风控结果；

审批结果确定模块650，用于根据待审批请求的风控结果确定待审批请求的审批结果。

本发明实施例提供的银行贷款审批数据处理系统，与上述实施例提供的银行贷款审批数据处理方法具有相同的技术特征，所以也能解决相同的技术问题，达到相同的技术效果。为简要描述，实施例部分未提及之处，可参考前述银行贷款审批数据处理方法实施例中相应内容。

本实施例还提供一种电子设备，为该电子设备的结构示意图如图7所示，该设备包括处理器101和存储器102；其中，存储器102用于存储一条或多条计算机指令，一条或多条计算机指令被处理器执行，以实现上述银行贷款审批数据处理方法。

图7所示的电子设备还包括总线103和通信接口104，处理器101、通信接口104和存储器102通过总线103连接。

其中，存储器102可能包含高速随机存取存储器（RAM，Random Access Memory），也可能还包括非不稳定的存储器（non-volatile memory），例如至少一个磁盘存储器。总线103可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图7中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

通信接口104用于通过网络接口与至少一个用户终端及其它网络单元连接，将封装好的IPv4报文或IPv4报文通过网络接口发送至用户终端。

处理器101可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器101中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器101可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignal Processor，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称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。可以实现或者执行本公开实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。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。结合本公开实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器102，处理器101读取存储器102中的信息，结合其硬件完成前述实施例的方法的步骤。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行前述实施例的方法的步骤。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、设备和方法，可以通过其它的方式实现。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，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，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。另一点，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通信接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

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，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能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，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。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部分可以用软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，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。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：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，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，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所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种银行贷款审批数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用户的待审批请求，并根据所述待审批请求中包含的产品号确定输入项加工逻辑；

根据所述输入项加工逻辑，确定所述用户对应的用户画像字段；

利用所述用户画像字段匹配目标数据库，并根据所述目标数据库的匹配结果生成所述待审批请求的输入参数；

将所述待审批请求的输入参数输入至预设的决策引擎中，所述决策引擎利用所述输入参数中所述用户的目标数据库的匹配结果得到所述待审批请求的风控结果；

根据所述待审批请求的风控结果确定所述待审批请求的审批结果。

2.根据权利要求1所述的银行贷款审批数据处理方法，其特征在于，获取用户的待审批请求，并根据所述待审批请求中包含的产品号确定输入项加工逻辑的步骤，包括：

确定所述待审批请求中包含的所述产品号，并按照所述产品号确定所述待审批请求对应的风控流程；

利用所述风控流程对应的执行顺序，确定所述待审批请求对应的所述输入项加工逻辑。

3.根据权利要求2所述的银行贷款审批数据处理方法，其特征在于，获取用户的待审批请求，并根据所述待审批请求中包含的产品号确定输入项加工逻辑的步骤之前，所述方法还包括：

判断所述用户在预设时间段内是否被拒绝审批；如果是，则确定所述审批结果为拒绝审批，并停止审批过程。

4.根据权利要求3所述的银行贷款审批数据处理方法，其特征在于，若所述用户在预设时间段内没有被拒绝审批，则所述方法还包括：

利用预设的资信数据库判断所述用户是否为黑名单用户；如果是，则确定所述审批结果为拒绝审批，并停止审批过程。

5.根据权利要求1所述的银行贷款审批数据处理方法，其特征在于，利用所述用户画像字段匹配目标数据库，并根据所述目标数据库的匹配结果生成所述待审批请求的输入参数，包括：

按照所述用户画像字段对应的调用顺序对所述目标数据库进行配置，确定所述目标数据库的流程节点；

利用所述目标数据库的流程节点，获取所述目标数据库的匹配结果；

根据所述匹配结果确定所述目标数据库的请求参数，并将所述请求参数格式化为所述待审批请求的输入参数。

6.根据权利要求1所述的银行贷款审批数据处理方法，其特征在于，所述决策引擎利用所述输入参数中所述用户的目标数据库的匹配结果得到所述待审批请求的风控结果，包括：

利用所述输入参数中所述用户的目标数据库的匹配结果，确定所述用户的信用评分；

根据所述用户的信用评分计算得到所述用户的贷款额度；

利用所述用户的贷款额度，确定所述用户的风控结果。

7.根据权利要求1所述的银行贷款审批数据处理方法，其特征在于，将所述待审批请求的输入参数输入至预设的决策引擎之前，所述方法还包括：

利用所述输入参数中所述用户的目标数据库的匹配结果，对所述用户对应的资信进行检查，确定所述资信检查结果。

8.一种银行贷款审批数据处理系统，其特征在于，所述系统包括：

输入项加工逻辑确定模块，用于获取用户的待审批请求，并根据所述待审批请求中包含的产品号确定输入项加工逻辑；

用户画像字段确定模块，用于根据所述输入项加工逻辑，确定所述用户对应的用户画像字段；

输入参数生成模块，用于利用所述用户画像字段匹配目标数据库，并根据所述目标数据库的匹配结果生成所述待审批请求的输入参数；

风控结果确定模块，用于将所述待审批请求的输入参数输入至预设的决策引擎中，所述决策引擎利用所述输入参数中所述用户的目标数据库的匹配结果得到所述待审批请求的风控结果；

审批结果确定模块，用于根据所述待审批请求的风控结果确定所述待审批请求的审批结果。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储装置；所述存储装置上存储有计算机程序，所述计算机程序在被所述处理器运行时实现上述权利要求1至7任一项所述的银行贷款审批数据处理方法的步骤。

10.一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，其特征在于，所述计算机程序被处理器运行时实现上述权利要求1至7任一项所述的银行贷款审批数据处理方法的步骤。

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