CN116431869A - 借据数据的筛选方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种借据数据的筛选方法、装置、电子设备及存储介质，可以应用于大数据技术领域。该借据数据的筛选方法，可以应用于第一系统，包括：响应于接收到来自第二系统的筛选指令，解析筛选指令，得到第一筛选条件、交易总次数和资产总规模；根据第一筛选条件，从数据库中筛选得到M个借据数据，借据数据包括用户的属性信息和交易过程产生的信息，M≥2；根据交易总次数和资产总规模，从M个借据数据中筛选N个第一借据数据，2≤N≤M；根据N个第一借据数据生成第一借据清单，第一借据清单包括第一借据数据的标识信息；以及将第一借据清单发送至第二系统。

Description

借据数据的筛选方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本公开涉及大数据技术领域，具体涉及一种借据数据的筛选方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

大型银行的贷款借据数量一般在千万级以上，资产总量在万亿级以上。大型银行一般定期地从上千万笔借据数据中筛选出符合条件的借据数据并投入到证券化资产池，利用证券化资金池中的借据数据生成可转让的交易凭证。

相关技术中，一般由大型银行的分支机构执行上述筛选操作。但是，筛选过程需要业务人员根据经验手动确定筛选指标、筛选条件等信息，汇总至总行机构的借据数据的退回率高，使得需要频繁进行重新筛选操作，导致筛选效率低、筛选过程耗费的时间成本和人工成本高。

发明内容

鉴于上述问题，本公开提供了一种借据数据的筛选方法、装置、电子设备及存储介质。

根据本公开的第一个方面，提供了一种借据数据的筛选方法，应用于第一系统，上述方法包括：

响应于接收到来自第二系统的筛选指令，解析筛选指令，得到第一筛选条件、交易总次数和资产总规模；

根据第一筛选条件，从数据库中筛选得到M个借据数据，借据数据包括用户的属性信息和交易过程产生的信息，M≥2；

根据交易总次数和资产总规模，从M个借据数据中筛选N个第一借据数据，2≤N≤M；

根据N个第一借据数据生成第一借据清单，第一借据清单包括第一借据数据的标识信息；以及

将第一借据清单发送至第二系统。

根据本公开的实施例，上述方法还包括：

响应于接收到来自第二系统的退回指令，解析退回指令，得到退回数目和退回资产规模；

根据退回数目和退回资产规模，从M个借据数据中筛选得到至少一个第二借据数据；

根据至少一个第二借据数据生成第二借据清单；以及

将第二借据清单发送至第二系统。

根据本公开的实施例，其中，第一筛选条件包括P个第一指标和针对第一指标的筛选阈值，第一指标包括属性指标，P≥1；

根据第一筛选条件，从数据库中筛选得到M个借据数据，包括：

从数据库中筛选包括P个第一指标，且满足P个筛选阈值的M个借据数据。

根据本公开的实施例，其中，根据交易总次数和资产总规模，从M个借据数据中筛选N个第一借据数据，包括：

获取第一系统与第二系统之间的分配关系，分配关系包括第一系统占第二系统的分配比例；

根据分配关系、交易总次数和资产总规模，确定第一系统的交易次数分配量和资产分配规模；以及

根据资产分配规模，从M个借据数据中筛选N个第一借据数据，N个第一借据数据的数量与交易次数分配量相符。

根据本公开的实施例，其中，根据资产分配规模，从M个借据数据中筛选N个第一借据数据，包括：

经过第一次筛选，从M个借据数据中随机确定T组初筛数据集，每组初筛数据集合均包括N个初筛借据数据，T≥2；

计算每组初筛数据集内N个初筛借据数据的资产评估值和资产规模；

在第t组初筛数据集满足第二筛选条件的情况下，将第t组初筛数据集作为第一最优解集合，第二筛选条件包括资产评估值最高且资产规模最接近资产分配规模，1≤t≤T；

在从第一最优解集合中随机删除L个初筛借据数据之后，经过第二次筛选，从第一最优解集合之外的借据数据中重新筛选得到L个二筛借据数据，并将L个二筛借据数据与(N-L)个初筛借据数据组成二筛数据集，1≤L≤N；

比较第一最优解集合和二筛数据集的资产评估值，确定第二最优解集合；以及

经过预设次数的筛选和比较后，确定最终最优解集合，最终最优解集合包括N个第一借据数据。

根据本公开的实施例，其中，计算每组初筛数据集内N个初筛借据数据的资产评估值和资产规模，包括：

针对Q个第二指标中的每个第二指标，计算N个初筛借据数据的指标均值和指标方差，得到与Q个第二指标对应的Q个指标均值和Q个指标方差，第二指标包括表征用户交易行为的指标，Q≥2；

获取与Q个第二指标对应的Q个历史机构均值和Q个历史机构方差，历史机构均值和历史机构方差表征第一系统的历史资产状况；以及

根据Q个指标均值、Q个指标方差、Q个历史机构均值和Q个历史机构方差，确定资产评估值。

根据本公开的实施例，其中，根据Q个指标均值、Q个指标方差、Q个历史机构均值和Q个历史机构方差，确定资产评估值，包括：

针对每个第二指标，在指标均值小于历史机构均值的情况下，生成第一评估值；

在指标方差的绝对值小于历史机构方差的绝对值的情况下，生成第二评估值；以及

综合Q个第二指标的第一评估值和第二评估值，得到资产评估值。

本公开的第二方面提供了一种借据数据的筛选方法，应用于第二系统，第二系统与至少一个第一系统进行交互操作，方法包括：

接收来自至少一个第一系统的第一借据清单，第一系统生成一个第一借据清单，第一借据清单包括至少一个第一借据数据的标识信息；

根据标识信息，从数据库获取R个第一借据数据，R≥2；

计算R个第一借据数据的资产评估值；

根据资产评估值，从R个第一借据数据中确定S个第三借据数据，S个第三借据数据用于生成交易凭证，2≤S≤R。

根据本公开的实施例，其中，在根据资产评估值，从R个第一借据数据中确定S个第三借据数据之后，包括：

根据未被选中的(R-S)个第一借据数据的标识信息，生成至少一个退回指令，退回指令用于将(R-S)个第一借据数据退回来源的第一系统；

将至少一个退回指令分发至至少一个第一系统。

本公开的第三方面提供了一种借据数据的筛选装置，应用于第一系统，筛选装置包括：

第一接收模块，用于响应于接收到来自第二系统的筛选指令，解析筛选指令，得到第一筛选条件、交易总次数和资产总规模；

第一筛选模块，用于根据第一筛选条件，从数据库中筛选得到M个借据数据，借据数据包括用户的属性信息和交易过程产生的信息，M≥2；

第二筛选模块，用于根据交易总次数和资产总规模，从M个借据数据中筛选N个第一借据数据，2≤N≤M；

生成模块，用于根据N个第一借据数据生成第一借据清单，第一借据清单包括N个第一借据数据的标识信息；以及

发送模块，用于将第一借据清单发送至第二系统。

本公开的第四方面提供了一种借据数据的筛选装置，应用于第二系统，第二系统与至少一个第一系统进行交互操作，筛选装置包括：

第二接收模块，用于接收来自至少一个第一系统的第一借据清单，第一系统生成一个第一借据清单，第一借据清单包括至少一个第一借据数据的标识信息；

获取模块，用于根据标识信息，从数据库获取R个第一借据数据，R≥2；

计算模块，用于计算R个第一借据数据的资产评估值；

确定模块，用于根据资产评估值，从R个第一借据数据中确定S个第三借据数据，S个第三借据数据用于进行资产证券化，2≤S≤R。

本公开的第五方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述借据数据的筛选方法。

本公开的第六方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行上述借据数据的筛选方法。

本公开的第七方面还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述借据数据的筛选方法。

本公开的实施例通过响应于接收到来自第二系统的筛选指令，解析筛选指令，得到第一筛选条件、交易总次数和资产总规模；根据第一筛选条件，从数据库中筛选得到M个借据数据；根据交易总次数和资产总规模，从M个借据数据中筛选N个第一借据数据；根据N个第一借据数据生成第一借据清单，第一借据清单包括第一借据数据的标识信息；将第一借据清单发送至第二系统，实现了借据数据的自动筛选，无需业务人员根据经验手工选择、调整筛选条件，提高了筛选效率。由于第一系统根据来自第二系统的交易总次数和资产总规模执行标准筛选，使得多个第一系统执行的筛选操作相同，无需耗费额外的资源消除多个第一系统之间的筛选差异，提高了业务筛选效率。

附图说明

通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述内容以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：

图1示意性示出了根据本公开实施例的借据数据的筛选方法的应用场景；

图2示意性示出了根据本公开实施例的应用于第一系统的借据数据的筛选方法的流程图；

图3示意性示出了根据本公开实施例的第二借据清单确定方法的流程图；

图4示意性示出了根据本公开实施例的第二借据数据筛选方法的应用场景图；

图5示意性示出了根据本公开实施例的筛选N个第一解决数据的流程图；

图6示意性示出了根据本公开一具体实施例的借据数据的筛选方法的流程图；

图7示意性示出了根据本公开实施例的应用于第二系统的借据数据的筛选方法的流程图；

图8示意性示出了根据本公开实施例的应用于第一系统的借据数据的筛选装置的结构框图；

图9示意性示出了根据本公开实施例的应用于第二系统的借据数据的筛选装置的结构框图；以及

图10示意性示出了根据本公开实施例的适于借据数据的筛选方法的电子设备的方框图。

具体实施方式

以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。

在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。

在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。

在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。

需要说明的是，本公开借据数据的筛选的方法和装置可用于金融领域在资产证券化过程中的筛选过程，也可用于除金融领域之外的任意领域的数据筛选操作，本公开借据数据的筛选的方法和装置的应用领域不做限定。

在本公开的技术方案中，所涉及的数据(如包括但不仅限于用户个人信息)的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开和应用等处理，均符合相关法律法规的规定，采取了必要保密措施，且不违背公序良俗。

在资产证券化的筛选过程中，各分支机构按总行机构的要求，在机构内挑选出符合条件的借据数据，然后上报总行机构。各分支机构的系统目前只能按硬性指标条件进行筛选，自动选取出符合条件的结果集。各分支机构的业务人员需要通过人工操作，在结果集中挑选出满足需求的借据清单。在结果集中的筛选操作依赖于业务人员的经验。

总行机构收到各分支机构上报的借据清单后，通过系统功能计算出借据清单的总体情况。根据总体情况反映各分支机构的筛选差异，进而对各分支机构上报的借据数据进行调减、调增、退回等操作。通过多次调整操作，得到最终的证券化资产池。

多次筛选操作不仅浪费了大量数据库调用资源、计算资源，还占用了各分支机构和总行机构的人力资源，导致筛选效率低，耗费的时间成本和人工成本高。

此外，每次调整操作都需要各分支机构内部和总行机构之间进行信息交互，各个分支机构和总行机构可能因多种原因无法及时进行筛选操作，导致筛选时间长、筛选效率低。

本公开的实施例提供了一种借据数据的筛选方法，可以应用于第一系统，包括：响应于接收到来自第二系统的筛选指令，解析筛选指令，得到第一筛选条件、交易总次数和资产总规模；根据第一筛选条件，从数据库中筛选得到M个借据数据，借据数据包括用户的属性信息和交易过程产生的信息，M≥2；根据交易总次数和资产总规模，从M个借据数据中筛选N个第一借据数据，2≤N≤M；根据N个第一借据数据生成第一借据清单，第一借据清单包括第一借据数据的标识信息；以及将第一借据清单发送至第二系统。

图1示意性示出了根据本公开实施例的借据数据的筛选方法的应用场景。

如图1所示，根据该实施例的应用场景100可以包括第一服务器101、第二服务器102、第三服务器103。网络可以在第一服务器101、第二服务器102、第三服务器103之间提供通信链路的介质。网络可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

第一服务器101可以包括多个子服务器，如第一子服务器101-1…第i子服务器101-1…第I子服务器101-I。多个子服务器可以部署在多个城市、多个地区的多个分支机构内，用于安装第一系统并执行借据数据的筛选操作。

第二服务器102部署在总部机构，用于安装第二系统并执行借据数据的筛选操作。

第三服务器103可以包括多个子服务器，用于存储多个城市、多个地区的借据数据。

第三服务器103存储的借据数据可以是通过用户使用的多个类型的移动终端设备采集的，其中，借据数据的采集是在经过用户允许后采集的。终端设备上可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

终端设备上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件、银行客户端等(仅为示例)。

需要说明的是，本公开实施例所提供的应用于第一系统的借据数据的筛选方法一般可以由第一服务器101执行。相应地，本公开实施例所提供的应用于第一系统的借据数据的筛选装置一般可以设置于第一服务器101中。本公开实施例所提供的应用于第一系统的借据数据的筛选方法也可以由不同于第一服务器101且能够与第二服务器102和/或第三服务器103通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供的应用于第一系统的借据数据的筛选装置也可以设置于不同于第一服务器101且能够与第二服务器102和/或第三服务器103通信的服务器或服务器集群中。

本公开实施例所提供的应用于第二系统的借据数据的筛选方法一般可以由第二服务器102执行。相应地，本公开实施例所提供的应用于第二系统的借据数据的筛选装置一般可以设置于第二服务器102中。本公开实施例所提供的应用于第二系统的借据数据的筛选方法也可以由不同于第二服务器102且能够与第一服务器101和/或第三服务器103通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供的应用于第二系统的借据数据的筛选装置也可以设置于不同于第二服务器102且能够与第一服务器101和/或第三服务器103通信的服务器或服务器集群中。

应该理解，图1中的服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的服务器。

图2示意性示出了根据本公开实施例的应用于第一系统的借据数据的筛选方法的流程图。

如图2所示，该方法200包括操作S210～S250。该方法应用于第一系统。

根据本公开的实施例，第一系统可以是分支机构用于进行借据数据筛选的系统。第二系统可以是总行机构用于进行借据数据筛选的系统。总行机构的第二系统可以对接多个分支机构的多个第一系统，用于获取多个第一系统的筛选清单。

在操作S210，响应于接收到来自第二系统的筛选指令，解析筛选指令，得到第一筛选条件、交易总次数和资产总规模。

根据本公开的实施例，第一系统响应于接收到来自第二系统的筛选指令，根据上述筛选指令进行筛选操作。第一系统可以对接收到的筛选指令进行解析，得到来自第二系统的第一筛选条件、交易总次数和资产总规模。

根据本公开的实施例，第一筛选条件包括对固定指标的固定筛选条件。第一系统可以通过计算机表达式的形式实现筛选。其中，筛选指令内包括第一指标。

例如，第一指标包括起始时间、剩余时间、余额范围等。第一筛选条件包括：余额范围是50万到100万之间，剩余时间大于120*期数。

根据本公开的实施例，交易总次数和资产总规模表示总行机构的所需的来自多个第一系统的交易次数和资产规模的总和。

在操作S220，根据第一筛选条件，从数据库中筛选得到M个借据数据，借据数据包括用户的属性信息和交易过程产生的信息，M≥2。

根据本公开的实施例，数据库内包括来自多个分支机构、多个地区的借据数据。第一系统和第二系统均可以从该数据库内搜索、查询、获取借据数据。

根据本公开的实施例，借据数据包括用户的属性信息和交易过程产生的信息。例如，属性信息包括用信用状况、贷款行为等，交易过程包括贷款行为实施过程，交易过程产生的信息包括贷款余额、贷款金额、剩余期限、贷款利率等。

根据本公开的实施例，根据第一筛选条件进行筛选，可以排除大量无用的借据数据，将借据数量从千万级降低为1000、10000级，有效减少工作量，降低筛选难度。此外，利用第一筛选条件进行筛选还可以初步提高筛选数据精度、减少调整次数，从而提高筛选效率。

在操作S230，根据交易总次数和资产总规模，从M个借据数据中筛选N个第一借据数据，2≤N≤M。

根据本公开的实施例，第一系统可以根据解析得到的交易总次数和资产总规模，以及分支机构的历史数据，对解析得到的交易总次数和资产总规模进行计算，确定分行机构需要上报的实际借据数据。

根据本公开的实施例，在利用第一筛选条件从数据库获取M个借据数据之后，根据确定的实际借据数据再次进行筛选，得到N个第一借据数据。

根据本公开的实施例，可以基于借据数据包括的交易特征，从M个解决数据中筛选N个第一借据数据。例如，上述交易特征包括贷款余额、贷款金额、剩余期限、贷款利率。

在操作S240，根据N个第一借据数据生成第一借据清单，第一借据清单包括第一借据数据的标识信息。

根据本公开的实施例，借据数据本身包括用户的属性信息和交易过程产生的信息，且借据数据的数量也十分庞大。在第一系统和第二系统的交互过程中，传输筛选得到的第一借据数据会存在传输资源占用高、传输时间长的问题。

根据本公开的实施例，第一系统在筛选得到N个第一借据数据之后，根据N个第一借据数据生成包括第一借据清单。由于第一借据清单仅包括第一借据数据的标识信息，且第一借据清单的大小可以为kb级别的，在传输第一借据清单时，可以实现快速、无延时传输。

在操作S250，将第一借据清单发送至第二系统。

根据本公开的实施例，第一系统生成第一借据清单之后，将第一借据清单发送至第二系统，以便第二系统根据第一借据清单中的标识信息从数据库中获取筛选得到的N个第一借据数据，并对N个第一借据数据进行调整、筛选等处理。

本公开的实施例通过响应于接收到来自第二系统的筛选指令，解析筛选指令，得到第一筛选条件、交易总次数和资产总规模；根据第一筛选条件，从数据库中筛选得到M个借据数据；根据交易总次数和资产总规模，从M个借据数据中筛选N个第一借据数据；根据N个第一借据数据生成第一借据清单，第一借据清单包括第一借据数据的标识信息；将第一借据清单发送至第二系统，实现了借据数据的自动筛选，无需业务人员根据经验手工调整筛选条件，提高了筛选效率。由于第一系统根据来自第二系统的交易总次数和资产总规模执行标准筛选，使得多个第一系统执行的筛选操作相同，无需耗费额外的资源消除多个第一系统之间的筛选差异，提高了业务筛选效率。

图3示意性示出了根据本公开实施例的第二借据清单确定方法的流程图。

如图3所示，该实施例的第二借据清单确定方法300包括操作S310～操作S340。操作S310～操作S340可以发生在操作S210～操作S250之后。

在操作S310，响应于接收到来自第二系统的退回指令，解析退回指令，得到退回数目和退回资产规模。

在操作S320，根据退回数目和退回资产规模，从M个借据数据中筛选得到至少一个第二借据数据。

在操作S330，根据至少一个第二借据数据生成第二借据清单。

在操作S340，将第二借据清单发送至第二系统。

根据本公开的实施例，总行机构通过第二系统进行筛选操作之后，需要删除不符合要求的借据数据。由于借据数据来自多个第一系统，因此，在第二系统删除不符合要求的借据数据之后，会向删除的借据数据的来源第一系统发送退回指令，以便该第一系统补入符合要求的借据数据。

根据本公开的实施例，退回指令内包括退回数目和退回资产规模，第一系统通过解析退回指令，可以得到退回的借据数量目和退回资产规模，以便根据退回数目和退回资产规模重新从利用第一筛选条件得到的M个借据数据中重新筛选，得到至少一个第二借据数据。其中，第二借据数据的数目与退回数目相同。

例如，解析退回指令得到的退回数目为100个，退回资产规模为100万。对利用第一筛选条件得到的M个借据数据进行筛选，得到了100个第二借据数据。其中，100个第二借据数据中可以包括资产规模为10万的一个第二借据数据，还可以包括资产规模为1000的第二借据数据。

根据本公开的实施例，根据退回数目和退回资产规模从M个借据数据中筛选第二借据数据的操作与筛选第一解决数据的操作相同或相似，在此不再赘述。

根据本公开的实施例，在筛选得到至少一个第二借据数据之后，生成包括上述至少一个第二借据数据的标识信息的第二借据清单，并将第二借据清单发送至第二系统。

本公开的实施例通过响应来自第二系统的退回指令，由第一系统根据退回数目和退回资产规模重新进行筛选，无需人工处理，即可自动重新筛选数据。

图4示意性示出了根据本公开实施例的第二借据数据筛选方法的应用场景图。

如图4所示，应用场景400包括第一系统401、数据库402和第二系统403。

根据本公开的实施例，第一系统401响应于接收到来自第二系统403的退回指令，解析退回指令，得到退回数目和退回资产规模。根据退回数目和退回资产规模进行筛选。具体地，根据退回数目退回资产规模从数据库402中已经利用第一筛选条件筛选过后的借据数据中进行筛选，筛选得到至少一个第二借据数据。第一系统401根据数据库102返回的至少一个借据数据生成第二借据清单，并将生成的第二借据清单发送至第二系统403。

根据本公开的实施例，在根据退回数目和退回资产规模进行筛选的过程中，可以通过T次循环进行筛选。每次循环过程中，都随机筛选与退回数目相同的借据数据，并计算借据数据的资产评估值和资产规模。从T次循环中选取资产评估值最高、且资产规模与退回资产规模最相似的一组借据数据，将其作为第二借据数据。

根据本公开的实施例，第一筛选条件包括P个第一指标和针对第一指标的筛选阈值，第一指标包括属性指标，P≥1。

根据第一筛选条件，从数据库中筛选得到M个借据数据，包括：

从数据库中筛选包括P个第一指标，且满足P个筛选阈值的M个借据数据。

根据本公开的实施例，针对不同的筛选任务，第二系统发送的筛选指令内的第一指标可以存在不同、针对第一指标的筛选阈值也可以不同。针对不同的筛选任务，筛选指令中的第一指标相同，但针对第一指标的筛选阈值可以不同。

例如，针对项目A的筛选任务，第一指标为开户时间、贷款时间、执行利率，针对上述三个第一指标筛选阈值分别为2020年，2021年，4％。第一筛选条件为，用户的开户时间在2020年之前，贷款时间在2021年之前的，贷款的执行利率为4％以下的借据数据。

针对项目B的筛选任务，第一指标为执行利率、余额范围和剩余期数，针对上述三个第一指标筛选阈值分别为4％和5％，50万和100万，120。第一筛选条件为，执行利率在4％和5％之间，余额范围在50万和100万之间，剩余期数大于120期的借据数据。

根据本公开的实施例，由于银行系统在不断升级，时间较早的借据数据采集的数据可能不完全；或者，由于贷款类型不同，借据数据的登记重点不同。因此，借据数据内可能不包括第一筛选条件内的第一指标。

根据本公开的实施例，在数据库中进行检索时，先根据是否同时包括P个第一指标进行筛选，在根据P个第一指标是否满足第一筛选条件进行筛选，从数据库中确定M个借据数据。

根据本公开的实施例，通过从数据库中筛选包括P个第一指标，且满足P个筛选阈值的M个借据数据，实现了基于P个第一指标的初筛，很大程度地减少筛选数据量，提高筛选效率。

图5示意性示出了根据本公开实施例的筛选N个第一借据数据的流程图。

如图5所示，筛选N个第一借据数据的流程图500包括操作S531～操作S533，可以作为操作S230的一个具体实施例。

根据本公开的实施例，不同城市、不同地区的贷款涉及的利率、余额、交易次数等都存在不同。例如，经济发达地区的利率、余额、笔数等会明显高于经济落后地区。如果通过平均分配的方式，将资产规模均摊到各分支机构，可能会导致资产规模不够、交易次数不够的情况。

在上述情况下，分支机构或总行机构需要申请调用其他地区的信息，产生新的调用步骤，导致增加了多个系统之间的交互次数，延长筛选时间，影响筛选效率。

在操作S531，获取第一系统与第二系统之间的分配关系，分配关系包括第一系统占第二系统的分配比例。

根据本公开的实施例，第一系统通过分析当前分支机构的历史数据，总行机构的历史数据，确定第一系统与第二系统之间的分配关系。历史数据包括第一系统所在的分支机构的所有历史项目的借据数据。

根据本公开的实施例，在获取交易总次数和资产总规模之后，从第一系统的关系地址中调用预先确定的第一系统与第二系统之间的分配关系。

根据本公开的实施例，分配关系包括分配比例。分配比例可以通过计算当前分支机构的历史资产规模与总行机构历史资产规模之间的比例确定。

分支机构的历史资产规模可以通过公式(1)计算得到：

其中，z_n表示分支机构n的历史资产规模，t_i表示第i期项目的交易次数或贷款笔数，b_i表示第i期项目的余额，I表示所有历史项目的总期数。

总行机构的历史资产规模可以通过公式(2)计算得到：

IB231214

其中，Z表示总行机构的历史资产规模，T表示第i期项目的交易次数或贷款笔数，B_i表示第i期项目的余额，I表示所有历史项目的总期数。

根据本公开的实施例，分配比例可以为z_n/Z。

在操作S532，根据分配关系、交易总次数和资产总规模，确定第一系统的交易次数分配量和资产分配规模。

根据本公开的实施例，在从第一系统内调用得到分配关系、解析得到的交易总次数和资产总规模之后，根据分配关系和交易总次数的乘积，确定第一系统的交易次数分配量；根据分配关系和资产总规模的乘积，确定第一系统的资产分配规模。

在操作S533，根据资产分配规模，从M个借据数据中筛选N个第一借据数据，N个第一借据数据的数量与交易次数分配量相符。

根据本公开的实施例，交易次数分配量即为第一系统本次筛选的第一借据数据的数目，即交易次数分配量为N。

在获取资产分配规模之后，根据借据数据本身的交易特征，计算筛选的借据数据的资产评估值和资产规模，然后根据资产评估值、资产规模和资产分配规模，确定N个第一借据数据。

本公开的实施例通过获取第一系统与第二系统之间的分配关系，根据分配关系、交易总次数和资产总规模，确定第一系统的交易次数分配量和资产分配规模；并根据资产分配规模，从M个借据数据中筛选N个第一借据数据，实现了基于第一系统本身的资产情况，个性化确定筛选的借据数量规模，避免产生额外的补回操作，提高了执行效率。

根据本公开的实施例，根据资产分配规模，从M个借据数据中筛选N个第一借据数据，包括：经过第一次筛选，从M个借据数据中随机确定T组初筛数据集，每组初筛数据集合均包括N个初筛借据数据，T≥2；计算每组初筛数据集内N个初筛借据数据的资产评估值和资产规模；在第t组初筛数据集满足第二筛选条件的情况下，将第t组初筛数据集作为第一最优解集合，第二筛选条件包括资产评估值最高且资产规模最接近资产分配规模，1≤t≤T。

在从第一最优解集合中随机删除L个初筛借据数据之后，经过第二次筛选，从第一最优解集合之外的借据数据中重新筛选得到L个二筛借据数据，并将L个二筛借据数据与(N-L)个初筛借据数据组成二筛数据集，1≤L≤N；比较第一最优解集合和二筛数据集的资产评估值，确定第二最优解集合；以及经过预设次数的筛选和比较后，确定最终最优解集合，最终最优解集合包括N个第一借据数据。

根据本公开的实施例，在确定交易次数分配数目之后，即可确定第一系统所需的借据数据的数目为N。第一次筛选过程中，通过循环T次获取T组初筛数据集、确定T组初筛数据集的资产评估值和资产规模，每个初筛数据集内均包括N个初筛借据数据。其中，每次循环过程中，都从M个借据数据中随机选中N个初筛借据数据。T组初筛数据集中可以包括相同的初筛借据数据，也可以包括不同的初筛借据数据。

在每次循环过程中，每随机获取一组初筛数据集之后，都计算该组初筛数据集内N个初筛借据数据的资产评估值和资产规模。在循环T次之后，即可得到T组初筛数据集，以及与T组初筛数据集对应的资产评估值和资产规模。

根据本公开的实施例，在确定T个资产评估值和T个资产规模之后，按照资产评估值从高到低的顺序排列T个资产评估值。选取资产评估值最高、且资产规模与资产分配规模最接近的第t组初筛数据集，并将第t组初筛数据集作为第一次循环过程中的最优解，将第t组初筛数据集内的N个初筛借据数据作为第一最优解集合。

根据本公开的实施例，可以通过资产规模与资产分配规模的差值表示资产规模与资产分配规模之间的相似程度。

根据本公开的实施例，由于借据数据的数据量庞大，随机筛选会导致大量数据未进行筛选，导致遗漏有效数据。因此，通过第一次筛选过程确定第一最优解集合之后，从第一最优解集合中随机删除L个初筛借据数据，再从M个借据数据内进行随机筛选、补入。

根据本公开的实施例，从第一最优解集合中删除的初筛借据数据的数量可以为固定数量；还可以与交易次数分配数目成固定比例，例如70％、50％、40％。

根据本公开的实施例，第二次筛选的目的是为了补入删除的L个借据数据。

在第二次筛选过程中，通过循环T次获取T组数据集、确定T组数据集的资产评估值和资产规模，每个数据集内均包括L个借据数据和(N-L)个初筛借据数据。其中，每次循环过程中，都从M个借据数据中随机选中L个借据数据。T组数据集中可以包括相同的借据数据，也可以包括不同的借据数据。

在每次循环过程中，每随机获取L个数据集之后，都计算数据集的资产评估值和资产规模，即L个数据集和(N-L)个初筛借据数据的资产评估值和资产规模。在循环T次之后，即可得到T组数据集，以及与T组数据集对应的资产评估值和资产规模。从T组数据集中选取资产评估值最高、且资产规模与资产分配规模最接近的最优数据集，将最优数据集作为二筛数据集，将最优数据集内的L个借据数据作为二筛借据数据。

比较第一最优解集合和二筛数据集的资产评估值，将资产评估值更高的集合或数据集作为第二次筛选过程得到的第二最优解集合。

根据本公开的实施例，重复上述筛选和比较，在经过预设次数的筛选和比较之后，将最后一次筛选过程得到的最优解集合作为最终最优解集合，将最终最优解集合内的N个最终借据数据作为分支机构筛选得到的N个第一借据数据。

根据本公开的实施例，每次筛选过程删除的借据数据的数量可以相同，也可以不同，还可以按照等差数列递减、按照预设比例递减。

例如，经过三次筛选过程，第一次筛选过程之后，删除50％的借据数据，第二次筛选过程之后，删除25％的借据数据，第三次筛选过程即为最后一次筛选过程。

本公开的实施例通过预设次数的筛选、每次筛选过程之后随机删除预设数量的借据数据、再次补入，有效地降低筛选随机性的不利影响。

根据本公开的实施例，计算每组初筛数据集内N个初筛借据数据的资产评估值和资产规模，包括：

针对Q个第二指标中的每个第二指标，计算N个初筛借据数据的指标均值和指标方差，得到与Q个第二指标对应的Q个指标均值和Q个指标方差，第二指标包括表征用户交易行为的指标，Q≥2；

获取与Q个第二指标对应的Q个历史机构均值和Q个历史机构方差，历史机构均值和历史机构方差表征第一系统的历史资产状况；以及

根据Q个指标均值、Q个指标方差、Q个历史机构均值和Q个历史机构方差，确定资产评估值。

根据本公开的实施例，第二指标包括贷款总金额、贷款余额、贷款剩余期限、贷款利率。

例如，针对本次项目的筛选，第二指标为贷款总金额，计算N个初筛借据数据的贷款总金额均值，并作为贷款总金额的指标均值。根据贷款总金额的指标均值、N个初筛借据数据的贷款总金额，确定贷款总金额的指标方差。

根据本公开的实施例，计算指标均值的过程满足：

其中，

表示第n期项目、第m个第二指标的指标均值，I_n表示第n期项目的交易笔数，m_i表示第i个借据数据的第m个第二指标的数值。

计算指标方差的过程满足：

其中，

表示第n期项目、第m个第二指标的指标方差，I_n表示第n期项目的交易笔数，m_i表示第i个借据数据的第m个第二指标的数值。

根据本公开的实施例，历史机构均值和历史机构方差分别表征该分支机构中所有历史项目各第二指标的均值和方差。

根据本公开的实施例，计算历史机构均值的过程满足：

其中，E^m表示所有历史项目、第m个第二指标的历史机构均值，I表示所有历史项目的交易笔数，m_i表示第i个借据数据的第m个第二指标的数值。

计算指标方差的过程满足：

其中，S^m表示所有历史项目、第m个第二指标的历史机构方差，I表示所有历史项目的交易笔数，m_i表示第i个借据数据的第m个第二指标的数值。

根据公式(5)和(6)预先计算得到与Q个第二指标对应的Q个历史机构均值和Q个历史机构方差。第一系统可以从目标地址调用与Q个第二指标对应的Q个历史机构均值和Q个历史机构方差。

根据本公开的实施例，根据Q个指标均值、Q个指标方差、Q个历史机构均值和Q个历史机构方差，确定资产评估值包括：根据每个指标均值与每个历史机构均值之差、以及每个指标方差与每个历史机构方差之差，确定资产评估值。

本公开的实施例，通过Q个第二指标共同筛选借据数据，保证筛选的借据数据符合要求，以降低退回借据数据的数量，减少退回操作，提高筛选效率。

根据本公开的实施例，根据Q个指标均值、Q个指标方差、Q个历史机构均值和Q个历史机构方差，确定资产评估值，包括：

针对每个第二指标，在指标均值小于历史机构均值的情况下，生成第一评估值；

在指标方差的绝对值小于历史机构方差的绝对值的情况下，生成第二评估值；以及

综合Q个第二指标的第一评估值和第二评估值，得到资产评估值。

根据本公开的实施例，对于新项目，针对每个第二指标，在指标均值小于历史机构均值的情况下，生成第一评估值；在指标方差小于历史机构方差的绝对值的情况下，生成第二评估值。在指标方差大于等于历史机构方差的绝对值和指标均值大于等于历史机构均值的情况下，不计评估值，将得到的所有第一评估值和第二评估值相加，得到资产评估值。

根据本公开的实施例，对于已经开放的贷款项目。根据公式(3)和(4)计算该贷款项目针对某个第二指标的指标均值和指标方差。然后根据每个第二指标的指标均值与历史机构均值之差，生成包括Q个第二指标的均值偏移量集合

根据每个第二指标的指标方差与历史机构方差之差，生成包括Q个第二指标的方差偏移量集合/>

计算均值偏移量集合

的过程满足：

其中，E^m表示所有历史项目、第m个第二指标的历史机构均值，e_N ^m表示该项目的针对第m个第二指标的指标均值。

计算方差偏移量集合

的过程满足：

其中，S^m表示所有历史项目、第m个第二指标的历史机构方差，

表示该项目的针对第m个第二指标的指标方差。

根据本公开的实施例，在第q个第二指标的指标均值小于均值偏移量集合

中第q个均值偏移量的情况下，生成第一评估值，1≤q≤Q；在第q个第二指标的指标方差的绝对值小于方差偏移量集合/>

中第q个均值偏移量的绝对值的情况下，生成第二评估值。综合Q个第二指标的第一评估值和第二评估值，得到资产评估值。

根据本公开的实施例，计算借据数据的资产评估值均可以按照上述实施例计算，再次不再赘述每次筛选过程中计算资产评估值的具体操作。

根据本公开的实施例，可以按照公式(1)或(2)计算借据数据的资产规模。

图6示意性示出了根据本公开一具体实施例的借据数据的筛选方法的流程图。

如图6所示，具体实施例的借据数据的筛选方法的流程图600包括操作S601～S614。

在操作S601，按第一指标进行筛选。具体地，可以按照第一筛选条件内的P个第一指标进行筛选。

在操作S602，确定第一系统交易次数分配量、资产分配规模。具体的，根据交易总次数和资产总规模和分配关系，计算第一系统交易次数分配量和资产分配规模。

在操作S603，随机抽取借据数据。具体地，从M个借据数据中随机筛选N个初筛借据数据。

在操作S604，根据第二指标计算指标均值、指标方差、资产规模。具体地，可以按照Q个第二指标计算N个初筛借据数据的指标均值、指标方差、资产规模。

在操作S605，选取本次循环T组初筛数据集中的第一最优解集合。具体地，根据指标均值和指标方差计算资产评估值，根据资产评估值和资产规模选取第一最优解集合。

在操作S606，随机替换第一最优解集合中的50％。

在操作S607，根据第二指标计算指标均值、指标方差、资产规模。

在操作S608，选取本次循环T组借据数据中的最优组。本次循环T组借据数据包括50％的初筛借据数据和50％重新筛选的数据。最优组中包括50％的初筛借据数据和50％的二筛借据数据。

在操作S609，比较第一最优解集合和最优组，确定第二最优解集合。

在操作S610，随机替换第二最优解集合中的25％。

在操作S611，根据第二指标计算指标均值、指标方差、资产规模。

在操作S612，选取N次计算的最优解。

在操作S613，选取本次循环T组借据数据中的最优组。

在操作S614，比较第二最优解集合和最优组，确定最终最优解集合。

图7示意性示出了根据本公开实施例的应用于第二系统的借据数据的筛选方法的流程图。

如图7所示，该实施例的应用于第二系统的借据数据的筛选方法700包括操作S710～操作S740。

在操作S710，接收来自至少一个第一系统的第一借据清单，第一系统生成一个第一借据清单，第一借据清单包括至少一个第一借据数据的标识信息。

在操作S720，根据标识信息，从数据库获取R个第一借据数据，R≥2。

在操作S730，计算R个第一借据数据的资产评估值。

在操作S740，根据资产评估值，从R个第一借据数据中确定S个第三借据数据，S个第三借据数据用于生成交易凭证，2≤S≤R。

根据本公开的实施例，第二系统与至少一个第一系统进行交互操作，第系统可以部署在总行系统。

根据本公开的实施例，第二系统向至少一个第一系统发送筛选指令之后，第一系统根据筛选指令执行筛选操作，生成第一借据清单。第二系统接收来自至少一个第一系统的第一借据清单。第一系统生成一个第一借据清单

根据本公开的实施例，第二系统需要对分支机构发送的第一借据数据进行筛选。第二系统可以根据第一借据清单内的标识信息从数据库中获取R个第一借据数据。在计算R个第一借据数据的资产评估值之后，根据资产评估值，从R个第一借据数据中确定S个第三借据数据，S个第三借据数据用于生成交易凭证。

根据本公开的实施例，计算R个第一借据数据的资产评估值，包括：针对Q个第二指标中的每个第二指标，计算R个第一借据数据的总体均值和总体方差，得到与Q个第二指标对应的Q个总体均值和Q个总体方差；调用第二系统中与Q个第二指标分别对应的Q个历史总体均值和Q个历史总体方差；以及根据Q个总体均值、Q个总体方差、Q个历史总体均值和Q个历史总体方差，计算R个第一借据数据的资产评估值。

根据本公开的实施例，在资产评估值大于或等于评估阈值的情况下，从R个第一借据数据中确定S个第三借据数据。第二系统在筛选得到S个第三借据数据之后，可以直接将S个第三借据数据用于生成交易凭证。

根据本公开的实施例，由于第二系统接收的来自至少一个第一系统的第一借据清单包括的数据经过了多次筛选，多个第一系统执行的筛选操作相同，无需第二系统耗费额外的资源消除多个第一系统之间的筛选差异，提高了业务筛选效率。此外，第二系统也实现了借据数据的自动筛选，无需业务人员根据经验手工调整筛选条件，提高了筛选效率。

根据本公开的实施例，在根据资产评估值，从R个第一借据数据中确定S个第三借据数据之后，包括：

根据未被选中的(R-S)个第一借据数据的标识信息，生成至少一个退回指令，退回指令用于将(R-S)个第一借据数据退回来源的第一系统；

将至少一个退回指令分发至至少一个第一系统。

根据本公开的实施例，第一借据清单中第一借据数据的标识信息不仅包括第一借据数据在数据库中的序号，还包括对第一借据数据进行筛选的第一系统的标识。

例如，第一借据数据的标识信息为XXXX-100001，XXXX表示第一系统的标识，100001表示第一借据数据在数据库中的序号。

根据本公开的实施例，对于不符合要求的(R-S)个第一借据数据，根据未被选中的(R-S)个第一借据数据的标识信息，生成至少一个退回指令，并将至少一个退回指令分发至至少一个第一系统。

根据本公开的实施例，第一系统确定最优解集合的过程、第二系统进行筛选的过程均可以通过引入遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法等人工智能算法，来提高筛选的效率。

图8示意性示出了根据本公开实施例的应用于第一系统的借据数据的筛选装置的结构框图。

如图8所示，该实施例的应用于第一系统的借据数据的筛选装置800包括第一接收模块810、第一筛选模块820、第二筛选模块830、生成模块840和发送模块850。

第一接收模块810，用于响应于接收到来自第二系统的筛选指令，解析筛选指令，得到第一筛选条件、交易总次数和资产总规模。在一实施例中，第一接收模块810，可以用于执行前文描述的操作S210，在此不再赘述。

第一筛选模块820，用于根据第一筛选条件，从数据库中筛选得到M个借据数据，借据数据包括用户的属性信息和交易过程产生的信息，M≥2。在一实施例中，第一筛选模块820可以用于执行前文描述的操作S220，在此不再赘述。

第二筛选模块830，用于根据交易总次数和资产总规模，从M个借据数据中筛选N个第一借据数据，2≤N≤M。在一实施例中，第二筛选模块830可以用于执行前文描述的操作S230，在此不再赘述。

生成模块840，用于根据N个第一借据数据生成第一借据清单，第一借据清单包括N个第一借据数据的标识信息。在一实施例中，生成模块840可以用于执行前文描述的操作S240，在此不再赘述。

发送模块850，用于将第一借据清单发送至第二系统。在一实施例中，发送模块850可以用于执行前文描述的操作S250，在此不再赘述。

根据本公开的实施例，应用于第一系统的借据数据的筛选装置800还包括：第三接收模块、第三筛选模块、退回清单生成模块和退回清单发送模块。

第三接收模块用于响应于接收到来自第二系统的退回指令，解析退回指令，得到退回数目和退回资产规模。在一实施例中，第三接收模块可以用于执行前文描述的操作S310，在此不再赘述。

第三筛选模块用于根据退回数目和退回资产规模，从M个借据数据中筛选得到至少一个第二借据数据。在一实施例中，第三筛选模块可以用于执行前文描述的操作S320，在此不再赘述。

退回清单生成模块用于根据至少一个第二借据数据生成第二借据清单。在一实施例中，退回清单生成模块可以用于执行前文描述的操作S330，在此不再赘述。

退回清单发送模块用于将第二借据清单发送至第二系统。在一实施例中，退回清单发送模块可以用于执行前文描述的操作S340，在此不再赘述。

根据本公开的实施例，第一筛选模块820包括第一筛选子模块，用于从数据库中筛选包括P个第一指标，且满足P个筛选阈值的M个借据数据。

根据本公开的实施例，第二筛选模块830包括第二筛选子模块、第三筛选子模块和第四筛选子模块。

第二筛选子模块用于获取第一系统与第二系统之间的分配关系，分配关系包括第一系统占第二系统的分配比例。在一实施例中，退回清单发送模块可以用于执行前文描述的操作S531，在此不再赘述。

第三筛选子模块用于根据分配关系、交易总次数和资产总规模，确定第一系统的交易次数分配量和资产分配规模。在一实施例中，退回清单发送模块可以用于执行前文描述的操作S532，在此不再赘述。

第四筛选子模块用于根据资产分配规模，从M个借据数据中筛选N个第一借据数据，N个第一借据数据的数量与交易次数分配量相符。在一实施例中，退回清单发送模块可以用于执行前文描述的操作S533，在此不再赘述。

根据本公开的实施例，第四筛选子模块包括第一筛选单元、第二筛选单元、第三筛选单元、第四筛选单元、第五筛选单元和第六筛选单元。

第一筛选单元用于经过第一次筛选，从M个借据数据中随机确定T组初筛数据集，每组初筛数据集合均包括N个初筛借据数据，T≥2。

第二筛选单元用于计算每组初筛数据集内N个初筛借据数据的资产评估值和资产规模。

第三筛选单元用于在第t组初筛数据集满足第二筛选条件的情况下，将第t组初筛数据集作为第一最优解集合，第二筛选条件包括资产评估值最高且资产规模最接近资产分配规模，1≤t≤T。

第四筛选单元用于在从第一最优解集合中随机删除L个初筛借据数据之后，经过第二次筛选，从第一最优解集合之外的借据数据中重新筛选得到L个二筛借据数据，并将L个二筛借据数据与(N-L)个初筛借据数据组成二筛数据集，1≤L≤N。

第五筛选单元用于比较第一最优解集合和二筛数据集的资产评估值，确定第二最优解集合。

第六筛选单元用于经过预设次数的筛选和比较后，确定最终最优解集合，最终最优解集合包括N个第一借据数据。

根据本公开的实施例，第二筛选单元包括第一筛选子单元、第二筛选子单元和计算子单元。

第一筛选子单元用于针对Q个第二指标中的每个第二指标，计算N个初筛借据数据的指标均值和指标方差，得到与Q个第二指标对应的Q个指标均值和Q个指标方差，第二指标包括表征用户交易行为的指标，Q≥2。

第二筛选子单元用于获取与Q个第二指标对应的Q个历史机构均值和Q个历史机构方差，历史机构均值和历史机构方差表征第一系统的历史资产状况。

计算子单元用于根据Q个指标均值、Q个指标方差、Q个历史机构均值和Q个历史机构方差，确定资产评估值。

根据本公开的实施例，计算子单元还用于针对每个第二指标，在指标均值小于历史机构均值的情况下，生成第一评估值；

在指标方差的绝对值小于历史机构方差的绝对值的情况下，生成第二评估值；以及

综合Q个第二指标的第一评估值和第二评估值，得到资产评估值。

根据本公开的实施例，第一接收模块810、第一筛选模块820、第二筛选模块830、生成模块840和发送模块850中的任意多个模块可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。

根据本公开的实施例，第一接收模块810、第一筛选模块820、第二筛选模块830、生成模块840和发送模块850中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，第一接收模块810、第一筛选模块820、第二筛选模块830、生成模块840和发送模块850中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。

图9示意性示出了根据本公开实施例的应用于第二系统的借据数据的筛选装置的结构框图。

如图9所示，该实施例的应用于第二系统的借据数据的筛选装置900包括第二接收模块910、获取模块920、计算模块930和确定模块940。

第二接收模块910，用于接收来自至少一个第一系统的第一借据清单，第一系统生成一个第一借据清单，第一借据清单包括至少一个第一借据数据的标识信息。在一实施例中，第二接收模块910可以用于执行前文描述的操作S710，在此不再赘述。

获取模块920，用于根据标识信息，从数据库获取R个第一借据数据，R≥2。在一实施例中，获取模块920可以用于执行前文描述的操作S720，在此不再赘述。

计算模块930，用于计算R个第一借据数据的资产评估值。在一实施例中，计算模块930可以用于执行前文描述的操作S730，在此不再赘述。

确定模块940，用于根据资产评估值，从R个第一借据数据中确定S个第三借据数据，S个第三借据数据用于进行资产证券化，2≤S≤R。在一实施例中，确定模块940可以用于执行前文描述的操作S740，在此不再赘述。

根据本公开的实施例，应用于第二系统的借据数据的筛选装置900还包括：退回指令生成模块和退回模块。

退回指令生成模块用于根据未被选中的(R-S)个第一借据数据的标识信息，生成至少一个退回指令，退回指令用于将(R-S)个第一借据数据退回来源的第一系统。

退回模块用于将至少一个退回指令分发至至少一个第一系统。

根据本公开的实施例，第二接收模块910、获取模块920、计算模块930和确定模块940中的任意多个模块可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。

根据本公开的实施例，第二接收模块910、获取模块920、计算模块930和确定模块940中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，第二接收模块910、获取模块920、计算模块930和确定模块940中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。

图10示意性示出了根据本公开实施例的适于借据数据的筛选方法的电子设备的方框图。

如图10所示，根据本公开实施例的电子设备1000包括处理器1001，其可以根据存储在只读存储器(ROM)1002中的程序或者从存储部分1008加载到随机访问存储器(RAM)1003中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器1001例如可以包括通用微处理器(例如CPU)、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(ASIC))等等。处理器1001还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器1001可以包括用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。

在RAM 1003中，存储有电子设备1000操作所需的各种程序和数据。处理器1001、ROM 1002以及RAM 1003通过总线1004彼此相连。处理器1001通过执行ROM 1002和/或RAM1003中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。需要注意，所述程序也可以存储在除ROM1002和RAM 1003以外的一个或多个存储器中。处理器1001也可以通过执行存储在所述一个或多个存储器中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。

根据本公开的实施例，电子设备1000还可以包括输入/输出(I/O)接口1005，输入/输出(I/O)接口1005也连接至总线1004。电子设备1000还可以包括连接至I/O接口1005的以下部件中的一项或多项：包括键盘、鼠标等的输入部分1006；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分1007；包括硬盘等的存储部分1008；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1009。通信部分1009经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1010也根据需要连接至I/O接口1005。可拆卸介质1011，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器1010上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分1008。

本公开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可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被执行时，实现根据本公开实施例的方法。

根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质，例如可以包括但不限于：便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。例如，根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以包括上文描述的ROM 1002和/或RAM 1003和/或ROM 1002和RAM 1003以外的一个或多个存储器。

本公开的实施例还包括一种计算机程序产品，其包括计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。当计算机程序产品在计算机系统中运行时，该程序代码用于使计算机系统实现本公开实施例所提供的借据数据的筛选方法。

在该计算机程序被处理器1001执行时执行本公开实施例的系统/装置中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。

在一种实施例中，该计算机程序可以依托于光存储器件、磁存储器件等有形存储介质。在另一种实施例中，该计算机程序也可以在网络介质上以信号的形式进行传输、分发，并通过通信部分1009被下载和安装，和/或从可拆卸介质1011被安装。该计算机程序包含的程序代码可以用任何适当的网络介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。

在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分1009从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质1011被安装。在该计算机程序被处理器1001执行时，执行本公开实施例的系统中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。

根据本公开的实施例，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开实施例提供的计算机程序的程序代码，具体地，可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。程序设计语言包括但不限于诸如Java，C++，python，“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合或/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地，在不脱离本公开精神和教导的情况下，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。

以上所述的具体实施例，对本公开的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，应理解的是，以上所述仅为本公开的具体实施例而已，并不用于限制本公开，凡在本公开的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (14)

1.一种借据数据的筛选方法，应用于第一系统，所述方法包括：

响应于接收到来自第二系统的筛选指令，解析所述筛选指令，得到第一筛选条件、交易总次数和资产总规模；

根据所述第一筛选条件，从数据库中筛选得到M个借据数据，所述借据数据包括用户的属性信息和交易过程产生的信息，M≥2；

根据所述交易总次数和所述资产总规模，从所述M个借据数据中筛选N个第一借据数据，2≤N≤M；

根据所述N个第一借据数据生成第一借据清单，所述第一借据清单包括第一借据数据的标识信息；以及

将所述第一借据清单发送至所述第二系统。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

响应于接收到来自第二系统的退回指令，解析所述退回指令，得到退回数目和退回资产规模；

根据所述退回数目和退回资产规模，从所述M个借据数据中筛选得到至少一个第二借据数据；

根据所述至少一个第二借据数据生成第二借据清单；以及

将所述第二借据清单发送至所述第二系统。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一筛选条件包括P个第一指标和针对所述第一指标的筛选阈值，所述第一指标包括属性指标，P≥1；

所述根据所述第一筛选条件，从数据库中筛选得到M个借据数据，包括：

从所述数据库中筛选包括所述P个第一指标，且满足P个所述筛选阈值的M个借据数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述交易总次数和所述资产总规模，从所述M个借据数据中筛选N个第一借据数据，包括：

获取所述第一系统与所述第二系统之间的分配关系，所述分配关系包括所述第一系统占所述第二系统的分配比例；

根据所述分配关系、所述交易总次数和所述资产总规模，确定所述第一系统的交易次数分配量和资产分配规模；以及

根据所述资产分配规模，从所述M个借据数据中筛选所述N个第一借据数据，所述N个第一借据数据的数量与所述交易次数分配量相符。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述资产分配规模，从所述M个借据数据中筛选所述N个第一借据数据，包括：

经过第一次筛选，从所述M个借据数据中随机确定T组初筛数据集，每组初筛数据集合均包括N个初筛借据数据，T≥2；

计算每组初筛数据集内N个初筛借据数据的资产评估值和资产规模；

在第t组初筛数据集满足第二筛选条件的情况下，将所述第t组初筛数据集作为第一最优解集合，所述第二筛选条件包括资产评估值最高且资产规模最接近所述资产分配规模，1≤t≤T；

在从第一最优解集合中随机删除L个初筛借据数据之后，经过第二次筛选，从所述第一最优解集合之外的借据数据中重新筛选得到L个二筛借据数据，并将所述L个二筛借据数据与(N-L)个初筛借据数据组成二筛数据集，1≤L≤N；

比较所述第一最优解集合和所述二筛数据集的资产评估值，确定第二最优解集合；以及

经过预设次数的筛选和比较后，确定最终最优解集合，所述最终最优解集合包括所述N个第一借据数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述计算每组初筛数据集内N个初筛借据数据的资产评估值和资产规模，包括：

针对Q个第二指标中的每个第二指标，计算所述N个初筛借据数据的指标均值和指标方差，得到与所述Q个第二指标对应的Q个指标均值和Q个指标方差，所述第二指标包括表征用户交易行为的指标，Q≥2；

获取与所述Q个第二指标对应的Q个历史机构均值和Q个历史机构方差，所述历史机构均值和所述历史机构方差表征所述第一系统的历史资产状况；以及

根据所述Q个指标均值、所述Q个指标方差、所述Q个历史机构均值和所述Q个历史机构方差，确定所述资产评估值。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述根据所述Q个指标均值、所述Q个指标方差、所述Q个历史机构均值和所述Q个历史机构方差，确定所述资产评估值，包括：

针对每个第二指标，在所述指标均值小于所述历史机构均值的情况下，生成第一评估值；

在所述指标方差的绝对值小于所述历史机构方差的绝对值的情况下，生成第二评估值；以及

综合所述Q个第二指标的所述第一评估值和所述第二评估值，得到所述资产评估值。

8.一种借据数据的筛选方法，应用于第二系统，所述第二系统与至少一个第一系统进行交互操作，所述方法包括：

接收来自所述至少一个第一系统的第一借据清单，所述第一系统生成一个第一借据清单，所述第一借据清单包括至少一个第一借据数据的标识信息；

根据所述标识信息，从数据库获取R个第一借据数据，R≥2；

计算所述R个第一借据数据的资产评估值；

根据所述资产评估值，从所述R个第一借据数据中确定S个第三借据数据，所述S个第三借据数据用于生成交易凭证，2≤S≤R。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，在所述根据所述资产评估值，从所述R个第一借据数据中确定S个第三借据数据之后，包括：

根据未被选中的(R-S)个第一借据数据的标识信息，生成至少一个退回指令，所述退回指令用于将所述(R-S)个第一借据数据退回来源的第一系统；

将所述至少一个退回指令分发至所述至少一个第一系统。

10.一种借据数据的筛选装置，应用于第一系统，所述筛选装置包括：

第一接收模块，用于响应于接收到来自第二系统的筛选指令，解析所述筛选指令，得到第一筛选条件、交易总次数和资产总规模；

第一筛选模块，用于根据所述第一筛选条件，从数据库中筛选得到M个借据数据，所述借据数据包括用户的属性信息和交易过程产生的信息，M≥2；

第二筛选模块，用于根据所述交易总次数和所述资产总规模，从所述M个借据数据中筛选N个第一借据数据，2≤N≤M；

生成模块，用于根据所述N个第一借据数据生成第一借据清单，所述第一借据清单包括所述N个第一借据数据的标识信息；以及

发送模块，用于将所述第一借据清单发送至所述第二系统。

11.一种借据数据的筛选装置，应用于第二系统，所述第二系统与至少一个第一系统进行交互操作，所述筛选装置包括：

第二接收模块，用于接收来自所述至少一个第一系统的第一借据清单，所述第一系统生成一个第一借据清单，所述第一借据清单包括至少一个第一借据数据的标识信息；

获取模块，用于根据所述标识信息，从数据库获取R个第一借据数据，R≥2；

计算模块，用于计算所述R个第一借据数据的资产评估值；

确定模块，用于根据所述资产评估值，从所述R个第一借据数据中确定S个第三借据数据，所述S个第三借据数据用于进行资产证券化，2≤S≤R。

12.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行根据权利要求1～9中任一项所述的方法。

13.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行根据权利要求1～9中任一项所述的方法。

14.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1～9中任一项所述的方法。

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