CN116611913A - 一种授信额度计算方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种授信额度计算方法、装置、设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，包括：记录用户预览授信软件的时间，并记录所述用户点击事件的数量；基于预设额度申请概率计算公式利用所述时间和所述数量计算所述用户发起额度申请的当前概率；若所述当前概率不小于预设额度申请阈值，则获取所述用户的用户信息，并利用所述用户信息对授信额度进行计算，以得到与所述用户对应的授信额度。这样一来本申请可以在用户申请贷款服务之前，根据用户的行为判断是否需要计算授信额度，并基于当前概率提前计算相关用户的授信额度，这样在用户实际提交贷款申请时，可以提高授信额度的响应速度，提高用户的体验。

Description

一种授信额度计算方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种授信额度计算方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
消费金融公司给客户提供贷款服务前，需要根据客户信息计算出客户变量，将变量作为入参调用额度模型计算客户额度；随着客户信息量日渐增多，黑产骗贷行为日益增加。用于计算授信额度的模型越来越复杂，需要的入参变量也越来越多，加工变量的逻辑也越来越复杂。现有技术中，随着获取客户信息量和加工出的变量数量增加，客户发起额度申请之后，系统资源耗用量增加过于迅猛，可能会造成系统不稳定；其中某些变量如果无法在规定时间内计算出来，或者计算不出来，容易造成计算客户额度失败；进一步的，从客户发起申请到获取额度的时间长短额可以反映客户的体验，当获取信息和加工变量数量大增时，客户等待时间变长，通常超过1分钟之后，客户体验感将会直线下降。
由此可见，如何提高授信额度的计算速度，及如何提高用户的使用体验是本领域要解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种授信额度计算方法、装置、设备及存储介质，可以预先计算用户的授信额度，提高了用户的使用体验。其具体方案如下：
第一方面，本申请提供了一种授信额度计算方法，包括：
记录用户预览授信软件的时间，并记录所述用户点击事件的数量；
基于预设额度申请概率计算公式利用所述时间和所述数量计算所述用户发起额度申请的当前概率；
若所述当前概率不小于预设额度申请阈值，则获取所述用户的用户信息，并利用所述用户信息对授信额度进行计算，以得到与所述用户对应的授信额度。
可选的，所述获取所述用户的用户信息，并利用所述用户信息对授信额度进行计算，以得到与所述用户对应的授信额度，包括：
获取所述用户的历史交易信息、征信信息、填写信息及埋点信息；
将所述用户的历史交易信息、征信信息、填写信息及埋点信息输入至预设授信额度计算模型以计算所述用户对应的所述授信额度。
可选的，所述获取所述用户的用户信息，并利用所述用户信息对授信额度进行计算，以得到与所述用户对应的授信额度，包括：
获取所述用户的征信信息，并基于所述征信信息生成对应的目标征信文本；
判断预设历史征信数据库中是否存在与所述目标征信文本的相似度不小于预设相似度阈值的目标相似征信文本；
若存在，则利用所述目标相似征信文本对应的信息计算所述用户的授信额度。
可选的，所述判断预设历史征信数据库中是否存在与所述目标征信文本的相似度不小于预设相似度阈值的目标相似征信文本的过程中，包括：
将所述目标征信文本以及所述预设历史征信数据库中保存的征信文本分别转换为相应的第一字符集合以及第二字符集合；
计算所述第一字符集合与所述预设历史征信数据库中各征信文本对应的各所述第二字符集合之间的交集和并集；
通过Jaccard算法并利用所述交集和所述并集计算出所述第一字符集合与各所述第二字符集合之间的相似度，以得到所述目标征信文本与所述预设历史征信数据库中各征信文本之间的相似度。
可选的，所述利用所述目标相似征信文本对应的信息计算所述用户的授信额度，包括：
利用所述用户信息进行初步额度计算，得到相应的初步额度计算结果；
利用所述目标相似征信文本对应的变量值替换所述初步额度计算结果中相应的变量值，得到替换后额度计算结果；
利用所述替换后额度计算结果确定所述用户的所述授信额度。
可选的，所述判断预设历史征信数据库中是否存在与所述目标征信文本的相似度不小于预设相似度阈值的目标相似征信文本之后，还包括：
若不存在，则获取所述用户的历史交易信息、征信信息、填写信息及埋点信息，并将所述用户的历史交易信息、征信信息、填写信息及埋点信息输入至预设授信额度计算模型以计算所述用户对应的所述授信额度。
第二方面，本申请提供了一种授信额度计算装置，包括：
用户行为记录模块，用于记录用户预览授信软件的时间，并记录所述用户点击事件的数量；
概率计算模块，用于基于预设额度申请概率计算公式利用所述时间和所述数量计算所述用户发起额度申请的当前概率；
额度计算模块，用于若所述当前概率不小于预设额度申请阈值，则获取所述用户的用户信息，并利用所述用户信息对授信额度进行计算，以得到与所述用户对应的授信额度。
可选的，所述额度计算模块，包括：
征信文本生成单元，用于获取所述用户的征信信息，并基于所述征信信息生成对应的目标征信文本；
相似度判断子模块，用于判断预设历史征信数据库中是否存在与所述目标征信文本的相似度不小于预设相似度阈值的目标相似征信文本；
第一额度计算子模块，用于当预设历史征信数据库中存在与所述目标征信文本的相似度不小于预设相似度阈值的目标相似征信文本时，利用所述目标相似征信文本对应的信息计算所述用户的授信额度。
第三方面，本申请提供了一种电子设备，，包括：
存储器，用于保存计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序以实现如上述的授信额度计算方法。
第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，用于保存计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的授信额度计算方法。
由此可见，本申请可以记录用户预览授信软件的时间，并记录所述用户点击事件的数量；然后基于预设额度申请概率计算公式利用所述时间和所述数量计算所述用户发起额度申请的当前概率；若所述当前概率不小于预设额度申请阈值，则获取所述用户的用户信息，并利用所述用户信息对授信额度进行计算，以得到与所述用户对应的授信额度。这样一来，本申请可以根据用户的使用行为对用户申请额度贷款的概率进行计算，并根据计算的概率提前计算该用户对应的授信额度，能够为后续用户操作时提供更快的响应速度。
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为本申请公开的一种授信额度计算方法流程图；
图2为本申请公开的一种具体的授信额度计算方法流程图；
图3为本申请公开的另一种具体的授信额度计算方法流程图；
图4为本申请公开的又一种具体的授信额度计算方法流程图；
图5为本申请公开的一种授信额度计算装置结构示意图；
图6为本申请公开的一种电子设备结构图。
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。
参见图1所示，本发明实施例公开了一种授信额度计算方法，其特征在于，包括：
步骤S11、记录用户预览授信软件的时间，并记录所述用户点击事件的数量。
本申请实施例中，首先记录用户使用授信软件的事件，并且记录用户在授信软件中出现的点击事件。可以理解的是，用户使用授信软件的事件越长，其申请贷款的概率就越高；相应的，用户在授信软件中出现的点击事件的数量越多其申请贷款的概率也就越高；进一步的，可以根据之前所有申请过贷款的用户在相关授信软件上的使用情况来计算用户使用时长与点击事件数量对应的权值。
步骤S12、基于预设额度申请概率计算公式利用所述时间和所述数量计算所述用户发起额度申请的当前概率。
进一步的，得到用户在授信软件上的使用时间以及相关的点击事件的数量后，可以利用预设额度申请概率计算公式计算该用户后续申请贷款的概率。在一种具体的实施例中，假设客户额度授信(申请贷款)可能度为C，客户预览App时间为t(单位：分钟)，客户点击事件数量为n，则预设额度申请概率计算公式可以为：C＝t+n/5。
步骤S13、若所述当前概率不小于预设额度申请阈值，则获取所述用户的用户信息，并利用所述用户信息对授信额度进行计算，以得到与所述用户对应的授信额度。
本申请实施例中，可以根据之前用户额度授信的情况预设概率阈值，即预设额度申请阈值，若当前概率不小于该预设额度申请阈值，则可以获取用户相关的信息，再进行该用户的授信额度计算的过程，这样可以提前得到该用户对应的授信额度。在一种具体的实施例中，若预设当C大于8的时候，客户发起额度申请意愿达到90％，则可以开始触发用户信息的获取，以及后续授信额度计算的步骤。
在一种具体的实施例中，所述获取所述用户的用户信息，并利用所述用户信息对授信额度进行计算，以得到与所述用户对应的授信额度，可以包括：获取所述用户的历史交易信息、征信信息、填写信息及埋点信息；将所述用户的历史交易信息、征信信息、填写信息及埋点信息输入至预设授信额度计算模型以计算所述用户对应的所述授信额度。具体的，可以获取用户在授信软件上的填写信息、通过埋点得到的用户相关的信息、用户的历史交易信息以及用户的征信信息；然后可以通过预设授信额度计算模型计算出该用户对应的授信额度。
在一种具体的实施例中，如图2所示，客户登录App后，可以根据客户的使用行为利用预设客户授信算法(预设额度申请概率计算公式)计算是否需要提前计算客户的授信额度；本申请是考虑需要提前计算客户授信额度的情况，可以获取客户信息(可以包括客户历史交易信息、征信信息等)，然后对客户信息进行标准化、结构化处理，并计算部分变量。可以理解的是，在计算过程中，客户可能会发起额度申请，这时可以获取并更新相关的客户信息，可以包括客户填写信息及埋点获取到的信息、客户的征信信息、客户历史交易信息，然后再基于提前计算的变量进行全部变量加工过程，然后将相应变量输入预设授信额度计算模型，计算当前用户的授信额度。相应的，也有可能在利用客户信息计算得到相应的授信额度之后，客户才发起额度申请，此时可以直接向客户反馈提前计算得到的授信额度。
由此可见，本申请可以根据用户的使用行为对用户申请额度贷款的概率进行计算，并根据之前用户的使用行为与申请贷款的历史记录，计算出该用户接下来申请贷款的概率，然后判断是否需要提前计算该用户对应的授信额度，若有需要，可以获取用户的填写信息、征信信息、历史交易信息等计算该用户的授信额度；这样提前计算用户对应的授信额度，可以在用户后续实际操作时提供更快的授信额度响应速度。
上面实施例介绍了通过用户的行为计算用户申请贷款的概率，并可以提前获取用户的相关信息，提前计算用户对应的授信额度，可以提高用户实际申请贷款时授信额度的响应速度；下面实施例将具体介绍计算授信额度的相关步骤，参见图3所示，本发明实施例公开了一种授信额度计算方法，其特征在于，包括：
步骤S21、记录用户预览授信软件的时间，并记录所述用户点击事件的数量。
步骤S22、基于预设额度申请概率计算公式利用所述时间和所述数量计算所述用户发起额度申请的当前概率。
步骤S23、若所述当前概率不小于预设额度申请阈值，则获取所述用户的征信信息，并基于所述征信信息生成对应的目标征信文本。
本申请实施例中，若当前概率不小于预设额度申请阈值，则认为用户有很大的可能申请贷款，此时可以提前计算该用户对应的授信额度。具体的，可以先获取该用户的征信信息，并基于该征信信息生成对应的目标征信文本。
步骤S24、判断预设历史征信数据库中是否存在与所述目标征信文本的相似度不小于预设相似度阈值的目标相似征信文本。
进一步的，本申请实施例中，可以判断历史征信数据库中是否存在与目标征信文本类似的目标相似征信文本，可以通过征信文本之间的相似度判断，若预设历史征信数据库中的征信文本与目标征信文本的相似度不小于预设相似度阈值，则可以将预设历史征信数据库中的该征信文本确定为与目标征信文本相似的目标相似征信文本。在具体的实施例中，所述判断预设历史征信数据库中是否存在与所述目标征信文本的相似度不小于预设相似度阈值的目标相似征信文本的过程中，可以包括：将所述目标征信文本以及所述预设历史征信数据库中保存的征信文本分别转换为相应的第一字符集合以及第二字符集合；计算所述第一字符集合与所述预设历史征信数据库中各征信文本对应的各所述第二字符集合之间的交集和并集；通过Jaccard算法并利用所述交集和所述并集计算出所述第一字符集合与各所述第二字符集合之间的相似度，以得到所述目标征信文本与所述预设历史征信数据库中各征信文本之间的相似度。具体的，可以将目标征信文本以及预设历史征信数据库中的征信文本分别转换为相应的第一字符集合以及若干个第二字符集合；然后可以计算第一字符集合与各个第二字符集合之间的交集和并集；之后可以利用Jaccaard算法基于交集和并集计算出第一字符集合分别与若干个第二字符集合之间的相似度，该相似度可以被确定为是目标征信文本与预设历史征信数据库中征信文本之间的相似度，若该相似度不小于预设相似度阈值，则可以将预设历史征信数据库中相应的征信文本确定为与目标征信文本对应的目标相似征信文本。
步骤S25、若存在，则利用所述目标相似征信文本对应的信息计算所述用户的授信额度。
本申请实施例中，若存在与目标征信文本相似的目标相似征信文本，则可以利用目标相似征信文本对应的用户信息计算当前用户的授信额度。在具体的实施例中，所述利用所述目标相似征信文本对应的信息计算所述用户的授信额度，可以包括：利用所述用户信息进行初步额度计算，得到相应的初步额度计算结果；利用所述目标相似征信文本对应的变量值替换所述初步额度计算结果中相应的变量值，得到替换后额度计算结果；利用所述替换后额度计算结果确定所述用户的所述授信额度。需要指出的是，额度计算的过程中需要进行多级变量的计算；具体的，本申请中可以利用当前用户对应的用户信息进行初步额度计算，得到初步额度计算结果，再利用与当前用户对应的目标相似征信文本对应的部分变量值替换该初步额度计算结果中相应的变量值，然后利用替换后额度计算结果确定当前用户的授信额度；这样一来，在计算当前用户授信额度的过程中，可以减少一部分变量的计算过程，能够加快计算当前用户授信额度的速度。
在一种具体的实施例中，如图4所示，获取当前客户的征信信息(目标征信文本)之后，可以利用性别、年龄、学历、职业等初步匹配预设历史征信数据库中客户的征信信息，若全部都不匹配，则可以正常计算额度计算中的变量值，实时计算当前用户的授信额度。若预设历史征信数据库中存在匹配的征信信息，则可以进一步计算当前客户的征信信息与历史的征信信息之间的Jaccard相似度，若相似度大于90％，则可以判定该历史的征信信息为与当前客户的征信信息相似的征信信息，即与目标征信文本相似的目标相似征信文本。然后可以利用目标相似征信文本中部分历史变量值替换初始额度计算结果中的变量值，即利用历史变量值替换当前实时计算的初步额度计算结果中相应的值；然后可以将替换变量后的数据代入预设授信额度计算模型计算当前客户的授信额度，即将替换后的变量带入授信额度计算模型。
步骤S26、若不存在，则获取所述用户的历史交易信息、征信信息、填写信息及埋点信息，并将所述用户的历史交易信息、征信信息、填写信息及埋点信息输入至预设授信额度计算模型以计算所述用户对应的所述授信额度。
本实施例中，若预设历史征信数据库中不存在与目标征信文本相似的目标相似征信文本，则可以将当前用户对应的信息输入值预设授信额度计算模型，以计算当前用户对应的授信额度。
其中，关于上述步骤S21和S22更加具体的处理过程可以参考前述实施例中公开的相应内容，在此不再进行赘述。
由此可见，本申请可以利用与当前用户的信息相似的历史征信信息计算当前用户的授信额度，在授信额度计算过程中，可以利用目标相似征信文本中部分变量值替换初步额度计算结果中相应的变量值，这样可以避免重新计算相应的变量值的步骤，再利用替换后额度计算结果确定出当前用户的授信额度；这样可以加快额度计算过程中一部分变量值的处理过程，进一步的，可以加快当前用户授信额度的计算速度，可以提高用户的使用体验。
如图5所示，本申请实施例公开了一种授信额度计算装置，包括：
用户行为记录模块11，用于记录用户预览授信软件的时间，并记录所述用户点击事件的数量；
概率计算模块12，用于基于预设额度申请概率计算公式利用所述时间和所述数量计算所述用户发起额度申请的当前概率；
额度计算模块13，用于若所述当前概率不小于预设额度申请阈值，则获取所述用户的用户信息，并利用所述用户信息对授信额度进行计算，以得到与所述用户对应的授信额度。
由此可见，本申请可以根据用户的使用行为对用户申请额度贷款的概率进行计算，并根据计算的概率提前计算该用户对应的授信额度，能够为后续用户操作时提供更快的响应速度。
在一种具体的实施例中，所述额度计算模块12，可以包括：
征信文本生成单元，用于获取所述用户的征信信息，并基于所述征信信息生成对应的目标征信文本；
相似度判断子模块，用于判断预设历史征信数据库中是否存在与所述目标征信文本的相似度不小于预设相似度阈值的目标相似征信文本；
第一额度计算子模块，用于当预设历史征信数据库中存在与所述目标征信文本的相似度不小于预设相似度阈值的目标相似征信文本时，利用所述目标相似征信文本对应的信息计算所述用户的授信额度。
在一种具体的实施例中，所述额度计算模块13，可以包括：
信息获取单元，用于获取所述用户的历史交易信息、征信信息、填写信息及埋点信息；
第一额度计算子模块，用于将所述用户的历史交易信息、征信信息、填写信息及埋点信息输入至预设授信额度计算模型以计算所述用户对应的所述授信额度。
在一种具体的实施例中，所述相似度判断子模块，可以包括：
文本转换单元，用于将所述目标征信文本以及所述预设历史征信数据库中保存的征信文本分别转换为相应的第一字符集合以及第二字符集合；
集合计算单元，用于计算所述第一字符集合与所述预设历史征信数据库中各征信文本对应的各所述第二字符集合之间的交集和并集；
相似度计算单元，用于通过Jaccard算法并利用所述交集和所述并集计算出所述第一字符集合与各所述第二字符集合之间的相似度，以得到所述目标征信文本与所述预设历史征信数据库中各征信文本之间的相似度。
在一种具体的实施例中，所述第一额度计算子模块，包括：
第一额度计算单元，用于利用所述用户信息进行初步额度计算，得到相应的初步额度计算结果；
变量替换单元，用于利用所述目标相似征信文本对应的变量值替换所述初步额度计算结果中相应的变量值，得到替换后额度计算结果；
第二额度计算单元，用于利用所述替换后额度计算结果确定所述用户的所述授信额度。
在一种具体的实施例中，所述装置还可以包括：
第二额度计算子模块，用于当预设历史征信数据库中不存在与所述目标征信文本的相似度不小于预设相似度阈值的目标相似征信文本时，获取所述用户的历史交易信息、征信信息、填写信息及埋点信息，并将所述用户的历史交易信息、征信信息、填写信息及埋点信息输入至预设授信额度计算模型以计算所述用户对应的所述授信额度。
进一步的，本申请实施例还公开了一种电子设备，图6是根据一示例性实施例示出的电子设备20结构图，图中的内容不能认为是对本申请的使用范围的任何限制。
图6为本申请实施例提供的一种电子设备20的结构示意图。该电子设备20，具体可以包括：至少一个处理器21、至少一个存储器22、电源23、通信接口24、输入输出接口25和通信总线26。其中，所述存储器22用于存储计算机程序，所述计算机程序由所述处理器21加载并执行，以实现前述任一实施例公开的授信额度计算方法中的相关步骤。另外，本实施例中的电子设备20具体可以为电子计算机。
本实施例中，电源23用于为电子设备20上的各硬件设备提供工作电压；通信接口24能够为电子设备20创建与外界设备之间的数据传输通道，其所遵循的通信协议是能够适用于本申请技术方案的任意通信协议，在此不对其进行具体限定；输入输出接口25，用于获取外界输入数据或向外界输出数据，其具体的接口类型可以根据具体应用需要进行选取，在此不进行具体限定。
另外，存储器22作为资源存储的载体，可以是只读存储器、随机存储器、磁盘或者光盘等，其上所存储的资源可以包括操作系统221、计算机程序222等，存储方式可以是短暂存储或者永久存储。
其中，操作系统221用于管理与控制电子设备20上的各硬件设备以及计算机程序222，其可以是Windows Server、Netware、Unix、Linux等。计算机程序222除了包括能够用于完成前述任一实施例公开的由电子设备20执行的授信额度计算方法的计算机程序之外，还可以进一步包括能够用于完成其他特定工作的计算机程序。
进一步的，本申请还公开了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现前述公开的授信额度计算方法。关于该方法的具体步骤可以参考前述实施例中公开的相应内容，在此不再进行赘述。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
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申请的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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。
以上对本申请所提供的技术方案进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (10)

1.一种授信额度计算方法，其特征在于，包括：
记录用户预览授信软件的时间，并记录所述用户点击事件的数量；
基于预设额度申请概率计算公式利用所述时间和所述数量计算所述用户发起额度申请的当前概率；
若所述当前概率不小于预设额度申请阈值，则获取所述用户的用户信息，并利用所述用户信息对授信额度进行计算，以得到与所述用户对应的授信额度。
2.根据权利要求1所述的授信额度计算方法，其特征在于，所述获取所述用户的用户信息，并利用所述用户信息对授信额度进行计算，以得到与所述用户对应的授信额度，包括：
获取所述用户的历史交易信息、征信信息、填写信息及埋点信息；
将所述用户的历史交易信息、征信信息、填写信息及埋点信息输入至预设授信额度计算模型以计算所述用户对应的所述授信额度。
3.根据权利要求1所述的授信额度计算方法，其特征在于，所述获取所述用户的用户信息，并利用所述用户信息对授信额度进行计算，以得到与所述用户对应的授信额度，包括：
获取所述用户的征信信息，并基于所述征信信息生成对应的目标征信文本；
判断预设历史征信数据库中是否存在与所述目标征信文本的相似度不小于预设相似度阈值的目标相似征信文本；
若存在，则利用所述目标相似征信文本对应的信息计算所述用户的授信额度。
4.根据权利要求3所述的授信额度计算方法，其特征在于，所述判断预设历史征信数据库中是否存在与所述目标征信文本的相似度不小于预设相似度阈值的目标相似征信文本的过程中，包括：
将所述目标征信文本以及所述预设历史征信数据库中保存的征信文本分别转换为相应的第一字符集合以及第二字符集合；
计算所述第一字符集合与所述预设历史征信数据库中各征信文本对应的各所述第二字符集合之间的交集和并集；
通过Jaccard算法并利用所述交集和所述并集计算出所述第一字符集合与各所述第二字符集合之间的相似度，以得到所述目标征信文本与所述预设历史征信数据库中各征信文本之间的相似度。
5.根据权利要求3所述的授信额度计算方法，其特征在于，所述利用所述目标相似征信文本对应的信息计算所述用户的授信额度，包括：
利用所述用户信息进行初步额度计算，得到相应的初步额度计算结果；
利用所述目标相似征信文本对应的变量值替换所述初步额度计算结果中相应的变量值，得到替换后额度计算结果；
利用所述替换后额度计算结果确定所述用户的所述授信额度。
6.根据权利要求3所述的授信额度计算方法，其特征在于，所述判断预设历史征信数据库中是否存在与所述目标征信文本的相似度不小于预设相似度阈值的目标相似征信文本之后，还包括：
若不存在，则获取所述用户的历史交易信息、征信信息、填写信息及埋点信息，并将所述用户的历史交易信息、征信信息、填写信息及埋点信息输入至预设授信额度计算模型以计算所述用户对应的所述授信额度。
7.一种授信额度计算装置，其特征在于，包括：
用户行为记录模块，用于记录用户预览授信软件的时间，并记录所述用户点击事件的数量；
概率计算模块，用于基于预设额度申请概率计算公式利用所述时间和所述数量计算所述用户发起额度申请的当前概率；
额度计算模块，用于若所述当前概率不小于预设额度申请阈值，则获取所述用户的用户信息，并利用所述用户信息对授信额度进行计算，以得到与所述用户对应的授信额度。
8.根据权利要求7所述的授信额度计算装置，其特征在于，所述额度计算模块，包括：
征信文本生成单元，用于获取所述用户的征信信息，并基于所述征信信息生成对应的目标征信文本；
相似度判断子模块，用于判断预设历史征信数据库中是否存在与所述目标征信文本的相似度不小于预设相似度阈值的目标相似征信文本；
第一额度计算子模块，用于当预设历史征信数据库中存在与所述目标征信文本的相似度不小于预设相似度阈值的目标相似征信文本时，利用所述目标相似征信文本对应的信息计算所述用户的授信额度。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储器，用于保存计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序以实现如权利要求1至6任一项所述的授信额度计算方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于保存计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的授信额度计算方法。
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