CN116645196A - 信用预测处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本说明书实施例提供了信用预测处理方法及装置，其中，一种信用预测处理方法，应用于信用预测平台，包括：在资源管理平台进行接口调用时，响应于资源管理平台的接口调用，获取资源管理平台通过接口传入的目标机构的机构信息以及信用授权协议，基于信用授权协议查询目标机构的信用信息，在对机构信息和信用信息进行的内容核验通过后，基于机构信息以及信用信息对目标机构进行预期时间区间的信用预测，并将信用预测结果返回资源管理平台，以使资源管理平台根据信用预测结果向目标机构进行资源借贷处理。

Description

信用预测处理方法及装置

技术领域

本文件涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种信用预测处理方法及装置。

背景技术

随着互联网技术的不断发展，用户对信用的重视程度也在不断提升，信用体系的建立和完善也在不断进行，面向用户提供各种信用服务的信用平台应运而生，信用平台面向用户提供的信用服务的种类也越来越丰富，如许多信用平台向用户提供信用租赁、信用借还、信用试用等各种基于信用的服务，如何提高用户对基于信用的服务的参与体验，是信用平台日益关注的重点。

发明内容

本说明书一个或多个实施例提供了一种信用预测处理方法，应用于信用预测平台，所述方法包括：响应于资源管理平台的接口调用，获取所述资源管理平台通过接口传入的目标机构的机构信息以及信用授权协议。基于所述信用授权协议查询所述目标机构的信用信息。对所述机构信息和所述信用信息进行的内容核验通过后，将所述机构信息以及所述信用信息输入信用预测模型，对所述目标机构进行预期时间区间的信用预测。在检测到所述信用预测模型输出信用预测结果的情况下，将所述信用预测结果返回所述资源管理平台，以使所述资源管理平台根据所述信用预测结果向所述目标机构进行资源借贷处理。

本说明书一个或多个实施例提供了一种信用预测处理装置，运行于信用预测平台，所述装置包括：信息获取模块，被配置为响应于资源管理平台的接口调用，获取所述资源管理平台通过接口传入的目标机构的机构信息以及信用授权协议。信息查询模块，被配置为基于所述信用授权协议查询所述目标机构的信用信息。对所述机构信息和所述信用信息进行的内容核验通过后，运行信用预测模块，所述信用预测模块，被配置为将所述机构信息以及所述信用信息输入信用预测模型，对所述目标机构进行预期时间区间的信用预测。在检测到所述信用预测模型输出信用预测结果的情况下，运行资源借贷处理模块，所述资源借贷处理模块，被配置为将所述信用预测结果返回所述资源管理平台，以使所述资源管理平台根据所述信用预测结果向所述目标机构进行资源借贷处理。

本说明书一个或多个实施例提供了一种信用预测处理设备，包括：处理器；以及，被配置为存储计算机可执行指令的存储器，所述计算机可执行指令在被执行时使所述处理器：响应于资源管理平台的接口调用，获取所述资源管理平台通过接口传入的目标机构的机构信息以及信用授权协议。基于所述信用授权协议查询所述目标机构的信用信息。对所述机构信息和所述信用信息进行的内容核验通过后，将所述机构信息以及所述信用信息输入信用预测模型，对所述目标机构进行预期时间区间的信用预测。在检测到所述信用预测模型输出信用预测结果的情况下，将所述信用预测结果返回所述资源管理平台，以使所述资源管理平台根据所述信用预测结果向所述目标机构进行资源借贷处理。

本说明书一个或多个实施例提供了一种存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器执行时实现以下流程：响应于资源管理平台的接口调用，获取所述资源管理平台通过接口传入的目标机构的机构信息以及信用授权协议。基于所述信用授权协议查询所述目标机构的信用信息。对所述机构信息和所述信用信息进行的内容核验通过后，将所述机构信息以及所述信用信息输入信用预测模型，对所述目标机构进行预期时间区间的信用预测。在检测到所述信用预测模型输出信用预测结果的情况下，将所述信用预测结果返回所述资源管理平台，以使所述资源管理平台根据所述信用预测结果向所述目标机构进行资源借贷处理。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书一个或多个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说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图；

图1为本说明书一个或多个实施例提供的一种信用预测处理方法实施环境的示意图；

图2为本说明书一个或多个实施例提供的一种信用预测处理方法处理流程图；

图3为本说明书一个或多个实施例提供的一种应用于机构信用预测场景的信用预测处理方法处理流程图；

图4为本说明书一个或多个实施例提供的一种信用预测处理装置实施例的示意图；

图5为本说明书一个或多个实施例提供的一种信用预测处理设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书一个或多个实施例中的技术方案，下面将结合本说明书一个或多个实施例中的附图，对本说明书一个或多个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说明书的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书一个或多个实施例，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，都应当属于本文件的保护范围。

如图1所示，本说明书一个或多个实施例的方案中，实施环境包括：信用预测平台服务器101，资源管理平台服务器102，目标机构服务器103和信用管理平台服务器104；

信用预测平台服务器101，包括提供信用服务的平台服务器，信用预测平台服务器101能够从信用角度保障担保交易体系中的资金安全，从而能够促进担保交易体系的健康发展；其中，信用预测平台服务器101可以是一台或者多台服务器，若干台服务器组成的服务器集群，或者，云计算平台的云服务器；信用预测平台101响应于资源管理平台102的接口调用，获取资源管理平台102通过接口传入的目标机构服务器103的机构信息以及信用授权协议。

资源管理平台服务器102，包括可以对用户持有的资源进行管理或者转入/转出的服务器；资源管理平台服务器102能够进行信用预测平台服务器101的接口调用，向预测平台服务器发送目标机构服务器103的机构信息以及信用授权协议，以及接收信用预测平台101产出的目标机构服务器103的信用预测结果。

目标机构服务器103，包括进行信用预测的机构；所述目标机构服务器103，是指资源管理平台服务器102向信用预测平台服务器101发起信用预测，并根据信用预测结果进行资源借贷的机构。

信用管理平台服务器104，包括提供目标机构的机构名称以及信用代码查询服务的平台，所述信用管理平台服务器104用于存储目标机构服务器103的信用信息，并在信用预测平台101进行信用信息查询的时候返回目标机构服务器103的信用信息。

该实施环境中，信用预测平台101响应于资源管理平台102的接口调用，获取资源管理平台102通过接口传入的目标机构服务器103的机构信息以及信用授权协议，基于信用授权协议通过信用管理平台104查询目标机构的信用信息，将机构信息以及信用信息输入信用预测模型进行预期时间区间的信用预测后，将信用预测结果返回资源管理平台102，以使资源管理平台102根据信用预测结果向目标机构服务器103进行资源借贷处理。

本说明书提供的一种信用预测处理方法的一个或多个实施例如下：

参照图2，本实施例提供的信用预测处理方法，可应用于信用预测平台，具体包括步骤S202至步骤S208。

步骤S202，响应于资源管理平台的接口调用，获取所述资源管理平台通过接口传入的目标机构的机构信息以及信用授权协议。

本实施例所述资源管理平台，包括可以对用户持有的资源进行管理或者转入/转出的平台，机构能够以向所述资源管理平台提供信用凭证的方式预支资源。比如，进行资金借贷的机构；或者对用户或者机构进行账户开通并进行对应的资源管理的机构。

所述目标机构的机构信息，包括下述至少一项：机构名称、机构资产、机构法人、机构关联关系。所述信用授权协议，包括资源管理平台发送的用于授权信用预测平台获取机构信用信息的协议，还包括通过信息录入页面签署的机构与信用管理平台约定信用预测平台可对机构的信用信息进行查询的协议。可选的，所述信用授权协议包括机构授权书。例如，信用预测平台接收资源管理平台通过接口传入的目标机构的信用授权协议，信用预测平台根据信用授权协议向信用管理平台发送目标机构的信用信息获取请求。

具体执行过程中，可以预先向资源管理平台开放信息录入接口，以使资源管理平台通过从信息录入接口传入的信息录入页面进行目标机构的机构信息录入以及信用授权协议的签署，以获得目标机构的机构信息以及签署的信用授权协议，可选的，所述信用预测平台配置有信息录入接口；若检测到所述信息录入接口被调用，向所述资源管理平台发送信息录入页面以进行所述机构信息的录入。

信用预测平台在获得资源管理平台通过接口调用返回的携带机构信息和协议信息的信息录入页面之后，可以利用信息录入接口提取信息录入页面的页面特征，以获取机构信息以及信用授权协议。

实际应用中，在用户通过信息录入页面录入机构信息时，可能存在录入有误或者录入缺失的情况，因此，需要对机构信息进行规则校验，以避免因录入有误或者录入缺失导致的机构信息录入不完整的情况，本实施例提供的一种可选实施方式中，采用如下方式进行机构信息的规则校验：

基于所述机构信息中各子信息的信息类别在校验规则集合中匹配对应的校验规则；

根据校验规则对对应的子信息进行规则校验；

在对所述各子信息进行规则校验且规则校验通过后进行所述机构信息和所述信用信息的内容核验。

具体的，由于机构信息中各子信息的信息类别不同，所以在对机构信息进行规则校验时，需根据各子信息的不同类别匹配对应的校验规则，具体在匹配校验规则的过程中，根据子信息的信息类别在校验规则集合中匹配对应的校验规则，在确定各子信息的校验规则后，根据对应的校验规则对子信息进行规则校验，以在校验通过后进行机构信息和信用信息的内容核验。

可选的，所述信息类别，包括下述至少一项：机构名称、机构资产、机构法人、机构关联关系。

步骤S204，基于所述信用授权协议查询所述目标机构的信用信息。

上述在获取资源管理平台通过接口传入的目标机构的机构信息以及信用授权协议之后，需基于信用授权协议查询目标机构的信用信息。以此，能够从目标机构的信用信息维度出发对目标机构进行信用预测。所述信用信息，包括基于用户的历史履约情况或其他信用因素确定的信用评级或者信用积分。

具体执行过程中，在获得信用授权协议后，可以根据信用授权协议向协议的关联平台获取目标机构的信用信息，本实施例提供的一种可选实施方式中，所述基于所述信用授权协议查询所述目标机构的信用信息，包括：

将基于所述信用授权协议生成的信用查询令牌发送至信用管理平台的查询接口，以使所述查询接口根据所述查询令牌查询所述目标机构的机构名称以及信用代码；

接收所述信用管理平台返回的所述目标机构的信用信息；所述信用信息根据所述机构名称以及所述信用代码查询获得。

具体的，信用管理平台配置有查询接口，通过查询接口接收到信用查询令牌时，查询接口根据查询令牌查询目标机构的机构名称以及信用代码，并将机构名称以及信用代码发送至信用管理平台以使信用管理平台根据机构名称以及信用代码查询目标机构的机构信息，并将查询到的机构信息返回信用预测平台。

步骤S206，对所述机构信息和所述信用信息进行的内容核验通过后，将所述机构信息以及所述信用信息输入信用预测模型，对所述目标机构进行预期时间区间的信用预测。

上述对机构信息进行规则校验且基于信用授权协议查询到目标机构的信用信息后，对机构信息和信用信息进行内容核验，在内容核验通过后，利用信用预测模型进行目标机构在预期时间区间内的信用预测。所述预期时间区间，包括对目标机构进行信用预测的有效时间，比如12个月。

具体执行过程中，为了确保机构信息和信用信息的有效性，对机构信息和信用信息进行内容核验，本实施例提供的一种可选实施方式中，通过如下方式进行所述机构信息和所述信用信息的内容核验：

采用随机算法在核验人员集合中筛选预设数量的核验人员；

将所述机构信息以及所述信用信息向所述核验人员发送以进行内容核验；

若接收到核验人员的核验结果且所述核验结果为核验通过，确定所述内容核验通过。具体的，在预设数量的核验人员进行核验的过程中，可按照人员顺序进行核验；后续核验的人员可对所述机构信息以及所述信用信息和之前人员的核验结果进行双重核验，以此保证核验的有效性和准确定，进一步提升内容的真实性。

例如，核验人员的预设数量为3,，在对机构信息和信用信息进行内容核验的过程中，随机确定第一核验人员、第二核验人员以及第三核验人员，并将所述机构信息和所述信用信息下发至所述第一核验人员的第一核验终端；在接收到所述第一核验终端返回的第一核验结果后，将所述第一核验结果发送至第二核验人员的第二核验终端；在接收到所述第二核验终端返回的第二核验结果后，将所述第一核验结果和第二核验结果发送至第三核验人员的第三核验终端进行所述内容核验。

具体的，首先通过随机的方式确定第一核验人员，将机构信息和信用信息下发至第一核验人员的第一核验终端，以使第一核验人员通过第一核验终端进行机构信息和信用信息的核验，在第一核验终端返回第一核验结果后，将第一核验结果发送至第二核验人员的第二核验终端，以实现交叉核验，在接收到第二核验终端返回的第二核验结果后，将第一核验结果和第二核验结果发送至第三核验人员的第三核验终端，以使第三核验人员基于第一核验结果以及第二核验结果进行内容核验。

在上述内容核验通过后，基于机构信息和信用信息进行目标机构的信用预测，具体在信用预测的过程中，为了提高信用预测的效率以及准确性，将机构信息以及信用信息输入信用预测模型，以对目标机构进行预期时间区间的信用预测，本实施例提供的一种可选实施方式中，信用预测模型采用如下方式对目标机构进行预期时间区间的信用预测：

基于数据分析算法对所述机构信息以及所述信用信息进行解析获得机构特征；

将所述机构特征输入评分网络进行信用评分处理获得机构评分；

根据所述机构评分对应的机构评级在信用评价数据库中筛选信用评价数据，将筛选获得的信用评价数据作为所述信用预测结果。

其中，信用预测模型可以预先训练获得，具体可通过预先获取多个历史待预测机构的机构信息以及信息授权协议作为训练数据集，并以针对多个历史待预测机构的机构信息以及信息授权协议预先标注好的信用预测参数为监督信号，对构建的待训练模型进行有监督训练，训练完成后获得信用预测模型。

此外，步骤S206还可被替换为根据所述机构信息以及所述信用信息对所述目标机构进行预期时间区间的信用预测，获得信用预测结果，对应的，下述步骤S208还可被替换为将所述信用预测结果返回所述资源管理平台，以使所述资源管理平台根据所述信用预测结果向所述目标机构进行资源借贷处理，并与上述提供的步骤S202和步骤S204组成新的实现方式。

步骤S208，在检测到所述信用预测模型输出信用预测结果的情况下，将所述信用预测结果返回所述资源管理平台，以使所述资源管理平台根据所述信用预测结果向所述目标机构进行资源借贷处理。

上述将机构信息以及信用信息输入信用预测模型，对目标机构进行预期时间区间的信用预测后，在检测到信用预测模型输出信用预测结果的情况下，将信用预测结果返回资源管理平台，以使资源管理平台根据信用预测结果向所述目标机构进行资源借贷处理。

具体在资源管理平台根据信用预测结果向目标机构进行资源借贷处理的过程中，为了提升目标机构对资源借贷的感知程度，使在目标机构需要的时候借贷到尽可能多的资源，资源管理平台会根据对目标机构进行资源补偿的补偿资源的资源额度对借贷额度进行修正，本实施例提供的一种可选实施方式中，通过如下方式进行目标机构的资源借贷处理：

根据所述信用预测结果计算所述目标机构的借贷信息以及利息信息；

基于针对所述目标机构的贴息信息对所述利息信息进行修正获得修正利息；

根据所述借贷信息以及所述修正利息进行所述目标机构的资源借贷处理。

具体的，资源管理平台在接收信用预测结果之后，根据信用预测结果计算目标机构的借贷额度，并根据补偿资源的资源额度对借贷额度进行修正，在对借贷额度进行修正之后，基于修正后的借贷额度进行目标机构的资源借贷处理，其中，所述补偿资源，包括对借贷资源进行补偿的资源，比如借贷补助、借贷贴息等；资源管理平台为了减少机构的运营成本，在对目标机构进行资源借贷处理时，基于补偿资源对目标机构的借贷额度进行修正。

例如，资源管理平台接收到信用预测结果后，根据信用预测结果计算目标机构的借贷额度为X，并且可用的补偿资源的资源额度为Y，此时可在借贷额度的基础上加和补偿资源的资源额度，也即是X+Y，并基于X+Y进行目标机构的资源借贷处理。

实际应用中，在基于目标机构的机构信息获得信用预测结果之后，目标机构的机构信息还有可能发生变更，在机构信息发生变更的情况下，为了实现对目标机构的信用预测，可基于变更后的信息产出风险预测结果，以根据风险预测结果对信用预测结果进行更新，可选的，所述资源管理平台根据所述信用预测结果向所述目标机构进行资源借贷处理完成之后，若在所述预期时间区间内所述信用评估平台接收到风险预测结果，则根据所述风险预测结果对所述信用预测结果进行更新。

具体的，所述风险预测结果，包括对目标机构的机构信息发生的变更后产生的风险进行预测的结果，本实施例提供的一种可选实施方式中，所述风险预测结果，采用如下方式获得：

若检测到所述信用预测平台的信息采集接口被调用，则通过所述信息采集接口获取所述目标机构的机构变更信息；

将所述机构变更信息输入风险评估模型进行风险评估获得所述风险评估结果。

具体的，所述信用预测平台配置有信息采集接口，以在目标机构的机构信息产生变更后通过信息采集接口获取目标机构的机构变更信息，在通过信息采集接口获取到目标机构的机构变更信息后，将机构变更信息输入风险预测模型进行风险预测获得风险预测结果，以根据风险预测结果对信用预测结果进行更新。

具体在根据风险预测结果对信用预测结果进行更新的过程中，为了使信用预测结果更加准确，本实施例提供的一种可选实施方式中，采用如下方式对所述信用预测结果进行更新：

对所述风险评估结果进行内容核验；

在核验通过后将所述机构信息以及所述风险评估结果输入所述信用预测模型，获得所述目标机构的风险预测结果；

将所述风险预测结果返回至所述资源管理平台，以使所述资源管理平台根据所述风险预测结果向所述目标机构进行资源借贷处理。

具体的，通过对风险预测结果进行核验的方式，提升风险预测结果的可信程度，以在核验通过后将机构信息以及风险预测结果输入信用预测模型，对目标机构进行预期时间区间的信用预测，在检测到信用预测模型输出风险预测结果的情况下，将风险预测结果返回至资源管理平台，以使资源管理平台根据风险预测结果向目标机构进行资源借贷处理。

具体实施时，风险预测模型的模型参数还会发生更新，在风险预测模型的模型参数发生更新的情况下，为了使信用预测结果更加准确，本实施例提供的一种可选实施方式中，采用如下方式进行二次信用预测：

若检测到所述信用预测模型的模型参数被更新，则根据更新后的信用预测模型对所述目标机构进行二次信用预测，获得二次预测结果；

将所述二次预测结果返回至所述资源管理平台，以使所述资源管理平台根据所述二次预测结果向所述目标机构进行资源借贷处理。

具体的，在信用预测模型的模型参数发生更新后，根据更新后的信用预测模型对目标机构进行预期时间区间的二次信用预测，在检测到更新后的信用预测模型输出二次预测结果的情况下，将二次预测结果返回至资源管理平台，以使资源管理平台根据二次预测结果向目标机构进行资源借贷处理。

综上所述，本实施例提供的一种或者多种信用预测处理方法，在响应于资源管理平台的接口调用，获取所述资源管理平台通过接口传入的目标机构的机构信息以及信用授权协议之后，基于信用授权协议查询目标机构的信用信息，对机构信息和信用信息进行内容核验，在核验通过后将机构信息以及信用信息输入信用预测模型，对目标机构进行预期时间区间的信用预测，在检测到信用预测模型输出信用预测结果的情况下，将信用预测结果返回资源管理平台，以使资源管理平台根据信用预测结果向目标机构进行资源借贷处理，以此实现在线信用预测结果的自动产出，提升了对机构的信用预测效率；

进一步，资源管理平台根据信用预测结果向目标机构进行资源借贷处理完成之后，若在预期时间区间内信用评估平台接收到风险预测结果，则根据风险预测结果对信用预测结果进行更新，以在预期时间区间内对目标机构的信用预测结果进行更新，保证了信用预测结果的有效性。

下述以本实施例提供的一种信用预测处理方法在机构信用预测场景的应用为例，结合图3，对本实施例提供的信用预测处理方法进行进一步说明，参见图3，应用于机构信用预测场景的信用预测处理方法，具体包括下述步骤。

步骤S302，若检测到信息录入接口被调用，向资源管理平台发送信息录入页面以进行机构信息的录入。

步骤S304，响应于资源管理平台的接口调用，获取资源管理平台通过接口传入的目标机构的机构信息以及信用授权协议。

步骤S306，基于信用授权协议查询目标机构的信用信息。

步骤S308，基于机构信息中各子信息的信息类别在校验规则集合中匹配对应的校验规则。

步骤S310，根据校验规则对对应的子信息进行规则校验。

步骤S312，在对各子信息进行规则校验且规则校验通过后进行机构信息和信用信息的内容核验。

步骤S314，在内容核验通过后，将机构信息以及信用信息输入信用预测模型，对目标机构进行预期时间区间的信用预测。

步骤S316，在检测到信用预测模型输出信用预测结果的情况下，将信用预测结果返回资源管理平台。

在此之后，资源管理平台根据信用预测结果向目标机构进行资源借贷处理。

步骤S318，若在预期时间区间内接收到风险预测结果，则根据风险预测结果对信用预测结果进行更新。

本说明书提供的一种信用预测处理装置一个或多个实施例如下：

在上述的实施例中，提供了一种信用预测处理方法，与之相对应的，还提供了一种信用预测处理装置，下面结合附图进行说明。

参照图4，其示出了本实施例提供的一种信用预测处理装置实施例的示意图。

由于装置实施例对应于方法实施例，所以描述得比较简单，相关的部分请参见上述提供的方法实施例的对应说明即可。下述描述的装置实施例仅仅是示意性的。

本实施例提供一种信用预测处理装置，包括：

信息获取模块402，被配置为响应于资源管理平台的接口调用，获取所述资源管理平台通过接口传入的目标机构的机构信息以及信用授权协议；

信息查询模块404，被配置为基于所述信用授权协议查询所述目标机构的信用信息；

对所述机构信息和所述信用信息进行的内容核验通过后，运行信用预测模块406，所述信用预测模块，被配置为将所述机构信息以及所述信用信息输入信用预测模型，对所述目标机构进行预期时间区间的信用预测；

在检测到所述信用预测模型输出信用预测结果的情况下，运行资源借贷处理模块408，所述资源借贷处理模块，被配置为将所述信用预测结果返回所述资源管理平台，以使所述资源管理平台根据所述信用预测结果向所述目标机构进行资源借贷处理。

本说明书提供的一种信用预测处理设备一个或多个实施例如下：

对应上述描述的一种信用预测处理方法，基于相同的技术构思，本说明书一个或多个实施例还提供一种信用预测处理设备，该信用预测处理设备用于执行上述提供的信用预测处理方法，图5为本说明书一个或多个实施例提供的一种信用预测处理设备的结构示意图。

本实施例提供的一种信用预测处理设备，包括：

如图5所示，信用预测处理设备可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上的处理器501和存储器502，存储器502中可以存储有一个或一个以上存储应用程序或数据。其中，存储器502可以是短暂存储或持久存储。存储在存储器502的应用程序可以包括一个或一个以上模块(图示未示出)，每个模块可以包括信用预测处理设备中的一系列计算机可执行指令。更进一步地，处理器501可以设置为与存储器502通信，在信用预测处理设备上执行存储器502中的一系列计算机可执行指令。信用预测处理设备还可以包括一个或一个以上电源503，一个或一个以上有线或无线网络接口504，一个或一个以上输入/输出接口505，一个或一个以上键盘506等。

在一个具体的实施例中，信用预测处理设备包括有存储器，以及一个或一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且一个或者一个以上程序可以包括一个或一个以上模块，且每个模块可以包括对信用预测处理设备中的一系列计算机可执行指令，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行该一个或者一个以上程序包含用于进行以下计算机可执行指令：

响应于资源管理平台的接口调用，获取所述资源管理平台通过接口传入的目标机构的机构信息以及信用授权协议；

基于所述信用授权协议查询所述目标机构的信用信息；

对所述机构信息和所述信用信息进行的内容核验通过后，将所述机构信息以及所述信用信息输入信用预测模型，对所述目标机构进行预期时间区间的信用预测；

在检测到所述信用预测模型输出信用预测结果的情况下，将所述信用预测结果返回所述资源管理平台，以使所述资源管理平台根据所述信用预测结果向所述目标机构进行资源借贷处理。

本说明书提供的一种存储介质一个或多个实施例如下：

对应上述描述的一种信用预测处理方法，基于相同的技术构思，本说明书一个或多个实施例还提供一种存储介质。

本实施例提供的存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器执行时实现以下流程：

响应于资源管理平台的接口调用，获取所述资源管理平台通过接口传入的目标机构的机构信息以及信用授权协议；

基于所述信用授权协议查询所述目标机构的信用信息；

对所述机构信息和所述信用信息进行的内容核验通过后，将所述机构信息以及所述信用信息输入信用预测模型，对所述目标机构进行预期时间区间的信用预测；

在检测到所述信用预测模型输出信用预测结果的情况下，将所述信用预测结果返回所述资源管理平台，以使所述资源管理平台根据所述信用预测结果向所述目标机构进行资源借贷处理。

需要说明的是，本说明书中关于一种存储介质的实施例与本说明书中一种信用预测处理方法的实施例基于同一发明构思，因此该实施例的具体实施可以参见前述对应方法的实施，重复之处不再赘述。

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或者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，比如装置实施例、设备实施例和存储介质实施例，三者均相似于方法实施例，所以描述地比较简单，阅读装置实施例、设备实施例和存储介质实施例中的相关内容请参照方法实施例的部分说明即可。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

在20世纪30年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本说明书实施例时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本说明书一个或多个实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书一个或多个实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本说明书是参照根据本说明书实施例的方法、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。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置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。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供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步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存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)。内存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(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，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、商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、商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、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书一个或多个实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书的一个或多个实施例，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

以上所述仅为本文件的实施例而已，并不用于限制本文件。对于本领域技术人员来说，本文件可以有各种更改和变化。凡在本文件的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本文件的权利要求范围之内。

Claims (15)

1.一种信用预测处理方法，应用于信用预测平台，所述方法包括：

响应于资源管理平台的接口调用，获取所述资源管理平台通过接口传入的目标机构的机构信息以及信用授权协议；

基于所述信用授权协议查询所述目标机构的信用信息；

对所述机构信息和所述信用信息进行的内容核验通过后，将所述机构信息以及所述信用信息输入信用预测模型，对所述目标机构进行预期时间区间的信用预测；

在检测到所述信用预测模型输出信用预测结果的情况下，将所述信用预测结果返回所述资源管理平台，以使所述资源管理平台根据所述信用预测结果向所述目标机构进行资源借贷处理。

2.根据权利要求1所述的信用预测处理方法，所述基于所述信用授权协议查询所述目标机构的信用信息，包括：

将基于所述信用授权协议生成的信用查询令牌发送至信用管理平台的查询接口，以使所述查询接口根据所述查询令牌查询所述目标机构的机构名称以及信用代码；

接收所述信用管理平台返回的所述目标机构的信用信息；所述信用信息根据所述机构名称以及所述信用代码查询获得。

3.根据权利要求1所述的信用预测处理方法，所述响应于资源管理平台的接口调用，获取所述资源管理平台通过接口传入的目标机构的机构信息以及信用授权协议步骤执行之后，且所述对所述机构信息和所述信用信息进行的内容核验通过后，将所述机构信息以及所述信用信息输入信用预测模型，对所述目标机构进行预期时间区间的信用预测步骤执行之前，还包括：

基于所述机构信息中各子信息的信息类别在校验规则集合中匹配对应的校验规则；

根据校验规则对对应的子信息进行规则校验；

在对所述各子信息进行规则校验且规则校验通过后进行所述机构信息和所述信用信息的内容核验。

4.根据权利要求1所述的信用预测处理方法，所述信用预测平台配置有信息录入接口；

若检测到所述信息录入接口被调用，向所述资源管理平台发送信息录入页面以进行所述机构信息的录入。

5.根据权利要求1所述的信用预测处理方法，所述对所述目标机构进行预期时间区间的信用预测，包括：

基于数据分析算法对所述机构信息以及所述信用信息进行解析获得机构特征；

将所述机构特征输入评分网络进行信用评分处理获得机构评分；

根据所述机构评分对应的机构评级在信用评价数据库中筛选信用评价数据，将筛选获得的信用评价数据作为所述信用预测结果。

6.根据权利要求1所述的信用预测处理方法，所述资源管理平台根据所述信用预测结果向所述目标机构进行资源借贷处理完成之后，若在所述预期时间区间内所述信用评估平台接收到风险评估结果，则根据所述风险评估结果对所述信用预测结果进行更新。

7.根据权利要求6所述的信用预测处理方法，所述风险评估结果，采用如下方式获得：

若检测到所述信用预测平台的信息采集接口被调用，则通过所述信息采集接口获取所述目标机构的机构变更信息；

将所述机构变更信息输入风险评估模型进行风险评估获得所述风险评估结果。

8.根据权利要求7所述的信用预测处理方法，所述根据所述风险评估结果对所述信用预测结果进行更新，包括：

对所述风险评估结果进行内容核验；

在核验通过后将所述机构信息以及所述风险评估结果输入所述信用预测模型，获得所述目标机构的风险预测结果；

将所述风险预测结果返回至所述资源管理平台，以使所述资源管理平台根据所述风险预测结果向所述目标机构进行资源借贷处理。

9.根据权利要求1所述的信用预测处理方法，所述在检测到所述信用预测模型输出信用预测结果的情况下，将所述信用预测结果返回所述资源管理平台，以使所述资源管理平台根据所述信用预测结果向所述目标机构进行资源借贷处理步骤执行之后，还包括：

若检测到所述信用预测模型的模型参数被更新，则根据更新后的信用预测模型对所述目标机构进行二次信用预测，获得二次预测结果；

将所述二次预测结果返回至所述资源管理平台，以使所述资源管理平台根据所述二次预测结果向所述目标机构进行资源借贷处理。

10.根据权利要求1所述的信用预测处理方法，所述根据所述信用预测结果向所述目标机构进行资源借贷处理，包括：

根据所述信用预测结果计算所述目标机构的借贷信息以及利息信息；

基于针对所述目标机构的贴息信息对所述利息信息进行修正获得修正利息；

根据所述借贷信息以及所述修正利息进行所述目标机构的资源借贷处理。

11.根据权利要求1所述的信用预测处理方法，所述对所述机构信息和所述信用信息进行的内容核验，包括：

采用随机算法在核验人员集合中筛选预设数量的核验人员；

将所述机构信息以及所述信用信息向所述核验人员发送以进行内容核验；

若接收到核验人员的核验结果且所述核验结果为核验通过，确定所述内容核验通过。

12.根据权利要求1所述的信用预测处理方法，所述基于所述信用授权协议查询所述目标机构的信用信息步骤执行之后，且所述对所述机构信息和所述信用信息进行的内容核验通过后，将所述机构信息以及所述信用信息输入信用预测模型，对所述目标机构进行预期时间区间的信用预测步骤执行之前，还包括：

对所述机构信息以及所述信用信息进行标准化处理，获得标准机构信息以及标准信用信息；

相应的，所述将所述机构信息以及所述信用信息输入信用预测模型，包括：

将所述标准机构信息以及所述标准信用信息输入所述信用预测模型。

13.一种信用预测处理装置，运行于信用预测平台，所述装置包括：

信息获取模块，被配置为响应于资源管理平台的接口调用，获取所述资源管理平台通过接口传入的目标机构的机构信息以及信用授权协议；

信息查询模块，被配置为基于所述信用授权协议查询所述目标机构的信用信息；

对所述机构信息和所述信用信息进行的内容核验通过后，运行信用预测模块，所述信用预测模块，被配置为将所述机构信息以及所述信用信息输入信用预测模型，对所述目标机构进行预期时间区间的信用预测；

在检测到所述信用预测模型输出信用预测结果的情况下，运行资源借贷处理模块，所述资源借贷处理模块，被配置为将所述信用预测结果返回所述资源管理平台，以使所述资源管理平台根据所述信用预测结果向所述目标机构进行资源借贷处理。

14.一种信用预测处理设备，包括：

处理器；以及，被配置为存储计算机可执行指令的存储器，所述计算机可执行指令在被执行时使所述处理器：

响应于资源管理平台的接口调用，获取所述资源管理平台通过接口传入的目标机构的机构信息以及信用授权协议；

基于所述信用授权协议查询所述目标机构的信用信息；

对所述机构信息和所述信用信息进行的内容核验通过后，将所述机构信息以及所述信用信息输入信用预测模型，对所述目标机构进行预期时间区间的信用预测；

在检测到所述信用预测模型输出信用预测结果的情况下，将所述信用预测结果返回所述资源管理平台，以使所述资源管理平台根据所述信用预测结果向所述目标机构进行资源借贷处理。

15.一种存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器执行时实现以下流程：

响应于资源管理平台的接口调用，获取所述资源管理平台通过接口传入的目标机构的机构信息以及信用授权协议；

基于所述信用授权协议查询所述目标机构的信用信息；

对所述机构信息和所述信用信息进行的内容核验通过后，将所述机构信息以及所述信用信息输入信用预测模型，对所述目标机构进行预期时间区间的信用预测；

在检测到所述信用预测模型输出信用预测结果的情况下，将所述信用预测结果返回所述资源管理平台，以使所述资源管理平台根据所述信用预测结果向所述目标机构进行资源借贷处理。