CN117010760A - 等级评估方法、装置、设备、存储介质及程序产品 - Google Patents

等级评估方法、装置、设备、存储介质及程序产品 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种等级评估方法、装置、设备、存储介质及程序产品。本发明涉及大数据技术领域。该方法包括：包括：获取目标对象所对应的等级评估模型；根据所述等级评估模型从设定指标库中获取指标属性信息；其中，所述指标属性信息包括数据源信息及指标处理规则；根据所述指标属性信息确定所述目标对象的指标特征；将所述指标特征输入所述等级评估模型，输出所述目标对象的等级评估信息。本公开实施例提供的等级评估方法，基于指标库来确定目标对象对应的指标特征，无需对所需的指标进行分析及梳理，可以提高等级评估的效率。

Description

等级评估方法、装置、设备、存储介质及程序产品
技术领域
本发明实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种等级评估方法、装置、设备、存储介质及程序产品。
背景技术
随着计量技术的发展，对公客户评级模型的部署一般经历了线下专家判断、线下分析模板、部署在对公客户评级预警系统中、部署在对公信贷业务流程系统中的发展过程。鉴于银行业的发展需要，对公客户评级模型也需及时进行更新调整，建立企业级的评级模型部署平台，建立对公内部评级的全面评级指标特征库，并基于迭代更新的模型，逐步丰富该特征指标库，逐步标准化对公内部评级模型部署的流程，优化目前的传统流程。
此项技术可应用于各类对公客户评级模型。对于新研发或优化的对公客户评级模型的业务需求，一般在模型部署时需要对模型所需要的指标进行分析，对每个指标计算规则重新编写代码，导致改造周期长，效率低。从而影响对客户等级评估的效率。
发明内容
本发明实施例提供一种等级评估方法、装置、设备、存储介质及程序产品，基于指标库来量化目标对象的指标特征，可以提高等级评估的效率。
第一方面，本发明实施例提供了一种等级评估方法，包括：
获取目标对象所对应的等级评估模型；
根据所述等级评估模型从设定指标库中获取指标属性信息；其中，所述指标属性信息包括数据源信息及指标处理规则；
根据所述指标属性信息确定所述目标对象的指标特征；
将所述指标特征输入所述等级评估模型，输出所述目标对象的等级评估信息。
第二方面，本发明实施例还提供了一种等级评估装置，包括：
等级评估模型获取模块，用于获取目标对象所对应的等级评估模型；
指标属性信息获取模块，用于根据所述等级评估模型从设定指标库中获取指标属性信息；其中，所述指标属性信息包括数据源信息及指标处理规则；
指标特征确定模块，用于根据所述指标属性信息确定所述目标对象的指标特征；
等级评估信息获取模块，用于将所述指标特征输入所述等级评估模型，输出所述目标对象的等级评估信息。
第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明实施例所述的等级评估方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例所述的等级评估方法。
第五方面，本发明实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如本发明实施例所述的等级评估方法。
本发明实施例公开了一种等级评估方法、装置、设备、存储介质及程序产品，获取目标对象所对应的等级评估模型；根据等级评估模型从设定指标库中获取指标属性信息；其中，指标属性信息包括数据源信息及指标处理规则；根据指标属性信息确定目标对象的指标特征；将指标特征输入等级评估模型，输出目标对象的等级评估信息。本公开实施例提供的等级评估方法，基于指标库来确定目标对象对应的指标特征，无需对所需的指标进行分析及梳理，可以提高等级评估的效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1为本发明实施例提供的一种等级评估方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种等级评估装置的结构示意图；
图3为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。
图1为本发明实施例提供的一种等级评估方法的流程图，该方法适用于对金融结构的对公客户进行等级评估的情况，该方法可以由等级评估装置来执行，该装置可以通过软件和/或硬件的形式实现，可选的，通过电子设备来实现，该电子设备可以是移动终端、PC端或服务器等。如图1所示，该方法具体包括如下步骤：
S110，获取目标对象所对应的等级评估模型。
其中，目标对象可以是金融机构(如银行)的对公客户，等级评估模型可以是预先训练好的用于评估目标对象的等级的神经网络模型。
具体的，获取目标对象所对应的等级评估模型的方式可以是：提取目标对象的特征信息；基于特征信息确定对应的等级评估模型。
其中，目标对象的特征信息可以包括：类别、信贷金额、规模、注册资本等信息。本实施例中，可以预先建立特征信息与等级评估模型之间的对应关系，即不同特征的目标对象，所对应的等级评估模型不同。在获得目标对象的特征信息之后，根据该对应关系确定特征信息对应的等级评估模型。
S120，根据等级评估模型从设定指标库中获取指标属性信息。
其中，指标属性信息包括数据源信息及指标处理规则。数据源信息可以财务报表科目名称或者财务报表科目编号，数据源信息可以是存储用于计算指标特征的源数据，指标处理规则可以是处理源数据的运算逻辑，可以由计算公式表征。本实施例中，根据数据源信息可以获取到计算指标特征的源数据，按照指标处理规则可以对源数据进行逻辑运算，从而得到指标特征。
具体的，根据等级评估从设定指标库中获取指标属性信息的方式可以是：获取等级评估模型所对应的指标信息；根据指标信息从设定指标库中获取指标属性信息。
其中，指标信息为指标的描述信息。本实施例中，等级评估模型在构建时，会预先配置好要输入的指标，因此，在确定了目标对象所对应的等级评估模型之后，可以直接获取到等级评估模型所需的指标信息。输入等级评估模型的指标数量可以是1个或者多个。
可选的，根据指标信息集从设定指标库中获取指标属性信息的方式可以是：将指标信息与设定指标库中的指标进行匹配，获得匹配率；提取设定指标库中匹配率超过设定阈值的指标属性信息。
其中，设定阈值可以是预先设定的，例如：设置为95％-98％之间的任意值。将指标信息与设定指标库中的指标进行匹配的过程可以是：将等级评估模型所对应的各指标信息与设定指标库中的各个指标的描述信息分别进行文本匹配，获得匹配率。在获得指标信息与设定指标库中的指标的匹配率后，将匹配率超过设定阈值的指标作为等级评估模型所对应的指标，将该指标的指标属性信息作为最终要获取的指标属性信息。
S130，根据指标属性信息确定目标对象的指标特征。
本实施例中，根据每一个指标属性信息确定出一个指标特征。具体的，根据指标属性信息确定目标对象的指标特征的方式可以是：根据数据源信息提取所需的原始数据；基于指标处理规则对原始数据进行量化处理，获得指标特征。
本实施例中，首先从数据源信息对应的财务报表科目中提取所需的原始数据，然后基于指标处理规则对提取出的原始数据进行量化处理，获得初始指标特征，最后对初始指标特征进行归一化处理，获得最终的指标特征。
S140，将指标特征输入等级评估模型，输出目标对象的等级评估信息。
具体的，在获得指标特征之后，将指标特征输入等级评估模型，输出目标对象的等级评估信息。
可选的，在获取目标对象所对应的等级评估模型之前，还包括如下步骤：获取历史等级评估模型对应的指标集；确定指标集中各指标的数据源信息和指标处理规则；建立各指标与数据源信息及指标处理规则的映射关系；根据映射关系创建设定指标库。
其中，历史等级评估模型可以理解为已经部署于金融系统且运行一定时间的等级评估模型，数量可以是1个或者多个。本实施例中，分析指标集中每个指标所需要的财务报表科目名称，即数据源信息；以及每个指标的计算公式，即指标处理规则。然后将指标、数据源信息及指标处理规则进行映射，获得映射关系，最后根据映射关系创建设定指标库。即设定指标库中存储有指标、指标对应的数据源信息及指标处理规则。
可选的，建立各指标与数据源信息及指标处理规则的映射关系的方式可以是：对数据源信息配置数据源标识；建立各指标与数据源标识及指标处理规则的映射关系。
其中，对数据源信息配置数据源标识的过程可以是：对数据源信息进行编码，将编码信息作为数据源标识。在配置好数据源标识后，建立各指标与数据源标识及指标处理规则的映射关系。本实施例中，用数据源标识表征数据源信息，可以节省存储空间。
可选的，在根据映射关系存储创建设定指标库中之后，还包括如下步骤：对设定指标库中的指标进行维度的划分，获得多个维度的指标。
其中，维度包括：营利能力维度、偿债能力维度、营运能力维度、成长能力维度、规模维度及资本结构维度中的至少一项。本实施例中，可以根据指标的特征信息进行维度的划分。便于设定指标库中对指标的管理及维护，从而提高等级评估的效率。
可选的，根据映射关系存储创建设定指标库之后，还包括如下步骤：当获取到新等级评估模型时，获取新等级评估模型的新增指标；确定新增指标对应的映射关系；将映射关系更新至设定指标库中。
其中，新等级评估模型可以是最新训练好且部署于金融系统的。新增指标可以是新等级评估模型所需的且未存储在设定指标库中的指标。新增指标对应的映射关系可以是新增指标与其数据源标识及指标处理规则间的映射关系。确定新增指标对应的映射关系的过程可以是：分析新增指标所需要的财务报表科目名称，即数据源信息；分析新增指标的计算公式，即指标处理规则。然后将新增指标、数据源信息及指标处理规则进行映射，获得其映射关系。最后将新增指标的映射关系存储至设定指标库中，利于后续的等级评估模型对指标的复用。
本实施例的技术方案，获取目标对象所对应的等级评估模型；根据等级评估模型从设定指标库中获取指标属性信息；其中，指标属性信息包括数据源信息及指标处理规则；根据指标属性信息确定目标对象的指标特征；将指标特征输入等级评估模型，输出目标对象的等级评估信息。本公开实施例提供的等级评估方法，基于指标库来确定目标对象对应的指标特征，无需对所需的指标进行分析及梳理，可以提高等级评估的效率。
图2是本发明实施例提供的一种等级评估装置的结构示意图，如图2所示，该装置包括：
等级评估模型获取模块210，用于获取目标对象所对应的等级评估模型；
指标属性信息获取模块220，用于根据等级评估模型从设定指标库中获取指标属性信息；其中，指标属性信息包括数据源信息及指标处理规则；
指标特征确定模块230，用于根据指标属性信息确定目标对象的指标特征；
等级评估信息获取模块240，用于将指标特征输入等级评估模型，输出目标对象的等级评估信息。
可选的，指标属性信息获取模块220，还用于：
获取等级评估模型所对应的指标信息；其中，指标信息为指标的描述信息；
根据指标信息从设定指标库中获取指标属性信息。
可选的，指标属性信息获取模块220，还用于：
将指标信息与设定指标库中的指标进行匹配，获得匹配率；
提取设定指标库中匹配率超过设定阈值的指标属性信息。
可选的，指标特征确定模块230，还用于：
根据数据源信息提取所需的原始数据；
基于指标处理规则对原始数据进行量化处理，获得指标特征。
可选的，还包括：设定指标库创建模块，用于：
获取历史等级评估模型对应的指标集；
确定指标集中各指标的数据源信息和指标处理规则；
建立各指标与数据源信息及指标处理规则的映射关系；
根据映射关系创建设定指标库。
可选的，设定指标库创建模块，还用于：
对数据源信息配置数据源标识；
建立各指标与数据源标识及指标处理规则的映射关系。
可选的，设定指标库创建模块，还用于：
对设定指标库中的指标进行维度的划分，获得多个维度的指标。
可选的，维度包括：营利能力维度、偿债能力维度、营运能力维度、成长能力维度、规模维度及资本结构维度。
可选的，还包括：设定指标库更新模块，用于：
当获取到新等级评估模型时，获取新等级评估模型的新增指标；
确定新增指标对应的映射关系；
将映射关系更新至设定指标库中。
可选的，等级评估模型获取模块210，还用于：
提取目标对象的特征信息；
基于特征信息确定对应的等级评估模型。
上述装置可执行本发明前述所有实施例所提供的等级评估方法，具备执行上述方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明前述所有实施例所提供的等级评估方法。
图3示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
如图3所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。
电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如等级评估方法。
在一些实施例中，等级评估方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的等级评估方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行等级评估方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
本发明实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现如本申请任一实施例所提供的等级评估方法。
计算机程序产品在实现的过程中，可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“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机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (15)

1.一种等级评估方法，其特征在于，包括：
获取目标对象所对应的等级评估模型；
根据所述等级评估模型从设定指标库中获取指标属性信息；其中，所述指标属性信息包括数据源信息及指标处理规则；
根据所述指标属性信息确定所述目标对象的指标特征；
将所述指标特征输入所述等级评估模型，输出所述目标对象的等级评估信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述等级评估从设定指标库中获取指标属性信息，包括：
获取所述等级评估模型所对应的指标信息；其中，所述指标信息为指标的描述信息；
根据指标信息从设定指标库中获取指标属性信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据指标信息集从设定指标库中获取指标属性信息，包括：
将所述指标信息与设定指标库中的指标进行匹配，获得匹配率；
提取所述设定指标库中匹配率超过设定阈值的指标属性信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述指标属性信息确定所述目标对象的指标特征，包括：
根据所述数据源信息提取所需的原始数据；
基于所述指标处理规则对所述原始数据进行量化处理，获得指标特征。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取目标对象所对应的等级评估模型之前，还包括：
获取历史等级评估模型对应的指标集；
确定所述指标集中各指标的数据源信息和指标处理规则；
建立所述各指标与所述数据源信息及所述指标处理规则的映射关系；
根据所述映射关系创建设定指标库。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，建立所述各指标与所述数据源信息及所述指标处理规则的映射关系，包括：
对所述数据源信息配置数据源标识；
建立所述各指标与所述数据源标识及所述指标处理规则的映射关系。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在根据所述映射关系存储创建设定指标库中之后，还包括：
对所述设定指标库中的指标进行维度的划分，获得多个维度的指标。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述维度包括：营利能力维度、偿债能力维度、营运能力维度、成长能力维度、规模维度及资本结构维度。
9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在根据所述映射关系存储创建设定指标库之后，还包括：
当获取到新等级评估模型时，获取所述新等级评估模型的新增指标；
确定所述新增指标对应的映射关系；
将所述映射关系更新至所述设定指标库中。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，获取目标对象所对应的等级评估模型，包括：
提取所述目标对象的特征信息；
基于所述特征信息确定对应的等级评估模型。
11.一种等级评估装置，其特征在于，包括：
等级评估模型获取模块，用于获取目标对象所对应的等级评估模型；
指标属性信息获取模块，用于根据所述等级评估模型从设定指标库中获取指标属性信息；其中，所述指标属性信息包括数据源信息及指标处理规则；
指标特征确定模块，用于根据所述指标属性信息确定所述目标对象的指标特征；
等级评估信息获取模块，用于将所述指标特征输入所述等级评估模型，输出所述目标对象的等级评估信息。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述指标属性信息获取模块，还用于：
获取所述等级评估模型所对应的指标信息；其中，所述指标信息为指标的描述信息；
根据指标信息从设定指标库中获取指标属性信息。
13.一种电子设备，其特征在于，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-10中任一项所述的等级评估方法。
14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-10中任一所述的等级评估方法。
15.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序在被处理器执行时实现如权利要求1-10中任一项所述的等级评估方法。
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