CN117273913A - 目标对象的业务处理方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

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CN117273913A CN202311261127.4A CN202311261127A CN117273913A CN 117273913 A CN117273913 A CN 117273913A CN 202311261127 A CN202311261127 A CN 202311261127A CN 117273913 A CN117273913 A CN 117273913A
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徐静
刘侃
曾欣
包传娇
谈雅兰
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China Construction Bank Corp
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Abstract

本申请涉及一种大数据领域的目标对象的业务处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：响应于针对目标对象的业务处理指令，获取目标对象在多个维度的对象数据；针对每一维度，采用与维度匹配的业务评分方式，对维度的对象数据进行业务评估处理，得到目标对象在每一维度各自的评分数据；从各评分数据中，筛选出评分最低的第一评分数据，并将各评分数据的累加结果作为第二评分数据；基于第一评分数据和第二评分数据，确定目标对象所属的名单类别；按照名单类别所匹配的业务处理流程，对目标对象的业务数据进行处理，得到业务处理结果。采用本方法能够准确对目标对象进行业务处理。

Description

目标对象的业务处理方法、装置、计算机设备和存储介质
技术领域
本申请涉及大数据技术领域，特别是涉及一种目标对象的业务处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
背景技术
随着经济与技术的发展，越来越多的企业逐渐涌现出来，且这些企业为了保障更持续的发展，对企业所拥有的客户的业务数据进行处理的手段变得尤为重要。
传统技术中，一般是配置业务评估规则，并基于业务评估规则对客户的业务数据进行评估，再基于评估结果来进行业务数据的处理。以对客户的年审数据进行评估为例，可以通过预设年审规则来对客户的年审数据进行业务评估，若客户的各年审数据满足预设年审规则，则客户通过年审，企业将可以和客户继续合作；若客户的年审数据不满足预设年审规则，则客户未通过年审，企业将与客户停止合作。然而，目前的这种对客户的业务数据进行处理的方法还不够准确。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种准确的目标对象的业务处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
第一方面，本申请提供了一种目标对象的业务处理方法，包括：
响应于针对目标对象的业务处理指令，获取所述目标对象在多个维度的对象数据；
针对每一所述维度，采用与所述维度匹配的业务评分方式，对所述维度的对象数据进行业务评估处理，得到所述目标对象在每一维度各自的评分数据；
从各所述评分数据中，筛选出评分最低的第一评分数据，并将各所述评分数据的累加结果作为第二评分数据；
基于所述第一评分数据和所述第二评分数据，确定所述目标对象所属的名单类别；
按照所述名单类别所匹配的业务处理流程，对所述目标对象的业务数据进行处理，得到业务处理结果。
在其中一个实施例中，所述针对每一所述维度，采用与所述维度匹配的业务评分方式，对所述维度的对象数据进行业务评估处理，得到所述目标对象在每一维度各自的评分数据，包括：
获取每一所述维度下各指标对应的对象数据，采用与所述指标匹配的业务评分方式，对所述各指标对应的对象数据进行业务评估处理，得到所述目标对象在每一维度下各指标对应的评分数据；
将所述目标对象在每一维度下各指标对应的评分数据的累加结果作为所述目标对象在每一维度各自的评分数据。
在其中一个实施例中，所述获取每一所述维度下各指标对应的对象数据，采用与所述指标匹配的业务评分方式，对所述各指标对应的对象数据进行业务评估处理，得到所述目标对象在每一维度下各指标对应的评分数据，包括：
获取每一所述维度下各指标的影响因子；
基于各所述影响因子，对所述各指标对应的对象数据进行业务评估处理，得到所述目标对象在每一维度下各指标对应的评分数据。
在其中一个实施例中，所述基于所述第一评分数据和所述第二评分数据，确定所述目标对象所属的名单类别包括：
基于所述第一评分数据，确定所述目标对象所属的第一名单类别；
当所述第一名单类别表征黑名单时，将所述目标对象所属的第一名单类别作为所述目标对象所属的名单类别；
当所述第一名单类别未表征黑名单时，基于所述第一评分数据和所述第二评分数据，确定所述目标对象所属的名单类别。
在其中一个实施例中，在所述按照所述名单类别所匹配的业务处理流程，对所述目标对象的业务数据进行处理，得到业务处理结果之前，还包括：
若所述目标对象所属的名单类别表征需要对所述目标对象进行二次评估时，推送信息补充请求；
获取所述第一客户端基于所述信息补充请求上传的补充信息，并基于所述补充信息，更新所述目标对象在多个维度的对象数据；
对更新后的目标对象在多个维度的对象数据进行二次评估处理，更新所述目标对象所属的名单类别。
在其中一个实施例中，所述基于所述补充信息，更新所述目标对象在多个维度的对象数据包括：
向第二客户端推送所述补充信息；
当获取所述第二客户端基于所述补充信息上传的审核通过消息时，更新所述目标对象在多个维度的对象数据。
在其中一个实施例中，所述对更新后的目标对象在多个维度的对象数据进行二次评估处理，更新所述目标对象所属的名单类别，包括：
基于更新后的目标对象在多个维度的对象数据以及与所述维度匹配的业务评分方式，生成第二审核信息，向第三客户端推送所述第二审核信息；
获取所述第三客户端基于所述第二审核信息上传的名单类别更新消息，并向第四客户端转发名单类别更新消息；
获取所述第四客户端基于所述名单类别更新消息上传的确认消息，并更新所述目标对象所属的名单类别。
第二方面，本申请还提供了一种目标对象的业务处理装置，所述装置包括：
数据获取模块，用于响应于针对目标对象的业务处理指令，获取所述目标对象在多个维度的对象数据；
业务评估模块，用于针对每一所述维度，采用与所述维度匹配的业务评分方式，对所述维度的对象数据进行业务评估处理，得到所述目标对象在每一维度各自的评分数据；
评分筛选模块，用于从各所述评分数据中，筛选出评分最低的第一评分数据，并将各所述评分数据的累加结果作为第二评分数据；
名单确定模块，用于基于所述第一评分数据和所述第二评分数据，确定所述目标对象所属的名单类别；
业务处理模块，用于按照所述名单类别所匹配的业务处理流程，对所述目标对象的业务数据进行处理，得到业务处理结果。
在其中一个实施例中，所述业务评估模块还用于获取每一所述维度下各指标对应的对象数据，采用与所述指标匹配的业务评分方式，对所述各指标对应的对象数据进行业务评估处理，得到所述目标对象在每一维度下各指标对应的评分数据；将所述目标对象在每一维度下各指标对应的评分数据的累加结果作为所述目标对象在每一维度各自的评分数据。
在其中一个实施例中，所述业务评估模块还用于获取每一所述维度下各指标的影响因子；基于各所述影响因子，对所述各指标对应的对象数据进行业务评估处理，得到所述目标对象在每一维度下各指标对应的评分数据。
在其中一个实施例中，所述名单确定模块还用于基于所述第一评分数据，确定所述目标对象所属的第一名单类别；当所述第一名单类别表征黑名单时，将所述目标对象所属的第一名单类别作为所述目标对象所属的名单类别；当所述第一名单类别未表征黑名单时，基于所述第一评分数据和所述第二评分数据，确定所述目标对象所属的名单类别。
在其中一个实施例中，还包括名单更新模块，所述名单更新模块用于若所述目标对象所属的名单类别表征需要对所述目标对象进行二次评估时，推送信息补充请求；获取所述第一客户端基于所述信息补充请求上传的补充信息，并基于所述补充信息，更新所述目标对象在多个维度的对象数据；对更新后的目标对象在多个维度的对象数据进行二次评估处理，更新所述目标对象所属的名单类别。
在其中一个实施例中，所述名单更新模块还用于向第二客户端推送所述补充信息；当获取所述第二客户端基于所述补充信息上传的审核通过消息时，更新所述目标对象在多个维度的对象数据。
在其中一个实施例中，所述名单更新模块还用于基于更新后的目标对象在多个维度的对象数据以及与所述维度匹配的业务评分方式，生成第二审核信息，向第三客户端推送所述第二审核信息；获取所述第三客户端基于所述第二审核信息上传的名单类别更新消息，并向第四客户端转发名单类别更新消息；获取所述第四客户端基于所述名单类别更新消息上传的确认消息，并更新所述目标对象所属的名单类别。
第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
响应于针对目标对象的业务处理指令，获取所述目标对象在多个维度的对象数据；
针对每一所述维度，采用与所述维度匹配的业务评分方式，对所述维度的对象数据进行业务评估处理，得到所述目标对象在每一维度各自的评分数据；
从各所述评分数据中，筛选出评分最低的第一评分数据，并将各所述评分数据的累加结果作为第二评分数据；
基于所述第一评分数据和所述第二评分数据，确定所述目标对象所属的名单类别；
按照所述名单类别所匹配的业务处理流程，对所述目标对象的业务数据进行处理，得到业务处理结果。
第四方面，本申请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，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
响应于针对目标对象的业务处理指令，获取所述目标对象在多个维度的对象数据；
针对每一所述维度，采用与所述维度匹配的业务评分方式，对所述维度的对象数据进行业务评估处理，得到所述目标对象在每一维度各自的评分数据；
从各所述评分数据中，筛选出评分最低的第一评分数据，并将各所述评分数据的累加结果作为第二评分数据；
基于所述第一评分数据和所述第二评分数据，确定所述目标对象所属的名单类别；
按照所述名单类别所匹配的业务处理流程，对所述目标对象的业务数据进行处理，得到业务处理结果。
第五方面，本申请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以下步骤：
响应于针对目标对象的业务处理指令，获取所述目标对象在多个维度的对象数据；
针对每一所述维度，采用与所述维度匹配的业务评分方式，对所述维度的对象数据进行业务评估处理，得到所述目标对象在每一维度各自的评分数据；
从各所述评分数据中，筛选出评分最低的第一评分数据，并将各所述评分数据的累加结果作为第二评分数据；
基于所述第一评分数据和所述第二评分数据，确定所述目标对象所属的名单类别；
按照所述名单类别所匹配的业务处理流程，对所述目标对象的业务数据进行处理，得到业务处理结果。
上述目标对象的业务处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，整个过程中，通过采用与维度匹配的业务评分方式对目标对象在多个维度的对象数据进行业务评估处理，得到目标对象在每一维度各自的评分数据；并通过每一维度各自的评分数据中最低的评分数据与所有维度总评分数据，从两个类别评判维度来准确确定目标对象所属的名单类别；进一步地，在确定目标对象所属的名单类别时，还会按照名单类别所匹配的业务处理流程，对目标对象的业务数据进行处理，即对不同的名单类型采取不同的业务处理流程，能够更加准确对目标对象进行业务处理，得到更为准确的业务处理结果。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为一个实施例中目标对象的业务处理方法的应用环境图；
图2为一个实施例中目标对象的业务处理方法的流程示意图；
图3为另一个实施例中目标对象的业务处理方法的流程示意图；
图4为一个具体应用实例中目标对象的业务处理方法的流程示意图；
图5为一个具体应用实例中确定用户所属的初审名单类别的流程示意图；
图6为一个具体应用实例中差异化名单认证的流程示意图；
图7为一个实施例中目标对象的业务处理装置的结构框图；
图8为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，且相关数据的收集、使用和处理需要符合相关规定。
本申请实施例提供的目标对象的业务处理方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，业务人员的客户端102通过网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。
业务人员与客户端102进行交互，向客户端102上发送业务处理请求，业务处理请求中携带目标对象的标识；客户端102基于业务处理请求，提取业务处理请求中携带的目标对象的标识，并基于目标对象的标识，生成针对目标对象的业务处理指令，并向服务器104发送业务处理指令；服务器104响应于业务处理指令，获取目标对象在多个维度的对象数据；针对每一维度，采用与维度匹配的业务评分方式，对维度的对象数据进行业务评估处理，得到目标对象在每一维度各自的评分数据；从各评分数据中，筛选出评分最低的第一评分数据，并将各评分数据的累加结果作为第二评分数据；基于第一评分数据和第二评分数据，确定目标对象所属的名单类别；按照名单类别所匹配的业务处理流程，对目标对象的业务数据进行处理，得到业务处理结果。进一步地，服务器104向客户端102反馈业务处理结果，以在客户端102上向业务人员展示业务处理结果。
其中，客户端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备，物联网设备可为智能音箱、智能电视、智能空调、智能车载设备等。便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头戴设备等。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
本申请实施例提供的目标对象的业务处理方法，还可以独立应用于客户端102/服务器104中。
在独立应用于客户端102时，用户与客户端102进行交互，向客户端发送针对目标对象的业务处理指令，客户端102响应于针对目标对象的业务处理指令，完成目标对象的业务处理，得到业务处理结果。进一步地，业务处理结果会在客户端102直接展示至业务人员。在独立应用于服务器104时，服务器104可以直接响应于针对目标对象的业务处理指令，完成目标对象的业务处理，得到业务处理结果。
在一个示例性的实施例中，如图2所示，提供了一种目标对象的业务处理方法，以该方法应用于图1中的服务器104为例进行说明，包括以下S100至S500。其中：
S100，响应于针对目标对象的业务处理指令，获取目标对象在多个维度的对象数据。
具体地，业务人员与客户端进行交互，向客户端上发送业务处理请求，业务处理请求中携带目标对象的标识；客户端基于业务处理请求，提取业务处理请求中携带的目标对象的标识，并基于目标对象的标识，生成针对目标对象的业务处理指令，并向服务器发送业务处理指令；服务器响应于业务处理指令，获取目标对象在多个维度的对象数据。其中，目标对象在多个维度的对象数据包括但不限于为服务器跑批获取的贷款信息。
目标对象在多个维度的对象数据区别于业务数据，是对目标对象自身进行评估的数据。举例来说，目标对象在多个维度的对象数据中的多个维度包括但不限于抵押物维度、征信维度、纳税维度、环保维度、经营维度、反洗钱维度、反欺诈维度、企业账户信息维度、贷款逾期维度、企业黑名单维度等。即目标对象在多个维度的对象数据包括但不限于目标对象在抵押物维度的对象数据、目标对象在征信维度的对象数据、目标对象在纳税维度的对象数据等。
S200，针对每一维度，采用与维度匹配的业务评分方式，对维度的对象数据进行业务评估处理，得到目标对象在每一维度各自的评分数据。
具体地，每一维度都有维度自身匹配的业务评分方式，业务评分方式用于对目标对象在每一维度进行业务上的评估，且对目标对象进行业务评估包括但不限于对目标对象的风险进行评估。以业务评分方式为风险评分方式为例，维度1匹配风险评分方式1、维度2匹配风险评分方式2、…、维度n匹配风险评分方式n，其中，n为正整数。从目标对象在多个维度的对象数据获取每一维度的对象数据，采用每一维度自身匹配的业务评分方式，对每一维度的对象数据进行业务评估处理，得到目标对象在每一维度各自的业务评估结果。其中，业务评估结果可以以评分数据的形式表征，此时的业务评估方式为业务评分方式，评分数据为零或正数，可以为整数，也可以不为整数。在实际应用中，评分数据一般为零或正整数。如，第一维度的评分数据为6分、第二维度的评分数据为5分、…第n维度的评分数据为10分。
进一步地，目标对象在每一维度的评分数据与目标对象在该维度的预设满分评分数据对应的对象数据关联，以业务评分方式为风险评分方式为例，如目标对象在维度1中的预设满分评分数据为10分，此时的对象数据需要满足小于或等于k，在针对维度1，采用与维度1匹配的风险评分方式，对维度1的对象数据进行风险评估处理时，目标对象在维度1的评分数据是基于k与10的对应关系来计算评分的，若目标对象在该维度的对象数据远远大于k，则表征风险较高，目标对象在维度1的评分数据远离10分；若目标对象在维度1的对象数据稍微大于k，表征风险在可以接受范围内，则目标对象在维度1的评分数据接近10分；若目标对象在维度1的对象数据小于或等于k，表征无风险，则目标对象在维度1的评分数据为10分，其余维度同理，且每一维度的满分评分数据一致。
S300，从各评分数据中，筛选出评分最低的第一评分数据，并将各评分数据的累加结果作为第二评分数据。
具体地，本申请中在得到目标对象在每一维度各自的评分数据，可以基于评分数据，采用两个方面的评分数据进一步对目标对象进行业务评估处理。其中，两个方面的评分数据包括评分最低的评分数据与各评分数据的累加评分数据。即从各评分数据中，筛选出评分最低的第一评分数据，并将各评分数据的累加结果作为第二评分数据，再采用第一评分数据与第二评分数据进一步对目标对象进行业务评估处理。
S400，基于第一评分数据和第二评分数据，确定目标对象所属的名单类别。
具体地，从第一评分数据与第二评分数据两个方面，进一步对目标对象进行业务评估处理的目的是为了确定目标对象所属的名单类别。以业务评估处理为风险评估处理为例，目标对象所属的名单类别包括黑名单、灰名单与白名单。其中，白名单表征目标对象无风险或风险在可以接受范围内；黑名单表征目标对象的风险水平较高；灰名单表征目标对象的风险水平较低但仍然存在无法接受的风险。即确定目标对象所属的名单类别的表达式为：R＝g(xi，yi)，其中，R为目标对象所属的名单类别，xi为针对第i个目标对象的第一评分数据，yi为针对第i个目标对象的第二评分数据。此外，目标对象所属的名单类别还包括蓝名单，蓝名单中包括在某维度的对象数据中存在一定的缺失的目标对象。
S500，按照名单类别所匹配的业务处理流程，对目标对象的业务数据进行处理，得到业务处理结果。
具体地，不同的名单类别匹配不同的业务处理流程。基于对目标对象在多个维度的对象数据进行业务评估处理，得到目标对象所属的名单类别。再基于目标对象所属的名单类别所匹配的业务处理流程，对目标对象的业务数据进行处理，得到业务处理结果。举例来说，白名单可以匹配的业务处理流程是延续之前的业务处理方式；灰名单匹配的业务处理流程是在之前的业务处理方式上进行一定的限制；而黑名单匹配的业务处理流程是拒绝对该目标对象进行业务处理。
上述目标对象的业务处理方法中，通过采用与维度匹配的业务评分方式对目标对象在多个维度的对象数据进行业务评估处理，得到目标对象在每一维度各自的评分数据；并通过每一维度各自的评分数据中最低的评分数据与所有维度总评分数据，从两个类别评判维度来准确确定目标对象所属的名单类别；进一步地，在确定目标对象所属的名单类别时，还会按照名单类别所匹配的业务处理流程，对目标对象的业务数据进行处理，即对不同的名单类型采取不同的业务处理流程，能够更加准确对目标对象进行业务处理，得到更为准确的业务处理结果。
在一个示例性的实施例中，当响应于针对目标对象的业务处理指令，获取目标对象在多个维度的对象数据时，需要获取接收业务处理指令的时间，并判断接收业务处理指令的时间是否为预设可以进行业务处理的时间，若是，则可以对获取的目标对象在多个维度的对象数据进行业务评估处理；若不是，则即使获取了目标对象在多个维度的对象数据，也无法对目标对象在多个维度的对象数据进行业务评估处理，进而无法根据业务评估处理结果来对目标对象的业务数据进行业务处理。
在一个示例性的实施例中，当响应于针对目标对象的业务处理指令时，获取目标对象在多个维度的对象数据时，还需要对目标对象在多个维度的对象数据进行校验，即判断获取的目标对象在多个维度的对象数据是否为进行业务评估处理所需要的维度数据。若是，则针对每一维度，采用与维度匹配的业务评分方式，对维度的对象数据进行业务评估处理；若不是，则无法对多个维度的对象数据进行业务评估处理。
在一个示例性的实施例中，针对每一维度，采用与维度匹配的业务评分方式，对维度的对象数据进行业务评估处理，得到目标对象在每一维度各自的评分数据，包括：
获取每一维度下各指标对应的对象数据，采用与指标匹配的业务评分方式，对各指标对应的对象数据进行业务评估处理，得到目标对象在每一维度下各指标对应的评分数据；将目标对象在每一维度下各指标对应的评分数据的累加结果作为目标对象在每一维度各自的评分数据。
具体地，每一维度下还对应有若干指标。如，抵押物维度下对应的若干指标包括但不限于：抵押物状态与抵押物价值等；征信维度下对应的若干指标包括但不限于目标对象各方面的征信记录等；纳税维度下对应的若干指标包括但不限于纳税记录与相关处罚记录等。与维度匹配的业务评分方式中包括若干与维度下不同指标匹配的业务评估方式。采用与维度下不同指标匹配的业务评估方式，对各指标对应的对象数据进行业务评估处理，得到目标对象在每一维度下各指标对应的评估数据，其中，评估数据可以以评分数据的形式表征，此时的业务评估方式为业务评分方式。
且由于每一维度下包括有若干指标，若要得到目标对象在每一维度各自的评分数据，则需要对目标对象在每一维度下各指标对应的评分数据进行处理。一般地，是将目标对象在每一维度下各指标对应的评分数据的累加结果作为目标对象在每一维度各自的评分数据。举例来说，目标对象在维度1下的指标为w、m、n，当目标对象在维度1下的指标w对应的评分数据为2分、目标对象在维度1下的指标m对应的评分数据为3分，目标对象在维度1下的指标n对应的评分数据为7分时，目标对象在维度1下的评分数据为12分。且目标对象在每一维度下各指标对应的评分数据也与目标对象在该指标的预设满分评分数据对应的对象数据关联。此外，也可以将目标对象在每一维度下各指标对应的评分数据的平均值作为目标对象在每一维度各自的评分数据。
本实施例中，通过对每一维度进行指标的细分，采用与指标匹配的业务评分方式，对各指标对应的对象数据进行业务评估处理，能够更准确的确定目标对象在每一维度下的评分数据。
在一个示例性的实施例中，获取每一维度下各指标对应的对象数据，采用与指标匹配的业务评分方式，对各指标对应的对象数据进行业务评估处理，得到目标对象在每一维度下各指标对应的评分数据，包括：
获取每一维度下各指标的影响因子；基于各影响因子，对各指标对应的对象数据进行业务评估处理，得到目标对象在每一维度下各指标对应的评分数据。
具体地，每一维度下各指标均对应有各指标的影响因子，获取每一维度下各指标的影响因子。影响因子可以认为是权重，若影响因子较大，则该指标在计算对应维度的评分数据时所占的比重较大；若影响因子较小，则该指标在计算对应维度的评分数据时所占的比重较小。基于各影响因子，对各指标对应的对象数据进行风险评估处理，得到目标对象在每一维度下各指标对应的评分数据。以业务评估方式为风险评估方式为例，影响因子可以是在风险方面的影响因子。
进一步地，对每一维度进行业务评估处理的表达式可以为：Pi＝f(xij，yij)，其中，i代表维度序号，j代表指标序号，Pi是指第i个维度下的评分数据，xij是指第i个维度下的第j个指标的影响因子，yij是指第i个维度下的第j个指标的对象数据。更进一步地，对每一维度进行风险评估处理的表达式也可以为Pi＝Σxijzij。其中，zij是指第i个维度下的第j个指标的初始评分数据，且zij基于yij得到，zij与第i个维度下的第j个指标的满分评分数据对应的对象数据关联。此时得到的目标对象在每一维度下各指标对应的评分数据为xijzij。
本实施例中，通过影响因子，能够对每一维度下各指标的评分数据进行权重处理，更新各指标的原始评分数据，从而能够更准确的得到目标对象在每一维度下的评分数据。
在一个示例性的实施例中，如图3所示，S400包括：
S420，基于第一评分数据，确定目标对象所属的第一名单类别。
具体地，基于不同维度的评分数据中最低的评分数据，即第一评分数据，确定目标对象所属的第一名单类别。以业务评分方式为风险评分方式为例，如，以第一评分数据对应的满分评分数据为10分，且各评分数据为正整数为例，当第一评分数据为1-2分时，认为目标对象所属的第一名单类别为d，其中，d类别表征对目标对象的对象数据的风险评估不通过，此时目标对象为高风险对象，将目标对象列入黑名单，停止目标对象的后续业务处理；当第一评分数据为3-5分时，认为目标对象所属的第一名单类别为c，其中，c类别表征目标对象为潜在风险对象，对对象的后续业务处理进行限制；当第一评分数据为6-8分时，认为目标对象所属的第一名单类别为b，其中，b类别表征目标对象风险在可以接受范围内，无需对对象的后续业务处理进行限制或停止；当第一评分数据为9-10分时，认为目标对象所属的第一名单类别为a，其中，a类别表征目标对象为优质对象，无需对对象的后续业务处理进行限制或停止。
S440，当第一名单类别表征黑名单时，将目标对象所属的第一名单类别作为目标对象所属的名单类别。
具体地，若目标对象所属的第一名单类别表征目标对象为黑名单对象，此时，无需再对第二评分数据进行分析，直接将目标对象所属的第一名单类别作为目标对象所属的名单类别。
S460，当第一名单类别未表征黑名单时，基于第一评分数据和第二评分数据，确定目标对象所属的名单类别。
具体地，若目标对象所属的第一名单类别表征目标对象不为黑名单对象时，此时，需要综合第一评分数据和第二评分数据，来确定目标对象所属的名单范围。一般地，在基于第一评分数据，确定目标对象所属的第一名单类别后，综合第一评分数据和第二评分数据，来确定目标对象所属的名单范围的具体步骤可以是：基于第二评分数据，确定目标对象所属的第二名单类别；基于目标对象所属的第一名单类别与第二名单类别，确定目标对象所属的名单范围。
举例来说，以业务评估处理为风险评估处理为例，首先，令第一评分数据的满分评分数据为10分，且各评分数据为正整数，确定的目标对象所属的第一名单类别如下：
表1该实施例中目标对象所属的第一名单类别
由于第一评分数据的满分评分数据为10分，令对目标对象进行风险评估处理的维度为10，则此时目标对象的第二评分数据的满分评分数据为100分。确定的第二名单类型可以如下：
表1该实施例中目标对象所属的第二名单类别
当目标对象所属的第一名单类别为a、且目标对象所属的第二名单类别为A时，目标对象所属的名单类别为白名单；当目标对象所属的第一名单类别为a或b、且目标对象所属的第二名单类别为A或B时，目标对象所属的名单类别也为白名单；当目标对象所属的第一名单类别为c、且目标对象所属的第二名单类别为A或B时，目标对象所属的名单类别为灰名单；当目标对象所属的第一名单类别为a或b、且目标对象所属的第二名单类别为C时，目标对象所属的名单类别也为灰名单；当目标对象所属的第一名单类别不为d、且目标对象所属的第二名单类别为D时，目标对象所属的名单类别为黑名单。且上述举例是为了更详细的解释如何基于第一评分数据和第二评分数据，确定目标对象所属的名单类别，其具体的实施方式并未限制为上述方式。
本实施例中，通过首先基于第一评分数据确定目标对象的第一名单类别，再由第一名单类别判断需不需要综合考虑第二评分数据，能够高效确定目标对象所属的名单类别。且在第一名单类别未表征黑名单时，从第一评分数据和第二评分两个方面出发，能够更准确的确定目标对象所属的名单类别。
在一个示例性的实施例中，在按照名单类别所匹配的业务处理流程，对目标对象的业务数据进行处理，得到业务处理结果之前，还包括：
若目标对象所属的名单类别表征需要对目标对象进行二次评估时，推送信息补充请求；获取第一客户端基于信息补充请求上传的补充信息，并基于补充信息，更新目标对象在多个维度的对象数据；对更新后的目标对象在多个维度的对象数据进行二次评估处理，更新目标对象所属的名单类别。
具体地，基于第一评分数据和第二评分数据，确定目标对象所属的名单类别，此时得到的名单类别是初始名单类别，还可以对初始名单类别进行更新。一般地，对初始名单类别进行更新实质上是对初始名单类别内的灰名单与蓝名单进行更新，初始名单类别内的白名单与黑名单则无需进行更新。
进一步地，更新的手段可以包括：若目标对象所属的名单类别表征需要对目标对象进行二次评估时，推送信息补充请求；其中，需要对目标对象进行二次评估是指目标对象所属的名单类别为灰名单或蓝名单。客户经理在所持有的第一客户端上基于信息补充请求上传补充信息，其中，补充信息包括但不限于对目标对象的对象数据进行业务评估处理时评分数据较低的维度的对象数据的相关佐证材料。服务器可以基于上传的补充信息，将补充信息与原有的目标对象在多个维度的对象数据结合，以更新目标对象在多个维度的对象数据。进而可以对更新后的目标对象在多个维度的对象数据进行二次评估处理，如可以判断补充信息后的对象数据是否仍然存在较大风险，并更新目标对象所属的名单类别。其中，更新目标对象所属的名单类别可以是从某个类别更新到另一个类别，也可以是仍然是某个类别。
本实施例中，通过当目标对象所属的名单类别表征需要对目标对象进行二次评估时，能够对目标对象进行差异化处理，如可以直接将白名单与黑名单作为最终名单，对灰名单则需要进行进一步处理。此时由于需要对白名单与黑名单的目标对象进行进一步处理，能够更加高效的判断目标对象所属的名单类别；且由于第一客户端还上传了补充信息，来更新目标对象在多个维度的对象数据，因此，还能够提高对目标对象所属的名单类别进行确定的准确性。
在一个示例性的实施例中，基于补充信息，更新目标对象在多个维度的对象数据包括：
向第二客户端推送补充信息；当获取第二客户端基于补充信息上传的审核通过消息时，更新目标对象在多个维度的对象数据。
具体地，服务器还可以向第二客户端推送第一客户端上传的补充信息，且还可以向第二客户端推送第一客户端上传的目标对象在多个维度的原始对象数据。即服务器可以将补充信息与原始对象数据均向第二客户端推送，第二客户端可以是负责业务处理的相关负责人。相关负责人对第一客户端上传至服务器的信息进行审核，若同意，则向服务器上传审核通过消息；若不同意，则向服务器上传审核未通过消息。服务器若接收审核未通过消息，则向第一客户端推送重新修改消息；服务器若接收审核通过消息，则可以基于补充信息更新目标对象在多个维度的对象数据。
本实施例中，通过向第二客户端推送补充信息，能够使得第二客户端的持有者能够对补充信息进行审核，确定补充信息是否对目标对象在多个维度的对象数据进行补充，以更新目标对象在多个维度的对象数据，使得对更新后的目标对象在多个维度的对象数据进行二次评估处理时更加准确。
在一个示例性的实施例中，对更新后的目标对象在多个维度的对象数据进行二次评估处理，更新目标对象所属的名单类别，包括：
基于更新后的目标对象在多个维度的对象数据以及与维度匹配的业务评分方式，生成第二审核信息，向第三客户端推送第二审核信息；获取第三客户端基于第二审核信息上传的名单类别更新消息，并向第四客户端转发名单类别更新消息；获取第四客户端基于名单类别更新消息上传的确认消息，并更新目标对象所属的名单类别。
具体地，在第二客户端对补充信息进行审核后，第三客户端还可以对更新后的目标对象在多个维度的对象数据进行审核，以判断是否能够更新目标对象所属的名单类别。其中，第三客户端的持有者包括但不限于是预警审查岗负责人。服务器基于更新后的目标对象在多个维度的对象数据以及与维度匹配的业务评分方式，生成第二审核信息，向第三客户端推送第二审核信息。预警审查岗负责人在第三客户端上接收第二审核信息，获取更新后的目标对象在多个维度的对象数据以及与维度匹配的业务评分方式，并基于与维度匹配的业务评分方式来对更新后的目标对象在多个维度的对象数据进行审查，以确定目标对象是否能够属于新的名单类别。进一步地，第二审核信息中可以不是全部的更新后的目标对象在多个维度的对象数据以及与维度匹配的业务评分方式，可以是在之前的业务评估处理中评分数据低的维度的对象数据与对应维度匹配的业务评分方式。
若预警审查岗负责人认为目标对象不能转变名单类别，则向服务器推送拒绝更新消息，服务器将拒绝更新消息转发至第一客户端，提示第一客户端需要再次上传补充信息。
若预警审查岗负责人认为目标对象能够转变名单类别，则上传名单类别更新消息至服务器；服务器将名单类别更新信息、更新后的目标对象在多个维度的对象数据以及与维度匹配的业务评分方式向第四客户端发送。其中，第四客户端的持有者包括但不限于是部门主要负责人。部门主要负责人能够基于更新后的目标对象在多个维度的对象数据以及与维度匹配的业务评分方式，对名单类别更新信息是否正确进行复核，若确认名单类别更新信息正确，则向服务器上传确认消息，服务器根据确认消息来更新目标对象所属的名单类别。若认为名单类别更新信息不正确，则向服务器上传不同意消息，服务器向第一客户端转发不同意消息，提示第一客户端需要再次上传补充信息。
本实施例中，通过第一客户端、第二客户端、第三客户端与第四客户端之间的多次审核流程，能够对更新目标对象所属的名单类别这一流程进行多重确认，更加保障了目标对象所属的名单类别的准确度。
在实际应用中，若业务评估处理为风险评估处理，如图4所示，令目标对象在多个维度的对象数据为即将到期的贷款信息，对目标对象的业务处理方法包括：
首先，获取用户即将到期的贷款信息与对贷款信息进行风险评估处理的多个维度的年审管理指标规则，年审管理指标规则包括校验贷款信息是否与对贷款信息进行风险评估处理的多个维度的年审规则匹配，还包括校验当前时刻是否为可以开展贷款年审的时间。若采用年审管理指标规则对贷款信息进行校验的结果为不通过，结束操作。
若采用年审管理指标规则对贷款信息进行校验的结果为通过，则采用各维度的年审规则模型对贷款信息进行初次审查，确定用户所属的初审名单类别，其中，用户所属的初审名单类别一般为黑名单、灰名单、蓝名单与白名单。当对贷款信息进行风险评估处理的结果表征风险较高时，将用户所属的初审名单类别确定为黑名单；当对贷款信息进行风险评估处理的结果表征存在潜在风险时，将用户所属的初审名单类别确定为灰名单；当对贷款信息进行风险评估处理的结果表征存在部分贷款信息不完整时，将用户所属的初审名单类别确定为蓝名单；当对贷款信息进行风险评估处理的结果表征风险水平可以接受或无风险时，将用户所属的初审名单类别确定为白名单。
当用户所属的初审名单类别为灰名单与蓝名单时，会对用户发起差异化名单认证流程，即还需要对用户的贷款信息补充佐证材料，确定用户所属的初审名单类别是否能够更新，即判断是否能够从灰名单转为白名单、或从蓝名单转为白名单，有时候也能够从灰名单转为黑名单、或从蓝名单转为黑名单。若可以更新，则确定用户所属的最终年审名单类别。
基于最终年审名单，发起额度年审贷款的评判，即判断用户所属的最终年审名单类别是否为黑名单，若是，则用户无法对即将到期的贷款信息进行续贷。此外，灰名单、白名单与蓝名单的用户可以按自己所属的名单类别匹配的业务处理流程，进行续贷处理，如，当用户所属的最终年审名单类别为白名单时，用户可以继续对即将到期的贷款信息进行续期；当用户所属的最终年审名单类别为灰名单时，用户可以虽然仍然可以对即将到期的贷款信息进行续期，但是续期的贷款额度会减少。
进一步地，在采用各维度的年审规则模型对贷款信息进行初次审查，确定用户所属的初审名单类别的流程如图5所示，可以针对每一维度，采用与维度的年审规则匹配的风险评分方式，对维度的对象数据进行风险评估处理，得到目标对象在每一维度各自的评分数据。如，对维度1的年审规则1可以采用风险评分方式1，得到评分数据1；对维度2的年审规则2可以采用风险评分方式2，得到评分数据2；…；对维度n的年审规则n可以采用风险评分方式n，得到评分数据n；其中，n为正整数。从n个评分数据中筛选最低评分，并且将n个评分数据叠加，得到总评分，基于最低评分与总评分，对用户进行等级划分，确定用户所属的初审名单类别。
更进一步地，在针对每一维度，采用与维度的年审规则匹配的风险评分方式，对维度的对象数据进行风险评估处理，得到目标对象在每一维度各自的评分数据时，如针对维度1，采取的方法可以包括：确定维度1下每个指标的风险影响因子，并获取维度1下每个指标的原始评分数据，基于风险影响因子来更新维度1下每个指标的原始评分数据，并将维度1下每个指标更新后的评分数据叠加得到维度1的评分数据。
此外，当用户所属的初审名单类别为灰名单与蓝名单时，会对用户发起差异化名单认证流程，判断是否能够从灰名单转为白名单、或从蓝名单转为白名单，有时候也能够从灰名单转为黑名单、或从蓝名单转为黑名单。具体的方法如图6所示，包括：
1)、客户经理根据用户所属的初始年审名单类别，在自身客户端上向服务器录入评分数据较低的维度对应的相关佐证材料。
2)、相关负责人对服务器推送贷款信息和客户经理录入的相关佐证材料进行审核，若同意，则服务器可以将客户经理录入的相关佐证材料补充至贷款信息中，更新贷款信息，并跳转至步骤3)；若不同意则退回步骤1)，由客户经理重新上传相关佐证材料。
3)、服务器推送评分数据较低的维度对应的更新后的贷款信息以及与对应维度匹配的风险评分方式，预警审查岗负责人的客户端获取服务器推送的数据，并采用对应维度匹配的风险评分方式对更新后的贷款信息进行审查，确认更新后的贷款信息是否能够解决评分数据较低的问题，并由此确认是否能够进行名单类别的转换；若确认，则向服务器上传名单类别更新消息，并跳转至步骤4)；若不同意确认，则向服务器上传不同意消息，退回步骤1)，由客户经理重新上传相关佐证材料。
4)、最后由部门主要负责人对步骤3)中确认的结果进行复核，若确认无问题，则认定可以进行名单转换；若不同意步骤3)的更新方案，则退回步骤1)，由客户经理重新上传相关佐证材料。
应该理解的是，虽然如上的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的目标对象的业务处理方法的目标对象的业务处理装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个目标对象的业务处理装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于目标对象的业务处理方法的限定，在此不再赘述。
在一个示例性的实施例中，如图7所示，提供了一种目标对象的业务处理装置，包括：数据获取模块100、业务评估模块200、评分筛选模块300、名单确定模块400和业务处理模块500，其中：
数据获取模块100，用于响应于针对目标对象的业务处理指令，获取目标对象在多个维度的对象数据；
业务评估模块200，用于针对每一维度，采用与维度匹配的业务评分方式，对维度的对象数据进行业务评估处理，得到目标对象在每一维度各自的评分数据。
评分筛选模块300，用于从各评分数据中，筛选出评分最低的第一评分数据，并将各评分数据的累加结果作为第二评分数据。
名单确定模块400，用于基于第一评分数据和第二评分数据，确定目标对象所属的名单类别。
业务处理模块500，用于按照名单类别所匹配的业务处理流程，对目标对象的业务数据进行处理，得到业务处理结果。
在一个实施例中，业务评估模块还用于获取每一维度下各指标对应的对象数据，采用与指标匹配的业务评分方式，对各指标对应的对象数据进行业务评估处理，得到目标对象在每一维度下各指标对应的评分数据；将目标对象在每一维度下各指标对应的评分数据的累加结果作为目标对象在每一维度各自的评分数据。
在一个实施例中，业务评估模块还用于获取每一维度下各指标的影响因子；基于各影响因子，对各指标对应的对象数据进行评估处理，得到目标对象在每一维度下各指标对应的评分数据。
在一个实施例中，名单确定模块还用于基于第一评分数据，确定目标对象所属的第一名单类别；当第一名单类别表征黑名单时，将目标对象所属的第一名单类别作为目标对象所属的名单类别；当第一名单类别未表征黑名单时，基于第一评分数据和第二评分数据，确定目标对象所属的名单类别。
在一个实施例中，还包括名单更新模块，名单更新模块用于若目标对象所属的名单类别表征需要对目标对象进行二次评估时，推送信息补充请求；获取第一客户端基于信息补充请求上传的补充信息，并基于补充信息，更新目标对象在多个维度的对象数据；对更新后的目标对象在多个维度的对象数据进行二次评估处理，更新目标对象所属的名单类别。
在一个实施例中，名单更新模块还用于向第二客户端推送补充信息；当获取第二客户端基于补充信息上传的审核通过消息时，更新目标对象在多个维度的对象数据。
在一个实施例中，名单更新模块还用于基于更新后的目标对象在多个维度的对象数据以及与维度匹配的业务评分方式，生成第二审核信息，向第三客户端推送第二审核信息；获取第三客户端基于第二审核信息上传的名单类别更新消息，并向第四客户端转发名单类别更新消息；获取第四客户端基于名单类别更新消息上传的确认消息，并更新目标对象所属的名单类别。
上述目标对象的业务处理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个示例性的实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图8所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口(Input/Output，简称I/O)和通信接口。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储目标对象在多个维度的对象等数据。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种目标对象的业务处理方法。
本领域技术人员可以理解，图8中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个示例性的实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，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各方法实施例中的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (17)

1.一种目标对象的业务处理方法，其特征在于，所述方法包括：
响应于针对目标对象的业务处理指令，获取所述目标对象在多个维度的对象数据；
针对每一所述维度，采用与所述维度匹配的业务评分方式，对所述维度的对象数据进行业务评估处理，得到所述目标对象在每一维度各自的评分数据；
从各所述评分数据中，筛选出评分最低的第一评分数据，并将各所述评分数据的累加结果作为第二评分数据；
基于所述第一评分数据和所述第二评分数据，确定所述目标对象所属的名单类别；
按照所述名单类别所匹配的业务处理流程，对所述目标对象的业务数据进行处理，得到业务处理结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每一所述维度，采用与所述维度匹配的业务评分方式，对所述维度的对象数据进行业务评估处理，得到所述目标对象在每一维度各自的评分数据，包括：
获取每一所述维度下各指标对应的对象数据，采用与所述指标匹配的业务评分方式，对所述各指标对应的对象数据进行业务评估处理，得到所述目标对象在每一维度下各指标对应的评分数据；
将所述目标对象在每一维度下各指标对应的评分数据的累加结果作为所述目标对象在每一维度各自的评分数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取每一所述维度下各指标对应的对象数据，采用与所述指标匹配的业务评分方式，对所述各指标对应的对象数据进行业务评估处理，得到所述目标对象在每一维度下各指标对应的评分数据，包括：
获取每一所述维度下各指标的影响因子；
基于各所述影响因子，对所述各指标对应的对象数据进行业务评估处理，得到所述目标对象在每一维度下各指标对应的评分数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一评分数据和所述第二评分数据，确定所述目标对象所属的名单类别包括：
基于所述第一评分数据，确定所述目标对象所属的第一名单类别；
当所述第一名单类别表征黑名单时，将所述目标对象所属的第一名单类别作为所述目标对象所属的名单类别；
当所述第一名单类别未表征黑名单时，基于所述第一评分数据和所述第二评分数据，确定所述目标对象所属的名单类别。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述按照所述名单类别所匹配的业务处理流程，对所述目标对象的业务数据进行处理，得到业务处理结果之前，还包括：
若所述目标对象所属的名单类别表征需要对所述目标对象进行二次评估时，推送信息补充请求；
获取所述第一客户端基于所述信息补充请求上传的补充信息，并基于所述补充信息，更新所述目标对象在多个维度的对象数据；
对更新后的目标对象在多个维度的对象数据进行二次评估处理，更新所述目标对象所属的名单类别。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述补充信息，更新所述目标对象在多个维度的对象数据包括：
向第二客户端推送所述补充信息；
当获取所述第二客户端基于所述补充信息上传的审核通过消息时，更新所述目标对象在多个维度的对象数据。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对更新后的目标对象在多个维度的对象数据进行二次评估处理，更新所述目标对象所属的名单类别，包括：
基于更新后的目标对象在多个维度的对象数据以及与所述维度匹配的业务评分方式，生成第二审核信息，向第三客户端推送所述第二审核信息；
获取所述第三客户端基于所述第二审核信息上传的名单类别更新消息，并向第四客户端转发名单类别更新消息；
获取所述第四客户端基于所述名单类别更新消息上传的确认消息，并更新所述目标对象所属的名单类别。
8.一种目标对象的业务处理装置，其特征在于，所述装置包括：
数据获取模块，用于响应于针对目标对象的业务处理指令，获取所述目标对象在多个维度的对象数据；
业务评估模块，用于针对每一所述维度，采用与所述维度匹配的业务评分方式，对所述维度的对象数据进行业务评估处理，得到所述目标对象在每一维度各自的评分数据；
评分筛选模块，用于从各所述评分数据中，筛选出评分最低的第一评分数据，并将各所述评分数据的累加结果作为第二评分数据；
名单确定模块，用于基于所述第一评分数据和所述第二评分数据，确定所述目标对象所属的名单类别；
业务处理模块，用于按照所述名单类别所匹配的业务处理流程，对所述目标对象的业务数据进行处理，得到业务处理结果。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述业务评估模块还用于获取每一所述维度下各指标对应的对象数据，采用与所述指标匹配的业务评分方式，对所述各指标对应的对象数据进行业务评估处理，得到所述目标对象在每一维度下各指标对应的评分数据；将所述目标对象在每一维度下各指标对应的评分数据的累加结果作为所述目标对象在每一维度各自的评分数据。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述业务评估模块还用于获取每一所述维度下各指标的影响因子；基于各所述影响因子，对所述各指标对应的对象数据进行业务评估处理，得到所述目标对象在每一维度下各指标对应的评分数据。
11.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述名单确定模块还用于基于所述第一评分数据，确定所述目标对象所属的第一名单类别；当所述第一名单类别表征黑名单时，将所述目标对象所属的第一名单类别作为所述目标对象所属的名单类别；当所述第一名单类别未表征黑名单时，基于所述第一评分数据和所述第二评分数据，确定所述目标对象所属的名单类别。
12.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，还包括名单更新模块，所述名单更新模块用于若所述目标对象所属的名单类别表征需要对所述目标对象进行二次评估时，推送信息补充请求；获取所述第一客户端基于所述信息补充请求上传的补充信息，并基于所述补充信息，更新所述目标对象在多个维度的对象数据；对更新后的目标对象在多个维度的对象数据进行二次评估处理，更新所述目标对象所属的名单类别。
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述名单更新模块还用于向第二客户端推送所述补充信息；当获取所述第二客户端基于所述补充信息上传的审核通过消息时，更新所述目标对象在多个维度的对象数据。
14.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述名单更新模块还用于基于更新后的目标对象在多个维度的对象数据以及与所述维度匹配的业务评分方式，生成第二审核信息，向第三客户端推送所述第二审核信息；获取所述第三客户端基于所述第二审核信息上传的名单类别更新消息，并向第四客户端转发名单类别更新消息；获取所述第四客户端基于所述名单类别更新消息上传的确认消息，并更新所述目标对象所属的名单类别。
15.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
16.一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，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
17.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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