CN117593114A - 贷款授信方法及装置、存储介质及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种贷款授信方法及装置、存储介质及电子设备，该方法包括：在需要对目标客户的信贷申请进行贷款授信处理时，对信贷申请进行申请信息解析，获得目标客户的牛类牲畜申报数量；从牛类牲畜数据库中，获取目标客户对应的牛类牲畜数量阈值；牛类牲畜数量阈值为基于牛脸识别策略和物联网确定的可授信牛类牲畜数量；依据牛类牲畜数量阈值，对牛类牲畜申报数量进行数量校验，若数量校验结果为校验通过，则基于授信工作流，对信贷申请进行贷款授信处理。应用本发明的方法，利用牛脸识别技术和物联网确定客户的牛类牲畜数量阈值，以核实信贷申请的牛类牲畜养殖规模，无需人工实地核查，可节省大量人力和时间，提高业务处理效率。

Description

贷款授信方法及装置、存储介质及电子设备

技术领域

本发明涉及金融技术领域，特别是涉及一种贷款授信方法及装置、存储介质及电子设备。

背景技术

针对畜牧业的信贷业务是银行的主要信贷业务之一，而牛类牲畜的养殖规模是此类信贷业务中常见授信评估要素之一。

为了管控信贷业务的风险，在信贷业务的办理过程中，通常需要对各类授信评估要素的信息真实性进行核实。目前，针对牛类牲畜的养殖规模这一授信评估要素，通常需要业务人员前往养殖现场进行实地调查，核实养殖规模，以此进行贷款授信处理。

基于现有的贷款授信处理方式，需要业务人员实地核查客户牛类牲畜的养殖规模，需耗费大量人力和时间，贷款授信过程的处理周期较长，使得信贷业务的处理效率较低。其次，业务人员对于牲畜的区别能力较差，若遇到恶意的贷款者，业务人员通常难以识别贷款客户养殖规模的真实性，使得授信评估的准确性较差。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种贷款授信方法，以解决现有贷款授信过程中，需业务人员实地核查客户的牛类牲畜养殖规模，需耗费大量人力和时间，效率较低的问题。

本发明实施例还提供了一种贷款授信装置，用以保证上述方法实际中的实现及应用。

为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

一种贷款授信方法，包括：

在需要对目标客户的信贷申请进行贷款授信处理时，对所述信贷申请进行申请信息解析，获得所述目标客户提交的牛类牲畜申报数量；

从预设的牛类牲畜数据库中，获取所述目标客户对应的牛类牲畜数量阈值；所述牛类牲畜数量阈值为基于预设的牛脸识别策略和预设的物联网确定的可授信牛类牲畜数量；

依据所述牛类牲畜数量阈值，对所述牛类牲畜申报数量进行数量校验，获得数量校验结果；

若所述数量校验结果为校验通过，则基于预设的授信工作流，对所述信贷申请进行贷款授信处理。

上述的方法，可选的，所述牛类牲畜数量阈值的确定过程，包括：

确定所述目标客户对应的养殖区域图像；

基于所述牛脸识别策略，对所述养殖区域图像进行牛脸识别处理，得到所述养殖区域图像对应的第一牛脸特征信息和第一牛类牲畜数量；

确定第二牛脸特征信息；所述第二牛脸特征信息包括所述物联网中记载的牛类牲畜的牛脸特征数据；

基于所述第二牛脸特征信息，对所述第一牛脸特征信息进行无效数量筛查，获得第二牛类牲畜数量；所述第二牛类牲畜数量表征所述养殖区域图像记录的牛类牲畜中无法参与授信的牛类牲畜的数量；

按照预设的阈值计算方式，对所述第一牛类牲畜数量和所述第二牛类牲畜数量进行数值运算，将运算结果作为所述牛类牲畜数量阈值。

上述的方法，可选的，所述按照预设的阈值计算方式，对所述第一牛类牲畜数量和所述第二牛类牲畜数量进行数值运算，包括：

对所述第一牛类牲畜数量和所述第二牛类牲畜数量进行差值运算，将所述第一牛类牲畜数量与所述第二牛类牲畜数量的差值作为运算结果。

上述的方法，可选的，依据所述牛类牲畜数量阈值，对所述牛类牲畜申报数量进行数量校验，获得数量校验结果，包括：

判断所述牛类牲畜申报数量是否小于或等于所述牛类牲畜数量阈值；

若所述牛类牲畜申报数量小于或等于所述牛类牲畜数量阈值，则将校验通过作为数量校验结果；

若所述牛类牲畜申报数量大于所述牛类牲畜数量阈值，则将校验未通过作为数量校验结果。

上述的方法，可选的，还包括：

若所述数量校验结果为校验未通过，则发出所述信贷申请对应的授信风险提示。

上述的方法，可选的，还包括：

在需要对所述信贷申请进行贷后风险监控的情况下，基于所述物联网确定所述目标客户对应的牛类牲畜养殖数量；

判断所述牛类牲畜养殖数量是否小于所述牛类牲畜申报数量；

若所述牛类牲畜养殖数量小于所述牛类牲畜申报数量，则发出所述信贷申请对应的贷后风险提示。

一种贷款授信装置，包括：

信息解析单元，用于在需要对目标客户的信贷申请进行贷款授信处理时，对所述信贷申请进行申请信息解析，获得所述目标客户提交的牛类牲畜申报数量；

阈值获取单元，用于从预设的牛类牲畜数据库中，获取所述目标客户对应的牛类牲畜数量阈值；所述牛类牲畜数量阈值为基于预设的牛脸识别策略和预设的物联网确定的可授信牛类牲畜数量；

数量校验单元，用于依据所述牛类牲畜数量阈值，对所述牛类牲畜申报数量进行数量校验，获得数量校验结果；

贷款授信单元，用于若所述数量校验结果为校验通过，则基于预设的授信工作流，对所述信贷申请进行贷款授信处理。

上述的装置，可选的，还包括：

第一确定单元，用于确定所述目标客户对应的养殖区域图像；

牛脸识别单元，用于基于所述牛脸识别策略，对所述养殖区域图像进行牛脸识别处理，得到所述养殖区域图像对应的第一牛脸特征信息和第一牛类牲畜数量；

第二确定单元，用于确定第二牛脸特征信息；所述第二牛脸特征信息包括所述物联网中记载的牛类牲畜的牛脸特征数据；

数量筛查单元，用于基于所述第二牛脸特征信息，对所述第一牛脸特征信息进行无效数量筛查，获得第二牛类牲畜数量；所述第二牛类牲畜数量表征所述养殖区域图像记录的牛类牲畜中无法参与授信的牛类牲畜的数量；

阈值计算单元，用于按照预设的阈值计算方式，对所述第一牛类牲畜数量和所述第二牛类牲畜数量进行数值运算，将运算结果作为所述牛类牲畜数量阈值。

一种存储介质，所述存储介质包括存储的指令，其中，在所述指令运行时控制所述存储介质所在的设备执行如上述的贷款授信方法。

一种电子设备，包括存储器，以及一个或者一个以上的指令，其中一个或者一个以上指令存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行如上述的贷款授信方法。

基于上述本发明实施例提供的一种贷款授信方法，包括：在需要对目标客户的信贷申请进行贷款授信处理时，对该信贷申请进行申请信息解析，获得目标客户提交的牛类牲畜申报数量；从预设的牛类牲畜数据库中，获取目标客户对应的牛类牲畜数量阈值；牛类牲畜数量阈值为基于预设的牛脸识别策略和预设的物联网确定的可授信牛类牲畜数量；依据牛类牲畜数量阈值，对牛类牲畜申报数量进行数量校验，获得数量校验结果；若数量校验结果为校验通过，则基于预设的授信工作流，对该信贷申请进行贷款授信处理。应用本发明实施例提供的方法，可以预先基于牛脸识别技术和物联网提供的信息，确定可供客户申请授信的牛类牲畜数量阈值，在客户进行信贷申请时，可基于预先确定的牛类牲畜数量阈值对客户提交的牛类牲畜申报数量进行数量校验，以核实客户信贷申请的牛类牲畜养殖规模，而无需业务人员对客户养殖规模进行实地核查，可节省大量人力和时间，缩短贷款授信处理周期，提高业务处理效率，有利于改善客户的服务体验。其次，相对于人工识别，结合牛脸识别技术和物联网信息的识别方式，有利于对客户养殖规模的真实性进行准确识别，继而有利于提高授信评估的准确性。

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为本发明实施例提供的一种贷款授信方法的方法流程图；

图2为本发明实施例提供的一种贷款授信方法的又一方法流程图；

图3为本发明实施例提供的一种贷款授信过程的示例图；

图4为本发明实施例提供的一种贷款授信装置的结构示意图；

图5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。

在本申请中，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。

本发明实施例提供了一种贷款授信方法，所述方法可应用于信贷业务系统，其执行主体可以为系统的服务器，所述方法的方法流程图如图1所示，包括：

S101：在需要对目标客户的信贷申请进行贷款授信处理时，对所述信贷申请进行申请信息解析，获得所述目标客户提交的牛类牲畜申报数量；

本发明实施例提供的方法中，当应用牛类牲畜养殖规模作为授信评估要素的客户在信贷业务系统中提交信贷申请时，将该客户作为目标客户。

信贷业务系统在对目标客户的信贷申请进行贷款授信处理时，可对目标客户的信贷申请的申请信息进行数据解析，从中获取目标客户在申请贷款时提交的牛类牲畜申报数量，也就是目标客户希望以其提交的牛类牲畜申报数量作为申请贷款的授信评估要素。

S102：从预设的牛类牲畜数据库中，获取所述目标客户对应的牛类牲畜数量阈值；所述牛类牲畜数量阈值为基于预设的牛脸识别策略和预设的物联网确定的可授信牛类牲畜数量；

本发明实施例提供的方法中，信贷业务系统中预先构建有牛类牲畜数据库，牛类牲畜数据库可基于信贷业务系统的原有系统数据库实现部署，也可以由独立数据库实现部署。银行可通过访问预设的物联网，获取各类养殖区域内的牛类牲畜的图像，通过牛脸识别策略对各牛类牲畜的牛脸特征进行采集和存储，将各牛类牲畜的特征信息存储到牛类牲畜数据库中。同时，可以通过物联网采集到牛类牲畜的各类状态信息，例如牲畜拥有者、屠宰情况、是否已被应用到信贷业务中等。牛脸识别策略是基于牛脸识别技术设置的策略，牛脸识别技术是一种生物特征识别技术，通过对牛本身的生物特征进行提取，区别生物个体。物联网是通过各种信息传感器等技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其各种需要的信息，通过各类可能的网络计入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理的系统，本发明实施例中的物联网连接有多家第三方数据源，可采集牛类畜牧业中各场景的信息数据。

本发明实施例提供的方法中，在客户提交信贷申请前，需获取关于客户牛类牲畜养殖规模的相关资料，如通过养殖场摄像头采集的图像数据，或者由客户提供其养殖的牛类牲畜的图像数据等。当接收到客户的牛类牲畜养殖规模的相关资料后，可以通过牛脸识别策略对客户养殖的牛类牲畜进行特征识别，然后结合基于物联网获取的信息测算客户提供的牛类牲畜范畴中，实际可用的规模数量是多少，将测算得到的数量作为客户对应的牛类牲畜数量阈值，并将该牛类牲畜数量阈值存储到牛类牲畜数据库中。可以理解的，基于牛脸识别策略和物联网信息，可以对客户提交的牛类牲畜材料覆盖的牛类牲畜进行识别，若识别到无法应用到当前客户授信评估中的牛类牲畜(例如已被屠宰的牛类牲畜、牲畜拥有者并非当前客户的牛类牲畜等等)，则将其排除，将不可用的牛类牲畜排除后，剩余的牛类牲畜的规模数量即为实际可用的规模数量。

本发明实施例提供的方法中，信贷业务系统在对目标客户的信贷申请进行贷款授信处理时，可从牛类牲畜数据库中，基于目标客户的客户标识，获取到其匹配的牛类牲畜数量阈值，也就是结合牛脸识别策略和物联网信息预先确定的，可以用于对该客户进行授信评估的牛类牲畜数量的最大值。

S103：依据所述牛类牲畜数量阈值，对所述牛类牲畜申报数量进行数量校验，获得数量校验结果；

本发明实施例提供的方法中，可根据实际校验需求在信贷业务系统中配置数量校验策略，用于校验客户提交的牛类牲畜申报数量是否合理可用。

信贷业务系统可基于目标客户对应的牛类牲畜数量阈值，按照预设的校验策略，对目标客户的牛类牲畜申报数量进行数量校验，得到数量校验结果。数量校验结果即为校验通过或校验未通过，若校验通过则是认为牛类牲畜申报数量合理，若校验未通过则是认为牛类牲畜申报数量存在一定风险。

S104：若所述数量校验结果为校验通过，则基于预设的授信工作流，对所述信贷申请进行贷款授信处理。

本发明实施例提供的方法中，若目标客户的牛类牲畜申报数量的数量校验通过，信贷业务系统则基于预设的授信工作流，对目标客户的信贷申请进行贷款授信处理，即基于目标客户提供的牛类牲畜申报数量进行授信评估，继而办理贷款授信业务。可以理解的是，信贷业务系统中预先配置有用于贷款授信流程的工作流，即所谓授信工作流。

基于本发明实施例提供的方法，在需要对目标客户的信贷申请进行贷款授信处理时，对该信贷申请进行申请信息解析，获得目标客户提交的牛类牲畜申报数量；从预设的牛类牲畜数据库中，获取目标客户对应的牛类牲畜数量阈值；牛类牲畜数量阈值为基于预设的牛脸识别策略和预设的物联网确定的可授信牛类牲畜数量；依据牛类牲畜数量阈值，对牛类牲畜申报数量进行数量校验，获得数量校验结果；若数量校验结果为校验通过，则基于预设的授信工作流，对信贷申请进行贷款授信处理。应用本发明实施例提供的方法，可以预先基于牛脸识别技术和物联网提供的信息，确定可供客户申请授信的牛类牲畜数量阈值，在客户进行信贷申请时，可基于预先确定的牛类牲畜数量阈值对客户提交的牛类牲畜申报数量进行数量校验，以核实客户信贷申请的牛类牲畜养殖规模，而无需业务人员对客户养殖规模进行实地核查，可节省大量人力和时间，缩短贷款授信处理周期，提高业务处理效率，有利于改善客户的服务体验。其次，相对于人工识别，结合牛脸识别技术和物联网信息的识别方式，有利于对客户养殖规模的真实性进行准确识别，继而有利于提高授信评估的准确性。

在图1所示方法的基础上，参考图2所示流程图，本发明实施例提供的方法中，步骤S102中提及的牛类牲畜数量阈值的确定过程，包括：

S201：确定所述目标客户对应的养殖区域图像；

本发明实施例提供的方法中，可预先获取目标客户需要用于进行贷款授信评估的牛类牲畜养殖区域的图像，将该图像作为目标客户对应的养殖区域图像，将图像存储至信贷业务系统中。可以理解的是，该养殖区域图像中记录了目标客户希望用于授信评估的牛类牲畜。

信贷业务系统在需要确定目标客户对应的牛类牲畜数量阈值时，可获取目标客户对应的养殖区域图像。

S202：基于所述牛脸识别策略，对所述养殖区域图像进行牛脸识别处理，得到所述养殖区域图像对应的第一牛脸特征信息和第一牛类牲畜数量；

本发明实施例提供的方法中，信贷业务系统可预先基于牛脸识别策略对养殖区域图像进行牛脸识别处理，得到图像中各牛类牲畜的牛脸特征数据，即第一牛脸特征信息，以及得到图像中的牛类牲畜的数量，即第一牛类牲畜数量。

S203：确定第二牛脸特征信息；所述第二牛脸特征信息包括所述物联网中记载的牛类牲畜的牛脸特征数据；

本发明实施例提供的方法中，信贷业务系统可从物联网数据库中获取已记载的牛类牲畜的牛脸特征数据，将获取的数据作为第二牛脸特征信息。

S204：基于所述第二牛脸特征信息，对所述第一牛脸特征信息进行无效数量筛查，获得第二牛类牲畜数量；所述第二牛类牲畜数量表征所述养殖区域图像记录的牛类牲畜中无法参与授信的牛类牲畜的数量；

本发明实施例提供的方法中，信贷业务系统可将第二牛脸特征信息中记载的牛脸特征数据与第一牛脸特征信息中的牛脸特征数据进行比对，以识别养殖区域图像中是否存在无效的牛类牲畜，将识别到的无效的牛类牲畜的总数作为第二牛类牲畜数量。例如，经识别，第一牛脸特征信息中记录的某一牛类牲畜的特征，与物联网中已经登记的、归属其他人的牛类牲畜的特征相同，那么养殖区域图像中相应的牛类牲畜则是无效的牛类牲畜，无法应用于该目标客户的授信评估。

S205：按照预设的阈值计算方式，对所述第一牛类牲畜数量和所述第二牛类牲畜数量进行数值运算，将运算结果作为所述牛类牲畜数量阈值。

本发明实施例提供的方法中，可根据实际需求设置阈值计算方式，基于客户提交的养殖规模材料的牲畜数量和无效数量测算可用于授信评估的牲畜数量最大值。例如可以通过计算客户提交的养殖规模材料的牲畜数量与无效数量的差值的方式，确定可应用的牛类牲畜数量，也可以将客户提交的养殖规模材料的牲畜数量与无效数量的差值的预定比例作为可应用的牛类牲畜数量等等。

信贷业务系统可按照阈值计算方式，将第一牛类牲畜数量和第二牛类牲畜数量代入运算，得到运算结果，将该运算结果作为目标客户的牛类牲畜数量阈值，将其存储至牛类牲畜数据库中。同时，信贷业务系统可将养殖区域图像中记录的、未在系统中登记过的牛类牲畜的牛脸特征数据存储至数据库。

在上述实施例提供的方法的基础上，本发明实施例提供的方法中，步骤S205中提及的按照预设的阈值计算方式，对所述第一牛类牲畜数量和所述第二牛类牲畜数量进行数值运算的过程，包括：

对所述第一牛类牲畜数量和所述第二牛类牲畜数量进行差值运算，将所述第一牛类牲畜数量与所述第二牛类牲畜数量的差值作为运算结果。

本发明实施例提供的方法中，预设的阈值计算方式为计算客户提交的养殖规模材料的牲畜数量与无效数量的差值，即将客户提交的养殖规模材料的牲畜数量减去无效数量的结果作为可用于授信评估的牲畜数量最大值。故信贷业务系统将第一牛类牲畜数量减去第二牛类牲畜数量，将两者的差值作为运算结果，即目标客户的牛类牲畜数量阈值。

在图1所示方法的基础上，本发明实施例提供的方法中，步骤S103中提及的依据所述牛类牲畜数量阈值，对所述牛类牲畜申报数量进行数量校验，获得数量校验结果的过程，包括：

判断所述牛类牲畜申报数量是否小于或等于所述牛类牲畜数量阈值；

本发明实施例提供的方法中，信贷业务系统以牛类牲畜申报数量与牛类牲畜数量阈值的大小关系进行数量校验。具体的，将牛类牲畜申报数量与牛类牲畜数量阈值进行大小比较，以识别牛类牲畜申报数量是否小于或等于牛类牲畜数量阈值。

若所述牛类牲畜申报数量小于或等于所述牛类牲畜数量阈值，则将校验通过作为数量校验结果；

若所述牛类牲畜申报数量大于所述牛类牲畜数量阈值，则将校验未通过作为数量校验结果。

本发明实施例提供的方法中，若牛类牲畜申报数量未超过牛类牲畜数量阈值，则输出的数量校验结果为校验通过。若牛类牲畜申报数量超过牛类牲畜数量阈值，则输出的数量校验结果为校验未通过。

在图1所示方法的基础上，本发明实施例提供的方法中，还包括：

若所述数量校验结果为校验未通过，则发出所述信贷申请对应的授信风险提示。

本发明实施例提供的方法中，若在步骤S103的数量校验过程中得到的数量校验结果为校验未通过，信贷业务系统则发出授信风险提示，以提醒业务人员当前的信贷申请存在风险项，待业务人员确认后再进行相应处理。

在图1所示方法的基础上，本发明实施例提供的方法中，还包括：

在需要对所述信贷申请进行贷后风险监控的情况下，基于所述物联网确定所述目标客户对应的牛类牲畜养殖数量；

本发明实施例提供的方法中，当完成目标客户的信贷申请的贷款授信处理过程后，也就是已经对该信贷申请予以贷款处理后，信贷业务系统可定期对该信贷申请进行贷后风险监控，当到达监控时间点时，信贷业务系统可基于物联网提供的信息，确定目标客户对应的牛类牲畜养殖数量，也就是基于物联网数据测算的目标客户当前养殖的牛类牲畜的数量。具体的，基于物联网的第三方数据源，可以采集出售、宰杀等渠道的牛类牲畜信息，基于采集的信息可以实时对已登记的牛类牲畜的状态信息进行更新，当目标客户对于其关联的牛类牲畜不再具有产权关系时(例如该牛类牲畜已出售、已宰杀等)，则将该牛类牲畜从目标客户养殖的牛类牲畜中剔除，更新其牛类牲畜养殖数量。

判断所述牛类牲畜养殖数量是否小于所述牛类牲畜申报数量；

本发明实施例提供的方法中，信贷业务系统可将目标客户的牛类牲畜养殖数量与其提交的牛类牲畜申报数量进行大小比较，以识别牛类牲畜养殖数量是否小于牛类牲畜申报数量。

若所述牛类牲畜养殖数量小于所述牛类牲畜申报数量，则发出所述信贷申请对应的贷后风险提示。

本发明实施例提供的方法中，若当前目标客户的牛类牲畜养殖数量小于其授信的牛类牲畜申报数量，信贷业务系统则向相应的业务人员发送贷后风险提示，提醒业务人员该信贷申请存在贷后风险。若目标客户的牛类牲畜养殖数量未小于其牛类牲畜申报数量，则可不作处理。

基于本发明实施例提供的方法，可对信贷申请进行贷后风险监控，及时向业务人员反馈风险，以便于业务人员采取贷后风险防控手段。

为了更好地说明本发明实施例提供的方法，在前文各个实施例提供的方法的基础上，结合实际的应用场景，本发明实施例提供了又一种贷款授信方法，该方法可应用于信贷业务系统，系统中部署有智能测算模块、自动工作流模块、养殖规模校验模块等模块，各个模块的功能主要包括：

智能测算模块：主要用于接收牛脸识别得出的牛生物特征数据输入，加工处理后与物联网数据库中的牛生物特征进行比较，计算得出客户实际养殖的牛类牲畜规模数据和未登记的牛生物特征，存入数据库。

自动工作流模块：主要用于执行根据业务流程定义的自动化工作流，在多个工作步骤与相应的参与者之间按预定规则传递文档、信息或任务。本发明实施例中相关的自动工作流主要是执行办贷审批的工作流。

养殖规模校验模块：自动工作流模块调用此模块时，此模块从数据库获取在物联网中记载的剩余可授信养殖规模数据及当前办贷客户提交的养殖规模数据，并根据养殖规模授信校验条件，判断客户养殖规模是否超过物联网中记载的剩余可授信养殖规模，若超过则提示该信贷申请中存在风险项，并根据操作者角色及权限决定是否予以通过审批。

如图3所示，本发明实施例提供的贷款授信过程的具体实现，主要包括：

系统定期通过物联网，从各类可信任的第三方数据提供方获取指定区域内养殖的牛类牲畜的牛生物特征信息、养殖的牛类牲畜买卖或其他流向数据信息，实时更新物联网中记录的、养殖的牛类牲畜的数据信息。物联网将客户申请区域内的所有牛类牲畜的数量进行统计，并根据所有的数据源数据统计计算得出客户申请区域内的牛类牲畜养殖数量范围。

当客户需要进行信贷申请时，由工作人员或客户提供预先采集的客户养殖的牛类牲畜图像，利用牛脸识别技术，提取出牛生物特征，结合物联网数据，识别出客户所申报的所有牛类牲畜是否已在物联网内被其他个人或机构养殖，对客户提供的牛类牲畜规模中的无效数量进行筛除，统计出实际的、牛类牲畜的养殖规模数据，即可用于授信评估的牛类牲畜养殖数量，将该养殖规模数据作为该客户可用的牛类牲畜养殖数据，并将该数据进行存储。基于物联网中已有的牛生物特征信息进行比较，可以对于所有上传的牛生物特征信息进行分类，区分出已用于申请贷款的牛类牲畜和未用于申请贷款的牛类牲畜，将它们的对应关系存入关系数据库中。

当客户实际提交信贷申请时，系统根据客户输入的养殖规模数据和预先统计的该客户实际的养殖规模数据进行养殖规模的数据校验，客户申请的牛类牲畜数量不应大于预先统计的该客户可用的养殖规模数量，例如客户申请的数量不应大于客户提交的牛类牲畜养殖材料对应的养殖数量最大值减去已经登记在物联网中的其他个人或机构所蓄养的牛类牲畜的数量。若客户的信贷申请采用的养殖规模数量超过其可用的养殖规模数量，则进行风险提示，若未超过，则正常进行贷款授信处理。

系统在完成信贷申请的业务处理后，后续可以基于物联网的第三方数据源，对所有出售、宰杀等途径输出的牛类牲畜进行采集，将物联网中记录的牛类牲畜数量的更新，实时监控客户登记识别的牛类牲畜养殖数量，当客户实际养殖数量低于了授权的养殖规模数量，将提醒客户经理，采取贷后风险防控手段。

本发明实施例提供的方法，对客户养殖的牛类牲畜进行牛脸识别，以收集养殖的牛类牲畜信息，利用物联网技术确定养殖的牛类牲畜的信息真伪，并将经测算的实际养殖的牛类牲畜的规模数据作为客户可用的牛类牲畜规模数据。基于牛脸识别和物联网识别客户养殖的牛类牲畜的信息，以对客户授信评估的牛类牲畜规模要素的真实性进行识别，以管控信贷业务的风险，也更好地反映出贷款客户的信息准确性。

与图1所示的一种贷款授信方法相对应的，本发明实施例还提供了一种贷款授信装置，用于对图1中所示方法的具体实现，其结构示意图如图4所示，包括：

信息解析单元301，用于在需要对目标客户的信贷申请进行贷款授信处理时，对所述信贷申请进行申请信息解析，获得所述目标客户提交的牛类牲畜申报数量；

阈值获取单元302，用于从预设的牛类牲畜数据库中，获取所述目标客户对应的牛类牲畜数量阈值；所述牛类牲畜数量阈值为基于预设的牛脸识别策略和预设的物联网确定的可授信牛类牲畜数量；

数量校验单元303，用于依据所述牛类牲畜数量阈值，对所述牛类牲畜申报数量进行数量校验，获得数量校验结果；

贷款授信单元304，用于若所述数量校验结果为校验通过，则基于预设的授信工作流，对所述信贷申请进行贷款授信处理。

应用本发明实施例提供的装置，可以预先基于牛脸识别技术和物联网提供的信息，确定可供客户申请授信的牛类牲畜数量阈值，在客户进行信贷申请时，可基于预先确定的牛类牲畜数量阈值对客户提交的牛类牲畜申报数量进行数量校验，以核实客户信贷申请的牛类牲畜养殖规模，而无需业务人员对客户养殖规模进行实地核查，可节省大量人力和时间，缩短贷款授信处理周期，提高业务处理效率，有利于改善客户的服务体验。其次，相对于人工识别，结合牛脸识别技术和物联网信息的识别方式，有利于对客户养殖规模的真实性进行准确识别，继而有利于提高授信评估的准确性。

在图4所示装置的基础上，本发明实施例提供的装置中，还包括：

第一确定单元，用于确定所述目标客户对应的养殖区域图像；

牛脸识别单元，用于基于所述牛脸识别策略，对所述养殖区域图像进行牛脸识别处理，得到所述养殖区域图像对应的第一牛脸特征信息和第一牛类牲畜数量；

第二确定单元，用于确定第二牛脸特征信息；所述第二牛脸特征信息包括所述物联网中记载的牛类牲畜的牛脸特征数据；

数量筛查单元，用于基于所述第二牛脸特征信息，对所述第一牛脸特征信息进行无效数量筛查，获得第二牛类牲畜数量；所述第二牛类牲畜数量表征所述养殖区域图像记录的牛类牲畜中无法参与授信的牛类牲畜的数量；

阈值计算单元，用于按照预设的阈值计算方式，对所述第一牛类牲畜数量和所述第二牛类牲畜数量进行数值运算，将运算结果作为所述牛类牲畜数量阈值。

在图4所示装置的基础上，本发明实施例提供的装置还可以进一步扩展出多个单元，各个单元的功能可参见前文对于贷款授信方法所提供的各个实施例中的说明，在此不再进一步举例说明。

本发明实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的指令，其中，在所述指令运行时控制所述存储介质所在的设备执行如上述的贷款授信方法。

本发明实施例还提供了一种电子设备，其结构示意图如图5所示，具体包括存储器401，以及一个或者一个以上的指令402，其中一个或者一个以上指令402存储于存储器401中，且经配置以由一个或者一个以上处理器403执行所述一个或者一个以上指令402进行以下操作：

在需要对目标客户的信贷申请进行贷款授信处理时，对所述信贷申请进行申请信息解析，获得所述目标客户提交的牛类牲畜申报数量；

从预设的牛类牲畜数据库中，获取所述目标客户对应的牛类牲畜数量阈值；所述牛类牲畜数量阈值为基于预设的牛脸识别策略和预设的物联网确定的可授信牛类牲畜数量；

依据所述牛类牲畜数量阈值，对所述牛类牲畜申报数量进行数量校验，获得数量校验结果；

若所述数量校验结果为校验通过，则基于预设的授信工作流，对所述信贷申请进行贷款授信处理。

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。尤其，对于系统或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的系统及系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

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发明的范围。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种贷款授信方法，其特征在于，包括：

在需要对目标客户的信贷申请进行贷款授信处理时，对所述信贷申请进行申请信息解析，获得所述目标客户提交的牛类牲畜申报数量；

从预设的牛类牲畜数据库中，获取所述目标客户对应的牛类牲畜数量阈值；所述牛类牲畜数量阈值为基于预设的牛脸识别策略和预设的物联网确定的可授信牛类牲畜数量；

依据所述牛类牲畜数量阈值，对所述牛类牲畜申报数量进行数量校验，获得数量校验结果；

若所述数量校验结果为校验通过，则基于预设的授信工作流，对所述信贷申请进行贷款授信处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述牛类牲畜数量阈值的确定过程，包括：

确定所述目标客户对应的养殖区域图像；

基于所述牛脸识别策略，对所述养殖区域图像进行牛脸识别处理，得到所述养殖区域图像对应的第一牛脸特征信息和第一牛类牲畜数量；

确定第二牛脸特征信息；所述第二牛脸特征信息包括所述物联网中记载的牛类牲畜的牛脸特征数据；

基于所述第二牛脸特征信息，对所述第一牛脸特征信息进行无效数量筛查，获得第二牛类牲畜数量；所述第二牛类牲畜数量表征所述养殖区域图像记录的牛类牲畜中无法参与授信的牛类牲畜的数量；

按照预设的阈值计算方式，对所述第一牛类牲畜数量和所述第二牛类牲畜数量进行数值运算，将运算结果作为所述牛类牲畜数量阈值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述按照预设的阈值计算方式，对所述第一牛类牲畜数量和所述第二牛类牲畜数量进行数值运算，包括：

对所述第一牛类牲畜数量和所述第二牛类牲畜数量进行差值运算，将所述第一牛类牲畜数量与所述第二牛类牲畜数量的差值作为运算结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述牛类牲畜数量阈值，对所述牛类牲畜申报数量进行数量校验，获得数量校验结果，包括：

判断所述牛类牲畜申报数量是否小于或等于所述牛类牲畜数量阈值；

若所述牛类牲畜申报数量小于或等于所述牛类牲畜数量阈值，则将校验通过作为数量校验结果；

若所述牛类牲畜申报数量大于所述牛类牲畜数量阈值，则将校验未通过作为数量校验结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

若所述数量校验结果为校验未通过，则发出所述信贷申请对应的授信风险提示。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

在需要对所述信贷申请进行贷后风险监控的情况下，基于所述物联网确定所述目标客户对应的牛类牲畜养殖数量；

判断所述牛类牲畜养殖数量是否小于所述牛类牲畜申报数量；

若所述牛类牲畜养殖数量小于所述牛类牲畜申报数量，则发出所述信贷申请对应的贷后风险提示。

7.一种贷款授信装置，其特征在于，包括：

信息解析单元，用于在需要对目标客户的信贷申请进行贷款授信处理时，对所述信贷申请进行申请信息解析，获得所述目标客户提交的牛类牲畜申报数量；

阈值获取单元，用于从预设的牛类牲畜数据库中，获取所述目标客户对应的牛类牲畜数量阈值；所述牛类牲畜数量阈值为基于预设的牛脸识别策略和预设的物联网确定的可授信牛类牲畜数量；

数量校验单元，用于依据所述牛类牲畜数量阈值，对所述牛类牲畜申报数量进行数量校验，获得数量校验结果；

贷款授信单元，用于若所述数量校验结果为校验通过，则基于预设的授信工作流，对所述信贷申请进行贷款授信处理。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：

第一确定单元，用于确定所述目标客户对应的养殖区域图像；

牛脸识别单元，用于基于所述牛脸识别策略，对所述养殖区域图像进行牛脸识别处理，得到所述养殖区域图像对应的第一牛脸特征信息和第一牛类牲畜数量；

第二确定单元，用于确定第二牛脸特征信息；所述第二牛脸特征信息包括所述物联网中记载的牛类牲畜的牛脸特征数据；

数量筛查单元，用于基于所述第二牛脸特征信息，对所述第一牛脸特征信息进行无效数量筛查，获得第二牛类牲畜数量；所述第二牛类牲畜数量表征所述养殖区域图像记录的牛类牲畜中无法参与授信的牛类牲畜的数量；

阈值计算单元，用于按照预设的阈值计算方式，对所述第一牛类牲畜数量和所述第二牛类牲畜数量进行数值运算，将运算结果作为所述牛类牲畜数量阈值。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的指令，其中，在所述指令运行时控制所述存储介质所在的设备执行如权利要求1～6任意一项所述的贷款授信方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括存储器，以及一个或者一个以上的指令，其中一个或者一个以上指令存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行如权利要求1～6任意一项所述的贷款授信方法。