WO2019196304A1 - 电子装置、征信反馈报文的解析方法及存储介质 - Google Patents

电子装置、征信反馈报文的解析方法及存储介质 Download PDF

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WO2019196304A1
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吴启
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Ping An Technology Shenzhen Co Ltd
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    • H04L67/50—Network services
    • H04L67/56—Provisioning of proxy services
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L69/00—Network arrangements, protocols or services independent of the application payload and not provided for in the other groups of this subclass
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L69/00—Network arrangements, protocols or services independent of the application payload and not provided for in the other groups of this subclass
    • H04L69/26—Special purpose or proprietary protocols or architectures

Definitions

  • the present application relates to the field of communications technologies, and in particular, to an electronic device, a method for analyzing a credit feedback packet, and a storage medium.
  • the financial institution After the financial institution reports the credit data, for example, after the credit data is reported to the People's Bank of China, it will receive a corresponding feedback message, which contains feedback information and feedback information of the reported credit data.
  • a feedback message For the feedback of the reported credit data by the credit information system, if the credit information reported by the feedback information record is normal, the financial institution does not need to process. If the feedback information is abnormal for the reported credit data, the financial institution follows the feedback information.
  • the record analyzes the problem of the reported credit data, for example, the problem is to re-apply after modifying the wrong content.
  • the existing method for processing feedback packets is usually manual processing, that is, viewing specific feedback information according to the feedback message specification, and then locating and solving the problem. Since the feedback message is a long list of numbers, the manual processing method is not only time-consuming and labor-intensive, but also prone to errors.
  • the purpose of the present application is to provide an electronic device, a method for analyzing a credit feedback message, and a storage medium, which are intended to automatically analyze the credit feedback message, thereby improving processing efficiency and accuracy.
  • the present application provides an electronic device including a memory and a processor coupled to the memory, the memory storing a processing system operable on the processor, the processing The system implements the following steps when executed by the processor:
  • the parsing step if the packet type is an abnormal feedback packet, the corresponding pre-defined parsing model is obtained according to the subject type, and the feedback packet is parsed according to the obtained parsing model, and the parsing result is obtained.
  • the present application further provides a method for parsing a credit feedback message, and the method for parsing the credit feedback message includes:
  • S2 Obtain a file name of the feedback message, and obtain a message type and a body type of the feedback message according to the file name;
  • the present application further provides a computer readable storage medium having a processing system stored thereon, the processing system being implemented by the processor to implement the step of analyzing the method for collecting the feedback message.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of an optional application environment of each embodiment of the present application.
  • FIG. 2 is a schematic flowchart of an embodiment of a method for analyzing a credit information feedback message according to the present application.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of an application environment of a preferred embodiment of a method for analyzing a credit feedback message of the present application.
  • the application environment diagram includes a financial institution credit reporting system, a credit information system, and an electronic device 1.
  • the electronic device 1 can perform data interaction with the credit information system through a suitable technology such as a network or a near field communication technology.
  • the credit information system analyzes the credit data and provides feedback to the electronic device 1.
  • the electronic device 1 is an apparatus capable of automatically performing numerical calculation and/or information processing in accordance with an instruction set or stored in advance.
  • the electronic device 1 may be a computer, a single network server, a server group composed of multiple network servers, or a cloud-based cloud composed of a large number of hosts or network servers, where cloud computing is a type of distributed computing.
  • a super virtual computer consisting of a group of loosely coupled computers.
  • the electronic device 1 may include, but is not limited to, a memory 11, a processor 12, and a network interface 13 communicably connected to each other through a system bus, and the memory 11 stores a processing system operable on the processor 12. It should be noted that FIG. 1 only shows the electronic device 1 having the components 11-13, but it should be understood that not all illustrated components are required to be implemented, and more or fewer components may be implemented instead.
  • the memory 11 includes a memory and at least one type of readable storage medium.
  • the memory provides a cache for the operation of the electronic device 1;
  • the readable storage medium may be, for example, a flash memory, a hard disk, a multimedia card, a card type memory (eg, SD or DX memory, etc.), a random access memory (RAM), a static random access memory (SRAM).
  • a non-volatile storage medium such as a read only memory (ROM), an electrically erasable programmable read only memory (EEPROM), a programmable read only memory (PROM), a magnetic memory, a magnetic disk, an optical disk, or the like.
  • the readable storage medium may be an internal storage unit of the electronic device 1, such as a hard disk of the electronic device 1; in other embodiments, the non-volatile storage medium may also be external to the electronic device 1.
  • a storage device such as a plug-in hard disk equipped with an electronic device 1, a smart memory card (SMC), a Secure Digital (SD) card, a flash card, or the like.
  • the readable storage medium of the memory 11 is generally used to store an operating system and various types of application software installed in the electronic device 1, such as program code for storing a processing system in an embodiment of the present application. Further, the memory 11 can also be used to temporarily store various types of data that have been output or are to be output.
  • the processor 12 may be a Central Processing Unit (CPU), controller, microcontroller, microprocessor, or other data processing chip in some embodiments.
  • the processor 12 is typically used to control the overall operation of the electronic device 1, such as performing control and processing associated with data interaction or communication with the credit information system, and the like.
  • the processor 12 is configured to run program code or process data stored in the memory 11, such as running a processing system or the like.
  • the network interface 13 may comprise a wireless network interface or a wired network interface, which is typically used to establish a communication connection between the electronic device 1 and other electronic devices.
  • the network interface 13 is mainly used to connect the electronic device 1 with the credit information system, and establish a data transmission channel and a communication connection between the electronic device 1 and the credit information system.
  • the processing system is stored in the memory 11 and includes at least one computer readable instruction stored in the memory 11, the at least one computer readable instruction being executable by the processor 12 to implement the methods of various embodiments of the present application;
  • the at least one computer readable instruction can be classified into different logic modules depending on the functions implemented by its various parts.
  • the credit information system (for example, a pedestrian) analyzes the credit information to obtain whether the credit data conforms to a predetermined specification or format, and makes corresponding to the financial institution. feedback of.
  • the financial institution formulates different analytical models according to the type of business entity.
  • the financial analysis object analyzes the feedback message according to the analytical model, and does not need to manually identify a series of numbers in the feedback message, thereby improving the processing efficiency of the feedback message and Accuracy.
  • the file name of the feedback message is basically the same as the file name of the normal reported credit data. The difference is that the file name of the feedback message is one more than the file name of the reported credit data, that is, the last one is added. .
  • the format and characteristics of the file name of the feedback message are as follows: 1.
  • the file name length is 28 digits, which consists of uppercase English letters and numbers.
  • the file name prefix is consistent before and after compression encryption; 2.
  • the file name uniquely identifies a feedback message, not Duplicate with the file name of all previous feedback messages.
  • composition structure of the file name of the feedback message includes 28 bits, wherein the first to the 27th are the file names of the credit data, and the 28th is the identification bit:
  • 1st to 14th indicates the financial institution code submitted by the credit data
  • 21st to 23rd indicates the serial number of the credit data, consisting of the numbers 0-9 and the uppercase letters A-Z;
  • No. 24 indicates the category of credit information: 1 is normal credit data;
  • Bits 25-27 Indicates the serial number of the credit data stream, consisting of numbers 0-9 and uppercase letters A-Z.
  • Bit 28 The flag bit, and the flag bit is the number "1" to indicate the abnormality flag.
  • the file name suffix before compression and encryption is “txt”, and the file name suffix after compression and encryption is “enc”.
  • the message number of the Xinan Small Loan Feedback message is N10155840H000120171126A10001.txt
  • the message number of the Jinan Small Loan Feedback message is N10156530H007720171104010001.txt.
  • the obtaining step specifically includes: obtaining a file name of the feedback message, acquiring character data of a predetermined position and a predetermined length in the file name, and obtaining a last digit in the file name;
  • the obtained character data is matched with a pre-defined relationship table between the body type and the character string, and the body type matching the character data is obtained, and the last digit in the analysis file name is an abnormal identifier or a normal identifier to obtain a report.
  • Type of text
  • the subject type includes the guarantee subject, the small loan subject and the insurance subject.
  • the character data of the first to the 14th and the length of 14 in the file name of the feedback message is obtained by the above, and the character data corresponds to the financial institution code (ie, the message name prefix), and the financial institution code represents the corresponding body type, and the character is The data is matched with a predefined relationship between the body type and the string to obtain a body type in which the character data matches.
  • the body type of N10155840H0001 and N10156530H0077 is a small loan entity.
  • the parsing step if the packet type is an abnormal feedback packet, the corresponding pre-defined parsing model is obtained according to the subject type, and the feedback packet is parsed according to the obtained parsing model, and the parsing result is obtained.
  • the financial institution needs to perform corresponding adjustment on the credit information, and firstly parses the feedback message according to the parsing model.
  • the step of parsing the feedback message according to the obtained parsing model to obtain the parsing result comprises: the feedback message according to the position and location corresponding to each item of the data item in the parsing model Dividing the packet data in the packet data, including the packet header data and the packet volume data; and associating each segmented packet data with the data item name and the data item description of the segment of the packet data, The data of each piece of the message in the feedback packet, the name of the data item associated with each piece of message data, and the description of the data item are used as the analysis result of the feedback message.
  • the analytical model includes a model for parsing the header of the message and a model for parsing the body of the message.
  • the model for parsing the header of the small loan entity is shown in Table 1 below
  • the model for parsing the body of the small loan entity is as shown in Table 2 below:
  • the corresponding data item name is the packet format version number, and the data item is described as "
  • the format is NN, which refers to the version number of the message format established by the current credit reporting agency.
  • the length of the data is 27, the corresponding data item name is the error message file name, and the data item is described as "the error record is located.
  • the file name of the message For the feedback message of the small loan subject, in the message body, for example, in the 1st to 27th bits, the length of the data is 27, the corresponding data item name is the error message file name, and the data item is described as "the error record is located. The file name of the message.”
  • model for parsing the header of the sponsoring entity is shown in Table 3 below, and the model for parsing the body of the sponsoring entity is as shown in Table 4 below:
  • the corresponding data item name is the application system code, and the data item is described as “the application to which the file is applicable.
  • System 1-Enterprise Credit Information System.
  • the data of the 1st to 14th digits and the length of 14 is the guarantee institution code, and the data item is described as “guarantee in the error information record”. Agency Code".
  • the processing system when executed by the processor, the following steps are further implemented: if there is an error message in the analysis result, the piece of message data corresponding to the error information is marked, and the scan task scans the When an error message occurs, an alarm or reminder is issued.
  • the present application first obtains the message type and the subject type of the feedback message by using the file name of the feedback message, and if the message type is abnormal feedback message, The body type obtains a corresponding pre-defined analysis model, and parses the feedback message according to the obtained analysis model to obtain an analysis result, which can automatically analyze the credit feedback message, thereby improving processing efficiency and accuracy.
  • FIG. 2 is a schematic flowchart of an embodiment of a method for analyzing a credit information feedback message according to an embodiment of the present invention.
  • the method for parsing a credit information feedback message includes the following steps:
  • Step S1 After transmitting the credit data to the credit information system, receiving the feedback message of the credit information system for the credit information;
  • Step S2 Obtain a file name of the feedback message, and obtain a message type and a body type of the feedback message according to the file name;
  • the file name of the feedback message is basically the same as the file name of the normal reported credit data. The difference is that the file name of the feedback message is one more than the file name of the reported credit data, that is, the last one is added. .
  • the format and characteristics of the file name of the feedback message are as follows: 1.
  • the file name length is 28 digits, which consists of uppercase English letters and numbers.
  • the file name prefix is consistent before and after compression encryption; 2.
  • the file name uniquely identifies a feedback message, not Duplicate with the file name of all previous feedback messages.
  • composition structure of the file name of the feedback message includes 28 bits, wherein the first to the 27th are the file names of the credit data, and the 28th is the identification bit:
  • 1st to 14th indicates the financial institution code submitted by the credit data
  • Bits 21 to 23 indicates the serial number of the credit data, consisting of numbers 0-9 and uppercase letters A-Z;
  • No. 24 indicates the category of credit information: 1 is normal credit data;
  • Bits 25-27 Indicates the serial number of the credit data stream, consisting of numbers 0-9 and uppercase letters A-Z.
  • Bit 28 The flag bit, and the flag bit is the number "1" to indicate the abnormality flag.
  • the file name suffix before compression and encryption is “txt”, and the file name suffix after compression and encryption is “enc”.
  • the message number of the Xinan Small Loan Feedback message is N10155840H000120171126A10001.txt
  • the message number of the Jinan Small Loan Feedback message is N10156530H007720171104010001.txt.
  • the obtaining step specifically includes: obtaining a file name of the feedback message, acquiring character data of a predetermined position and a predetermined length in the file name, and obtaining a last digit in the file name;
  • the obtained character data is matched with a pre-defined relationship table between the body type and the character string, and the body type matching the character data is obtained, and the last digit in the analysis file name is an abnormal identifier or a normal identifier to obtain a report.
  • Type of text
  • the subject type includes the guarantee subject, the small loan subject and the insurance subject.
  • the character data of the first to the 14th and the length of 14 in the file name of the feedback message is obtained by the above, and the character data corresponds to the financial institution code (ie, the message name prefix), and the financial institution code represents the corresponding body type, and the character is The data is matched with a predefined relationship between the body type and the string to obtain a body type in which the character data matches.
  • the body type of N10155840H0001 and N10156530H0077 is a small loan entity.
  • Step S3 If the packet type is an abnormal feedback message, obtain a corresponding pre-defined analysis model according to the body type, and parse the feedback message according to the obtained analysis model to obtain an analysis result.
  • the financial institution needs to make corresponding adjustments to the credit information, and firstly parses the feedback message according to the parsing model.
  • the step of parsing the feedback message according to the obtained parsing model to obtain the parsing result comprises: the feedback message according to the position and location corresponding to each item of the data item in the parsing model Dividing the packet data in the packet data, including the packet header data and the packet volume data; and associating each segmented packet data with the data item name and the data item description of the segment of the packet data, The data of each piece of the message in the feedback packet, the name of the data item associated with each piece of message data, and the description of the data item are used as the analysis result of the feedback message.
  • the analytical model includes a model for parsing the header of the message and a model for parsing the body of the message.
  • the model for parsing the header of the small loan entity is shown in Table 1 above
  • the model for parsing the body of the small loan entity is shown in Table 2 above:
  • the feedback message is in the header of the packet, for example, in the first 1-3 digits and the length is 3, the corresponding data item name is the packet format version number, and the data item is described as "the format is NN, which refers to the current The version number of the message format established by the credit bureau used.”
  • the length of the data is 27, the corresponding data item name is the error message file name, and the data item is described as "the error record is located.
  • the file name of the message For the feedback message of the small loan subject, in the message body, for example, in the 1st to 27th bits, the length of the data is 27, the corresponding data item name is the error message file name, and the data item is described as "the error record is located. The file name of the message.”
  • the model for parsing the header of the guarantee entity is shown in Table 3 above, and the model for parsing the body of the guarantee entity is shown in Table 4 above: wherein the feedback message is for the guarantee subject In the header of the message, for example, in the first digit, the data of length 1, the corresponding data item name is the application system code, and the data item is described as "the application system to which the file is applicable, 1-enterprise credit information system" .
  • the data of the 1st to 14th digits and the length of 14 is the guarantee institution code, and the data item is described as “guarantee in the error information record”. Agency Code".
  • the method for parsing the feedback message includes: if there is an error message in the analysis result, marking the piece of message data corresponding to the error information, and scanning the error message when the scan task scans the error message , to make an alarm or reminder.
  • the present application first obtains the message type and the subject type of the feedback message by using the file name of the feedback message, and if the message type is abnormal feedback message, The body type obtains a corresponding pre-defined analysis model, and parses the feedback message according to the obtained analysis model to obtain an analysis result, which can automatically analyze the credit feedback message, thereby improving processing efficiency and accuracy.
  • the present application further provides a computer readable storage medium having a processing system stored thereon, the processing system being implemented by the processor to implement the step of analyzing the method for collecting the feedback message.
  • the foregoing embodiment method can be implemented by means of software plus a necessary general hardware platform, and of course, can also be through hardware, but in many cases, the former is better.
  • Implementation Based on such understanding, the technical solution of the present application, which is essential or contributes to the prior art, may be embodied in the form of a software product stored in a storage medium (such as ROM/RAM, disk,
  • the optical disc includes a number of instructions for causing a terminal device (which may be a mobile phone, a computer, a server, an air conditioner, or a network device, etc.) to perform the methods described in various embodiments of the present application.

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  • Engineering & Computer Science (AREA)
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  • Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)
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Abstract

本申请涉及一种电子装置、征信反馈报文的解析方法及存储介质，该方法包括：在发送征信数据至征信系统后，接收所述征信系统针对该征信数据的反馈报文；获取所述反馈报文的文件名，根据该文件名获取所述反馈报文的报文类型及主体类型；若所述报文类型为异常反馈报文，则根据该主体类型获取对应的预先定义的解析模型，并根据所获取的解析模型解析该反馈报文，获取解析结果。本申请能够对征信反馈报文进行自动解析，提高处理效率及准确率。

Description

电子装置、征信反馈报文的解析方法及存储介质
本申请要求于2018年4月9日提交中国专利局，申请号为201810309576.4、发明名称为“电子装置、征信反馈报文的解析方法及存储介质”的中国专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。
技术领域
本申请涉及通信技术领域，尤其涉及一种电子装置、征信反馈报文的解析方法及存储介质。
背景技术
目前，金融机构在将征信数据上报后，例如将征信数据上报中国人民银行后，会接收到相应的反馈报文，该反馈报文中包含对上报的征信数据的反馈信息，反馈信息为征信系统对上报的征信数据的反馈，若该反馈信息记录上报的征信数据正常则金融机构不需要处理，若该反馈信息为上报的征信数据异常，则金融机构按照反馈信息中的记录分析上报的征信数据存在的问题，例如存在的问题为修改错误的内容后重新上报。现有的处理反馈报文的方式通常是人工处理方式，即根据反馈报文规范查看具体反馈信息，然后并定位及解决问题。由于反馈报文是一长串的数字，人工处理方式不仅耗时耗力，且容易出错。
发明内容
本申请的目的在于提供一种电子装置、征信反馈报文的解析方法及存储介质，旨在对征信反馈报文进行自动解析，提高处理效率及准确率。
为实现上述目的，本申请提供一种电子装置，所述电子装置包括存储器及与所述存储器连接的处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行 的处理系统，所述处理系统被所述处理器执行时实现如下步骤：
接收步骤，在发送征信数据至征信系统后，接收所述征信系统针对该征信数据的反馈报文；
获取步骤，获取所述反馈报文的文件名，根据该文件名获取所述反馈报文的报文类型及主体类型；
解析步骤，若所述报文类型为异常反馈报文，则根据该主体类型获取对应的预先定义的解析模型，并根据所获取的解析模型解析该反馈报文，获取解析结果。
为实现上述目的，本申请还提供一种征信反馈报文的解析方法，所述征信反馈报文的解析方法包括：
S1，在发送征信数据至征信系统后，接收所述征信系统针对该征信数据的反馈报文；
S2，获取所述反馈报文的文件名，根据该文件名获取所述反馈报文的报文类型及主体类型；
S3，若所述报文类型为异常反馈报文，则根据该主体类型获取对应的预先定义的解析模型，并根据所获取的解析模型解析该反馈报文，获取解析结果。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有处理系统，所述处理系统被处理器执行时实现上述的征信反馈报文的解析方法的步骤。
附图说明
图1为本申请各个实施例一可选的应用环境示意图；
图2是为本申请征信反馈报文的解析方法一实施例的流程示意图。
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，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
需要说明的是，在本申请中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本申请要求的保护范围之内。
参阅图1所示，是本申请征信反馈报文的解析方法的较佳实施例的应用环境示意图。该应用环境示意图包括金融机构征信上报系统、征信系统及电子装置1。电子装置1可以通过网络、近场通信技术等适合的技术与征信系统进行数据交互。金融机构征信上报系统将征信数据上报征信系统后，征信系统对征信数据进行分析并向电子装置1作出反馈。
电子装置1是一种能够按照事先设定或者存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备。所述电子装置1可以是计算机、也可以是单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或者基于云计算的由大量主机或者网络服务器构成的云，其中云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机集组成的一个超级虚拟计算机。
在本实施例中，电子装置1可包括，但不仅限于，可通过系统总线相互通信连接的存储器11、处理器12、网络接口13，存储器11存储有可在处理 器12上运行的处理系统。需要指出的是，图1仅示出了具有组件11-13的电子装置1，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
其中，存储器11包括内存及至少一种类型的可读存储介质。内存为电子装置1的运行提供缓存；可读存储介质可为如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等的非易失性存储介质。在一些实施例中，可读存储介质可以是电子装置1的内部存储单元，例如该电子装置1的硬盘；在另一些实施例中，该非易失性存储介质也可以是电子装置1的外部存储设备，例如电子装置1上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。本实施例中，存储器11的可读存储介质通常用于存储安装于电子装置1的操作系统和各类应用软件，例如存储本申请一实施例中的处理系统的程序代码等。此外，存储器11还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
所述处理器12在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器12通常用于控制所述电子装置1的总体操作，例如执行与所述征信系统进行数据交互或者通信相关的控制和处理等。本实施例中，所述处理器12用于运行所述存储器11中存储的程序代码或者处理数据，例如运行处理系统等。
所述网络接口13可包括无线网络接口或有线网络接口，该网络接口13通常用于在所述电子装置1与其他电子设备之间建立通信连接。本实施例中，网络接口13主要用于将电子装置1与征信系统相连，在电子装置1与征信 系统之间建立数据传输通道和通信连接。
所述处理系统存储在存储器11中，包括至少一个存储在存储器11中的计算机可读指令，该至少一个计算机可读指令可被处理器器12执行，以实现本申请各实施例的方法；以及，该至少一个计算机可读指令依据其各部分所实现的功能不同，可被划为不同的逻辑模块。
本申请中，征信系统(例如人行)在接收到金融机构上报的征信数据后，通过对征信数据进行分析，得到该征信数据是否符合预定的规范或者格式，并向金融机构作出相应的反馈。金融机构根据业务主体类型制定不同的解析模型，在接收到反馈报文时，根据解析模型解析反馈报文，不需要人工肉眼来辨认反馈报文中一连串的数字，提高反馈报文的处理效率及准确率。
在一实施例中，上述处理系统被所述处理器12执行时实现如下步骤：
接收步骤，在发送征信数据至征信系统后，接收所述征信系统针对该征信数据的反馈报文；
获取步骤，获取所述反馈报文的文件名，根据该文件名获取所述反馈报文的报文类型及主体类型；
其中，反馈报文的文件名与正常上报的征信数据的文件名基本一致，所不同的是反馈报文的文件名比上报的征信数据的文件名多一位，即多了最后一位。反馈报文的文件名件名格式及特点为：1.文件名长度为28位，由大写英文字母及数字组成，加压加密前后文件名前缀一致；2.文件名唯一标识一个反馈报文，不与之前的所有反馈报文的文件名重复。
其中，反馈报文的文件名的组成结构包括28位，其中第1～27位为征信数据的文件名，第28位为标识位：
第1～14位：表示征信数据报送的金融机构代码；
第15～20位：表示征信数据报送发生年月；
第21～23位：表示征信数据的流水序号，由0-9的数字和大写字母A-Z 组成；
第24位：表示征信数据的类别：1为正常征信数据；
第25～27位：表示征信数据流水序号补充位，由0-9的数字和大写字母A-Z组成。
第28位：标识位，标识位为数字“1”则表示异常标识。
对于上述的反馈报文的文件名，压缩加密前的文件名后缀为“txt”，压缩加密后的文件名后缀为“enc”。例如，信安小贷反馈报文的报文名为N10155840H000120171126A10001.txt，金安小贷反馈报文的报文名为N10156530H007720171104010001.txt。
在一实施例中，所述获取步骤，具体包括：获取反馈报文的文件名，并获取该文件名中预定的位置及预定长度的字符数据，以及获取文件名中的最后一位数字；将所获取的字符数据与预先定义的主体类型与字符串的关系表进行匹配，得到该字符数据相匹配的主体类型，以及分析文件名中的最后一位数字为异常标识还是正常标识，以获取报文类型。
其中，主体类型包括担保主体、小贷主体及保险主体。通过上述获取反馈报文文件名中位置为第1～14位、长度为14的字符数据，这些字符数据对应金融机构代码(即报文名前缀)，金融机构代码代表对应的主体类型，将字符数据与预先定义的主体类型与字符串的关系表进行匹配，得到该字符数据相匹配的主体类型，例如在关系表中，N10155840H0001、N10156530H0077的主体类型为小贷主体。
解析步骤，若所述报文类型为异常反馈报文，则根据该主体类型获取对应的预先定义的解析模型，并根据所获取的解析模型解析该反馈报文，获取解析结果。
其中，若报文类型为异常反馈报文，则需要金融机构针对征信数据做出对应的调整，首先根据解析模型解析所反馈的反馈报文。
在一实施例中，所述根据所获取的解析模型解析该反馈报文，获取解析结果的步骤，具体包括：根据解析模型中的每一项数据项名称对应的位置及位置将该反馈报文中的报文数据进行划分，所述报文数据包括报文头数据及报文体数据；将划分后的每一段报文数据与该段报文数据的数据项名称及数据项描述进行关联，将该反馈报文中各段报文数据、各段报文数据所关联的数据项名称及数据项描述作为该反馈报文的解析结果。
其中，解析模型包括用于解析报文头的模型及用于解析报文体的模型。在一实施例中，用于解析小贷主体的报文头的模型为下述表1所示，用于解析小贷主体的报文体的模型为下述表2所示：
Figure PCTCN2018102198-appb-000001
Figure PCTCN2018102198-appb-000002
表1
Figure PCTCN2018102198-appb-000003
表2
其中，对于小贷主体的反馈报文，在报文头中，例如，在第1-3位、长度为3的数据，其对应的数据项名称为报文格式版本号、数据项描述为“格式为N.N，是指当前使用的征信机构制定的报文格式的版本号”。
对于小贷主体的反馈报文，在报文体中，例如，在第1-27位、长度为27的数据，其对应的数据项名称为出错报文文件名，数据项描述为“出错记录所在报文的文件名”。
在一实施例中，用于解析担保主体的报文头的模型为下述表3所示，用于解析担保主体的报文体的模型为下述表4所示：
Figure PCTCN2018102198-appb-000004
表3
Figure PCTCN2018102198-appb-000005
Figure PCTCN2018102198-appb-000006
表4
其中，对于担保主体的反馈报文，在报文头中，例如，在第1位、长度为1的数据，其对应的数据项名称为应用系统代码、数据项描述为“文件所适用的应用系统，1－企业征信系统”。
对于担保主体的反馈报文，在报文体中，例如，在第1-14位、长度为14的数据，其对应的数据项名称为担保机构代码，数据项描述为“出错信息记录中的担保机构代码”。
在一实施例中，处理系统被所述处理器执行时，还实现如下步骤：若解析结果中有出错信息，则将出错信息对应的该段报文数据进行标记，并在扫描任务扫描到该出错信息时，进行告警或者提醒。
其中，解析结果是指反馈报文根据解析模型解析出来的所有信息，如果解析出来的出错信息中表示有征信数据报了错，具体报了错的数据有问题，则有个字段标记为上报失败，例如：status＝2，errorcode＝3014，errorDesc＝，此时，解析出来的出错信息中表示有征信数据报了错，扫描任务扫描到标记“status＝2”、错误代码“3014”，说明有标记出错信息，该出错信息的描 述“errorDesc＝”为：对于同一笔担保合同，在一天内发生的多次业务变更，必须将所有变化合并成一条信息记录上报。在扫描任务扫描到该出错信息时，进行告警或者提醒，例如通过邮件反馈给相关人进行关注和修改等等，方便对出错信息进行快速处理，进一步提高处理效率。
与现有技术相比，本申请对于征信系统的反馈报文，首先通过反馈报文的文件名得到反馈报文的报文类型及主体类型，若报文类型为异常反馈报文，则根据该主体类型获取对应的预先定义的解析模型，并根据所获取的解析模型解析该反馈报文，得到解析结果，能够对征信反馈报文进行自动解析，提高处理效率及准确率。
如图2所示，图2为本申请征信反馈报文的解析方法一实施例的流程示意图，该征信反馈报文的解析方法包括以下步骤：
步骤S1，在发送征信数据至征信系统后，接收所述征信系统针对该征信数据的反馈报文；
步骤S2，获取所述反馈报文的文件名，根据该文件名获取所述反馈报文的报文类型及主体类型；
其中，反馈报文的文件名与正常上报的征信数据的文件名基本一致，所不同的是反馈报文的文件名比上报的征信数据的文件名多一位，即多了最后一位。反馈报文的文件名件名格式及特点为：1.文件名长度为28位，由大写英文字母及数字组成，加压加密前后文件名前缀一致；2.文件名唯一标识一个反馈报文，不与之前的所有反馈报文的文件名重复。
其中，反馈报文的文件名的组成结构包括28位，其中第1～27位为征信数据的文件名，第28位为标识位：
第1～14位：表示征信数据报送的金融机构代码；
第15～20位：表示征信数据报送发生年月；
第21～23位：表示征信数据的流水序号，由0-9的数字和大写字母A-Z组成；
第24位：表示征信数据的类别：1为正常征信数据；
第25～27位：表示征信数据流水序号补充位，由0-9的数字和大写字母A-Z组成。
第28位：标识位，标识位为数字“1”则表示异常标识。
对于上述的反馈报文的文件名，压缩加密前的文件名后缀为“txt”，压缩加密后的文件名后缀为“enc”。例如，信安小贷反馈报文的报文名为N10155840H000120171126A10001.txt，金安小贷反馈报文的报文名为N10156530H007720171104010001.txt。
在一实施例中，所述获取步骤，具体包括：获取反馈报文的文件名，并获取该文件名中预定的位置及预定长度的字符数据，以及获取文件名中的最后一位数字；将所获取的字符数据与预先定义的主体类型与字符串的关系表进行匹配，得到该字符数据相匹配的主体类型，以及分析文件名中的最后一位数字为异常标识还是正常标识，以获取报文类型。
其中，主体类型包括担保主体、小贷主体及保险主体。通过上述获取反馈报文文件名中位置为第1～14位、长度为14的字符数据，这些字符数据对应金融机构代码(即报文名前缀)，金融机构代码代表对应的主体类型，将字符数据与预先定义的主体类型与字符串的关系表进行匹配，得到该字符数据相匹配的主体类型，例如在关系表中，N10155840H0001、N10156530H0077的主体类型为小贷主体。
步骤S3，若所述报文类型为异常反馈报文，则根据该主体类型获取对应的预先定义的解析模型，并根据所获取的解析模型解析该反馈报文，获取解析结果。
其中，若报文类型为异常反馈报文，则需要金融机构针对征信数据做出 对应的调整，首先根据解析模型解析所反馈的反馈报文。
在一实施例中，所述根据所获取的解析模型解析该反馈报文，获取解析结果的步骤，具体包括：根据解析模型中的每一项数据项名称对应的位置及位置将该反馈报文中的报文数据进行划分，所述报文数据包括报文头数据及报文体数据；将划分后的每一段报文数据与该段报文数据的数据项名称及数据项描述进行关联，将该反馈报文中各段报文数据、各段报文数据所关联的数据项名称及数据项描述作为该反馈报文的解析结果。
其中，解析模型包括用于解析报文头的模型及用于解析报文体的模型。在一实施例中，用于解析小贷主体的报文头的模型为上述表1所示，用于解析小贷主体的报文体的模型为上述表2所示：其中，对于小贷主体的反馈报文，在报文头中，例如，在第1-3位、长度为3的数据，其对应的数据项名称为报文格式版本号、数据项描述为“格式为N.N，是指当前使用的征信机构制定的报文格式的版本号”。
对于小贷主体的反馈报文，在报文体中，例如，在第1-27位、长度为27的数据，其对应的数据项名称为出错报文文件名，数据项描述为“出错记录所在报文的文件名”。
在一实施例中，用于解析担保主体的报文头的模型为上述表3所示，用于解析担保主体的报文体的模型为上述表4所示：其中，对于担保主体的反馈报文，在报文头中，例如，在第1位、长度为1的数据，其对应的数据项名称为应用系统代码、数据项描述为“文件所适用的应用系统，1－企业征信系统”。
对于担保主体的反馈报文，在报文体中，例如，在第1-14位、长度为14的数据，其对应的数据项名称为担保机构代码，数据项描述为“出错信息记录中的担保机构代码”。
在一实施例中，该征信反馈报文的解析方法还包括：若解析结果中有出 错信息，则将出错信息对应的该段报文数据进行标记，并在扫描任务扫描到该出错信息时，进行告警或者提醒。
其中，解析结果是指反馈报文根据解析模型解析出来的所有信息，如果解析出来的出错信息中表示有征信数据报了错，具体报了错的数据有问题，则有个字段标记为上报失败，例如：status＝2，errorcode＝3014，errorDesc＝，此时，解析出来的出错信息中表示有征信数据报了错，扫描任务扫描到标记“status＝2”、错误代码“3014”，说明有标记出错信息，该出错信息的描述“errorDesc＝”为：对于同一笔担保合同，在一天内发生的多次业务变更，必须将所有变化合并成一条信息记录上报。在扫描任务扫描到该出错信息时，进行告警或者提醒，例如通过邮件反馈给相关人进行关注和修改等等，方便对出错信息进行快速处理，进一步提高处理效率。
与现有技术相比，本申请对于征信系统的反馈报文，首先通过反馈报文的文件名得到反馈报文的报文类型及主体类型，若报文类型为异常反馈报文，则根据该主体类型获取对应的预先定义的解析模型，并根据所获取的解析模型解析该反馈报文，得到解析结果，能够对征信反馈报文进行自动解析，提高处理效率及准确率。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有处理系统，所述处理系统被处理器执行时实现上述的征信反馈报文的解析方法的步骤。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、 光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
以上仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (20)

  1. 一种电子装置，其特征在于，所述电子装置包括存储器及与所述存储器连接的处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的处理系统，所述处理系统被所述处理器执行时实现如下步骤：
    接收步骤，在发送征信数据至征信系统后，接收所述征信系统针对该征信数据的反馈报文；
    获取步骤，获取所述反馈报文的文件名，根据该文件名获取所述反馈报文的报文类型及主体类型；
    解析步骤，若所述报文类型为异常反馈报文，则根据该主体类型获取对应的预先定义的解析模型，并根据所获取的解析模型解析该反馈报文，获取解析结果。
  2. 根据权利要求1所述的电子装置，其特征在于，所述获取步骤，具体包括：
    获取反馈报文的文件名，并获取该文件名中预定的位置及预定长度的字符数据，以及获取文件名中的最后一位数字；
    将所获取的字符数据与预先定义的主体类型与字符串的关系表进行匹配，得到该字符数据相匹配的主体类型，以及分析文件名中的最后一位数字为异常标识还是正常标识，以获取报文类型。
  3. 根据权利要求1所述的电子装置，其特征在于，所述主体类型包括担保主体、小贷主体及保险主体。
  4. 根据权利要求2所述的电子装置，其特征在于，所述主体类型包括担保主体、小贷主体及保险主体。
  5. 根据权利要求3所述的电子装置，其特征在于，所述根据所获取的解析模型解析该反馈报文，获取解析结果的步骤，具体包括：
    根据解析模型中的每一项数据项名称对应的位置及位置将该反馈报文 中的报文数据进行划分，所述报文数据包括报文头数据及报文体数据；
    将划分后的每一段报文数据与该段报文数据的数据项名称及数据项描述进行关联，将该反馈报文中各段报文数据、各段报文数据所关联的数据项名称及数据项描述作为该反馈报文的解析结果。
  6. 根据权利要求4所述的电子装置，其特征在于，所述根据所获取的解析模型解析该反馈报文，获取解析结果的步骤，具体包括：
    根据解析模型中的每一项数据项名称对应的位置及位置将该反馈报文中的报文数据进行划分，所述报文数据包括报文头数据及报文体数据；
    将划分后的每一段报文数据与该段报文数据的数据项名称及数据项描述进行关联，将该反馈报文中各段报文数据、各段报文数据所关联的数据项名称及数据项描述作为该反馈报文的解析结果。
  7. 根据权利要求5或6所述的电子装置，其特征在于，所述处理系统被所述处理器执行时实现如下步骤：
    若解析结果中有出错信息，则将出错信息对应的该段报文数据进行标记，并在扫描任务扫描到该出错信息时，进行告警或者提醒。
  8. 一种征信反馈报文的解析方法，其特征在于，所述征信反馈报文的解析方法包括：
    S1，在发送征信数据至征信系统后，接收所述征信系统针对该征信数据的反馈报文；
    S2，获取所述反馈报文的文件名，根据该文件名获取所述反馈报文的报文类型及主体类型；
    S3，若所述报文类型为异常反馈报文，则根据该主体类型获取对应的预先定义的解析模型，并根据所获取的解析模型解析该反馈报文，获取解析结果。
  9. 根据权利要求8所述的征信反馈报文的解析方法，其特征在于，所述 步骤S2，具体包括：
    获取反馈报文的文件名，并获取该文件名中预定的位置及预定长度的字符数据，以及获取文件名中的最后一位数字；
    将所获取的字符数据与预先定义的主体类型与字符串的关系表进行匹配，得到该字符数据相匹配的主体类型，以及分析文件名中的最后一位数字为异常标识还是正常标识，以获取报文类型。
  10. 根据权利要求8所述的征信反馈报文的解析方法，其特征在于，所述主体类型包括担保主体、小贷主体及保险主体。
  11. 根据权利要求9所述的征信反馈报文的解析方法，其特征在于，所述主体类型包括担保主体、小贷主体及保险主体。
  12. 根据权利要求10所述的征信反馈报文的解析方法，其特征在于，所述根据所获取的解析模型解析该反馈报文，获取解析结果的步骤，具体包括：
    根据解析模型中的每一项数据项名称对应的位置及位置将该反馈报文中的报文数据进行划分，所述报文数据包括报文头数据及报文体数据；
    将划分后的每一段报文数据与该段报文数据的数据项名称及数据项描述进行关联，将该反馈报文中各段报文数据、各段报文数据所关联的数据项名称及数据项描述作为该反馈报文的解析结果。
  13. 根据权利要求11所述的征信反馈报文的解析方法，其特征在于，所述根据所获取的解析模型解析该反馈报文，获取解析结果的步骤，具体包括：
    根据解析模型中的每一项数据项名称对应的位置及位置将该反馈报文中的报文数据进行划分，所述报文数据包括报文头数据及报文体数据；
    将划分后的每一段报文数据与该段报文数据的数据项名称及数据项描述进行关联，将该反馈报文中各段报文数据、各段报文数据所关联的数据项名称及数据项描述作为该反馈报文的解析结果。
  14. 根据权利要求12或13所述的征信反馈报文的解析方法，其特征在于， 还包括：
    若解析结果中有出错信息，则将出错信息对应的该段报文数据进行标记，并在扫描任务扫描到该出错信息时，进行告警或者提醒。
  15. 一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有处理系统，所述处理系统被处理器执行时实现如下步骤：
    接收步骤，在发送征信数据至征信系统后，接收所述征信系统针对该征信数据的反馈报文；
    获取步骤，获取所述反馈报文的文件名，根据该文件名获取所述反馈报文的报文类型及主体类型；
    解析步骤，若所述报文类型为异常反馈报文，则根据该主体类型获取对应的预先定义的解析模型，并根据所获取的解析模型解析该反馈报文，获取解析结果。
  16. 根据权利要求15所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述获取步骤，具体包括：
    获取反馈报文的文件名，并获取该文件名中预定的位置及预定长度的字符数据，以及获取文件名中的最后一位数字；
    将所获取的字符数据与预先定义的主体类型与字符串的关系表进行匹配，得到该字符数据相匹配的主体类型，以及分析文件名中的最后一位数字为异常标识还是正常标识，以获取报文类型。
  17. 根据权利要求15所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述主体类型包括担保主体、小贷主体及保险主体。
  18. 根据权利要求16所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述主体类型包括担保主体、小贷主体及保险主体。
  19. 根据权利要求17或18所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述根据所获取的解析模型解析该反馈报文，获取解析结果的步骤，具体包括：
    根据解析模型中的每一项数据项名称对应的位置及位置将该反馈报文中的报文数据进行划分，所述报文数据包括报文头数据及报文体数据；
    将划分后的每一段报文数据与该段报文数据的数据项名称及数据项描述进行关联，将该反馈报文中各段报文数据、各段报文数据所关联的数据项名称及数据项描述作为该反馈报文的解析结果。
  20. 根据权利要求19所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述处理系统被所述处理器执行时实现如下步骤：
    若解析结果中有出错信息，则将出错信息对应的该段报文数据进行标记，并在扫描任务扫描到该出错信息时，进行告警或者提醒。
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