CN111047435A - 信贷数据处理、信贷分配方法、装置及电子设备 - Google Patents

Abstract

本说明书实施例公开了一种信贷数据处理、信贷分配方法、装置及电子设备，其基本思想是，获取信贷数据样本，所述信贷数据样本包含信贷用户在分配给不同信贷机构时的信贷评估数据，通过对所述信贷评估数据进行处理，得到所述不同信贷机构各自的风险评估参数，以便利用所述风险评估参数对信贷用户分配给所述信贷机构进行分配预估。

Description

信贷数据处理、信贷分配方法、装置及电子设备

技术领域

本说明书实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种信贷数据处理、信贷分配方法、装置及电子设备。

背景技术

当前，金融信贷业务借助于移动互联网技术取得快速发展，其模式通常是，在同一信贷服务平台上集中多个信贷机构，该平台可以将信贷申请按照某种策略分配给这些信贷机构，由这些信贷机构为信贷用户提供信贷服务。

那么，如何为信贷用户分配信贷机构，或者说如何为信贷机构分配信贷用户，成为业界一直考虑的课题。

发明内容

有鉴于此，本说明书实施例提供了一种优化的信贷分配方案的信贷数据处理、信贷分配方法、装置及电子设备。

本说明书实施例采用下述技术方案：

本说明书实施例提供一种信贷数据处理方法，包括：

获取信贷数据样本，所述信贷数据样本包含信贷用户在分配给不同信贷机构时的信贷评估数据；

对所述信贷评估数据进行处理，得到所述不同信贷机构各自的风险评估参数，以便利用所述风险评估参数对信贷用户分配给所述信贷机构进行分配预估。

本说明书实施例还提供一种信贷分配方法，包括：

对信贷用户分配给不同信贷机构进行信贷评估，得到所述信贷用户对应所述不同信贷机构的信贷评估数据；

利用所述不同信贷机构各自的风险评估参数对所述信贷评估数据进行处理，得到所述信贷用户分配给所述不同信贷机构的分配预估结果，所述风险评估参数是对根据信贷数据样本中的信贷评估数据进行处理而得到的；

根据所述分配预估结果为所述信贷用户分配所述不同信贷机构。

本说明书实施例还提供一种信贷数据处理装置，包括：

获取模块，获取信贷数据样本，所述信贷数据样本包含信贷用户在分配给不同信贷机构时的信贷评估数据；

处理模块，对所述信贷评估数据进行处理，得到所述不同信贷机构各自的风险评估参数，以便利用所述风险评估参数对信贷用户分配给所述信贷机构进行分配预估。

本说明书实施例还提供一种信贷分配装置，包括：

评估模块，对信贷用户分配给不同信贷机构进行信贷评估，得到所述信贷用户对应所述不同信贷机构的信贷评估数据；

处理模块，利用所述不同信贷机构各自的风险评估参数对所述信贷评估数据进行处理，得到所述信贷用户分配给所述不同信贷机构的分配预估结果，所述风险评估参数是对根据信贷数据样本中的信贷评估数据进行处理而得到的；

分配模块，根据所述分配预估结果为所述信贷用户分配所述不同信贷机构。

本说明书实施例还提供一种电子设备，包括：

至少一个存储器；

至少一个处理器；

其中，所述至少一个存储器中存储有程序，并被配置成由所述至少一个处理器执行以下步骤：

获取信贷数据样本，所述信贷数据样本包含信贷用户在分配给不同信贷机构时的信贷评估数据；

对所述信贷评估数据进行处理，得到所述不同信贷机构各自的风险评估参数，以便利用所述风险评估参数对信贷用户分配给所述信贷机构进行分配预估。

本说明书实施例还提供一种电子设备，包括：

至少一个存储器；

至少一个处理器；

其中，所述至少一个存储器中存储有程序，并被配置成由所述至少一个处理器执行以下步骤：

对信贷用户分配给不同信贷机构进行信贷评估，得到所述信贷用户对应所述不同信贷机构的信贷评估数据；

利用所述不同信贷机构各自的风险评估参数对所述信贷评估数据进行处理，得到所述信贷用户分配给所述不同信贷机构的分配预估结果，所述风险评估参数是对根据信贷数据样本中的信贷评估数据进行处理而得到的；

根据所述分配预估结果为所述信贷用户分配所述不同信贷机构。

本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

本说明书实施例记载的方案的基本思想是，获取信贷数据样本，所述信贷数据样本包含信贷用户在分配给不同信贷机构时的信贷评估数据，通过对所述信贷评估数据进行处理，得到所述不同信贷机构各自的风险评估参数，以便利用所述风险评估参数对信贷用户分配给所述信贷机构进行分配预估。利用本说明书实施例记载的方案，信贷评估数据是将信贷用户分配给信贷机构的参考，也反映了信贷机构分配到的信贷用户的依据和规模，而风险评估参数是对信贷评估数据进行处理而得到，使得风险评估参数不仅可以表征信贷机构在已提供信贷分配的前提下存在的信贷风险，其实质也是对向不同信贷机构分配信贷用户的约束，兼顾信贷用户和信贷机构的客户体验，实现高效的信贷资源分配。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本说明书实施例的进一步理解，构成本说明书实施例的一部分，本说明书的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本说明书实施例提出的一种信贷数据处理方法的流程图；

图2为本说明书实施例提出的一种信贷分配方法的流程图；

图3为本说明书实施例提出的一种信贷分配方法的一个实施例的流程图；

图4为本说明书实施例提出的一种信贷数据处理装置的结构示意图；

图5为本说明书实施例提出的一种信贷分配装置的结构示意图。

具体实施方式

对现有技术的信贷分配方案进行分析发现，通常是基于平台收益最大化或利润最大化的目标向信贷机构分配信贷用户。这或许对平台来说能够获得最大利益，但对如何融入信贷用户和信贷机构的使用体验，也是需要考虑的一个课题。

本说明书实施例提出了一种信贷数据处理、信贷分配方法、装置及电子设备，其基本思想是，获取信贷数据样本，所述信贷数据样本包含信贷用户在分配给不同信贷机构时的信贷评估数据，通过对所述信贷评估数据进行处理，得到所述不同信贷机构各自的风险评估参数，以便利用所述风险评估参数对信贷用户分配给所述信贷机构进行分配预估。利用本说明书实施例记载的方案，信贷评估数据是将信贷用户分配给信贷机构的参考，也反映了信贷机构分配到的信贷用户的依据和规模，而风险评估参数是对信贷评估数据进行处理而得到，使得风险评估参数不仅可以表征信贷机构在已提供信贷分配的前提下存在的信贷风险，其实质也是对向不同信贷机构分配信贷用户的约束，兼顾信贷用户和信贷机构的客户体验，实现高效的信贷资源分配。

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，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。

以下结合附图，详细说明本说明书各实施例提供的技术方案。

图1为本说明书实施例提出的一种信贷数据处理方法的流程图，本方法的执行主体可以是信贷服务平台，该信贷服务平台在信贷用户与不同信贷机构之间提供信贷服务。

步骤101：获取信贷数据样本，所述信贷数据样本包含信贷用户在分配给不同信贷机构时的信贷评估数据。

在本说明书实施例中，信贷数据样本可以是历史信贷数据，包含若干信贷用户与信贷机构之间的信贷往来数据。而信贷评估数据可以是在为信贷用户提供信贷之前，对信贷用户进行风险评估而得到的。

具体地，信贷评估数据可以包括：预估通过率、预估支用率、预估授信额度、授信额度使用率、信贷用户违约概率中的一种或多种，在此不做具体限定。

其中，预估通过率为信贷用户在信贷机构的信贷审批通过概率。在一种实施例中，可以通过信贷申请历史数据建立有监督模型来预估不同信贷用户在不同信贷机构的通过概率，对于有监督模型不作具体限定。

预估支用率为信贷用户在拿到信贷审批通过后，在一段时间内对信贷产品是否使用并产生借贷。在一种实施例中，可以通过历史支用数据构建有监督模型进行预估。

预估授信额度为信贷用户在信贷机构的信贷审批通过后,信贷机构会给出的授信额度。在一种实施例中，可以通过信贷用户的信贷申请历史数据建立有监督模型预估不同信贷用户在不同信贷机构的授信额度，信贷用户在不同信贷机构的授信额度可能不同。

授信额度使用率为信贷用户的授信额度使用率，这可以通过信贷用户对授信额度的实际使用结果进行确定。

信贷用户违约概率，可以称信贷用户逾期概率，是指为信贷用户分配信贷产品后会发生逾期不还款的概率。在一种实施例中，这可以通过历史数据预估信贷用户风险逾期概率。

在这种情况下，获取信贷数据样本，可以包括：

从数据库中获取信贷数据样本。

在一种情况下，获取信贷数据样本，包括：

当接收到预设数量的所述信贷用户的信贷申请时，获取信贷数据样本。

这样，可以在接收到足够的信贷申请时，即时地获取信贷数据样本，以便高效地对信贷数据进行处理。

此时，获取信贷数据样本，可以包括：获取指定时刻的信贷数据样本。该指定时刻可以是距离当前时间点预设时段的时刻，例如最近时刻，或者该指定时刻可以是满足样本需求的时刻。

步骤103：对所述信贷评估数据进行处理，得到所述不同信贷机构各自的风险评估参数，以便利用所述风险评估参数对信贷用户分配给所述信贷机构进行分配预估。

在本说明书实施例中，信贷评估数据不仅可以作为将信贷用户分配给信贷机构的指标数据，还可以表征信贷机构已分配信贷用户的规模，而风险评估参数表征信贷机构自身的信贷风险。通过对信贷评估数据进行处理，得到风险评估参数，对向信贷机构分配信贷用户的分配方案形成约束。

那么，具体地，对所述信贷评估数据进行处理，可以包括：

根据所述信贷数据样本构建约束所述不同信贷机构各自的信贷风险的约束条件；

对所述不同信贷机构各自对应的信贷评估数据进行处理，确定各自对应的所述约束条件的风险评估参数。

本说明书实施例利用约束条件限定信贷机构的信贷风险，而信贷风险的出现可以跟该信贷机构分配到的信贷用户数量和/或该信贷机构发放的信贷资产有关，因此约束条件在表征信贷机构的信贷风险，实质上还可以约束对该信贷机构将来分配信贷用户形成约束。

因此，构建约束所述不同信贷机构各自的信贷风险的约束条件，其目标是在使平台整体可分配的信贷用户数最大化的基础上，同时约束信贷机构的信贷风险可控，具体参考如下表达式：

其中，决策变量x_ij为信贷用户i被分配给信贷机构j，在具体时间中，x_ij有分配和不分配两个结果，用0和1来表征；

优化目标函数公式(1)目的是，使得平台整体可分配的客户数最大，其中s_ij为信贷用户i被分配给信贷机构j的预估通过率，h_ij为信贷用户i被分配给信贷机构j的预估支用率，信息熵(-x_ijlog(x_ij))越大，表示信贷用户到信贷机构分配的不确定性越大，即信贷用户需要更加平均的分配，λ是超参数，用来控制正则化的强弱程度。

约束公式(2)限定了每个信贷机构总体的平均风险余额占比上限，可看作一个实施例的约束条件，c_ij为信贷用户i被分配给信贷机构j的预估授信额度，u_i为信贷用户i的授信额度使用率，p_i为信贷用户i的违约概率，A_j为信贷机构j当前时点的存量余额，a_j为信贷机构j当前时点的存量风险余额，定义为“存量余额*信贷用户违约概率”，r_j为信贷机构j的不良余额占比上限；

而约束公式(3)限定了每个信贷机构每日的平均风险余额占比上限，可看作另一个实施例的约束条件，r′_j为信贷机构j每日新增的不良余额占比上限。

约束公式(2)和(3)为构建的不同信贷机构的约束条件，确保信贷机构的信贷风险不能超过预设值，降低信贷机构出现坏账的机率。

由于信贷用户的数量级非常大，因此直接求解x_ij比较困难。因此，本说明书实施例提出利用拉格朗日乘子法将分配问题转化为对偶问题来求解，也就是把参数空间{x_ij}转化为较小的参数空间{a_j}。具体地，采用如下公式，对所述不同信贷机构各自对应的信贷评估数据进行处理：

β_j表征所述信贷机构j的风险评估参数，x_ij为信贷用户i分配信给信贷机构j的分配信息，x_ij∈{0,1}。

本说明书实施例设置目标函数L(x,α,β,μ)，其中N为所有分配的信贷用户总人数。对于任一个信贷机构j，可以利用基于python的开源优化库pyomo求解得到L值最大时所对应的拉格朗日系数β_j，L值最大表明该信贷机构j分配到信贷用户的概率分布越大。β_j为拉格朗日系数，在本说明书实施中的物理含义是信贷机构j的风险评估参数，用来约束信贷用户与信贷机构之间的信贷分配。

利用本说明书实施例记载的方案，信贷评估数据是将信贷用户分配给信贷机构的参考，也反映了信贷机构分配到的信贷用户的依据和规模，而风险评估参数是对信贷评估数据进行处理而得到，使得风险评估参数不仅可以表征信贷机构在已提供信贷分配的前提下存在的信贷风险，其实质也是对向不同信贷机构分配信贷用户的约束，兼顾信贷用户和信贷机构的客户体验，实现高效的信贷资源分配。

图2为本说明书实施例提出的一种信贷分配方法的流程图，本方法的执行主体可以是信贷服务平台，该信贷服务平台在信贷用户与不同信贷机构之间提供信贷服务。

步骤202：对信贷用户分配给不同信贷机构进行信贷评估，得到所述信贷用户对应所述不同信贷机构的信贷评估数据。

对信贷评估数据所包含的内容可以参考上文步骤101下的内容，在此不再赘述。具体地，对信贷评估的方式，可作相应参考，不再详述。

在本说明书实施例中，对信贷用户分配给不同信贷机构进行信贷评估，可以是，在接收到信贷用户的信贷申请时，对该信贷用户分配给不同信贷机构进行信贷评估。

还可以是，在接收到指定数量的信贷用户的信贷申请时，对这些信贷用户各自分配给不同信贷机构进行信贷评估，这样每个信贷用户之于不同信贷机构可以得到不同的信贷评估数据。

还可以是，信贷服务平台根据信贷用户的历史消费数据，随机地或自动地对信贷用户分配给不同信贷机构进行信贷评估。

步骤204：利用所述不同信贷机构各自的风险评估参数对所述信贷评估数据进行处理，得到所述信贷用户分配给所述不同信贷机构的分配预估结果，所述风险评估参数是对根据信贷数据样本中的信贷评估数据进行处理而得到的。

在信贷评估的基础上增加对不同信贷机构的风险评估参数，再评估对该信贷用户分配比较合适的信贷机构，进而约束信贷用户向各信贷机构的分配选择，对信贷机构来说也能降低信贷风险，同时信贷服务平台可分配信贷用户数不会有任何损失，对信贷服务平台的收益不会造成损益。

执行步骤204，利用每个信贷机构的风险评估参数对每个信贷用户的信贷评估数据进行处理，那么对每个信贷用户来说，对应不同信贷机构可以得到不同的分配预估结果。

在本说明书实施例中，利用所述不同信贷机构各自的风险评估参数对所述信贷评估数据进行处理，可以包括：

根据所述不同信贷机构各自的风险评估参数确定约束所述信贷机构的信贷风险的约束条件；

基于所述不同信贷机构各自的所述约束条件对所述信贷评估数据进行处理，得到所述信贷用户分配给所述不同信贷机构的分配预估结果。

关于约束条件的内容可以参考上文步骤103，在此不再详述。

具体地，采用如下公式，基于所述不同信贷机构各自的所述约束条件对所述信贷评估数据进行处理：

β_j表征所述信贷机构j的风险评估参数，x_ij为假设信贷用户i分配给信贷机构j，x_ij＝1，其中N是指当前时刻的信贷用户总数；

根据所述信贷用户对应所述不同信贷机构的L值确定所述分配预估结果。

在这种情况下，对当前每一个信贷用户，基于如上公式，针对不同信贷机构可以得到对应的多个L值，L值表征对信贷机构的打分，作为分配预估结果的一个实施例的量化指标。

步骤206：根据所述分配预估结果为所述信贷用户分配所述不同信贷机构。

在具体应用中，每个信贷用户对应每个信贷机构得到一个分配预估结果，那么每个信贷用户对应不同信贷机构得到多个分配预估结果，这样可以根据该多个分配预估结果从所述不同信贷机构中选取至少一个信贷机构，作为为信贷用户提供信贷产品的信贷机构。

具体地，对多个分配预估结果，可以按照分配规则进行分配。在一种实施例中，分配规则可以是按照优于其他分配预估结果的一个分配预估结果分配信贷机构。在另一种实施例中，可以将多个分配预估结果转换为概率分布，根据概率分布随机分配。

利用本说明书实施例记载的方案，信贷评估数据可以是将信贷用户分配给信贷机构的初步预估，而风险评估参数表征信贷机构在已提供信贷分配的前提下存在的信贷风险，其实质是对向不同信贷机构分配信贷用户的约束，也是对将信贷用户分配给信贷机构的再预估，兼顾信贷用户和信贷机构的客户体验，实现高效的信贷资源分配。

图3为本说明书实施例提出的一种信贷分配方法的一个实施例的流程图。

步骤301：利用T0时刻的信贷数据样本构建包含约束条件的信贷用户分配规则，所述约束条件约束所述不同信贷机构各自的信贷风险。

具体地，基于如下表达式构建信贷用户分配规则：

步骤303：利用拉格朗日乘子法对T0时刻的信贷评估数据进行处理，得到在达到信贷用户预设数量时的约束条件的风险评估参数。

具体地，基于如下目标函数：

求解得到拉格朗日系数β_j，该拉格朗日系数β_j可以作为风险评估参数，对每个信贷机构可以得到一个风险评估参数。

步骤305：对T1时刻待提供信贷服务的信贷用户分配给不同信贷机构进行信贷评估，得到T1时刻的信贷评估数据。

步骤307：将基于T0时刻求解得到拉格朗日系数β_j和信贷用户在T1时刻的信贷评估数据带入上述目标函数L(x,α,β,μ)，对应每个信贷机构可以得到一个评分，该评分为分配预估结果的具体值。

步骤309：根据不同信贷机构的评分确定分配该信贷用户的信贷机构。

并根据T1时刻的信贷评估数据和分配结果，返回步骤303，更新拉格朗日系数，也就是更新风险评估参数。

图4为本说明书实施例提出的一种信贷数据处理装置的结构示意图。

本说明书实施例记载的信贷处理装置可以包括：

获取模块401，获取信贷数据样本，所述信贷数据样本包含信贷用户在分配给不同信贷机构时的信贷评估数据获取信贷数据样本，所述信贷数据样本包含信贷用户的信贷评估数据；

处理模块402，对所述信贷评估数据进行处理，得到所述不同信贷机构各自的风险评估参数，以便利用所述风险评估参数对信贷用户分配给所述信贷机构进行分配预估。

可选地，对所述信贷评估数据进行处理。包括：

根据所述信贷数据样本构建约束所述信贷机构的信贷风险的约束条件；

对所述不同信贷机构各自对应的信贷评估数据进行处理，确定各自对应的所述约束条件的风险评估参数。

可选地，所述信贷评估数据包括：

信贷用户i被分配给信贷机构j的预估通过率，表示为s_ij；

信贷用户i被分配给信贷机构j的预估支用率，表示为h_ij；

信贷用户i被分配给信贷机构j的预估授信额度，表示为c_ij；

信贷用户j的额度使用率，表示为u_i；

信贷用户i的违约概率，表示为p_i；

信贷机构j当前时点的存量余额，表示为A_j；

信贷机构j当前时点的存量风险余额，表示为α_j；

信贷机构j的不良余额占比上限，表示为r_j；

信贷机构j每日新增的不良余额占比上限，表示为r′_j；

所述信贷数据样本中的信贷用户总数，表示为N；

采用如下公式，对所述不同信贷机构各自对应的信贷评估数据进行处理：

β_j表征所述信贷机构j的风险评估参数，x_ij为信贷用户i分配信给信贷机构j的分配信息，x_ij∈{0,1}。

可选地，获取信贷数据样本，包括：

当接收到预设数量的所述信贷用户的信贷申请时，获取信贷数据样本。

可选地，获取信贷数据样本，包括：

获取指定时刻的所述信贷数据样本。

利用本说明书实施例记载的信贷数据处理装置，信贷评估数据是将信贷用户分配给信贷机构的参考，也反映了信贷机构分配到的信贷用户的依据和规模，而风险评估参数是对信贷评估数据进行处理而得到，使得风险评估参数不仅可以表征信贷机构在已提供信贷分配的前提下存在的信贷风险，其实质也是对向不同信贷机构分配信贷用户的约束，兼顾信贷用户和信贷机构的客户体验，实现高效的信贷资源分配。

基于同一发明构思，本说明书实施例还提供一种电子设备，包括：

至少一个处理器；

至少一个处理器；

其中，所述至少一个存储器中存储有程序，并被配置成由所述至少一个处理器执行以下步骤：

获取信贷数据样本，所述信贷数据样本包含信贷用户在分配给不同信贷机构时的信贷评估数据；

对所述信贷评估数据进行处理，得到所述不同信贷机构各自的风险评估参数，以便利用所述风险评估参数对信贷用户分配给所述信贷机构进行分配预估。

其中，处理器的其他功能还可以参见上述实施例中记载的内容，这里不再一一赘述。

基于同一个发明构思，本说明书实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质包括与电子设备结合使用的程序，程序可被处理器执行以完成以下步骤：

获取信贷数据样本，所述信贷数据样本包含信贷用户在分配给不同信贷机构时的信贷评估数据；

对所述信贷评估数据进行处理，得到所述不同信贷机构各自的风险评估参数，以便利用所述风险评估参数对信贷用户分配给所述信贷机构进行分配预估。

图5为本说明书实施例提出的一种信贷分配装置的结构示意图。

本说明书实施例记载的信贷分配装置可以包括：

评估模块501，对信贷用户分配给不同信贷机构进行信贷评估，得到所述信贷用户对应所述不同信贷机构的信贷评估数据；

处理模块502，利用所述不同信贷机构各自的风险评估参数对所述信贷评估数据进行处理，得到所述信贷用户分配给所述不同信贷机构的分配预估结果，所述风险评估参数是对根据信贷数据样本中的信贷评估数据进行处理而得到的；

分配模块503，根据所述分配预估结果为所述信贷用户分配所述不同信贷机构。

可选地，利用所述不同信贷机构各自的风险评估参数对所述信贷评估数据进行处理，包括：

根据所述不同信贷机构各自的风险评估参数确定约束所述信贷机构的信贷风险的约束条件；

基于所述不同信贷机构各自的所述约束条件对所述信贷评估数据进行处理，得到所述信贷用户分配给所述不同信贷机构的分配预估结果。

可选地，所述信贷评估数据包括：

信贷用户i被分配给信贷机构j的预估通过率，表示为s_ij；

信贷用户i被分配给信贷机构j的预估支用率，表示为h_ij；

信贷用户i被分配给信贷机构j的预估授信额度，表示为c_ij；

信贷用户i的额度使用率，表示为u_i；

信贷用户i的违约概率，表示为p_i；

信贷机构j当前时点的存量余额，表示为A_j；

信贷机构j当前时点的存量风险余额，表示为α_j；

信贷机构j的不良余额占比上限，表示为r_j；

信贷机构j每日新增的不良余额占比上限，表示为r′_j；

信贷用户总数，表示为N；

采用如下公式，基于所述不同信贷机构各自的所述约束条件对所述信贷评估数据进行处理：

β_j表征所述信贷机构j的风险评估参数，x_ij为假设信贷用户i分配信给信贷机构j的分配信息，x_ij＝1；

根据所述信贷用户对应所述不同信贷机构的L值确定所述分配预估结果。

利用本说明书实施例记载的信贷分配装置，信贷评估数据是将信贷用户分配给信贷机构的参考，而风险评估参数表征信贷机构在已提供信贷分配的前提下存在的信贷风险，其实质也是对向不同信贷机构分配信贷用户的约束，也是对将信贷用户分配给信贷机构的再预估，兼顾信贷用户和信贷机构的客户体验，实现高效的信贷资源分配。

基于同一发明构思，本说明书实施例还提供一种电子设备，包括：

至少一个处理器；

至少一个处理器；

其中，所述至少一个存储器中存储有程序，并被配置成由所述至少一个处理器执行以下步骤：

其中，所述至少一个存储器中存储有程序，并被配置成由所述至少一个处理器执行以下步骤：

对信贷用户分配给不同信贷机构进行信贷评估，得到所述信贷用户对应所述不同信贷机构的信贷评估数据；

利用所述不同信贷机构各自的风险评估参数对所述信贷评估数据进行处理，得到所述信贷用户分配给所述不同信贷机构的分配预估结果，所述风险评估参数是对根据信贷数据样本中的信贷评估数据进行处理而得到的；

根据所述分配预估结果为所述信贷用户分配所述不同信贷机构。

其中，处理器的其他功能还可以参见上述实施例中记载的内容，这里不再一一赘述。

基于同一个发明构思，本说明书实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质包括与电子设备结合使用的程序，程序可被处理器执行以完成以下步骤：

对信贷用户分配给不同信贷机构进行信贷评估，得到所述信贷用户对应所述不同信贷机构的信贷评估数据；

利用所述不同信贷机构各自的风险评估参数对所述信贷评估数据进行处理，得到所述信贷用户分配给所述不同信贷机构的分配预估结果，所述风险评估参数是对根据信贷数据样本中的信贷评估数据进行处理而得到的；

根据所述分配预估结果为所述信贷用户分配所述不同信贷机构。

在20世纪90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，其逻辑功能由信贷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***“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***、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，在实施本申请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，本发明的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本发明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，本发明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。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(***)、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，磁带磁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。

本申请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申请，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。

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***实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

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

Claims (18)

1.一种信贷数据处理方法，包括：

获取信贷数据样本，所述信贷数据样本包含信贷用户在分配给不同信贷机构时的信贷评估数据；

对所述信贷评估数据进行处理，得到所述不同信贷机构各自的风险评估参数，以便利用所述风险评估参数对信贷用户分配给所述信贷机构进行分配预估。

2.如权利要求1所述的方法，对所述信贷评估数据进行处理，包括：

根据所述信贷数据样本构建约束所述不同信贷机构各自的信贷风险的约束条件；

对所述不同信贷机构各自对应的信贷评估数据进行处理，确定各自对应的所述约束条件的风险评估参数。

3.如权利要求2所述的方法，所述信贷评估数据包括：

信贷用户i被分配给信贷机构j的预估通过率，表示为s_ij；

信贷用户i被分配给信贷机构j的预估支用率，表示为h_ij；

信贷用户i被分配给信贷机构j的预估授信额度，表示为c_ij；

信贷用户i的额度使用率，表示为u_i；

信贷用户i的违约概率，表示为p_i；

信贷机构j当前时点的存量余额，表示为A_j；

信贷机构j当前时点的存量风险余额，表示为α_j；

信贷机构j的不良余额占比上限，表示为r_j；

信贷机构j每日新增的不良余额占比上限，表示为r′_j；

所述信贷数据样本中的信贷用户总数，表示为N；

采用如下公式，对所述不同信贷机构各自对应的信贷评估数据进行处理：

β_j表征所述信贷机构j的风险评估参数，x_ij为信贷用户i分配信给信贷机构j的分配信息，x_ij∈{0,1}。

4.如权利要求1所述的方法，获取信贷数据样本，包括：

当接收到预设数量的所述信贷用户的信贷申请时，获取信贷数据样本。

5.如权利要求4所述的方法，获取信贷数据样本，包括：

获取指定时刻的所述信贷数据样本。

6.一种信贷分配方法，包括：

对信贷用户分配给不同信贷机构进行信贷评估，得到所述信贷用户对应所述不同信贷机构的信贷评估数据；

利用所述不同信贷机构各自的风险评估参数对所述信贷评估数据进行处理，得到所述信贷用户分配给所述不同信贷机构的分配预估结果，所述风险评估参数是对根据信贷数据样本中的信贷评估数据进行处理而得到的；

根据所述分配预估结果为所述信贷用户分配所述不同信贷机构。

7.如权利要求6所述的方法，利用所述不同信贷机构各自的风险评估参数对所述信贷评估数据进行处理，包括：

根据所述不同信贷机构各自的风险评估参数确定约束所述信贷机构的信贷风险的约束条件；

基于所述不同信贷机构各自的所述约束条件对所述信贷评估数据进行处理，得到所述信贷用户分配给所述不同信贷机构的分配预估结果。

8.如权利要求7所述的方法，所述信贷评估数据包括：

信贷用户i被分配给信贷机构j的预估通过率，表示为s_ij；

信贷用户i被分配给信贷机构j的预估支用率，表示为h_ij；

信贷用户i被分配给信贷机构j的预估授信额度，表示为c_ij；

信贷用户i的额度使用率，表示为u_i；

信贷用户i的违约概率，表示为p_i；

信贷机构j当前时点的存量余额，表示为A_j；

信贷机构j当前时点的存量风险余额，表示为α_j；

信贷机构j的不良余额占比上限，表示为r_j；

信贷机构j每日新增的不良余额占比上限，表示为r′_j；

信贷用户总数，表示为N；

采用如下公式，基于所述不同信贷机构各自的所述约束条件对所述信贷评估数据进行处理：

β_j表征所述信贷机构j的风险评估参数，x_ij为假设信贷用户i分配给信贷机构j，x_ij＝1；

根据所述信贷用户对应所述不同信贷机构的L值确定所述分配预估结果。

9.一种信贷数据处理装置，包括：

获取模块，获取信贷数据样本，所述信贷数据样本包含信贷用户在分配给不同信贷机构时的信贷评估数据；

处理模块，对所述信贷评估数据进行处理，得到所述不同信贷机构各自的风险评估参数，以便利用所述风险评估参数对信贷用户分配给所述信贷机构进行分配预估。

10.如权利要求9所述的装置，对所述信贷评估数据进行处理，包括：

根据所述信贷数据样本构建约束所述信贷机构的信贷风险的约束条件；

对所述不同信贷机构各自对应的信贷评估数据进行处理，确定各自对应的所述约束条件的风险评估参数。

11.如权利要求10所述的装置，所述信贷评估数据包括：

信贷用户i被分配给信贷机构j的预估通过率，表示为s_ij；

信贷用户i被分配给信贷机构j的预估支用率，表示为h_ij；

信贷用户i被分配给信贷机构j的预估授信额度，表示为c_ij；

信贷用户i的额度使用率，表示为u_i；

信贷用户i的违约概率，表示为p_i；

信贷机构j当前时点的存量余额，表示为A_j；

信贷机构j当前时点的存量风险余额，表示为α_j；

信贷机构j的不良余额占比上限，表示为r_j；

信贷机构j每日新增的不良余额占比上限，表示为r′_j；

所述信贷数据样本中的信贷用户总数，表示为N；

采用如下公式，对所述不同信贷机构各自对应的信贷评估数据进行处理：

β_j表征所述信贷机构j的风险评估参数，x_ij为信贷用户i分配信给信贷机构j的分配信息，x_ij∈{0,1}。

12.如权利要求9所述的装置，获取信贷数据样本，包括：

当接收到预设数量的所述信贷用户的信贷申请时，获取信贷数据样本。

13.如权利要求12所述的装置，获取信贷数据样本，包括：

获取指定时刻的所述信贷数据样本。

14.一种信贷分配装置，包括：

评估模块，对信贷用户分配给不同信贷机构进行信贷评估，得到所述信贷用户对应所述不同信贷机构的信贷评估数据；

处理模块，利用所述不同信贷机构各自的风险评估参数对所述信贷评估数据进行处理，得到所述信贷用户分配给所述不同信贷机构的分配预估结果，所述风险评估参数是对根据信贷数据样本中的信贷评估数据进行处理而得到的；

分配模块，根据所述分配预估结果为所述信贷用户分配所述不同信贷机构。

15.如权利要求14所述的装置，利用所述不同信贷机构各自的风险评估参数对所述信贷评估数据进行处理，包括：

根据所述不同信贷机构各自的风险评估参数确定约束所述信贷机构的信贷风险的约束条件；

基于所述不同信贷机构各自的所述约束条件对所述信贷评估数据进行处理，得到所述信贷用户分配给所述不同信贷机构的分配预估结果。

16.如权利要求15所述的装置，所述信贷评估数据包括：

信贷用户i被分配给信贷机构j的预估通过率，表示为s_ij；

信贷用户i被分配给信贷机构j的预估支用率，表示为h_ij；

信贷用户i被分配给信贷机构j的预估授信额度，表示为c_ij；

信贷用户i的额度使用率，表示为u_i；

信贷用户i的违约概率，表示为p_i；

信贷机构j当前时点的存量余额，表示为A_j；

信贷机构j当前时点的存量风险余额，表示为α_j；

信贷机构j的不良余额占比上限，表示为r_j；

信贷机构j每日新增的不良余额占比上限，表示为r′_j；

信贷用户总数，表示为N；

采用如下公式，基于所述不同信贷机构各自的所述约束条件对所述信贷评估数据进行处理：

β_j表征所述信贷机构j的风险评估参数，x_ij为假设信贷用户i分配信给信贷机构j的分配信息，x_ij＝1；

根据所述信贷用户对应所述不同信贷机构的L值确定所述分配预估结果。

17.一种电子设备，包括：

至少一个存储器；

至少一个处理器；

其中，所述至少一个存储器中存储有程序，并被配置成由所述至少一个处理器执行以下步骤：

获取信贷数据样本，所述信贷数据样本包含信贷用户在分配给不同信贷机构时的信贷评估数据；

对所述信贷评估数据进行处理，得到所述不同信贷机构各自的风险评估参数，以便利用所述风险评估参数对信贷用户分配给所述信贷机构进行分配预估。

18.一种电子设备，包括：

至少一个存储器；

至少一个处理器；

其中，所述至少一个存储器中存储有程序，并被配置成由所述至少一个处理器执行以下步骤：

对信贷用户分配给不同信贷机构进行信贷评估，得到所述信贷用户对应所述不同信贷机构的信贷评估数据；

利用所述不同信贷机构各自的风险评估参数对所述信贷评估数据进行处理，得到所述信贷用户分配给所述不同信贷机构的分配预估结果，所述风险评估参数是对根据信贷数据样本中的信贷评估数据进行处理而得到的；

根据所述分配预估结果为所述信贷用户分配所述不同信贷机构。

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