CN111861715A - 一种信贷数据的处理方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种信贷数据的处理方法、装置、设备和存储介质，包括：采集申请人至少两帧人脸图像，并获取申请人的信贷申请信息；根据至少两帧人脸图像与信贷申请信息进行人脸识别校验；若校验通过，则根据信贷申请信息对申请人进行审核；若审核通过，则获取申请人的贷款额度，并根据贷款额度进行放贷。本发明实施例提供的信贷数据的处理方法，通过对信贷数据进行线上处理，可以实现简化信贷数据的处理流程，减少人工成本，提高工作效率。
Description
技术领域
本发明涉及信贷数据处理技术领域，尤其涉及一种信贷数据的处理方法。
背景技术
线上信用贷款业务，主要是指交易主体借助互联网媒介，在线上完成信息发布、信息获取、资料填写、申请提交、自动审核、账户绑定、资金划转、合同签订等全部或者部分业务环节，最终实现资金的融通，该模式区别于传统模式的特点是减少了对物理网点和线下人工的依赖，提高了资金融通的效率，降低了资金融通的成本。
现有的个人信用贷款业务是通过线下审核开户放款或线上审核开户、线下放款的方式。申请人提交申请材料，经调查岗、录入岗、审核岗、审批岗等多个环节才能放款给客户，繁琐的人工操作耗时耗力，影响客户体验，加大运营成本。复杂的流程加上人工的参与，不利于对整个贷款的监控，降低个人信用贷款业务的容错率。
发明内容
本发明实施例提供一种信贷数据的处理方法、装置、设备和存储介质，可以实现简化信贷数据的处理流程，减少人工成本，提高工作效率。
第一方面，本发明实施例提供了一种信贷数据的处理方法，包括：
采集申请人至少两帧人脸图像，并获取所述申请人的信贷申请信息；
根据所述至少两帧人脸图像与所述信贷申请信息进行人脸识别校验；
若校验通过，则根据所述信贷申请信息对所述申请人进行审核；
若审核通过，则获取所述申请人的贷款额度，并根据所述贷款额度进行放贷。
进一步地，所述获取所述申请人的信贷申请信息，包括：
将所述申请人上传的身份信息添加至相关字段中；
接收所述申请人输入的剩余字段信息，生成信贷申请信息。
进一步地，所述根据所述至少两帧人脸图像与所述信贷申请信息进行人脸识别校验，包括：
根据所述信贷申请信息获取数据库中的人脸信息；
将所述至少两帧人脸图像与所述人脸信息进行匹配，以及根据所述至少两帧人脸图像进行活体检测；
若所述至少两帧人脸图像与所述人脸信息匹配且活体检测通过，则校验成功。
进一步地，所述根据所述信贷申请信息对所述申请人进行审核，包括：
对所述申请人的征信信息进行审核；
若审核通过，则对所述申请人进行评估；
若评估结果满足设定条件，则对所述申请人进行相关材料、信息交叉及黑名单的检查；
若检查通过，则确定所述申请人的风险等级。
所述对所述申请人的征信信息进行审核，包括：根据所述申请人的征信信息确定信贷评级；根据信贷评级按照设定征信模型对所述申请人进行审核。
所述对所述申请人进行评估，包括：获取所述申请人的还款能力及客户信息风险项；基于所述还款能力及客户信息风险项对所述申请人进行评估。
所述确定所述申请人的风险等级，包括：对如下至少一项进行识别，获得所述申请人的风险等级：基本身份信息、企业和账户信息、申请人信息、申请人制裁审查信息及地区信息；其中，风险等级包括高风险、中等风险和低风险。
进一步地，根据所述信贷申请信息对所述申请人进行审核之后还包括：
若审核不通过，则接收人工审核的审核结果；
相应的，若审核通过，则获取所述申请人的贷款额度，并根据所述贷款额度进行放贷，包括：
若审核结果为通过，则获取所述申请人的贷款额度，并根据所述贷款额度进行放贷。
进一步地，所述获取所述申请人的贷款额度，包括：
采用设定评估规则确定所述申请人的最终月收入；
根据所述最终月收入确定贷款额度。
第二方面，本发明实施例还提供了一种信贷数据的处理装置，该装置包括：
人脸图像采集模块，用于采集申请人至少两帧人脸图像，并获取所述申请人的信贷申请信息；
人脸识别校验模块，用于根据所述至少两帧人脸图像与所述信贷申请信息进行人脸识别校验；
审核模块，用于若校验通过，则根据所述信贷申请信息对所述申请人进行审核；
贷款额度确定模块，用于若审核通过，则确定所述申请人的贷款额度，并根据所述贷款额度进行放贷。
进一步地，人脸图像采集模块还用于：
将所述申请人上传的身份信息添加至相关字段中；
接收所述申请人输入的剩余字段信息，生成信贷申请信息。
进一步地，人脸识别校验模块还用于：
根据所述信贷申请信息获取数据库中的人脸信息；
将所述至少两帧人脸图像与所述人脸信息进行匹配，以及根据所述至少两帧人脸图像进行活体检测；
若所述至少两帧人脸图像与所述人脸信息匹配且活体检测通过，则校验成功。
进一步地，审核模块还用于：
对所述申请人的征信信息进行审核；
若审核通过，则对所述申请人进行评估；
若评估结果满足设定条件，则对所述申请人进行相关材料、信息交叉及黑名单的检查；
若检查通过，则确定所述申请人的风险等级。
进一步地，审核模块还用于：
根据所述申请人的征信信息确定信贷评级；
根据信贷评级按照设定征信模型对所述申请人进行审核。
进一步地，审核模块还用于：
获取所述申请人的还款能力及客户信息风险项；
基于所述还款能力及客户信息风险项对所述申请人进行评估。
进一步地，审核模块还用于：
对如下至少一项进行识别，获得所述申请人的风险等级：基本身份信息、企业和账户信息、申请人信息、申请人制裁审查信息及地区信息；其中，风险等级包括高风险、中等风险和低风险。
进一步地，该装置还包括人工审核模块，用于：当审核不通过时，接收人工审核的审核结果。
进一步地，贷款额度确定模块还用于：当审核通过时，则获取所述申请人的贷款额度，并根据所述贷款额度进行放贷，包括：若审核结果为通过，则获取所述申请人的贷款额度，并根据所述贷款额度进行放贷。
进一步地，贷款额度获取模块还用于：
采用设定评估规则确定所述申请人的最终月收入；
根据所述最终月收入确定贷款额度。
第三方面，本发明实施例还提供了一种信贷数据的处理设备，该设备包括：
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任一所述的信贷数据的处理方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种信贷数据处理的存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理装置执行时实现如本发明实施例任一所述的信贷数据的处理方法。
本发明实施例首先采集申请人至少两帧人脸图像，并获取申请人的信贷申请信息；然后根据至少两帧人脸图像与信贷申请信息进行人脸识别校验；若校验通过，则根据信贷申请信息对申请人进行审核；若审核通过，则获取申请人的贷款额度，并根据所述贷款额度进行放贷。本发明实施例提供的信贷数据的处理方法，通过对信贷数据进行线上处理，可以实现简化信贷数据的处理流程，减少人工成本，提高工作效率。
附图说明
图1是本发明实施例一中的一种信贷数据的处理方法的流程图；
图2是本发明实施例二中的一种对申请人进行审核的方法的流程图；
图3是本发明实施例三中的一种信贷数据的处理装置的结构示意图；
图4是本发明实施例四中的一种计算机设备的结构示意图。
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。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种信贷数据的处理方法的流程图，本实施例可适用于对信贷数据进行线上处理的情况，该方法可以由信贷数据的处理装置来执行，该装置可由硬件和/或软件组成，并一般可集成在具有信贷数据的处理功能的设备中，该设备可以是服务器或服务器集群等电子设备。如图1所示，具体包括如下步骤：
步骤110、采集申请人至少两帧人脸图像，并获取申请人的信贷申请信息。
在本实施例中，获取申请人的信贷申请信息的方式可以是：将申请人上传的身份信息添加至相关字段中；接收申请人输入的剩余字段信息，生成信贷申请信息。
其中，采集申请人人脸图像的方式可以是，利用具有摄像功能的终端对申请人面部进行连续拍摄，获得连续的至少两帧人脸图像，并上传所拍摄的人脸图像；信贷申请信息为申请人在进行贷款申请时提交的个人信用贷款申请表的信息。
具体的，申请人在进行线上申请时，需要上传自己的身份信息并填写个人信用贷款申请表，一般来说，可以通过将申请人的身份证拍照上传的方式上传申请人的身份信息。获取申请人的身份信息的方式可以是，利用字符识别技术读取申请人上传的身份证照片上的数据信息。具体的，字符识别技术可以采用光学字符识别技术，即Optical CharacterRecognition，OCR技术，指的是扫描仪或数码相机等电子设备检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的技术。获取到申请人的身份信息之后，该信息被送到个人信用贷款申请表相关字段，剩余所需字段信息可以由申请人补充填写。
步骤120、根据至少两帧人脸图像与信贷申请信息进行人脸识别校验。
其中，人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，即用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术。
在本实施例中，根据至少两帧人脸图像与信贷申请信息进行人脸识别校验的过程可以是：根据信贷申请信息获取数据库中的人脸信息；将至少两帧人脸图像与人脸信息进行匹配，以及根据至少两帧人脸图像进行活体检测；若至少两帧人脸图像与人脸信息匹配且活体检测通过，则校验成功。
具体的，在进行人脸识别校验时，可以根据申请人提交的信贷申请信息通过环联TU安全组件从数据库中调取人脸信息，将采集的人脸图像与数据库中的人脸信息进行匹配，从而确保被采集人脸图像的申请人与信贷申请信息中的申请人为同一人，同时可以根据采集的人脸图像进行活体检测，从而确保申请人为真实活体本人。其中，环联TU是香港信贷数据的服务机构提供的个人信贷评级接口，其依据收集的客户个人信贷大数据信息，从个人经济能力、贷款/***申请情况、贷款/***还款履约情况、债务管理情况、公众纪录如任何欠债或破产纪录等维度对客户进行信贷评级；活体检测是一种确定对象真实生理特征的方法，可以通过眨眼、张嘴、摇头、点头等组合动作，使用人脸关键点定位和人脸追踪等技术，验证用户是否为真实活体本人操作。人脸识别校验通过之后即可进入贷款准入审核流程，通过以上人脸识别校验的方法，可以达到反欺诈检测的目的。
步骤130、若校验通过，则根据信贷申请信息对申请人进行审核。
在本实施例中，根据信贷申请信息对申请人进行审核的过程可以是：对申请人的征信信息进行审核；若审核通过，则对申请人进行评估；若评估结果满足设定条件，则对申请人进行相关材料、信息交叉及黑名单的检查；若检测通过，则确定申请人的风险等级。
在本实施例中，根据信贷申请信息对申请人进行审核的过程还可以是：若审核不通过，则接收人工审核的审核结果；相应的，若审核通过，则确定申请人的贷款额度，并根据贷款额度进行放贷，包括：若审核结果为通过，则确定申请人的贷款额度，并根据贷款额度进行放贷。
步骤140、若审核通过，则获取申请人的贷款额度，并根据贷款额度进行放贷。
在本实施例中，获取申请人的贷款额度的方式可以是：采用设定评估规则确定申请人的最终月收入；根据最终月收入确定贷款额度。
其中，设定评估规则可以采用最终月收入评估规则，如表1所示。
表1最终月收入评估规则
其中，申报的月收入为申请人在本次申请中提交并被受理录入***中的收入，其类型编号为01；白名单内的月收入为申请人在本次申请之前曾经提交的收入，其类型编号为02；被证实的月收入为申请人在本次申请中提交并经过审核确认的收入，其类型编号为03；征信月收入为申请人在个人征信报告中的中的估算月收入，其类型编号为04。最终月收入为按照表1规则确定下来的收入，编号11表示经过比较后确定。
根据表1所示，若被证实的月收入不为空或0，则最终月收入为被证实的月收入，类型为03；若被证实的月收入为空或0，且征信月收入和白名单内的月收入中至少一项不为空或0，则最终月收入为申报的月收入、征信月收入和白名单内的月收入中的最小值；若被证实的月收入、征信月收入和白名单内的月收入都为空或0，则最终月收入为申报的月收入。在申请人通过信贷审核之后，就可以根据贷款额度对申请人放贷。
本发明实施例首先采集申请人至少两帧人脸图像，并获取申请人的信贷申请信息；然后根据至少两帧人脸图像与信贷申请信息进行人脸识别校验；若校验通过，则根据信贷申请信息对申请人进行审核；若审核通过，则获取申请人的贷款额度，并根据所述贷款额度进行放贷。本发明实施例提供的信贷数据的处理方法，通过对信贷数据进行线上处理，可以实现简化信贷数据的处理流程，减少人工成本，提高工作效率。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种对申请人进行审核的方法的流程图，以上述实施例为基础，本实施例可适用于对申请人进行审核的情况，具体包括如下步骤：
步骤210、对申请人的征信信息进行审核。
在本实施例中，对申请人的征信信息进行审核的过程可以是：根据申请人的征信信息确定信贷评级；根据信贷评级按照设定征信模型对申请人进行审核。
具体的，对申请人的征信信息进行审核时，可以通过环联TU接口提取申请人的个人征信报告，依据收集的客户个人信贷大数据信息，从个人经济能力、贷款/***申请情况、贷款/***还款履约情况、债务管理情况、公众纪录如任何欠债或破产纪录等维度对客户进行信贷评级，从而判断所提取的征信报告中的相关数据与数据库中的相关数据是否吻合，并根据征信准入模型对申请人的征信信息进行检查。其中，征信准入模型从征信评级、破产评级、逾期贷款、客户职业等多维度对客户进行考核及准入，具体规则如表2所示。
表2个人征信报告准入模型
具体的，个人征信报告准入模型的准入检查项包括但不限于如下7项：征信评级、征信破产评级、贷款逾期、核销记录、重组记录、贷款查询次数和职业；相应的，各项的准入条件分别为：征信评级不为第一设定条件、征信破产评级不为第二设定条件、当前征信没有逾期超过第一设定期限的贷款、征信内没有涉及金额超过第一设定金额的核销记录、征信内没有涉及金额超过第二设定金额的重组记录、征信内第二设定期限内新贷款记录不超过第一设定次数以及职业不为第一设定职业。
例如，第一设定期限可以是60天，即贷款逾期项的准入条件是：当前征信没有逾期超过60天的贷款。再例如，第一设定职业可以包括赌场员工和外籍家庭佣工等，即职业项的准入条件是：申请人的职业不为赌场员工或外籍家庭佣工。
步骤220、若审核通过，则对申请人进行评估。
在本实施例中，对申请人进行评估的过程可以是：获取申请人的还款能力及客户信息风险项；基于还款能力及客户信息风险项对申请人进行评估。
具体的，对申请人进行评估时，可以调用评估组件，由厦门开发中心中央风险计量引擎进行评估，根据审批拒贷规则进行审核，并返回评估结果。其中，评估审批规则为：依托申请人征信、身份信息数据对审批准入规则进行建模，从征信评级、信贷记录、收入还贷比、无抵押总授信、房贷等方面评估申请人的还款履约能力，并对申请人信息风险项进行审批检查。具体的，申请人信息风险项包括但不限于：年龄、职业、是否为当地永久居民以及关联人信息等。对申请人进行评估之后，返回评估结果，即通过或不通过。
步骤230、若评估结果满足设定条件，则对申请人进行相关材料、信息交叉及黑名单的检查。
具体的，相关材料检查项如表3所示。
表3相关材料检查项
具体的，相关材料包括但不限于：居民身份证、最近住址证明、入息证明以及护照和签证。所有材料默认为需要，通过表3中所示的相应方式进行上传。例如，申请人的居民身份证默认为需要，若申请人通过人脸识别校验则该材料默认为“已收”，否则默认为“未收”；再例如，申请人的最近住址证明默认需要，若征信地址流转结果为“正常流转”则默认为“选用征信”，即若征信地址流转完成且结果正常，则最近住址采用征信地址，否则默认为“未收”。
信息交叉检查项如表4所示。
表4信息交叉检查项
其中，信息交叉检查的规则项包括但不限于：申请人是否为同一贷款产品的老客户、相同证件不同申请检查、相同证件不同申请人检查、历史拒绝记录检查、重复申请信息检查、征信包括是否无误、信贷报告重复检查以及征信地址检查。若信息交叉检查中的规则项适用消费贷则需要进行消费贷检查，否则不进行，每个规则项的判断规则如表4所示，根据相应的判断规则判定该项检查是否通过。
步骤240、若检查通过，则确定申请人的风险等级。
其中，风险等级可以是洗钱的风险等级。在本实施例中，确定申请人的风险等级的方式可以是：对如下至少一项进行识别，获得申请人的风险等级：基本身份信息、企业和账户信息、申请人信息、申请人制裁审查信息以及地区信息；其中，风险等级包括高风险、中等风险和低风险。
具体的，可以通过申请人身份识别来确定申请人的风险等级。申请人身份识别依托商业银行巨大的金融数据量，建立了一个综合的充分了解客户的尽职调查制度，包括但不限于：基本身份信息识别、企业和账户信息识别、申请人信息识别、申请人制裁审查信息识别及地区信息识别。通过申请人身份识别，可以识别出申请人的基本信息、是否关联高风险企业和账户、是否关联其他高风险申请人以及是否位于高风险地区等，从而可以按照风险等级将申请人划分为高风险申请人、中风险申请人和低风险申请人。通过确定申请人的风险等级，可以对申请人进行反洗钱检查，若申请人被划分为低风险申请人即可通过。
进一步地，在本发明实施例二提供的对申请人进行审核的方法的任一步骤中，若审核不通过，则对申请人的审核转到人工进行处理，若人工审核的结果为通过，则进行下一步骤；若人工审核的结果为不通过，则结束审核流程，即拒绝申请人的信贷申请。具体的，例如，若在对申请人的征信信息进行审核的过程中，申请人未能通过线上审核，则***自动转至人工审核；若人工审核结果为通过，则继续对申请人进行评分的线上审核，若人工审核结果为不通过，则拒绝申请人的本次信贷申请。
本实施例的技术方案，对申请人的征信信息进行审核，若审核通过，则对申请人进行评估；若评估结果满足设定条件，则对申请人进行相关材料、信息交叉及黑名单的检查；若检查通过，则确定申请人的风险等级。对申请人进行多维度的审核，可以提高信贷业务的安全性。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的一种信贷数据的处理装置的结构示意图。如图3所示，该装置包括：人脸图像采集模块310，人脸识别校验模块320，审核模块330，贷款额度确定模块350。
人脸图像采集模块310，用于采集申请人至少两帧人脸图像，并获取申请人的信贷申请信息。
人脸识别校验模块320，用于根据至少两帧人脸图像与信贷申请信息进行人脸识别校验。
审核模块330，用于若校验通过，则根据信贷申请信息对申请人进行审核。
贷款额度确定模块340，用于若审核通过，则确定申请人的贷款额度，并根据贷款额度进行放贷。
可选的，人脸图像采集模块310还用于：将申请人上传的身份信息添加至相关字段中；接收申请人输入的剩余字段信息，生成信贷申请信息。
可选的，人脸识别校验模块320还用于：根据信贷申请信息获取数据库中的人脸信息；将至少两帧人脸图像与人脸信息进行匹配，以及根据至少两帧人脸图像进行活体检测；若至少两帧人脸图像与人脸信息匹配且活体检测通过，则校验成功。
可选的，审核模块330还用于：对申请人的征信信息进行审核；若审核通过，则对申请人进行评估；若评估结果满足设定条件，则对申请人进行相关材料、信息交叉及黑名单的检查；若检查通过，则确定申请人的风险等级。
可选的，审核模块330还用于：根据所述申请人的征信信息确定信贷评级；根据信贷评级按照设定征信模型对所述申请人进行审核。
可选的，审核模块330还用于：获取申请人的还款能力及客户信息风险项；基于还款能力及客户信息风险项对申请人进行评估。
可选的，审核模块330还用于：对如下至少一项进行识别，获得申请人的风险等级：基本身份信息、企业和账户信息、申请人信息、申请人制裁审查信息及地区信息；其中，风险等级包括高风险、中等风险和低风险。
可选的，该装置还包括人工审核模块，用于：当审核不通过时，接收人工审核的审核结果。
可选的，贷款额度确定模块340还用于：当审核通过时，则确定申请人的贷款额度，并根据贷款额度进行放贷，包括：若审核结果为通过，则确定申请人的贷款额度，并根据贷款额度进行放贷。
可选的，贷款额度确定模块340还用于：采用设定评估规则确定申请人的最终月收入；根据最终月收入确定贷款额度。
上述装置可执行本发明前述所有实施例所提供的方法，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方法。
实施例四
图4为本发明实施例四提供的一种计算机设备的结构示意图。图4示出了适于用来实现本发明实施方式的计算机设备412的框图。图4显示的计算机设备412仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。设备412是典型的信贷数据处理的计算设备。
如图4所示，计算机设备412以通用计算设备的形式表现。计算机设备412的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器416，存储装置428，连接不同***组件(包括存储装置428和处理器416)的总线418。
总线418表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，***总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(Industry StandardArchitecture，ISA)总线，微通道体系结构(Micro Channel Architecture，MCA)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(Video Electronics Standards Association，VESA)局域总线以及***组件互连(Peripheral Component Interconnect，PCI)总线。
计算机设备412典型地包括多种计算机***可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备412访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
存储装置428可以包括易失性存储器形式的计算机***可读介质，例如随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)430和/或高速缓存存储器432。计算机设备412可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机***存储介质。仅作为举例，存储***434可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图4未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图4中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如只读光盘(Compact Disc-Read Only Memory，CD-ROM)、数字视盘(Digital Video Disc-Read Only Memory，DVD-ROM)或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线418相连。存储装置428可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块426的程序436，可以存储在例如存储装置428中，这样的程序模块426包括但不限于操作***、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块426通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
计算机设备412也可以与一个或多个外部设备414(例如键盘、指向设备、摄像头、显示器424等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备412交互的设备通信，和/或与使得该计算机设备412能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口422进行。并且，计算机设备412还可以通过网络适配器420与一个或者多个网络(例如局域网(Local AreaNetwork，LAN)，广域网Wide Area Network，WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器420通过总线418与计算机设备412的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合计算机设备412使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、磁盘阵列(Redundant Arrays of IndependentDisks，RAID)***、磁带驱动器以及数据备份存储***等。
处理器416通过运行存储在存储装置428中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明上述实施例所提供的信贷数据的处理方法。
实施例五
本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理装置执行时实现如本发明实施例中的信贷数据的处理方法。本发明上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质，例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：采集申请人至少两帧人脸图像，并获取申请人的信贷申请信息；根据至少两帧人脸图像与信贷申请信息进行人脸识别校验；若校验通过，则根据信贷申请信息对申请人进行审核；若审核通过，则获取申请人的贷款额度，并根据贷款额度进行放贷。
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公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于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连接到用户计算机，其中包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，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)。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上***(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行***、装置或设备使用或与指令执行***、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读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***、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。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。
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，本发明不限于这里所述的特定实施例，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 (12)
1.一种信贷数据的处理方法，其特征在于，包括：
采集申请人至少两帧人脸图像，并获取所述申请人的信贷申请信息；
根据所述至少两帧人脸图像与所述信贷申请信息进行人脸识别校验；
若校验通过，则根据所述信贷申请信息对所述申请人进行审核；
若审核通过，则获取所述申请人的贷款额度，并根据所述贷款额度进行放贷。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述申请人的信贷申请信息，包括：
将所述申请人上传的身份信息添加至相关字段中；
接收所述申请人输入的剩余字段信息，生成信贷申请信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少两帧人脸图像与所述信贷申请信息进行人脸识别校验，包括：
根据所述信贷申请信息获取数据库中的人脸信息；
将所述至少两帧人脸图像与所述人脸信息进行匹配，以及根据所述至少两帧人脸图像进行活体检测；
若所述至少两帧人脸图像与所述人脸信息匹配且活体检测通过，则校验成功。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述信贷申请信息对所述申请人进行审核，包括：
对所述申请人的征信信息进行审核；
若审核通过，则对所述申请人进行评估；
若评估结果满足设定条件，则对所述申请人进行相关材料、信息交叉及黑名单的检查；
若检查通过，则确定所述申请人的风险等级。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述申请人的征信信息进行审核，包括：
根据所述申请人的征信信息确定信贷评级；
根据信贷评级按照设定征信模型对所述申请人进行审核。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述申请人进行评估，包括：
获取所述申请人的还款能力及客户信息风险项；
基于所述还款能力及客户信息风险项对所述申请人进行评估。
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述申请人的风险等级，包括：
对如下至少一项进行识别，获得所述申请人的风险等级：基本身份信息、企业和账户信息、申请人信息、申请人制裁审查信息及地区信息；其中，风险等级包括高风险、中等风险和低风险。
8.根据权利要求1或4-7任一所述的方法，其特征在于，根据所述信贷申请信息对所述申请人进行审核之后还包括：
若审核不通过，则接收人工审核的审核结果；
相应的，若审核通过，则获取所述申请人的贷款额度，并根据所述贷款额度进行放贷，包括：
若审核结果为通过，则获取所述申请人的贷款额度，并根据所述贷款额度进行放贷。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述申请人的贷款额度，包括：
采用设定评估规则确定所述申请人的最终月收入；
根据所述最终月收入确定贷款额度。
10.一种信贷数据的处理装置，其特征在于，包括：
人脸图像采集模块，用于采集申请人至少两帧人脸图像，并获取所述申请人的信贷申请信息；
人脸识别校验模块，用于根据所述至少两帧人脸图像与所述信贷申请信息进行人脸识别校验；
审核模块，用于若校验通过，则根据所述信贷申请信息对所述申请人进行审核；
贷款额度确定模块，用于若审核通过，则确定所述申请人的贷款额度，并根据所述贷款额度进行放贷。
11.一种计算机设备，其特征在于，所述设备包括：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权利要求1-9任一所述的信贷数据的处理方法。
12.一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，该程序被处理装置执行时实现如权利要求1-9中任一所述的信贷数据的处理方法。
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