CN115994821A - 基于产业链数字化场景金融模型建立金融风控体系的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种基于产业链数字化场景金融模型建立金融风控体系的方法，该方法包括：获取用户请求、用户信息和历史信息；判断历史信息是否为空；计算用户信息分数和历史信息分数；根据用户信息和历史信息分数计算综合分数；根据所述请求产品类型获得第一目标产品；根据所述用户请求时间获取第一目标产品的实际收益值和目标阶段收益值，计算实际收益值和目标阶段收益值的差值，根据差值获取用户数量，根据用户数量和预设数量的比较结果将产品基础数据进行调整并将调整得到的第二目标产品推送给用户。通过利用综合分数获取对应的目标产品，并对分情况对其基础数据进行调整，使产品更加适合用户。

Description

基于产业链数字化场景金融模型建立金融风控体系的方法

技术领域

本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种基于产业链数字化场景金融模型建立金融风控体系的方法。

背景技术

随着互联网的发展，银行和信贷机构成为人们进行金融交易的重要场所，且为了满足提高金融***的效率，银行***和信贷机构与互连网技术的结合是现有的重点技术。

申请号为ZN202111548962.7的专利公开了一种基于区块链的供应链金融风险控制的实现方法，该方法包括：预先获取供应链金融风险数据，建立风险模型，标定风险场景下的预警范围，从而确定供应链的风险指标集合；对风险模型进行分类，其中风险模型包括传统信贷业务的风险模型和供应链金融所特有的风险模型；对传统信贷业务的风险模型进行细致分类；供应链金融所特有的风险模型包括应收账款融资风险模型、预付账款融资风险模型和存货融资风险模型；将获取的风险指标集合作为信息输入，并且根据建立风险模型作为评估模型，并对供应链的整体风险进行评估；在对供应链金融风险进行评估后，对供应链金融风险进行控制。

现有技术通过对获取的金融风险进行细致分类并对每种风险提供了相应的管理方式降低风险，通过转移风险来规避风险，而为用户提供的金融产品未进行分析，因此不能提供适合用户的金融产品。

发明内容

为此，本发明提供一种基于产业链数字化场景金融模型建立金融风控体系的方法，可以解决不能提供适合用户的金融产品的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于产业链数字化场景金融模型建立金融风控体系的方法，该方法包括：

获取用户请求、用户信息和历史信息，用户请求包括用户请求名称和用户请求时间，根据所述用户请求名称获取请求产品类型；

判断所述历史信息是否为空，若历史信息为空，则计算用户信息分数，若历史信息不为空，则分别计算用户信息分数和历史信息分数；

在历史信息为空时，根据预设修正系数将用户信息进行修正，将修正后的用户信息作为综合分数，在历史信息不为空时，将修正后的用户信息分数和所述历史信息分数相加得到综合分数；

根据所述请求产品类型获得第一目标产品；

根据所述用户请求时间获取第一目标产品的实际收益值和目标阶段收益值，计算第一目标产品的实际收益值和目标阶段收益值的差值，获取收益值的差值小于零时的用户数量或第一目标产品的差值大于等于零的用户数量，根据用户数量和预设数量的比较结果获取对应的预设产品基础数据调整系数，根据获得的预设产品基础数据调整系数对第一目标产品的产品基础数据进行调整，将产品基础数据调整后的第二目标产品推送给用户。

进一步地，在计算用户信息分数和历史信息时分数时，所述用户信息包括若干用户基本信息项和对应的用户基本信息项数值，所述历史信息包括若干历史基本信息项和对应的历史基本信息项数值，根据所述用户信息中用户基本信息项数值和预设用户基本信息项数值范围获取用户信息中所有用户基本信息项分数，将所有用户基本信息项分数相加得到用户信息分数，根据所述历史信息中历史基本信息项数值和预设历史基本信息项数值范围获取历史信息中所有历史基本信息项分数，将所有历史基本信息项分数相加得到历史信息分数；

在获得所述综合分数时，若历史信息为空时，则获取预设修正系数p，将用户信息分数乘以修正系数p得到综合分数；

若历史信息不为空时，则获取预设修正系数p，将用户信息分数乘以预设修正系数p得到修正用户信息分数，将所述修正用户信息分数和所述历史信息分数进行相加计算得到综合分数；其中，0.8＜预设修正系数p＜0.9。

进一步地，在根据所述请求产品类型获得第一目标产品时包括：

根据请求产品类型将产品进行筛选，得到若干目标类型产品；

获取各个目标类型产品在前一周期内的实际收益值和对应的目标收益值，将所有目标类型产品的实际收益值和对应的目标收益值分别进行相加得到实际总收益值和目标总收益值；

计算所述实际总收益值和目标总收益值的总差值；

将计算的总差值与预设总差值进行比较，根据比较结果对目标类型产品进行产品分数等级划分；

获取每个产品分数等级对应的预设等级分数范围，将所述综合分数与预设等级分数范围进行匹配，将匹配到的预设等级分数范围所对应的产品分数等级作为目标产品分数等级，在目标产品分数等级中的产品为第一目标产品。

进一步地，在根据所述请求产品类型获得所述第一目标产品时还包括：根据预设产品类型小类列表获得目标产品分数等级对应的预设产品类型小类作为目标产品类型小类，所述目标产品分数等级与任意预设产品类型小类相关联，根据请求产品类型和目标产品类型小类得到第一目标产品。

进一步地，在计算所述实际总收益值和目标总收益值的总差值时，判断总差值△W是否大于零并划分等级，总差值△W＝实际总收益值－目标总收益值，在△W＞0时，将总差值△W与预设总差值△W1进行比较，若△W≥△W1，则将目标类型产品的产品分数等级划分为A级，若△W＜△W1，则将目标类型产品的产品分数等级划分为B级；

在△W≤0时，将总差值△W与预设总差值△W2进行比较，若△W≥△W1，则将目标类型产品的产品分数等级划分为C级，若△W＜△W1，则将目标类型产品的产品分数等级划分为D级，其中，等级大小为A级＞B级＞C级＞D级。

进一步地，在确定了所述第一目标产品的目标产品类型小类后，根据用户请求时间获取用户请求时间前和最近周期时间截止时间之间内的该目标产品类型小类的第一目标产品的实际收益值和目标阶段收益值，计算请求时间和最近周期时间之间的时间t，计算时间t占周期时间T的占比P，所述目标阶段收益值＝目标收益值×P，计算第一目标产品的实际收益值和目标阶段收益值的差值△w，若△w＜0，则获取该第一目标产品对应的用户数量M，将数量M与预设数量M0进行比较，若M≥M0，则对该第一目标产品的产品基础数据进行调整，若M＜M0，则不对该第一目标产品的基础数据进行调整；

若△w≥0，则获取该第一目标产品对应的用户数量N，将数量N与预设数量N0进行比较，若N≥N0，则对该第一目标产品的产品基础数据进行调整，若N＜N0，则不对该第一目标产品的产品基础数据进行调整。

进一步地，在△w＜0且M≥M0时，根据第一预设产品基础数据调整系数将该第一目标产品的产品基础数据进行降低；

在△w≥0且N≥N0时，根据第二预设产品基础数据调整系数将该第一目标产品的产品基础数据进行提高。

进一步地，在对所述第一目标产品的产品基础数据进行调节时，所述第一目标产品的产品基础数据为固定值，所述第一目标产品包括若干项产品基础数据，在将该第一目标产品的产品基础数据进行降低时，将任意项产品基础数据乘以第一预设产品基础数据调整系数得到任意项产品实际基础数据，在将该第一目标产品的产品基础数据进行提高时，将任意项产品基础数据乘以第二预设产品基础数据调整系数得到任意项产品实际基础数据，将所有项的产品实际基础数据组合形成第二目标产品。

进一步地，在获取请求产品类型时，将所述用户请求名称与预设产品类型关键词进行匹配，将匹配到的预设产品类型关键词作为请求产品类型。

进一步地，在计算用户信息分数时，将任意用户基本信息项数值与对应的预设用户基本信息项数值范围进行匹配，获取匹配到的预设用户基本信息项数值范围对应的分数作为该用户基本信息项的用户基本信息项分数，将所有的用户基本信息项的用户基本信息项分数进行相加计算，得到用户信息分数；

在计算历史信息分数时，将任意历史基本信息项数值与对应的预设历史基本信息项数值范围进行匹配，获取匹配到的预设历史基本信息项数值范围对应的分数作为该历史基本信息项的历史基本信息项分数，将所有的历史基本信息项的历史基本信息项分数进行相加计算，得到历史信息分数。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于，通过将用户信息和所述历史信息进行评分，得到综合分数，得到的综合评分更加准确，根据所述产品请求类型获取对应的第一目标产品，根据用户请求时间前预设时间内的该产品的收益情况对产品的基础数据进行调整得到第二目标产品，通过收益情况及时调整该产品的基础数据，使产品更加适合用户，提高产品的精确度。

尤其，通过根据在历史信息为空时，将修正后的用户信息分数作为综合分数，在历史信息不为空时，将修正后的用户信息分数与历史信息分数相加得到综合分数，由于用户信息可能会遭到修改，其数据可信度较低，因此通过对应的修正分数系数降低主观因素带来的影响，降低风险，使最终分数数据更加准确，使产品更加适合用户，提高产品的精确度。

尤其，本发明实施例通过根据请求类型筛选对应类型的产品，使减少数据量，并根据预设的产品分数等级分析该用户所得的综合分数所在的产品分数等级，使用户请求产品更加准确，使优化设置更加符合用户需求的产品。

尤其，通过获取目标类型产品的实际总收益值和目标总收益值计算总差值△W，判断△W是否大于零并为目标类型产品的产品分数等级划分等级，进而根据历史数据为每个目标类型产品划分产品分数等级，进而根据综合分数和对应等级的分数范围获取目标类型产品的等级，使用户请求产品更加准确，使优化设置更加符合用户需求的产品。

尤其，通过根据差值分类中各用户数量对该第一目标产品的产品基础数据进行相应调整，使每个产品根据历史实际情况设置基础数据，做到可调节，进而使产品更加符合用户需求。

附图说明

图1为本发明一种实施例提供的基于产业链数字化场景金融模型建立金融风控体系的方法的流程示意图；

图2为本发明另一种实施例提供的基于产业链数字化场景金融模型建立金融风控体系的方法的流程示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的和优点更加清楚明白，下面结合实施例对本发明作进一步描述；应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。

下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非在限制本发明的保护范围。

需要说明的是，在本发明的描述中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系，这仅仅是为了便于描述，而不是指示或暗示所述装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

此外，还需要说明的是，在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

请参阅图1所示，本发明实施例提供的一种基于产业链数字化场景金融模型建立金融风控体系的方法，该方法包括：

步骤S110，获取用户请求、用户信息和历史信息，用户请求包括用户请求名称和用户请求时间，根据所述用户请求名称获取请求产品类型；

步骤S120，判断所述历史信息是否为空，若历史信息为空，则计算用户信息分数，若历史信息不为空，则分别计算用户信息分数和历史信息分数；

步骤S130，在历史信息为空时，根据预设修正系数将用户信息进行修正，将修正后的用户信息作为综合分数，在历史信息不为空时，将修正后的用户信息分数和所述历史信息分数相加得到综合分数；

步骤S140，根据所述请求产品类型获得第一目标产品；

步骤S150，根据所述用户请求时间获取第一目标产品的实际收益值和目标阶段收益值，计算第一目标产品的实际收益值和目标阶段收益值的差值，获取第一目标产品的差值小于零时的用户数量或第一目标产品的差值大于等于零的用户数量，根据用户数量和预设数量的比较结果获取对应的预设产品基础数据调整系数，根据获得的预设产品基础数据调整系数对第一目标产品的产品基础数据进行调整，将产品基础数据调整后的第二目标产品推送给用户。

具体而言，产品风控体系分为贷前准入、产品准入、额度审批、产品优化、产品预测和贷后监控，本方法主要在产品优化步骤，所述产品基础数据可以为产品数量、产品额度、产品限期、产品利率和产品逾期利率等。

具体而言，本发明实施例通过将用户信息和所述历史信息进行评分，得到综合分数，得到的综合评分更加准确，根据所述产品请求类型获取对应的第一目标产品，根据用户请求时间前预设时间内的该产品的收益情况对产品的基础数据进行调整得到第二目标产品，通过收益情况及时调整该产品的基础数据，使产品更加适合用户，提高产品的精确度。

具体而言，在获取请求产品类型时，将所述用户请求名称与预设产品类型关键词进行匹配，将匹配到的预设产品类型关键词作为请求产品类型。

具体而言，所述用户信息包括若干用户基本信息项和对应的用户基本信息项数值，所述历史信息包括若干历史基本信息项和对应的历史基本信息项数值，在计算用户信息分数时，将任意用户基本信息项数值与对应的预设用户基本信息项数值范围进行匹配，获取匹配到的预设用户基本信息项数值范围对应的分数作为该用户基本信息项的用户基本信息项分数，将所有的用户基本信息项的用户基本信息项分数进行相加计算，得到用户信息分数；

在计算历史信息分数时，将任意历史基本信息项数值与对应的预设历史基本信息项数值范围进行匹配，获取匹配到的预设历史基本信息项数值范围对应的分数作为该历史基本信息项的历史基本信息项分数，将所有的历史基本信息项的历史基本信息项分数进行相加计算，得到历史信息分数。

具体而言，所述用户基本信息项对应的用户基本信息项数值和所述历史基本信息项对应的历史基本信息项数值可以为空，在所述用户基本信息项为用户名称时，其对应的用户名称数值为空，在所述历史基本信息项为历史产品名称时，对应的历史产品名称数值为空。

具体而言，所述用户信息用户基本信息项可以为用户的注册资本数据、年度经营数据、年度纳税数据及负债数据，所述历史基本信息项可以为用户历史贷款产品、对应产品的贷款额度数据、贷款时长、逾期偿贷次数和被动展期次数，若用户基本信息项为用户年度盈利和用户年度纳税，其对应的数值分别为500万和190万，用户年度盈利数值500万所在预设用户年度盈利数值范围为450-550间，其对应的分数为75分，而获得的用户年度纳税数值对应的分数为50分，则用户信息分数为75+50＝125分。

具体而言，本发明实施例通过根据用户基本信息项和历史基本信息项对应的数值所在的预设数值范围获取对应范围的预设分数，将所有的用户基本信息项和历史基本信息项分别进行相加获得用户信息分数和历史信息分数，进而得到综合分数，根据综合分数获取到目标产品，使产品更加适合用户。

具体而言，在获得所述综合分数时，若历史信息为空时，则获取预设修正系数p，将用户信息分数乘以修正系数p得到综合分数；

若历史信息不为空时，则获取预设修正系数p，将用户信息分数乘以预设修正系数p得到修正用户信息分数，将所述修正用户信息分数和所述历史信息分数进行相加计算得到综合分数；其中，0.8＜预设修正系数p＜0.9。

具体而言，本发明实施例通过根据在在历史信息为空时，将修正后的用户信息分数作为综合分数，在历史信息不为空时，将修正后的用户信息分数与历史信息分数相加得到综合分数，由于用户信息可能会遭到修改，其数据可信度较低，因此通过对应的修正分数系数降低主观因素带来的影响，降低风险，使最终分数数据更加准确，使产品更加适合用户，提高产品的精确度。

具体而言，在根据所述请求产品类型获得第一目标产品时包括：

步骤S141，根据请求产品类型将产品进行筛选，得到若干目标类型产品；

步骤S142，获取各个目标类型产品在前一周期内的实际收益值和对应的目标收益值，将所有目标类型产品的实际收益值和对应的目标收益值分别进行相加得到实际总收益值和目标总收益值；

步骤S143，计算所述实际总收益值和目标总收益值的总差值；

步骤S144，将计算的总差值与预设总差值进行比较，根据比较结果对目标类型产品进行产品分数等级划分；

步骤S145，获取每个产品分数等级对应的预设等级分数范围，将所述综合分数与预设等级分数范围进行匹配，将匹配到的预设等级分数范围所对应的产品分数等级作为目标产品分数等级，在目标产品分数等级中的产品为第一目标产品。

具体而言，本发明实施例通过根据请求类型筛选对应类型的产品，使减少数据量，并根据预设的产品分数等级分析该用户所得的综合分数所在的产品分数等级，使用户请求产品更加准确，使优化设置更加符合用户需求的产品。

具体而言，在根据所述请求产品类型获得所述第一目标产品时还包括：根据预设产品类型小类列表获得目标产品分数等级对应的预设产品类型小类作为目标产品类型小类，所述目标产品分数等级与任意预设产品类型小类相关联，根据请求产品类型和目标产品类型小类得到第一目标产品。

具体而言，若请求产品类型为贷款，则预设产品类型小类列表包括长期贷款、中期贷款和短期贷款，根据目标产品分数等级对应的目标产品类型小类获得第一目标产品，第一目标产品可以为短期贷款产品。

具体而言，在计算所述实际总收益值和目标总收益值的总差值时，判断总差值△W是否大于零并划分等级，总差值△W＝实际总收益值－目标总收益值，在△W＞0时，将总差值△W与预设总差值△W1进行比较，若△W≥△W1，则将目标类型产品的产品分数等级划分为A级，若△W＜△W1，则将目标类型产品的产品分数等级划分为B级；

在△W≤0时，将总差值△W与预设总差值△W2进行比较，若△W≥△W1，则将目标类型产品的产品分数等级划分为C级，若△W＜△W1，则将目标类型产品的产品分数等级划分为D级，其中，等级大小为A级＞B级＞C级＞D级。

具体而言，本发明实施例通过获取目标类型产品的实际总收益值和目标总收益值计算总差值△W，判断△W是否大于零并为目标类型产品的产品分数等级划分等级，进而根据历史数据为每个目标类型产品划分产品分数等级，进而根据综合分数和对应等级的分数范围获取目标类型产品的等级，使用户请求产品更加准确，使优化设置更加符合用户需求的产品。

具体而言，在确定了所述第一目标产品的目标产品类型小类后，根据用户请求时间获取用户请求时间前和最近周期时间截止时间之间内的该目标产品类型小类的第一目标产品的实际收益值和目标阶段收益值，计算请求时间和最近周期时间之间的时间t，计算时间t占周期时间T的占比P，所述目标阶段收益值＝目标收益值×P，计算第一目标产品的实际收益值和目标阶段收益值的差值△w，若△w＜0，则获取该第一目标产品对应的用户数量M，将数量M与预设数量M0进行比较，若M≥M0，则对该第一目标产品的产品基础数据进行调整，若M＜M0，则不对该第一目标产品的基础数据进行调整；

若△w≥0，则获取该第一目标产品对应的用户数量N，将数量N与预设数量N0进行比较，若N≥N0，则对该第一目标产品的产品基础数据进行调整，若N＜N0，则不对该第一目标产品的产品基础数据进行调整；

在△w＜0且M≥M0时，根据第一预设产品基础数据调整系数将该第一目标产品的产品基础数据进行降低；

在△w≥0且N≥N0时，根据第二预设产品基础数据调整系数将该第一目标产品的产品基础数据进行提高。

具体而言，根据用户请求时间获取用户请求时间前和最近周期时间截止时间之间内的该目标产品类型小类的第一目标产品的实际收益值和目标阶段收益值，计算请求时间和最近周期时间之间的时间t，如用户请求时间处在一个周期时间内，时间t为用户请时间和上一周期结束时间的时间差。

具体而言，本发明实施例通过根据差值分类中各用户数量对该第一目标产品的产品基础数据进行相应调整，使每个产品根据历史实际情况设置基础数据，做到可调节，进而使产品更加符合用户需求。

具体而言，在对所述第一目标产品的产品基础数据进行调节时，所述第一目标产品的产品基础数据为固定值，所述第一目标产品包括若干项产品基础数据，在将该第一目标产品的产品基础数据进行降低时，将任意项产品基础数据乘以第一预设产品基础数据调整系数得到任意项产品实际基础数据，在将该第一目标产品的产品基础数据进行提高时，将任意项产品基础数据乘以第二预设产品基础数据调整系数得到任意项产品实际基础数据，将所有项的产品实际基础数据组合形成第二目标产品。

具体而言，本发明实施例通过分情况分析第一目标产品在一定时间内的历史收益情况，由于产品分数等级的周期时间固定，在产品请求时间位于下一周期时间时还未对该产品的收益情况进行分析，因此对在距离上一周期时间内的收益情况进行分析对该产品的产品基础数据进行适应性调整，可以根据具体情况对产品基础数据进行调节，提高权重的准确度，进而使产品更加符合用户需求。

至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明；对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于产业链数字化场景金融模型建立金融风控体系的方法，其特征在于，包括：

获取用户请求、用户信息和历史信息，用户请求包括用户请求名称和用户请求时间，根据所述用户请求名称获取请求产品类型；

判断所述历史信息是否为空，若历史信息为空，则计算用户信息分数，若历史信息不为空，则分别计算用户信息分数和历史信息分数；

在历史信息为空时，根据预设修正系数将用户信息进行修正，将修正后的用户信息作为综合分数，在历史信息不为空时，将修正后的用户信息分数和所述历史信息分数相加得到综合分数；

根据所述请求产品类型获得第一目标产品；

根据所述用户请求时间获取第一目标产品的实际收益值和目标阶段收益值，计算第一目标产品的实际收益值和目标阶段收益值的差值，获取收益值的差值小于零时的用户数量或第一目标产品的差值大于等于零的用户数量，根据用户数量和预设数量的比较结果获取对应的预设产品基础数据调整系数，根据获得的预设产品基础数据调整系数对第一目标产品的产品基础数据进行调整，将产品基础数据调整后的第二目标产品推送给用户。

2.根据权利要求1所述的基于产业链数字化场景金融模型建立金融风控体系的方法，其特征在于，在计算用户信息分数和历史信息时分数时，所述用户信息包括若干用户基本信息项和对应的用户基本信息项数值，所述历史信息包括若干历史基本信息项和对应的历史基本信息项数值，根据所述用户信息中用户基本信息项数值和预设用户基本信息项数值范围获取用户信息中所有用户基本信息项分数，将所有用户基本信息项分数相加得到用户信息分数，根据所述历史信息中历史基本信息项数值和预设历史基本信息项数值范围获取历史信息中所有历史基本信息项分数，将所有历史基本信息项分数相加得到历史信息分数；

在获得所述综合分数时，若历史信息为空，则获取预设修正系数p，将用户信息分数乘以修正系数p得到综合分数；

若历史信息不为空，则获取预设修正系数p，将用户信息分数乘以预设修正系数p得到修正用户信息分数，将所述修正用户信息分数和所述历史信息分数进行相加计算得到综合分数；

其中，0.8＜预设修正系数p＜0.9。

3.根据权利要求2所述的基于产业链数字化场景金融模型建立金融风控体系的方法，其特征在于，在根据所述请求产品类型获得第一目标产品时包括：

根据请求产品类型将产品进行筛选，得到若干目标类型产品；

获取各个目标类型产品在前一周期内的实际收益值和对应的目标收益值，将所有目标类型产品的实际收益值和对应的目标收益值分别进行相加得到实际总收益值和目标总收益值；

计算所述实际总收益值和目标总收益值的总差值；

将计算的总差值与预设总差值进行比较，根据比较结果对目标类型产品进行产品分数等级划分；

获取每个产品分数等级对应的预设等级分数范围，将所述综合分数与预设等级分数范围进行匹配，将匹配到的预设等级分数范围所对应的产品分数等级作为目标产品分数等级，在目标产品分数等级中的产品为第一目标产品。

4.根据权利要求3所述的基于产业链数字化场景金融模型建立金融风控体系的方法，其特征在于，在根据所述请求产品类型获得所述第一目标产品时还包括：根据预设产品类型小类列表获得目标产品分数等级对应的预设产品类型小类作为目标产品类型小类，所述目标产品分数等级与任意预设产品类型小类相关联，根据请求产品类型和目标产品类型小类得到第一目标产品。

5.根据权利要求4所述的基于产业链数字化场景金融模型建立金融风控体系的方法，其特征在于，在计算所述实际总收益值和目标总收益值的总差值时，判断总差值△W是否大于零并划分等级，总差值△W＝实际总收益值－目标总收益值，在△W＞0时，将总差值△W与预设总差值△W1进行比较，若△W≥△W1，则将目标类型产品的产品分数等级划分为A级，若△W＜△W1，则将目标类型产品的产品分数等级划分为B级；

在△W≤0时，将总差值△W与预设总差值△W2进行比较，若△W≥△W1，则将目标类型产品的产品分数等级划分为C级，若△W＜△W1，则将目标类型产品的产品分数等级划分为D级，其中，等级大小为A级＞B级＞C级＞D级。

6.根据权利要求5所述的基于产业链数字化场景金融模型建立金融风控体系的方法，其特征在于，在确定了所述第一目标产品的目标产品类型小类后，根据用户请求时间获取用户请求时间前和最近周期时间截止时间之间内的该目标产品类型小类的第一目标产品的实际收益值和目标阶段收益值，计算请求时间和最近周期时间之间的时间t，计算时间t占周期时间T的占比P，所述目标阶段收益值＝目标收益值×P，计算第一目标产品的实际收益值和目标阶段收益值的差值△w，若△w＜0，则获取该第一目标产品对应的用户数量M，将数量M与预设数量M0进行比较，若M≥M0，则对该第一目标产品的产品基础数据进行调整，若M＜M0，则不对该第一目标产品的基础数据进行调整；

若△w≥0，则获取该第一目标产品对应的用户数量N，将数量N与预设数量N0进行比较，若N≥N0，则对该第一目标产品的产品基础数据进行调整，若N＜N0，则不对该第一目标产品的产品基础数据进行调整。

7.根据权利要求6所述的基于产业链数字化场景金融模型建立金融风控体系的方法，其特征在于，在△w＜0且M≥M0时，根据第一预设产品基础数据调整系数将该第一目标产品的产品基础数据进行降低；

在△w≥0且N≥N0时，根据第二预设产品基础数据调整系数将该第一目标产品的产品基础数据进行提高。

8.根据权利要求7所述的基于产业链数字化场景金融模型建立金融风控体系的方法，其特征在于，在对所述第一目标产品的产品基础数据进行调节时，所述第一目标产品的产品基础数据为固定值，所述第一目标产品包括若干项产品基础数据，在将该第一目标产品的产品基础数据进行降低时，将任意项产品基础数据乘以第一预设产品基础数据调整系数得到任意项产品实际基础数据，在将该第一目标产品的产品基础数据进行提高时，将任意项产品基础数据乘以第二预设产品基础数据调整系数得到任意项产品实际基础数据，将所有项的产品实际基础数据组合形成第二目标产品。

9.根据权利要求8所述的基于产业链数字化场景金融模型建立金融风控体系的方法，其特征在于，在获取请求产品类型时，将所述用户请求名称与预设产品类型关键词进行匹配，将匹配到的预设产品类型关键词作为请求产品类型。

10.根据权利要求9所述的基于产业链数字化场景金融模型建立金融风控体系的方法，其特征在于，在计算用户信息分数时，将任意用户基本信息项数值与对应的预设用户基本信息项数值范围进行匹配，获取匹配到的预设用户基本信息项数值范围对应的分数作为该用户基本信息项的用户基本信息项分数，将所有的用户基本信息项的用户基本信息项分数进行相加计算，得到用户信息分数；

在计算历史信息分数时，将任意历史基本信息项数值与对应的预设历史基本信息项数值范围进行匹配，获取匹配到的预设历史基本信息项数值范围对应的分数作为该历史基本信息项的历史基本信息项分数，将所有的历史基本信息项的历史基本信息项分数进行相加计算，得到历史信息分数。

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