CN118037440A - 一种综合信贷***的授信数据处理方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种综合信贷***的授信数据处理方法及***。所述方法包括以下步骤：获取银行信息中心网络接口，对银行信息中心网络接口进行异构数据收集云端整合处理，生成申请人信用云端数据，基于申请人信用云端数据进行深度学习风险评估处理，生成银行信用风险评分数据，对银行信用风险评分数据进行智能信用产品匹配和元宇宙信用模拟处理，生成银行信用行为预测报告数据，对银行信用行为预测报告数据进行动态信用决策优化处理，生成银行授信决策报告数据；本发明基于预测报告的动态决策，提高决策透明度，申请人清楚了解决策过程，利用元宇宙模拟申请人未来信用行为，增加其未来行为预测能力。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种综合信贷***的授信数据处理方法及***。
背景技术
传统的银行授信方法在面对大规模数据和复杂决策时存在局限性，因此引入机器学习技术成为一种创新的解决方案。机器学习是一种人工智能领域的技术，基于统计学和数据分析，通过构建和训练模型从数据中自动学习，并通过预测和决策来处理复杂的问题，通过使用机器学习算法如信息增益、L1正则化等，从海量的数据中自动选择和提取与授信决策相关的特征，将数据转化为可用于模型训练的有效输入，使用无监督学习算法如聚类分析、关联规则挖掘等，探索数据中的隐藏模式和群组结构，帮助银行发现潜在的风险因素和行为模式，传统的银行授信方法往往基于人工经验和规则，人工决策容易受主观因素影响，导致决策结果的不一致性和不确定性，无法有效处理大量复杂的数据和多维信息，难以发现隐藏在数据背后的关联和模式。
发明内容
本发明提供一种综合信贷***的授信数据处理方法及***，以解决至少一个上述技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种综合信贷***的授信数据处理方法，所述方法包括以下步骤：
步骤S1：获取银行信息中心网络接口，对银行信息中心网络接口进行异构数据收集并在云端整合处理，生成申请人信用云端数据；
步骤S2：基于申请人信用云端数据进行深度学习风险评估处理，生成银行信用风险评分数据；
步骤S3：对银行信用风险评分数据进行智能信用产品清单匹配处理，生成银行信用产品匹配清单数据；
步骤S4：对银行信用产品匹配清单数据进行元宇宙信用模拟处理，生成银行信用行为预测报告数据；
步骤S5：对银行信用行为预测报告数据进行动态信用决策优化处理，生成银行授信决策报告数据。
本发明提供了一种综合信贷***的授信数据处理方法，对银行信息中心网络接口进行异构数据源采集处理，生成申请人多源信息集，异构数据收集能够获取来自不同***和渠道的数据，申请人的信用云端数据具备多样化的信息来源，更全面地反映其信用状况，通过整合异构数据，可以建立不同数据之间的关联关系，揭示数据之间的潜在联系和相互影响，提供更准确的信用评估和预测能力，基于申请人信用云端数据进行深度学***，并据此推荐合适的信用产品，能降低违约风险、提高还款率，并最终降低银行的信用损失，对银行信用产品匹配清单数据进行元宇宙信用模拟处理，生成银行信用行为预测报告数据，通过元宇宙信用模拟处理，能够更准确地预测借款人的信用行为，避免误判和误导，提高预测结果的准确性，元宇宙信用模拟处理具备对历史和未来数据的建模能力，能够跨越时间和空间，提供跨时空的信用行为预测，帮助银行做出更具远见的决策，元宇宙信用模拟处理能够提供新颖的决策依据和数据洞察，帮助银行发现隐藏在数据背后的关联和模式，推动创新决策和业务发展，对银行信用行为预测报告数据进行动态信用决策优化处理，生成银行授信决策报告数据，进行实时数据整合和解析，提高决策敏捷性和响应性，降低信息误差和决策偏差，优化后的参数能够更好地匹配当前的市场和风险状况。
在本说明书的一个实施例提供了一种综合信贷***的授信数据处理***，包括：
至少一个处理器；
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上任一项所述的综合信贷***的授信数据处理方法。
本发明提供一种综合信贷***的授信数据处理***，该***能够实现本发明所述任意一种综合信贷***的授信数据处理方法，获取银行信息中心网络接口，对银行信息中心网络接口进行异构数据收集云端整合处理，生成申请人信用云端数据，基于申请人信用云端数据进行深度学习风险评估处理和智能信用产品匹配，生成银行信用产品匹配清单数据，对银行信用产品匹配清单数据进行元宇宙信用模拟处理，生成银行信用行为预测报告数据，对银行信用行为预测报告数据进行动态信用决策优化处理，生成银行授信决策报告数据，***内部遵循设定的指令集完成方法运行步骤，推动完成综合信贷***的授信数据处理方法。
本发明结合多学科多类型模型，提出一种综合信贷***的授信数据处理方法，帮助银行发现授信过程中的潜在风险和行为模式，发现隐藏在数据背后的关联和模式，推动创新决策和业务发展，同时实现对申请人信用状况的实时评估和反馈，及时做出准确的风险评估，快速地处理信用申请，并减少错误和漏洞的风险。
附图说明
图1为本发明一种综合信贷***的授信数据处理方法的步骤流程示意图；
图2为步骤S1的详细实施步骤流程示意图；
图3为步骤S2的详细实施步骤流程示意图；
图4为步骤S3的详细实施步骤流程示意图；
图5为步骤S4的详细实施步骤流程示意图；
图6为步骤S5的详细实施步骤流程示意图。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实施例提供一种综合信贷***的授信数据处理方法及***。所述综合信贷***的授信数据处理方法及***的执行主体包括但不限于搭载该***的：机械设备、数据处理平台、云服务器节点、网络传输设备等可看作本申请的通用计算节点。所述数据处理平台包括但不限于：音频管理***、图像管理***、信息管理***至少一种。
请参阅图1至图6，本发明提供了一种综合信贷***的授信数据处理方法，所述方法包括以下步骤：
步骤S1：获取银行信息中心网络接口，对银行信息中心网络接口进行异构数据收集并在云端整合处理，生成申请人信用云端数据；
步骤S2：基于申请人信用云端数据进行深度学习风险评估处理，生成银行信用风险评分数据；
步骤S3：对银行信用风险评分数据进行智能信用产品清单匹配处理，生成银行信用产品匹配清单数据；
步骤S4：对银行信用产品匹配清单数据进行元宇宙信用模拟处理，生成银行信用行为预测报告数据；
步骤S5：对银行信用行为预测报告数据进行动态信用决策优化处理，生成银行授信决策报告数据。
本发明提供了一种综合信贷***的授信数据处理方法，对银行信息中心网络接口进行异构数据源采集处理，生成申请人多源信息集，异构数据收集能够获取来自不同***和渠道的数据，申请人的信用云端数据具备多样化的信息来源，更全面地反映其信用状况，通过整合异构数据，可以建立不同数据之间的关联关系，揭示数据之间的潜在联系和相互影响，提供更准确的信用评估和预测能力，基于申请人信用云端数据进行深度学***，并据此推荐合适的信用产品，能降低违约风险、提高还款率，并最终降低银行的信用损失，对银行信用产品匹配清单数据进行元宇宙信用模拟处理，生成银行信用行为预测报告数据，通过元宇宙信用模拟处理，能够更准确地预测借款人的信用行为，避免误判和误导，提高预测结果的准确性，元宇宙信用模拟处理具备对历史和未来数据的建模能力，能够跨越时间和空间，提供跨时空的信用行为预测，帮助银行做出更具远见的决策，元宇宙信用模拟处理能够提供新颖的决策依据和数据洞察，帮助银行发现潜在的信用趋势和机会，推动创新决策和业务发展，对银行信用行为预测报告数据进行动态信用决策优化处理，生成银行授信决策报告数据，进行实时数据整合和解析，提高决策敏捷性和响应性，降低信息误差和决策偏差，优化后的参数能够更好地匹配当前的市场和风险状况。
本发明实施例中，参考图1所述，为本发明一种综合信贷***的授信数据处理方法的步骤流程示意图，在本实例中，所述综合信贷***的授信数据处理方法包括以下步骤：
步骤S1：获取银行信息中心网络接口，对银行信息中心网络接口进行异构数据收集并在云端整合处理，生成申请人信用云端数据；
在本发明实施例中，对银行信息中心网络接口进行异构数据源采集处理，生成申请人多源信息集，基于申请人多源信息集进行云端大数据处理，生成申请人云端信息画像数据，对申请人云端信息画像数据进行信用评估模型创建处理，生成申请人信用评估模型数据，对申请人信用评估模型数据进行信用云端数据生成处理，生成申请人信用云端数据。
步骤S2：基于申请人信用云端数据进行深度学习风险评估处理，生成银行信用风险评分数据；
本发明实施例中，对申请人信用云端数据进行数据挖掘提取处理，生成申请人基本信息数据，利用深度学习边缘训练处理对申请人基本信息数据进行训练处理，生成申请人授信边缘训练数据集，基于申请人授信边缘训练数据集进行推理优化分析 ，生成申请人授信推理数据，对申请人授信推理数据进行风险评估处理，生成银行信用风险评分数据，对银行信用风险评分数据进行信用评分存储管理处理，生成银行信用风险评分数据。
步骤S3：对银行信用风险评分数据进行智能信用产品清单匹配处理，生成银行信用产品匹配清单数据；
本发明实施例中，对银行信用风险评分数据进行信用风险元素解码处理，生成信用风险元素向量数据，基于信用风险元素向量数据利用产品特性量子化处理，生成信用产品特性量子数据，利用相应的融合匹配算法（例如相似度计算或者欧氏距离度量方法）对信用产品特性量子数据进行融合匹配计算，生成信用产品融合匹配度数据，对信用产品融合匹配度数据进行匹配度量子级排序处理，生成信用产品匹配度量子排序数据，对信用产品匹配度量子排序数据进行信用产品智能化清单生成，生成银行信用产品匹配清单数据。
步骤S4：对银行信用产品匹配清单数据进行元宇宙信用模拟处理，生成银行信用行为预测报告数据；
本发明实施例中，对银行信用产品匹配清单数据进行元宇宙信用景观塑造处理，生成超级信用景观表征数据，基于超级信用景观表征数据进行异构角色建模处理，生成异构角色信用基因数据，对异构角色信用基因数据进行异构角色信用行为模拟处理，生成异构角色信用行为模拟场数据，对异构角色信用行为模拟场数据进行信用行为模式谱系融合分析，生成融合信用行为模式谱系数据，对融合信用行为模式谱系数据进行信用行为预测报告生成处理，生成银行信用行为预测报告数据。
步骤S5：对银行信用行为预测报告数据进行动态信用决策优化处理，生成银行授信决策报告数据。
本发明实施例中，对银行信用行为预测报告数据进行信用行为预测模型构建处理，生成信用预测模型数据，利用动态信用决策优化处理对信用预测模型数据进行优化，生成信贷优化决策报告数据，对信贷优化决策报告数据进行风险评估策略分析处理，生成银行授信决策报告数据。
优选地，步骤S1的具体步骤为：
步骤S11：对银行信息中心网络接口进行异构数据源采集处理，生成申请人多源信息集；
步骤S12：基于申请人多源信息集进行云端大数据处理，生成申请人云端信息画像数据；
步骤S13：对申请人云端信息画像数据进行信用评估模型创建处理，生成申请人信用评估模型数据；
步骤S14：对申请人信用评估模型数据进行信用云端数据生成处理，生成申请人信用云端数据。
本发明通过对银行信息中心网络接口进行异构数据源采集处理，生成申请人多源信息集，通过采集来自不同数据源的信息，实现对申请人信息的全面覆盖和广度拓展，通过采集和整合多个数据源的信息，形成申请人多源信息集，提供了全面、丰富的数据视角，能构建准确、全面的申请人信息画像，一定程度上弥补单一数据源可能存在的数据缺失、偏差或不完整性等问题，提升数据的质量和可靠性，基于申请人多源信息集进行云端大数据处理，生成申请人云端信息画像数据，利用云端大数据处理技术，可以高效处理和分析大规模的申请人信息，通过云端大数据处理，能够对申请人的多源信息进行关联和挖掘，发现不同信息之间的关联关系和潜在模式，揭示更深层次的申请人特征和行为模式，对申请人云端信息画像数据进行信用评估模型创建处理，生成申请人信用评估模型数据，能准确地评估申请人的信用状况，避免对所有申请人一刀切的评估方式，可以精确地识别潜在的信用风险因素和异常行为，提高银行对信用风险的识别能力，减少坏账风险和损失，信用评估模型数据提供了基于数据驱动的决策支持，使得银行能够快速、准确地进行授信决策，提高决策的效率和一致性，减少人为主观因素对决策的影响，对申请人信用评估模型数据进行信用云端数据生成处理，生成申请人信用云端数据，信用云端数据生成处理可以结合数据加密、权限控制等技术手段，保障信用数据的安全性和隐私保护，避免敏感信息的泄露和滥用。
作为本发明的一个实例，参考图2所示，为图1中步骤S1的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S1包括：
步骤S11：对银行信息中心网络接口进行异构数据源采集处理，生成申请人多源信息集；
本发明实例中，从银行信息中心的网络接口中获取数据，并确保数据源的异构性，包括不同格式、不同结构和不同来源的数据，针对银行信息中心网络接口中的不同数据源，进行数据采集处理，这包括数据提取、数据转换和数据整合等操作，以获取具有异构性的数据源，将从异构数据源采集到的数据进行整合和合并，生成申请人多源信息集。这个信息集包含了来自不同数据源的申请人相关信息，如个人基本信息、财务信息、借贷历史等。
步骤S12：基于申请人多源信息集进行云端大数据处理，生成申请人云端信息画像数据；
本发明实施例中，利用云计算和大数据处理技术，对申请人多源信息集进行处理和分析。这包括数据清洗、数据转换、特征提取、数据挖掘等操作，以处理大规模数据和提取有用的信息，基于云端大数据处理的结果，生成申请人的云端信息画像数据，其中信息画像数据包括申请人的特征、行为模式、消费偏好等方面的综合描述，用于进一步的信用评估和建模。
步骤S13：对申请人云端信息画像数据进行信用评估模型创建处理，生成申请人信用评估模型数据；
本发明实施例中，据云端信息画像数据中的各个特征，进行特征选择的处理，对云端信息画像数据进行数据清洗、数据归一化、缺失值处理预处理操作，以保证数据的准确性和一致性，根据信用评估的需求和问题的特点，选择支持向量机模型进行建模，使用云端信息画像数据作为训练集，利用选定的模型算法对信用评估模型进行训练，根据训练过程中的验证集表现，对模型的超参数进行调整和优化，使用测试集对训练好的模型进行评估，计算模型的评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1值等，从而生成申请人信用评估模型数据。
步骤S14：对申请人信用评估模型数据进行信用云端数据生成处理，生成申请人信用云端数据。
本发明实施例中，将申请人的多源信息集和信用评估模型数据输入信用评估模型，使用模型对申请人的信用进行评估和计算，模型根据申请人的多源信息和模型参数，对其信用进行量化和预测，根据信用评估模型的输出结果，进行信用云端数据的计算，包括计算申请人的信用得分、风险等级、可信度等指标，将计算得到的信用云端数据与申请人的个人信息、财务数据等相关数据进行整合，生成申请人的信用云端数据。
优选地，步骤S2的具体步骤为：
步骤S21：对申请人信用云端数据进行数据挖掘提取处理，生成申请人基本信息数据；
步骤S22：利用深度学习边缘训练模型对申请人基本信息数据进行训练处理，生成申请人授信边缘训练数据集；
步骤S23：基于申请人授信边缘训练数据集进行推理优化分析，生成申请人授信推理数据；
步骤S24：对申请人授信推理数据进行风险评估处理，生成银行信用风险评分数据。
本发明通过对申请人信用云端数据进行数据挖掘提取处理，生成申请人基本信息数据，通过对申请人信用云端数据进行挖掘提取处理，可以获取全面、详细的申请人基本信息，信息的丰富性能全面地了解申请人的信用状况和风险特征，通过挖掘提取处理，将散乱的申请人信用云端数据整合为结构化的申请人基本信息数据，使数据更易于管理、分析和应用，利用深度学习边缘训练处理对申请人基本信息数据进行训练处理，生成申请人授信边缘训练数据集，利用深度学习边缘训练处理申请人基本信息数据，提升模型的学习能力，能够从数据中自动学习复杂的非线性关系和模式，提高模型的预测准确性和鲁棒性，然后，基于前一步生成的申请人授信边缘训练数据集进行推理优化分析，这一步骤涉及利用各种算法和模型模拟申请人的授信边缘情境对申请人的授信边缘决策信用情况进行深入分析和推理，以通过对申请人的授信边缘决策状态、动作、奖励等进行分析，可以更准确地预测申请人未来的信用表现，从而为后续的信用评估提供了更精确和可靠的依据。通过对申请人授信推理数据进行风险评估处理，生成银行信用风险评分数据，通过对申请人授信推理数据进行风险评估处理，识别潜在的信用风险，并生成相应的信用风险评分数据，银行准确评估申请人的信用状况和还款能力，降低不良债务和违约风险，对银行信用风险评分数据进行信用评分存储管理处理，生成银行信用风险评分数据，银行信用风险评分数据的存储管理使得银行能够实时监测信用风险变化，并及时发出预警信号，银行能快速响应风险情况，采取必要的风险控制措施，避免潜在损失的发生。
作为本发明的一个实例，参考图3所示，为图1中步骤S2的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S2包括：
步骤S21：对申请人信用云端数据进行数据挖掘提取处理，生成申请人基本信息数据；
本发明实施例中，对申请人信用云端数据进行数据探索性分析，包括数据可视化、统计描述、相关性分析等，以了解数据的特征和分布情况，运用关联规则挖掘方法对原始数据进行挖掘和提取，对个人信息数据进行特征工程，包括特征选择、特征构建和特征转换等，以提取具有代表性和预测能力的特征，利用交叉验证方法对模型进行优化和调优，从而生成申请人基本信息数据。
步骤S22：利用深度学习边缘训练模型对申请人基本信息数据进行训练处理，生成申请人授信边缘训练数据集；
本发明实施例中，利用卷积神经网络算法构建一个边缘训练模型，将申请人基本信息数据作为训练样本，输入到边缘训练模型中，在训练过程中，通过优化算法（梯度下降）对模型进行训练，以提高模型的准确性和预测能力，迭代训练过程，通过不断调整模型参数和优化算法，使模型能够更好地捕捉申请人基本信息与授信边缘之间的关系，从而生成申请人授信边缘训练数据集；
步骤S23：基于申请人授信边缘训练数据集进行推理优化分析，生成申请人授信推理数据；
本发明实施例中，首先通过收集包含各种申请人授信案例的边缘训练数据集，并对其进行数据清洗和预处理，以去除异常值和缺失数据，确保数据质量，通过使用统计分析、机器学习或深度学习（例如卷积神经网络或者循环神经网络）等技术对边缘训练数据集进行特征提取和分析，以识别出与授信边缘相关的特征，包括个人信息、财务状况、征信记录等特征，同时，通过根据提取得到的特征数据确定授信边缘情境的相关特征，并利用数据挖掘或特征工程方法，以提取和转换这些特征，以便更好地描述授信边缘情境，通过相应的特征点采样方法或策略对分析得到的授信边缘情境特征信息进行特征点采样，以选择具有代表性的特征样本点，并确保采样结果能够充分反映原始数据的特征分布和情况，其次，通过根据采样得到的特征点集，使用空间仿真模拟方法构建出授信边缘情境的仿真空间，并从申请人授信边缘训练数据集中提取与决策状态（例如申请人的财务状况、信用记录等）、动作（例如审批、拒绝或需额外审核等）以及奖励（例如利润、风险等）相关的特征，利用统计分析或机器学习技术，对这些特征进行分析和建模，以识别出不同授信边缘决策下的模式和趋势，并将得到的决策状态、动作和奖励数据进行分析和综合，以揭示不同决策状态下的决策动作和奖励之间的映射关系，包括建立决策状态、动作和奖励之间的映射模型，以此来映射分析确定不同授信边缘决策策略的具体情况，然后，将分析得到的申请人授信边缘决策映射策略与申请人授信边缘情境仿真模拟空间进行关联，以综合考虑不同授信边缘情境下的决策影响情况，并利用优化算法或推理模型对决策映射策略进行优化分析，以找到最优决策方案，包括优化后的决策结果和推荐的决策策略，从而准确地模拟不同授信边缘决策情境下的授信决策过程，并使其能够提高授信边缘决策的效率和准确性，最终生成申请人授信推理数据。
步骤S24：对申请人授信推理数据进行风险评估处理，生成银行信用风险评分数据。
本发明实施例中，使用信用评分模型，基于申请人授信推理数据集，对申请人的信用风险进行评估，运用统计分析方法结合申请人的授信推理数据和历史数据，计算申请人的风险指标，根据银行的风险评估标准将计算得到的风险指标转换为银行信用风险评分数据。
优选地，步骤S23的具体步骤为：
步骤S231：对申请人授信边缘训练数据集进行授信边缘特征分析，以得到申请人授信边缘特征数据；
本发明实施例中，首先通过收集包含各种申请人授信案例的边缘训练数据集，并对其进行数据清洗和预处理，以去除异常值和缺失数据，确保数据质量，然后，通过使用统计分析、机器学习或深度学习（例如卷积神经网络或者循环神经网络）等技术对边缘训练数据集进行特征提取和分析，以识别出与授信边缘相关的特征，包括个人信息、财务状况、征信记录等特征，最终得到申请人授信边缘特征数据。
步骤S232：对申请人授信边缘特征数据进行授信边缘情境特征提取处理，得到申请人授信边缘情境特征信息数据；
本发明实施例中，首先通过根据申请人授信边缘特征数据确定授信边缘情境的相关特征，并利用数据挖掘或特征工程方法，以提取和转换这些特征，以便更好地描述授信边缘情境，然后，整合提取后的特征数据，并将特征数据与不同的信用情境相关联，例如申请人的财务状况、行为习惯等，最终得到申请人授信边缘情境特征信息数据。
步骤S233：对申请人授信边缘情境特征信息数据进行边缘情境特征点集采样处理，以得到申请人授信边缘情境特征点集；
本发明实施例中，首先通过确定采样方法和采样策略，例如随机采样或分层采样，其次，根据采样策略，在授信边缘情境特征信息数据集中选择具有代表性的特征样本点，以便更有效地进行后续的分析和模拟，并确保采样结果能够充分反映原始数据的特征分布和情况，最终得到申请人授信边缘情境特征点集。
步骤S234：对申请人授信边缘情境特征点集进行边缘情境仿真模拟，以得到申请人授信边缘情境仿真模拟空间；
本发明实施例中，首先通过根据采样得到的特征点集，使用空间仿真模拟方法构建出授信边缘情境的仿真模型，并通过确定仿真模拟的参数和条件，如时间范围、场景设定等，然后，对申请人授信边缘情境特征点集进行仿真模拟操作验证，以模拟不同信用情境下的申请人行为和决策，并使其能够在控制条件下观察和分析申请人在不同情境下的信用表现，最终得到申请人授信边缘情境仿真模拟空间。
步骤S235：基于申请人授信边缘情境仿真模拟空间对申请人授信边缘训练数据集进行推理优化分析，生成申请人授信推理数据。
本发明实施例中，首先，从申请人授信边缘训练数据集中提取与决策状态（例如申请人的财务状况、信用记录等）、动作（例如审批、拒绝或需额外审核等）以及奖励（例如利润、风险等）相关的特征，其次，利用统计分析或机器学习技术，对这些特征进行分析和建模，以识别出不同授信边缘决策下的模式和趋势，并将得到的决策状态、动作和奖励数据进行分析和综合，以揭示不同决策状态下的决策动作和奖励之间的映射关系，包括建立决策状态、动作和奖励之间的映射模型，以此来映射分析确定不同授信边缘决策策略的具体情况，然后，将分析得到的申请人授信边缘决策映射策略与申请人授信边缘情境仿真模拟空间进行关联，以综合考虑不同授信边缘情境下的决策影响情况，并利用优化算法或推理模型对决策映射策略进行优化分析，以找到最优决策方案，包括优化后的决策结果和推荐的决策策略，从而准确地模拟不同授信边缘决策情境下的授信决策过程，并使其能够提高授信边缘决策的效率和准确性，最终生成申请人授信推理数据。
本发明通过对申请人授信边缘训练数据集进行特征分析，旨在识别和提取与授信相关的边缘特征，这些边缘特征可能涉及个人信息、财务状况、征信记录等方面，通过分析这些特征，可以更好地理解申请人的信用情况。该步骤的关键在于能够确定申请人与授信相关的关键特征、识别特征之间的关联性以及探索潜在的非线性关系，从而为后续的信用评估提供更丰富和准确的数据基础。其次，通过对申请人授信边缘特征数据进行授信边缘情境特征提取处理，这一步骤的目的是将特征数据与不同的信用情境相关联，例如申请人的财务状况、行为习惯等。通过将特征数据与情境相关联，可以更好地理解申请人的信用行为和决策背后的因素。具体而言，该步骤的关键在于能够将特征数据映射到不同的情境空间中，并识别出在不同情境下特征的变化和影响，从而为后续的信用评估提供更细致和全面的数据基础。然后，通过对申请人授信边缘情境特征信息数据进行边缘情境特征点集采样处理，这一步骤的目的是从大量的情境特征数据中选取代表性的样本点集，以便更有效地进行后续的分析和模拟。通过采样处理，可以减少数据的维度和复杂度，提高后续处理的效率和可行性。具体而言，能够通过选择合适的采样方法和样本数量，确保采样点集能够充分覆盖各种信用情境，并具有代表性和可解释性。接下来，通过对申请人授信边缘情境特征点集进行边缘情境仿真模拟，这一步骤的目的是基于真实数据构建授信边缘情境的仿真模型，以模拟不同信用情境下的申请人行为和决策。通过仿真模拟，可以在控制条件下观察和分析申请人在不同情境下的信用表现，从而为后续评估其信用风险提供了基础数据保障。通过建立仿真模拟空间的数学描述和参数设定，进行仿真实验并生成授信边缘情境的仿真数据，从而为后续的信用评估提供更丰富和可靠的数据基础。最后，通过基于申请人授信边缘情境仿真模拟空间对申请人授信边缘训练数据集进行推理优化分析，这一步骤的目的是通过仿真模拟数据对训练数据集进行增强和优化，能够发现和纠正训练数据集中的潜在问题，并生成更具有代表性和可靠性的授信推理数据，为最终的信用评估提供更精确和可靠的依据。
优选地，步骤S235的具体步骤为：
对申请人授信边缘训练数据集进行授信边缘决策状态分析，得到申请人授信边缘决策状态数据；
本发明实施例中，首先，从申请人授信边缘训练数据集中提取与决策状态相关的特征，如申请人的财务状况、信用记录等，其次，利用统计分析或机器学习技术，对这些特征进行分析和建模，以识别出不同决策状态下的模式和趋势，然后，根据分析结果描述出每个申请人在不同情境下的决策状态，包括通过、拒绝或需进一步审查等，最终得到申请人授信边缘决策状态数据。
优选地，对申请人授信边缘训练数据集进行授信边缘决策动作分析，得到申请人授信边缘决策动作数据；
本发明实施例中，首先，从申请人授信边缘训练数据集中提取与决策动作相关的信息，如审批、拒绝或需额外审核等，其次，分析不同情境下的决策动作频率和模式，以了解决策者的偏好和决策流程，然后，根据分析结果描述每个申请人在不同情境下采取的决策动作情况，最终得到申请人授信边缘决策动作数据。
优选地，对申请人授信边缘训练数据集进行授信边缘决策奖励分析，得到申请人授信边缘决策奖励数据；
本发明实施例中，首先，从申请人授信边缘训练数据集中提取与决策结果相关的信息，如获得贷款金额、利率等，其次，分析不同决策结果下的奖励情况，包括利润、风险等，然后，根据分析结果描述每个申请人在不同决策结果下获得的奖励情况，最终得到申请人授信边缘决策奖励数据。
优选地，对申请人授信边缘决策状态数据、申请人授信边缘决策动作数据以及申请人授信边缘决策奖励数据进行授信边缘决策映射分析，得到申请人授信边缘决策映射策略数据；
本发明实施例中，首先，通过将前述得到的决策状态、动作和奖励数据进行分析和综合，以揭示不同决策状态下的决策动作和奖励之间的映射关系，包括建立决策状态、动作和奖励之间的映射模型，以此来映射分析确定不同授信边缘决策策略的具体情况，最终得到申请人授信边缘决策映射策略数据。
优选地，基于申请人授信边缘情境仿真模拟空间对申请人授信边缘决策映射策略数据进行推理优化分析，生成申请人授信推理数据。
本发明实施例中，首先，通过将分析得到的申请人授信边缘决策映射策略与申请人授信边缘情境仿真模拟空间进行关联，以综合考虑不同授信边缘情境下的决策影响情况，其次，利用优化算法或推理模型对决策映射策略进行优化分析，以找到最优决策方案，包括优化后的决策结果和推荐的决策策略，从而准确地模拟不同授信边缘决策情境下的授信决策过程，并使其能够提高授信边缘决策的效率和准确性，最终生成申请人授信推理数据。
本发明首先通过对申请人授信边缘训练数据集进行授信边缘决策状态分析，以识别和提取与授信决策状态相关的信息，这些信息包括申请人的当前授信状态，例如申请是否通过、被拒绝或者处于待定状态，能够确定不同授信边缘决策状态之间的关联性，分析导致不同状态的因素，以及识别可能的模式和趋势，从而为银行决策提供更深入的理解和参考。其次，通过对申请人授信边缘训练数据集进行授信边缘决策动作分析，以提取与授信决策相关的动作信息，这些动作包括申请人的行为或操作，如提交资料、填写申请表格、接受调查等，还可以通过识别和分析不同决策动作的频率、顺序和影响因素，为了解申请人的信用行为提供更具体的数据支持。然后，通过对申请人授信边缘训练数据集进行授信边缘决策奖励分析，以提取与授信决策相关的奖励信息，这些奖励包括申请人根据其行为或决策所获得的好处或回报，还能够从中识别和分析不同决策奖励的类型、大小和分布情况，以及与奖励相关的激励机制和潜在影响因素。接下来，通过对申请人授信边缘决策状态数据、申请人授信边缘决策动作数据以及申请人授信边缘决策奖励数据进行授信边缘决策映射分析，能够将前述得到的决策状态、动作和奖励数据进行分析和综合，以揭示不同决策状态下的决策动作和奖励之间的映射关系，包括建立决策状态、动作和奖励之间的映射模型，来映射分析不同授信边缘决策策略的优劣，并提出优化建议以改进决策策略的效果和结果。最后，通过基于申请人授信边缘情境仿真模拟空间对申请人授信边缘决策映射策略数据进行推理优化分析，能够利用仿真数据对决策映射策略进行验证和调优，并评估不同授信边缘决策策略的性能和稳定性，以生成更加可靠和有效的授信推理数据，从而为信用评估和决策提供更准确的依据。
优选地，步骤S3的具体步骤为：
步骤S31：对银行信用风险评分数据进行信用风险元素解码处理，生成信用风险元素向量数据；
步骤S32：基于信用风险元素向量数据利用产品特性量子化处理，生成信用产品特性量子数据；
步骤S33：对信用产品特性量子数据进行融合匹配计算，生成信用产品融合匹配度数据；
步骤S34：对信用产品融合匹配度数据进行匹配度量子级排序处理，生成信用产品匹配度量子排序数据；
步骤S35：对信用产品匹配度量子排序数据进行信用产品智能化清单匹配处理，生成银行信用产品匹配清单数据。
本发明通过对银行信用风险评分数据进行信用风险元素解码处理，生成信用风险元素向量数据，信用风险元素解码处理揭示了隐藏在信用风险评分数据中的更细粒度的信息，从而丰富了对借款人信用风险的理解，信用风险元素解码处理揭示了隐藏在信用风险评分数据中的更细粒度的信息，从而丰富了对借款人信用风险的理解，基于信用风险元素向量数据利用产品特性量子化处理，生成信用产品特性量子数据，产品特性量子化处理能够将多维的产品特性信息转化为简明的量子表示，减少了数据的复杂性，方便后续的匹配和分析，该量子化处理方法还能够捕捉到产品特性之间的隐含关联关系，使在后续的匹配度计算中准确地反映产品特性之间的相关性，然后，通过使用相应的融合匹配算法（例如相似度计算或者欧氏距离度量方法）对信用产品特性量子数据进行计算，以计算信用产品特性之间的融合匹配度，从而能够确定不同特性之间的关联程度和重要性，为后续的处理过程提供了基础数据保障。通过对信用产品融合匹配度数据进行匹配度量子级排序处理，生成信用产品匹配度量子排序数据，排序结果使得银行能够聚焦于匹配度较高的信用产品，减少了信息过载和决策的复杂性，对信用产品匹配度量子排序数据进行信用产品智能化清单生成，生成银行信用产品匹配清单数据，智能化清单生成根据借款人的需求和匹配度量子排序数据，为银行客户定制个性化的信用产品推荐清单，提供更符合其需求和风险偏好的选择。
作为本发明的一个实例，参考图4所示，为图1中步骤S3的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S3包括：
步骤S31：对银行信用风险评分数据进行信用风险元素解码处理，生成信用风险元素向量数据；
本发明实施例中，从银行权益管理数据快照中选择一组随机数据作为种子数据，利用随机森林算法将每个信用风险评级数据解码为信用风险元素向量，引入基于深度学习的自然语言处理模型，该模型被训练来理解和识别这些种子数据中的信用风险元素，并将其解码为向量形式，生成信用风险元素向量数据，将被识别出的输入到一个自动编码器中，自动学习信用风险元素的高维度表示，并将其压缩成低维度的信用风险元素向量。
步骤S32：基于信用风险元素向量数据利用产品特性量子化处理，生成信用产品特性量子数据；
本发明实施例中，利用量子态生成器，将信用风险元素向量数据转换为一组初始的量子态。然后，利用量子态编码技术，将银行产品特性数据编码成量子态。这些银行产品特性可能包括但不限于产品利率、产品期限、产品风险等，从而生成信用产品特性量子数据。
步骤S33：对信用产品特性量子数据进行融合匹配计算，生成信用产品融合匹配度数据；
本发明实施例中，通过使用相应的融合匹配算法（例如相似度计算或者欧氏距离度量方法）对信用产品特性量子数据进行计算，以计算不同信用产品特性之间的匹配度，并确定不同信用产品特性之间的关联程度和重要性，然后，通过使用加权求和的方法将不同信用产品特性之间的匹配度进行融合处理，最终生成信用产品融合匹配度数据。
步骤S34：对信用产品融合匹配度数据进行匹配度量子级排序处理，生成信用产品匹配度量子排序数据；
本发明实施例中，利用量子态纠缠技术，将新的量子态与原始量子态纠缠在一起，生成量子态匹配度数据，利用量子计算机的量子比特交换算法，对量子态匹配度数据进行排序，从而生成信用产品匹配度量子排序数据。
步骤S35：对信用产品匹配度量子排序数据进行信用产品智能化清单匹配处理，生成银行信用产品匹配清单数据。
本发明实施例中，利用量子计算机上的量子态解码算法，将信用产品匹配度量子排序数据解码回传统的比特数据，解码后的数据作为状态输入到一个深度强化学习模型（例如基于深度Q网络的模型）中。模型通过不断地与环境（信用产品的信息）进行交互，学习到从当前状态（信用产品的匹配度）到最佳行动（推荐的信用产品）的映射关系，利用协同过滤或基于内容的推荐算法对深度强化学习的输出进行优化，从而生成银行信用产品匹配清单数据。
优选地，步骤S4的具体步骤为：
步骤S41：对银行信用产品匹配清单数据进行元宇宙信用景观塑造处理，生成超级信用景观表征数据；
步骤S42：基于超级信用景观表征数据进行异构角色建模处理，生成异构角色信用基因数据；
步骤S43：对异构角色信用基因数据进行异构角色信用行为模拟处理，生成异构角色信用行为模拟场数据；
步骤S44：对异构角色信用行为模拟场数据进行信用行为模式谱系融合分析，生成融合信用行为模式谱系数据；
步骤S45：对融合信用行为模式谱系数据进行信用行为预测报告生成处理，生成银行信用行为预测报告数据。
本发明通过对银行信用产品匹配清单数据进行元宇宙信用景观塑造处理，生成超级信用景观表征数据，通过元宇宙信用景观塑造处理，能够创造性地表征银行信用产品匹配清单数据，将其转化为超级信用景观表征数据，表征方式能够更全面、多维度地揭示信用数据的特征和关联，基于超级信用景观表征数据进行异构角色建模处理，生成异构角色信用基因数据，通过异构角色建模处理，能够个性化地刻画不同角色在信用领域中的特点和行为，个性化的建模能准确地预测和评估不同角色的信用状况，为定制化的信贷决策提供支持，对异构角色信用基因数据进行异构角色信用行为模拟处理，生成异构角色信用行为模拟场数据，通过异构角色信用行为模拟处理，能够通过模拟不同异构角色在不同情境下的信用行为，包括借贷、投资、消费等方面，以生成多样化的信用行为模拟场景数据，从而为后续的分析和预测提供基础数据保障，并通过对生成的异构角色信用行为模拟场数据进行信用行为模式谱系融合分析，以生成融合信用行为模式谱系数据，这一处理过程能够通过对不同异构角色的信用行为模式进行分析和比较，以识别出其中的关联性和演化路径情况，并进行谱系演化融合分析，形成一个综合的信用行为模式谱系，从而为后续的信用行为预测提供依据，通过对融合信用行为模式谱系数据进行信用行为预测报告生成处理，生成银行信用行为预测报告数据，银行信用行为预测报告数据不仅能够预测借款人的信用状况，还可以帮助银行识别潜在风险，并提供风险控制和优化建议。报告中的信息和洞察有助于银行准确评估风险、制定风险管理策略，从而降低不良资产风险和提升资产质量。
作为本发明的一个实例，参考图5所示，为图1中步骤S4的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S4包括：
步骤S41：对银行信用产品匹配清单数据进行元宇宙信用景观塑造处理，生成超级信用景观表征数据；
本发明实施例中，将每个银行信用产品将被视为一个独立的实体，并在元宇宙中创建对应的虚拟信用产品，每个虚拟信用产品都将包含其对应的实际信用产品的所有属性和特性，如产品类型、信用等级、贷款额度、利率、还款期限等，创建一个能够包含所有虚拟信用产品的虚拟空间，即元宇宙信用景观，虚拟信用产品的位置和相互关系将根据它们的属性和特性进行动态调整，根据虚拟信用产品的属性和特性，以及它们与其他虚拟信用产品的相互关系，塑造元宇宙信用景观，对元宇宙信用景观进行编码，生成超级信用景观表征数据。
步骤S42：基于超级信用景观表征数据进行异构角色建模处理，生成异构角色信用基因数据；
本发明实施例中，基于信用历史、收入级别、贷款类型、还款能力等因素定义的各种不同类型的银行客户进行异构角色定义，为异构角色创建一种被称为信用基因的独特编码，信用基因是一个复杂的数据结构，能够包含描述角色信用特性的各种信息，利用深度学习模型对每个异构角色进行建模，模型的输入超级信用景观表征数据，输出角色的信用基因。通过训练此模型，学习角色的信用基因与超级信用景观表征数据之间的复杂关系，将使用训练好的模型，对每个异构角色进行预测，从而生成异构角色信用基因数据。
步骤S43：对异构角色信用基因数据进行异构角色信用行为模拟处理，生成异构角色信用行为模拟场数据；
本发明实施例中，通过使用建立的异构角色信用基因数据对不同异构角色的信用行为进行模拟和预测，包括对不同异构角色的信用评分、借贷行为、消费习惯等进行模拟，以模拟不同异构角色的信用行为模拟场景，并使其能够更好地理解不同异构角色的信用特征和行为模式，最终生成异构角色信用行为模拟场数据。
步骤S44：对异构角色信用行为模拟场数据进行信用行为模式谱系融合分析，生成融合信用行为模式谱系数据；
本发明实施例中，首先，通过使用行为模式分析方法对异构角色信用行为模拟场数据进行分析，以深入理解不同角色在模拟场景下的信用行为模式，包括消费习惯、还款记录等，并利用数据挖掘和统计分析技术对处理后得到的数据进行分析和建模，以识别出各个异构角色的信用行为模式，包括各个异构角色的行为特征、倾向和偏好等，同时，通过使用关联规则挖掘等方法对各个异构角色的信用行为模式进行分析，以分析探索不同异构角色的信用行为模式之间的关联关系，并通过结合各个异构角色的信用行为模式关联关系使用时间序列分析、机器学习（包括长短时记忆神经网络、卷积神经网络等）等技术对各个异构角色的信用行为模式进行演化分析，以演化预测各个异构角色未来的信用行为模式发展趋势，并通过使用时空演化轨迹模拟分析方法对各个异构角色的信用行为模式演化发展趋势进行分析，以模拟不同异构角色的信用行为模式演化路径和可能的发展方向，并了解不同异构角色在信用行为模式上的发展轨迹，从而得到各个异构角色的信用行为模式演化路径。其次，通过结合各个异构角色的信用行为模式演化路径对各个异构角色的信用行为模式进行分析，以构建出各个异构角色信用行为模式的演化谱系拓扑结构，然后，通过结合各个异构角色的信用行为模式关联关系来综合考虑不同异构角色之间的关联和发展路径，以将不同异构角色的信用行为模式融合为一个统一的谱系，并揭示出它们之间的关联、层次和演化关系，最终生成融合信用行为模式谱系数据。
步骤S45：对融合信用行为模式谱系数据进行信用行为预测报告生成处理，生成银行信用行为预测报告数据。
本发明实施例中，利用t分布邻域嵌入算法从融合信用行为模式谱系数据中提取关键特性，提取的特性包括信用行为的频率、强度、周期性等，将被提取的特性映射到一个新的特性空间，利用循环神经网络构建信用行为预测模型，通过训练模型，学习特性空间中的数据与预测信用行为之间的复杂关系，将使用训练好的信用行为预测模型，对映射后的特性空间中的数据进行预测，从而生成银行信用行为预测报告数据。
优选地，步骤S44的具体步骤为：
步骤S441：对异构角色信用行为模拟场数据进行信用行为模式分析，得到各个异构角色的信用行为模拟模式数据；
本发明实施例中，首先，通过使用行为模式分析方法对异构角色信用行为模拟场数据进行分析，以深入理解不同角色在模拟场景下的信用行为模式，包括消费习惯、还款记录等，并对其进行数据预处理和清洗，以确保数据的准确性和一致性，然后，利用数据挖掘和统计分析技术对处理后得到的数据进行分析和建模，以识别出各个异构角色的信用行为模式，包括各个异构角色的行为特征、倾向和偏好等，最终得到各个异构角色的信用行为模拟模式数据。
步骤S442：对各个异构角色的信用行为模拟模式数据进行模式关联分析，得到各个异构角色的信用行为模式关联关系数据；
本发明实施例中，通过使用关联规则挖掘等方法对各个异构角色的信用行为模拟模式数据进行分析，以分析探索不同异构角色的信用行为模式之间的关联关系，并找出不同异构角色的信用行为模式之间的相关性和影响因素，最终得到各个异构角色的信用行为模式关联关系数据。
步骤S443：基于各个异构角色的信用行为模式关联关系数据对各个异构角色的信用行为模拟模式数据进行模式演化预测分析，得到各个异构角色的信用行为模式演化发展趋势数据；
本发明实施例中，通过结合各个异构角色的信用行为模式关联关系数据使用时间序列分析、机器学习（包括长短时记忆神经网络、卷积神经网络等）等技术对各个异构角色的信用行为模拟模式数据进行演化分析，以演化预测各个异构角色未来的信用行为模式发展趋势，并使其能够帮助银行及时调整信贷政策或风险管理措施，最终得到各个异构角色的信用行为模式演化发展趋势数据。
步骤S444：对各个异构角色的信用行为模式演化发展趋势数据进行演化路径模拟分析，得到各个异构角色的信用行为模式演化路径；
本发明实施例中，通过使用时空演化轨迹模拟分析方法对各个异构角色的信用行为模式演化发展趋势数据进行分析，以模拟不同异构角色的信用行为模式演化路径和可能的发展方向，并了解不同异构角色在信用行为模式上的发展轨迹，最终得到各个异构角色的信用行为模式演化路径。
步骤S445：基于各个异构角色的信用行为模式关联关系数据以及各个异构角色的信用行为模式演化路径对各个异构角色的信用行为模拟模式数据进行信用行为模式谱系融合分析，生成融合信用行为模式谱系数据。
本发明实施例中，首先通过结合各个异构角色的信用行为模式演化路径对各个异构角色的信用行为模拟模式数据进行分析，以构建出各个异构角色信用行为模式的演化谱系拓扑结构，然后，通过结合各个异构角色的信用行为模式关联关系数据来综合考虑不同异构角色之间的关联和发展路径，以将不同异构角色的信用行为模式融合为一个统一的谱系，并揭示出它们之间的关联、层次和演化关系，最终生成融合信用行为模式谱系数据。
本发明通过对异构角色信用行为模拟场数据进行信用行为模式分析，可以深入理解不同角色在模拟场景下的信用行为模式，这有助于识别每个角色的信用行为特征、倾向和偏好，为后续的决策提供基础数据。例如，对于金融领域，这种分析可以揭示不同客户群体的信用偏好，帮助银行或金融机构更好地制定个性化的信贷策略。其次，通过对各个异构角色的信用行为模拟模式数据进行模式关联分析，可以获得各个异构角色之间的信用行为模式关联关系数据，这有助于发现不同角色之间的相互影响和关联，从而更准确地预测其信用行为。通过基于各个异构角色的信用行为模式关联关系数据进行模式演化预测分析，可以推测各个角色未来的信用行为模式发展趋势，这有助于及早发现潜在的风险或机会，并采取相应的措施，还可以帮助银行及时调整信贷政策或风险管理措施，降低不良贷款率。然后，通过对各个异构角色的信用行为模式演化发展趋势数据进行演化路径模拟分析后，可以得到各个异构角色的信用行为模式演化路径，这有助于了解不同异构角色在信用行为上的发展轨迹，为未来的决策提供参考。最后，通过基于各异构角色的信用行为模式关联关系数据以及信用行为模式演化路径，对各个异构角色的信用行为模拟模式数据进行信用行为模式谱系融合分析，这有助于综合考虑不同异构角色之间的关联和发展路径，还可以将不同异构角色的信用行为模式整合为一个统一的谱系，并揭示出它们之间的关联、层次和演化关系，以生成融合信用行为模式谱系，从而能够为后续的信用评估、风险管理和决策制定提供更全面的视角和依据。
优选地，步骤S5的具体步骤为：
步骤S51：对银行信用行为预测报告数据进行信用行为预测模型构建处理，生成信用预测模型数据；
步骤S52：利用动态信用决策优化处理对信用预测模型数据进行优化，生成信贷优化决策报告数据；
步骤S53：对信贷优化决策报告数据进行策略风险评估策略分析处理，生成银行授信决策报告数据。
本发明通过对银行信用行为预测报告数据进行信用行为预测模型构建处理，生成信用预测模型数据，通过构建信用行为预测模型，能够更准确地评估借款人的信用风险，识别潜在的违约行为和不良信用行为，帮助银行制定更合理的授信策略，信用行为预测模型的应用可以优化银行的业务流程，提高整体运营效率，减少人力成本和时间成本，增强竞争力，利用动态信用决策优化处理对信用预测模型数据进行优化，生成信贷优化决策报告数据，动态信用决策优化能够根据实时的市场变化和风险状况，对信贷决策进行动态调整和优化，可以根据借款人的最新信用信息和市场趋势，调整授信额度、利率和还款期限等，以最大程度地控制风险，动态信用决策优化能够根据实时的市场变化和风险状况，对信贷决策进行动态调整和优化，可以根据借款人的最新信用信息和市场趋势，调整授信额度、利率和还款期限等，提高银行的资金利用效率，降低信贷损失风险，对信贷优化决策报告数据进行风险评估策略分析处理，生成银行授信决策报告数据，风险评估策略分析可以提供决策的透明度，使银行能够解释和解读授信决策的依据和理由能够建立客户信任和满意度，为监管机构提供可验证和可解释的决策过程。
作为本发明的一个实例，参考图6所示，为图1中步骤S5的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S5包括：
步骤S51：对银行信用行为预测报告数据进行信用行为预测模型构建处理，生成信用预测模型数据；
本发明实施例中，对信用预测模型数据进行信用决策参数动态调整处理，生成信用优化参数数据，对信用优化参数数据进行信用行为模式建模处理，生成信用行为模式数据，对信用行为模式数据进行模型训练优化处理，生成信用优化模型数据，对信用优化模型数据进行模型预测评估处理，生成信用预测模型数据。
步骤S52：利用动态信用决策优化处理对信用预测模型数据进行优化，生成信贷优化决策报告数据；
本发明实施例中，利用强化学习构建一个动态信用决策模型，实现信贷决策的动态优化，将训练好的信用行为预测模型和动态信用决策模型，对信贷决策进行优化，优化的目标包括但不限于最小化违约风险、最大化利润等，对信贷优化决策报告数据进行风险评估策略分析处理，生成银行授信决策报告数据。
步骤S53：对信贷优化决策报告数据进行风险评估策略分析处理，生成银行授信决策报告数据。
本发明实施例中，将对优化后的信贷决策报告数据进行风险评估，包括使用风险敏感度分析、蒙特卡洛模拟来量化潜在风险，根据风险评估结果进行策略分析，分析不同的信贷策略对银行风险敞口的影响，调整这些策略的最小化风险，基于风险评估和策略分析结果，生成详细的银行授信决策报告。
在本说明书的一个实施例提供了一种综合信贷***的授信数据处理***，包括：
至少一个处理器；
以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上任一项的综合信贷***的授信数据处理方法。
本发明提供一种综合信贷***的授信数据处理***，该***能够实现本发明所述任意一种综合信贷***的授信数据处理方法，获取银行信息中心网络接口，对银行信息中心网络接口进行异构数据收集云端整合处理，生成申请人信用云端数据，基于申请人信用云端数据进行深度学习风险评估处理和智能信用产品匹配，生成银行信用产品匹配清单数据，对银行信用产品匹配清单数据进行元宇宙信用模拟处理，生成银行信用行为预测报告数据，对银行信用行为预测报告数据进行动态信用决策优化处理，生成银行授信决策报告数据，***内部遵循设定的指令集完成方法运行步骤，推动完成综合信贷***的授信数据处理方法。
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的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发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种综合信贷***的授信数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：获取银行信息中心网络接口，对银行信息中心网络接口进行异构数据收集并在云端整合处理，生成申请人信用云端数据；
步骤S2：基于申请人信用云端数据进行深度学习风险评估处理，生成银行信用风险评分数据；
步骤S3：对银行信用风险评分数据进行智能信用产品清单匹配处理，生成银行信用产品匹配清单数据；
步骤S4：对银行信用产品匹配清单数据进行元宇宙信用模拟处理，生成银行信用行为预测报告数据；
步骤S5：对银行信用行为预测报告数据进行动态信用决策优化处理，生成银行授信决策报告数据。
2.根据权利要求1所述的综合信贷***的授信数据处理方法，其特征在于，步骤S1的具体步骤为：
步骤S11：对银行信息中心网络接口进行异构数据源采集处理，生成申请人多源信息集；
步骤S12：基于申请人多源信息集进行云端大数据处理，生成申请人云端信息画像数据；
步骤S13：对申请人云端信息画像数据进行信用评估模型创建处理，生成申请人信用评估模型数据；
步骤S14：对申请人信用评估模型数据进行信用云端数据生成处理，生成申请人信用云端数据。
3.根据权利要求1所述的综合信贷***的授信数据处理方法，其特征在于，步骤S2的具体步骤为：
步骤S21：对申请人信用云端数据进行数据挖掘提取处理，生成申请人基本信息数据；
步骤S22：利用深度学习边缘训练模型对申请人基本信息数据进行训练处理，生成申请人授信边缘训练数据集；
步骤S23：基于申请人授信边缘训练数据集进行推理优化分析，生成申请人授信推理数据；
步骤S24：对申请人授信推理数据进行风险评估处理，生成银行信用风险评分数据。
4.根据权利要求3所述的综合信贷***的授信数据处理方法，其特征在于，步骤S23的具体步骤为：
步骤S231：对申请人授信边缘训练数据集进行授信边缘特征分析，以得到申请人授信边缘特征数据；
步骤S232：对申请人授信边缘特征数据进行授信边缘情境特征提取处理，得到申请人授信边缘情境特征信息数据；
步骤S233：对申请人授信边缘情境特征信息数据进行边缘情境特征点集采样处理，以得到申请人授信边缘情境特征点集；
步骤S234：对申请人授信边缘情境特征点集进行边缘情境仿真模拟，以得到申请人授信边缘情境仿真模拟空间；
步骤S235：基于申请人授信边缘情境仿真模拟空间对申请人授信边缘训练数据集进行推理优化分析，生成申请人授信推理数据。
5.根据权利要求4所述的综合信贷***的授信数据处理方法，其特征在于，步骤S235的具体步骤为：
对申请人授信边缘训练数据集进行授信边缘决策状态分析，得到申请人授信边缘决策状态数据；
对申请人授信边缘训练数据集进行授信边缘决策动作分析，得到申请人授信边缘决策动作数据；
对申请人授信边缘训练数据集进行授信边缘决策奖励分析，得到申请人授信边缘决策奖励数据；
对申请人授信边缘决策状态数据、申请人授信边缘决策动作数据以及申请人授信边缘决策奖励数据进行授信边缘决策映射分析，得到申请人授信边缘决策映射策略数据；
基于申请人授信边缘情境仿真模拟空间对申请人授信边缘决策映射策略数据进行推理优化分析，生成申请人授信推理数据。
6.根据权利要求1所述的综合信贷***的授信数据处理方法，其特征在于，步骤S3的具体步骤为：
步骤S31：对银行信用风险评分数据进行信用风险元素解码处理，生成信用风险元素向量数据；
步骤S32：基于信用风险元素向量数据利用产品特性量子化处理，生成信用产品特性量子数据；
步骤S33：对信用产品特性量子数据进行融合匹配计算，生成信用产品融合匹配度数据；
步骤S34：对信用产品融合匹配度数据进行匹配度量子级排序处理，生成信用产品匹配度量子排序数据；
步骤S35：对信用产品匹配度量子排序数据进行信用产品智能化清单匹配处理，生成银行信用产品匹配清单数据。
7.根据权利要求1所述的综合信贷***的授信数据处理方法，其特征在于，步骤S4的具体步骤为：
步骤S41：对银行信用产品匹配清单数据进行元宇宙信用景观塑造处理，生成超级信用景观表征数据；
步骤S42：基于超级信用景观表征数据进行异构角色建模处理，生成异构角色信用基因数据；
步骤S43：对异构角色信用基因数据进行异构角色信用行为模拟处理，生成异构角色信用行为模拟场数据；
步骤S44：对异构角色信用行为模拟场数据进行信用行为模式谱系融合分析，生成融合信用行为模式谱系数据；
步骤S45：对融合信用行为模式谱系数据进行信用行为预测报告生成处理，生成银行信用行为预测报告数据。
8.根据权利要求7所述的综合信贷***的授信数据处理方法，其特征在于，步骤S44的具体步骤为：
步骤S441：对异构角色信用行为模拟场数据进行信用行为模式分析，得到各个异构角色的信用行为模拟模式数据；
步骤S442：对各个异构角色的信用行为模拟模式数据进行模式关联分析，得到各个异构角色的信用行为模式关联关系数据；
步骤S443：基于各个异构角色的信用行为模式关联关系数据对各个异构角色的信用行为模拟模式数据进行模式演化预测分析，得到各个异构角色的信用行为模式演化发展趋势数据；
步骤S444：对各个异构角色的信用行为模式演化发展趋势数据进行演化路径模拟分析，得到各个异构角色的信用行为模式演化路径；
步骤S445：基于各个异构角色的信用行为模式关联关系数据以及各个异构角色的信用行为模式演化路径对各个异构角色的信用行为模拟模式数据进行信用行为模式谱系融合分析，生成融合信用行为模式谱系数据。
9.根据权利要求1所述的综合信贷***的授信数据处理方法，其特征在于，步骤S5的具体步骤为：
步骤S51：对银行信用行为预测报告数据进行信用行为预测模型构建处理，生成信用预测模型数据；
步骤S52：利用动态信用决策优化处理对信用预测模型数据进行优化，生成信贷优化决策报告数据；
步骤S53：对信贷优化决策报告数据进行策略风险评估策略分析处理，生成银行授信决策报告数据。
10.一种综合信贷***的授信数据处理***，其特征在于，包括：
至少一个处理器；
与至少一个处理器通信连接的存储器；
存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如权利要求1至9中任一项所述的综合信贷***的授信数据处理方法。
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