一种信用决策数据优化提取系统及方法技术方案

本申请公开了一种信用决策数据优化提取系统及方法，系统包括：用户管理模块，用于对决策优化用户接入的相应决策账号信息进行决策优化管理，将对应的决策优化用户数据进行收集；决策数据总览模块，用于查看决策优化用户数据并将其转化形成第一决策数据集、第二决策数据集的相关信息数据；决策日志获取模块，用于将收集的第一、第二决策数据集的决策数据抽取日志信息并查看其运行情况，并通过筛选对日志信息进行降噪处理；决策数据优化模块，用于通过决策数据编辑功能，允许决策优化用户创建或编辑第一、第二决策数据集，并且对编辑完成的第一、第二决策数据集的有效程度进行优化。本申请能够对信用决策数据进行优化，提高信用决策数据的准确性。

An Optimal Extraction System and Method for Credit Decision Data

【技术实现步骤摘要】
一种信用决策数据优化提取系统及方法
本申请涉及计算机
，特别涉及一种信用决策数据优化提取系统及方法。
技术介绍
伴随着互联网金融大潮，各类业务爆发式增长，面对个人信用体系不完善、恶意骗贷、坏账和逾期、债务收回成本较高等诸多挑战，信用决策始终是业务的重中之重。然而信用决策系统搭建成本高、信用决策专业人才严重紧缺、人工审核效率低下、流程繁琐，信用决策规则组件不能自由组合配置等诸多难题，如何实现智能高效的审批成为了越来越多的信用决策人关心的问题。随着行业环境不断变化,特别是欺诈团伙逐渐呈现集团化、规模化、专业化等特点,需要信用决策体系不断迭代,这要求引擎设计上提高操作灵活性,增强其对业务复杂度的适应能力。因此，信用决策应把握规则的有效性，需要快速迭代，因为用户时刻在发生变化，之前定的规则是否有效需要经常去关注、测试和修改。传统的信用决策决策是写在代码里的，由于信用决策规则需要不断迭代和优化，在进行信用决策规则的迭代和优化时，往往是信用决策人员首先编写规则，然后由IT人员在后台针对信用决策人员编写的规则进行代码的迭代和验证，这种通过IT人员将规则开发进系统的方式需要连接大量内部数据，数据集成复杂，使得IT人员不堪重负，耗时耗力，且迭代周期长，系统灵活性和适应性差。
技术实现思路
有鉴于此，本申请的目的在于提供一种信用决策数据优化提取系统及方法，该系统能够对信用决策数据进行优化，提高信用决策数据的准确性。所有的决策数据集的设计全部可以通过鼠标点击实现复杂的业务规则定义，没有任何编程经验的业务人员也可以轻松上手完成复杂业务规则的定义，策略调整之后实时生效，无需重新编译和上线。为了实现本申请的上述目的，根据本申请的一个方面，本申请提供了一种信用决策数据优化提取系统，该系统包括：用户管理模块，用于对决策优化用户接入的相应决策账号信息进行决策优化管理，将对应的决策优化用户数据进行收集；决策数据总览模块，用于查看决策优化用户数据并将其转化形成第一决策数据集、第二决策数据集的相关信息数据；决策日志获取模块，用于将收集的第一、第二决策数据集的决策数据抽取日志信息，查看第一、第二决策数据集的日志信息运行情况，并通过筛选对日志信息进行降噪处理；决策数据优化模块，用于通过决策数据编辑功能，允许决策优化用户创建或编辑第一、第二决策数据集，并且对编辑完成的第一、第二决策数据集的有效程度进行优化。优选地，所述决策数据总览模块包括：数据预处理单元：用于将调用的决策优化用户数据获取的原始数据在经过第三方的数据接口数据的补充，以及特征提取脚本的计算与格式化规整以后，转换成特征变量列表数据，形成第一决策数据集；数据集生成单元：用于根据第一决策数据集的变量列表建立第二决策数据集；数据集测试单元：用于将决策优化用户数据获取的原始数据形成第一决策数据集和第二决策数据集进行测试，并将测试得到输出数据返还至数据预处理单元，其中，所述第二决策数据集用于将多个决策规则数据集按照预设的顺序进行排列。优选地，所述数据预处理单元包括：原始数据获取子单元：用于获取调用方的传入的原始数据；外部数据调用子单元：用于从原始数据中选择决策数据参数，调用第三方的数据接口，以补充申请方的更多维度信息；脚本编写子单元：用于编写决策优化用户数据特征提取脚本，所述特征提取脚本用于将调用方传入的原始数据和第三方接口获取的附加数据统一格式化为一组特征值。优选地，所述第二决策数据集包括：条件决策规则数据集和分数决策规则数据集，其中，所述条件决策规则数据集包括串行规则集和并行规则集，对于串行规则集设置决定调用顺序的优先级，根据优先级进行判断，若命中在先的拒绝规则后直接执行拒绝决策，在后的规则不再判断，即靠后的串行规则不再判断；对于并行规则集跑完所有的规则后，有一条命中则拒绝，最终得出拒绝的结果可以是命中多条规则；所述分数决策规则数据集包括使用二维表形式展示目标对象的各个属性，针对不同属性设置不同区段的条件，每个条件对应不同的分值，以实现对目标对象的评分计算。优选地，所述数据集测试单元返还给数据预处理单元的输出数据的形式包括：若第二决策数据集中的决策规则数据集为条件决策规则数据集，则返回是否拒绝；若第二决策数据集中的决策规则数据集为分数决策规则数据集，则返回信用分。优选地，所述数据集测试单元返还给数据预处理单元的输出数据还包括命中的决策规则数据集的具体信息。优选地，用户管理模块具体用于查询、新建和删除决策优化用户接入的相应的决策账号信息，并收集对应的决策优化用户数据，其中，所述决策账号信息包括用户名称、手机号和账号创建日期。优选地，所述第一、第二决策数据集的日志信息运行情况包括第一、第二决策数据集的决策数据所对应的决策优化用户账号名称、第一、第二决策数据集编码、第一、第二决策数据集调用时间、第一、第二决策数据集是否成功调用、调用第一、第二决策数据集的业务号以及调用第一、第二决策数据集的耗时。为了实现本申请的上述目的，根据本申请的一个方面，本申请提供了一种信用决策数据优化提取方法，该方法基于上述信用决策数据优化提取系统实现，该方法包括：获取业务部门整理的信用决策需求；基于所述信用决策需求通过所述信用决策数据优化提取系统编辑决策规则；在所述信用决策数据优化提取系统上对所述决策规则的有效程度进行测试；在所述决策规则的有效程度合格后，存储所述决策规则；获取预贷款用户信息，基于所述决策规则通过所述信用决策数据优化提取系统对预贷款用户信息进行判断得到判断结果，其中，所述判断结果用于表征是否为所述预贷款用户提供信用贷款。优选地，所述基于所述信用决策需求通过所述信用决策数据优化提取系统编辑决策规则包括：根据信用决策需求确认整套策略，并列出整套策略落地所需要的原始入参变量以及最终输出变量；将原始入参变量和输出变量配入决策流管理模块，并建立与外部变量的一一对应关系；在决策流管理模块内部将配入的原始入参变量处理成策略可用的字段；使用决策流管理模块内部组件，完成入参到出参的转换；将各个组件按照整套策略流程的先后顺序串起来形成决策规则。由以上方案可知，本申请提供的一种信用决策数据优化提取系统，该系统包括用户管理模块，用于对决策优化用户接入的相应决策账号信息进行决策优化管理，将对应的决策优化用户数据进行收集；决策数据总览模块，用于查看决策优化用户数据并将其转化形成第一决策数据集、第二决策数据集的相关信息数据；决策日志获取模块，用于将收集的第一、第二决策数据集的决策数据抽取日志信息，查看第一、第二决策数据集的日志信息运行情况，并通过筛选对日志信息进行降噪处理；决策数据优化模块，用于通过决策数据编辑功能，允许决策优化用户创建或编辑第一、第二决策数据集，并且对编辑完成的第一、第二决策数据集的有效程度进行优化。相对于现有技术在进行信用决策规则的迭代和优化时，往往是信用决策人员首先编写规则，然后由IT人员在后台针对信用决策人员编写的规则进行代码的迭代和验证，本申请能够以可视化方式编写业务策略，使非技术业务用户直接参与策略运营，能够对信用决策数据进行优化，提高信用决策数据的准确性。所有的信用决策数据集的设计全部可以通过鼠标点击实现复杂的业务规则定义，没有任何编程经验的业务人员也可以轻松上手完成复杂业务规则的定义，策略本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种信用决策数据优化提取系统，其特征在于，包括：用户管理模块，用于对决策优化用户接入的相应决策账号信息进行决策优化管理，将对应的决策优化用户数据进行收集；决策数据总览模块，用于查看决策优化用户数据并将其转化形成第一决策数据集、第二决策数据集的相关信息数据；决策日志获取模块，用于将收集的第一、第二决策数据集的决策数据抽取日志信息，查看第一、第二决策数据集的日志信息运行情况，并通过筛选对日志信息进行降噪处理；决策数据优化模块，用于通过决策数据编辑功能，允许决策优化用户创建或编辑第一、第二决策数据集，并且对编辑完成的第一、第二决策数据集的有效程度进行优化。

【技术特征摘要】
1.一种信用决策数据优化提取系统，其特征在于，包括：用户管理模块，用于对决策优化用户接入的相应决策账号信息进行决策优化管理，将对应的决策优化用户数据进行收集；决策数据总览模块，用于查看决策优化用户数据并将其转化形成第一决策数据集、第二决策数据集的相关信息数据；决策日志获取模块，用于将收集的第一、第二决策数据集的决策数据抽取日志信息，查看第一、第二决策数据集的日志信息运行情况，并通过筛选对日志信息进行降噪处理；决策数据优化模块，用于通过决策数据编辑功能，允许决策优化用户创建或编辑第一、第二决策数据集，并且对编辑完成的第一、第二决策数据集的有效程度进行优化。2.根据权利要求1所述的信用决策数据优化提取系统，其特征在于，所述决策数据总览模块包括：数据预处理单元：用于将调用的决策优化用户数据获取的原始数据在经过第三方的数据接口数据的补充，以及特征提取脚本的计算与格式化规整以后，转换成特征变量列表数据，形成第一决策数据集；数据集生成单元：用于根据第一决策数据集的变量列表建立第二决策数据集；数据集测试单元：用于将决策优化用户数据获取的原始数据形成第一决策数据集和第二决策数据集进行测试，并将测试得到输出数据返还至数据预处理单元，其中，所述第二决策数据集用于将多个决策规则数据集按照预设的顺序进行排列。3.根据权利要求2所述的信用决策数据优化提取系统，其特征在于，所述数据预处理单元包括：原始数据获取子单元：用于获取调用方的传入的原始数据；外部数据调用子单元：用于从原始数据中选择决策数据参数，调用第三方的数据接口，以补充申请方的更多维度信息；脚本编写子单元：用于编写决策优化用户数据特征提取脚本，所述特征提取脚本用于将调用方传入的原始数据和第三方接口获取的附加数据统一格式化为一组特征值。4.根据权利要求3所述的信用决策数据优化提取系统，其特征在于，所述第二决策数据集包括：条件决策规则数据集和分数决策规则数据集，其中，所述条件决策规则数据集包括串行规则集和并行规则集，对于串行规则集设置决定调用顺序的优先级，根据优先级进行判断，若命中在先的拒绝规则后直接执行拒绝决策，在后的规则不再判断，即靠后的串行规则不再判断；对于并行规则集跑完所有的规则后，有一条命中则拒绝，最终得出拒绝的结果可以是命中多条规则；所述分数决策规则数据集包括使用二维表形式展示目标对象的各个属性，针对不同属性设置不同区段的条件，每个条件对应...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄妍昕，罗皓，王静，
申请(专利权)人：上海诚数信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31