一种放款金额及放款单数量的预测方法、装置及终端设备制造方法及图纸

本申请适用于计算机技术领域，提供了一种放款金额及放款单数量的预测方法、装置及终端设备，方法包括：获取放款单数量计算模型、历史客单价和历史平均电销数量，其中，所述历史客单价基于历史贷款金额和对应的贷款单数量确定，所述历史平均电销数量基于历史电销总量和第一预设时间长度的数量确定；基于所述放款单数量计算模型和所述历史平均电销数量，计算在目标时间长度内发放的第一放款单数量预测值；基于所述第一放款单数量预测值和所述历史客单价，计算在所述目标时间长度内发放的第一放款金额预测值。本申请预测放款单数量和放款金额均使用了历史数据，通过历史数据作支撑，可以更准确的预测放款单数量和放款金额，且效率更高。

【技术实现步骤摘要】
一种放款金额及放款单数量的预测方法、装置及终端设备
本申请属于计算机
，尤其涉及一种放款金额及放款单数量的预测方法、装置及终端设备。
技术介绍
信贷公司每天需要进行放款、收款和统计等业务，在放款时如果有业务流程出现错误，将会为公司带来损失或为客户带来麻烦，所以在放款时需要实时监控业务流程是否正常，提高业务部门的故障反映速度。通常通过监控实际放款情况，将实际放款情况与预测的放款情况进行对比来判断业务流程是否故障，而影响业务流程故障判断是否准确的关键点之一是预测的放款金额和放款单数量是否准确，所以提高预测的放款金额和放款单数量的准确度是目前需要完成的工作。目前，常用的预测放款金额和放款单数量的方法多采用移动平均时间序列模型进行计算，上述方法准确度上不能满足对准确度越来越高的要求。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种放款金额及放款单数量的预测方法、装置及终端设备，可以解决目前对放款金额和放款单数量的预测的准确度低的问题。第一方面，本申请实施例提供了一种放款金额及放款单数量的预测方法，包括：获取放款单数量计算模型、历史客单价和历史平均电销数量，其中，所述历史客单价基于历史贷款金额和对应的贷款单数量确定，所述历史平均电销数量基于历史电销总量和第一预设时间长度的数量确定；基于所述放款单数量计算模型和所述历史平均电销数量，计算在目标时间长度内发放的第一放款单数量预测值；基于所述第一放款单数量预测值和所述历史客单价，计算在所述目标时间长度内发放的第一放款金额预测值。在第一方面的一种可能的实现方式中，所述基于所述历史真实放款单数量和所述历史真实电销数量，计算电销数量与放款单数量之间的函数关系，包括：基于所述历史真实放款单数量和所述历史真实电销数量，确定所述电销数量与所述放款单数量之间的拟合曲线，其中，所述拟合曲线包括第一参数和第二参数。第二方面，本申请实施例提供了一种放款金额及放款单数量的预测装置，包括：数据获取模块，用于获取放款单数量计算模型、历史客单价和历史平均电销数量，其中，所述历史客单价基于历史贷款金额和对应的贷款单数量确定，所述历史平均电销数量基于历史电销总量和第一预设时间长度的数量确定；第一计算模块，用于基于所述放款单数量计算模型和所述历史平均电销数量，计算在目标时间长度内发放的第一放款单数量预测值；第二计算模块，用于基于所述第一放款单数量预测值和所述历史客单价，计算在所述目标时间长度内发放的第一放款金额预测值。第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面中任一项所述的放款金额及放款单数量的预测方法。第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一项所述的放款金额及放款单数量的预测方法。第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中任一项所述的放款金额及放款单数量的预测方法。可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本申请通过放款单数量计算模型和历史平均电销数量，预测一段时间内的放款单数量预测值；通过第一放款单数量预测值和历史客单价，预测同一段时间内的放款金额预测值；本申请预测放款单数量和放款金额均使用了历史数据，通过历史数据作支撑，可以更准确的预测放款单数量和放款金额，且效率更高。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本申请一实施例提供的放款金额及放款单数量的预测方法的应用场景示意图；图2是本申请一实施例提供的放款金额及放款单数量的预测方法的流程示意图一；图3是本申请一实施例提供的放款金额及放款单数量的预测方法的流程示意图二；图4是本申请一实施例提供的放款金额及放款单数量的预测方法的流程示意图三；图5是本申请另一实施例提供的放款金额及放款单数量的预测方法的流程示意图；图6是本申请一实施例提供的放款金额及放款单数量的预测装置的结构示意图；图7是本申请一实施例提供的终端设备的结构示意图；图8是本申请一实施例提供的计算机的部分结构的框图。具体实施方式以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。图1为本申请实施例提供的放款金额及放款单数量的预测方法的应用场景示意图，上述放款金额及放款单数量的预测方法可以用于对金融公司的放款金额和放款数量进行预测。其中，存储装置10用于存储数据，处理器20用于获取存储装置10中的数据，并利用获取到的数据进行计本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种放款金额及放款单数量的预测方法，其特征在于，包括：/n获取放款单数量计算模型、历史客单价和历史平均电销数量，其中，所述历史客单价基于历史贷款金额和对应的贷款单数量确定，所述历史平均电销数量基于历史电销总量和第一预设时间长度的数量确定；/n基于所述放款单数量计算模型和所述历史平均电销数量，计算在目标时间长度内发放的第一放款单数量预测值；/n基于所述第一放款单数量预测值和所述历史客单价，计算在所述目标时间长度内发放的第一放款金额预测值。/n

【技术特征摘要】
1.一种放款金额及放款单数量的预测方法，其特征在于，包括：
获取放款单数量计算模型、历史客单价和历史平均电销数量，其中，所述历史客单价基于历史贷款金额和对应的贷款单数量确定，所述历史平均电销数量基于历史电销总量和第一预设时间长度的数量确定；
基于所述放款单数量计算模型和所述历史平均电销数量，计算在目标时间长度内发放的第一放款单数量预测值；
基于所述第一放款单数量预测值和所述历史客单价，计算在所述目标时间长度内发放的第一放款金额预测值。


2.如权利要求1所述的放款金额及放款单数量的预测方法，其特征在于，所述获取放款单数量计算模型，包括：
获取历史真实放款单数量和历史真实电销数量；
基于所述历史真实放款单数量和所述历史真实电销数量，计算电销数量与放款单数量之间的函数关系，将所述函数关系记为所述放款单数量计算模型。


3.如权利要求1所述的放款金额及放款单数量的预测方法，其特征在于，所述放款单数量计算模型包括第一参数和第二参数；
所述基于所述放款单数量计算模型和所述历史平均电销数量，计算在目标时间长度内发放的第一放款单数量预测值，包括：
计算所述第一参数与所述历史平均电销数量的乘积，将所述乘积与所述第二参数的和作为所述第一放款单数量预测值。


4.如权利要求1至3任一项所述的放款金额及放款单数量的预测方法，其特征在于，所述基于所述第一放款单数量预测值和所述历史客单价，计算在所述目标时间长度内发放的第一放款金额预测值，包括：
将所述第一放款单数量预测值和所述历史客单价的乘积作为所述第一放款金额预测值。


5.如权利要求1所述的放款金额及放款单数量的预测方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取历史放款单数量占比，其中，所述历史放款单数量占比是单位时间长度内历史单位放款单数量和所述目标时间长度内历史放款单总量的比值，所述单位时间长度小于所述目标时间长度；
基于所述第一放款单...

【专利技术属性】
技术研发人员：张欢，赖瑜，朱敏，李丹，陈利，许路，
申请(专利权)人：深圳市融壹买信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44