用于风险评估的数据处理方法和装置制造方法及图纸

本申请公开了一种用于风险评估的数据处理方法和装置。该方法包括：在业务端对待评估用户进行风险评估时，获取业务端需求数据；识别所述业务需求数据对应的待评估用户数据，对所述待评估用户数据进行预处理，获得所述待评估特征数据；基于预设风险评估模型，对所述待评估特征数据进行处理，获取待评估用户的风险评分数据。通过对待评估用户的待评估数据进行处理，结合预设风险模型，获得所述待评估用户的风险评分，实现了提高对用户进行风险评估的效率，有利于提高业务人员对待评估用户进行风险评估的效率。险评估的效率。险评估的效率。

【技术实现步骤摘要】
用于风险评估的数据处理方法和装置


[0001]本申请涉及计算机领域，具体而言，涉及一种用于风险评估的数据处理方法和装置。

技术介绍

[0002]现有技术中，对用户进行风险评估便于规避风险，现有的风险评估过程中，对业务人员的依赖性较高，对于大数据量的待评估用户，使得风险评估的速度较慢，因此，现有技术中对用户进行风险评估存在效率较低的技术问题。
[0003]申请内容
[0004]本申请的主要目的在于提供一种用于风险评估的数据处理方法和装置，通过对待评估用户的待评估数据进行处理，通过风险模型获取所述待评估用户的风险评分，以提高现有技术中风险评估的效率较低的技术问题。
[0005]为了实现上述目的，本申请提出了一种用于风险评估的数据处理方法。
[0006]本申请的第二方面，提出了一种用于风险评估的数据处理装置。
[0007]本申请的第三方面，提出了一种计算机可读存储介质。
[0008]有鉴于此，根据本申请的第一方面，提出了一种用于风险评估的数据处理方法，包括：在业务端对待评估用户进行风险评估时，获取业务端需求数据，其中，所述业务端需求数据为所述业务端需要评估的用户数据；识别所述业务需求数据对应的待评估用户数据，对所述待评估用户数据进行预处理，获得所述待评估特征数据；基于预设风险评估模型，对所述待评估特征数据进行处理，获取待评估用户的风险评分数据。
[0009]进一步地，识别所述业务需求数据对应的待评估用户数据，对所述待评估用户数据进行预处理，获得所述待评估特征数据，包括：对所述待评估用户数据进行识别，获得所述待评估用户的业务数据；基于所述业务数据，在预设特征数据库中匹配与所述业务数据对应的特征数据，所述预设特征数据库中存储有所述业务数据与所述特征数据之间的映射关系。
[0010]进一步地，识别所述业务需求数据对应的待评估用户数据，对所述待评估用户数据进行预处理，获得所述待评估特征数据，包括：对所述业务端需求数据进行识别，在预设规则数据库中匹配与所述业务端需求数据对应的特征筛选规则，其中，所述预设特征数据库中存储有所述业务端需求数据与所述特征筛选规则之间的映射关系；基于所述特征筛选规则，对所述特征数据进行处理，获得第一特征数据，其中，所述第一特征数据为符合所述特征筛选规则的特征数据。
[0011]进一步地，识别所述业务需求数据对应的待评估用户数据，对所述待评估用户数据进行预处理，获得所述待评估特征数据，还包括：基于预设特征关联规则，对所述第一特征数据进行处理，获取所述待评估特征数据，其中，所述待评估特征数据包括所述第一特征数据与所述第一特征数据的关联特征数据。
[0012]进一步地，基于预设风险评估模型，对所述待评估特征数据进行处理，获取待评估
用户的风险评分数据，包括：对所述待评估特征数据进行识别，遍历预设特征代码数据库，获取所述待评估特征数据对应的特征代码数据；基于所述预设风险评估模型，对所述特征代码数据进行处理，获取所述风险评分数据，其中，所述风险评分数据为所述待评估用户的风险评分。
[0013]根据本申请的第二方面，提出了一种用于风险评估的数据处理装置，包括：数据获取模块，用于在业务端对待评估用户进行风险评估时，获取业务端需求数据，其中，所述业务端需求数据为所述业务端需要评估的用户数据；特征数据模块，用于识别所述业务需求数据对应的待评估用户数据，对所述待评估用户数据进行预处理，获得所述待评估特征数据；结果模块，基于预设风险评估模型，对所述待评估特征数据进行处理，获取待评估用户的风险评分数据。
[0014]进一步地，特征数据模块，包括：特征获取模块，用于对所述待评估用户数据进行识别，获得所述待评估用户的业务数据；基于所述业务数据，在预设特征数据库中匹配与所述业务数据对应的特征数据，所述预设特征数据库中存储有所述业务数据与所述特征数据之间的映射关系。
[0015]进一步地，特征数据模块，包括：特征筛选模块，用于对所述业务端需求数据进行识别，在预设规则数据库中匹配与所述业务端需求数据对应的特征筛选规则，其中，所述预设特征数据库中存储有所述业务端需求数据与所述特征筛选规则之间的映射关系；基于所述特征筛选规则，对所述特征数据进行处理，获得第一特征数据，其中，所述第一特征数据为符合所述特征筛选规则的特征数据。
[0016]进一步地，特征数据模块，还包括：特征关联模块，用于基于预设特征关联规则，对所述第一特征数据进行处理，获取所述待评估特征数据，其中，所述待评估特征数据包括所述第一特征数据与所述第一特征数据的关联特征数据。
[0017]根据本申请的第三方面，本申请提出了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，该计算机程序被处理器执行时实现如上述用于风险评估的数据处理方法的步骤。
[0018]本申请的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
[0019]在本申请中，通过识别业务端人员的需求数据，获取待评估用户的待评估数据，通过对待评估数据进行识别，匹配所述特征数据，基于需求数据对所述特征数据进行筛选，获得所述特征筛选规则的特征数据，基于预设关联规则，获得所述待评估特征数据，遍历特征代码数据库，获得特征代码数据，预设风险模型对所述特征代码数据进行处理，获得所述待评估用户的风险评分数据。本申请通过对待评估用户的待评估数据进行处理，结合预设风险模型，获得所述待评估用户的风险评分，实现了提高对用户进行风险评估的效率，有利于提高业务人员对待评估用户进行风险评估的效率。
附图说明
[0020]构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，使得本申请的其它特征、目的和优点变得更明显。本申请的示意性实施例附图及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0021]图1为本申请提供的一种用于风险评估的数据处理方法的流程示意图；
[0022]图2为本申请提供的一种用于风险评估的数据处理方法的流程示意图；
[0023]图3为本申请提供的一种用于风险评估的数据处理方法的流程示意图
[0024]图4为本申请提供的一种用于风险评估的数据处理装置的结构示意图；
[0025]图5为本申请提供的另一种用于风险评估的数据处理装置的结构示意图。
具体实施方式
[0026]为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
[0027]需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于风险评估的数据处理方法，其特征在于，包括：在业务端对待评估用户进行风险评估时，获取业务端需求数据，其中，所述业务端需求数据为所述业务端需要评估的用户数据；识别所述业务需求数据对应的待评估用户数据，对所述待评估用户数据进行预处理，获得所述待评估特征数据；基于预设风险评估模型，对所述待评估特征数据进行处理，获取待评估用户的风险评分数据。2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，识别所述业务需求数据对应的待评估用户数据，对所述待评估用户数据进行预处理，获得所述待评估特征数据，包括：对所述待评估用户数据进行识别，获得所述待评估用户的业务数据；基于所述业务数据，在预设特征数据库中匹配与所述业务数据对应的特征数据，所述预设特征数据库中存储有所述业务数据与所述特征数据之间的映射关系。3.根据权利要求1或权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，识别所述业务需求数据对应的待评估用户数据，对所述待评估用户数据进行预处理，获得所述待评估特征数据，包括：对所述业务端需求数据进行识别，在预设规则数据库中匹配与所述业务端需求数据对应的特征筛选规则，其中，所述预设特征数据库中存储有所述业务端需求数据与所述特征筛选规则之间的映射关系；基于所述特征筛选规则，对所述特征数据进行处理，获得第一特征数据，其中，所述第一特征数据为符合所述特征筛选规则的特征数据。4.根据权利要求3所述的数据处理方法，其特征在于，识别所述业务需求数据对应的待评估用户数据，对所述待评估用户数据进行预处理，获得所述待评估特征数据，还包括：基于预设特征关联规则，对所述第一特征数据进行处理，获取所述待评估特征数据，其中，所述待评估特征数据包括所述第一特征数据与所述第一特征数据的关联特征数据。5.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，基于预设风险评估模型，对所述待评估特征数据进行处理，获取待评估用户的风险评分数据，包括：对所述待评估特征数据进行识别，遍历预设特征代码数据库，获...

【专利技术属性】
技术研发人员：王书晴，
申请(专利权)人：上海数禾信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：