【技术实现步骤摘要】
一种数据处理方法、装置、设备及存储介质
[0001]本申请属于大数据
，尤其涉及一种数据处理方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]在银行的贷款业务中，通常使用成本加成法计算贷款利率的定价，成本加成法是按产品单位成本加上一定比例的利润制定产品价格的方法。
[0003]现有的贷款利率定价准确性低。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供一种数据处理方法、装置、设备及存储介质，能够更精准地确定贷款利率。
[0005]第一方面，本申请实施例提供一种数据处理方法，该方法包括：
[0006]获取数据请求，数据请求包括目标客户的标识和产品的信息；
[0007]根据目标客户的标识，获取目标客户在预设时间段内的实际业务量和计划业务量；
[0008]将实际业务量和计划业务量输入分类模型，确定目标客户的兑现率，兑现率表征目标客户在预设时间内对计划业务量的兑现情况；
[0009]根据产品的信息，获取产品的成本信息和折让率，折让率表征对目标客户的优惠程度；>[0010]当兑现本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取数据请求，所述数据请求包括目标客户的标识和产品的信息；根据所述目标客户的标识，获取所述目标客户在预设时间段内的实际业务量和计划业务量；将所述实际业务量和所述计划业务量输入分类模型，确定所述目标客户的兑现率，所述兑现率表征所述目标客户在所述预设时间内对所述计划业务量的兑现情况；根据所述产品的信息，获取所述产品的成本信息和折让率，所述折让率表征对所述目标客户的优惠程度；当所述兑现率小于预设阈值时，根据所述成本信息、所述折让率和所述兑现率，确定贷款利率。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述实际业务量和所述计划业务量输入分类模型之前，所述方法还包括：获取训练样本集，所述训练样本集包括多个训练样本，每个所述训练样本包括客户的类型标签和第一订单的计划业务量和实际业务量；分别将每个所述训练样本输入待训练分类模型，得到每个客户的兑现率对应的预测类型标签；根据各个所述训练样本的所述预测类型标签和类型标签，计算所述待训练分类模型的分类精度；当所述待训练分类模型的分类精度满足预设训练停止条件时，得到所述分类模型。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述成本信息包括内部资金转移定价FTP成本信息、运营成本信息、风险成本信息、目标回报要求信息和税率信息；所述根据所述成本信息、所述折让率和所述兑现率，确定贷款利率，包括：采用以下公式计算所述贷款利率：4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述兑现率大于或等于预设阈值时，根据所述贷款成本信息和所述折让率，确定所述贷款利率。5.一种数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取数据请求，所述数据请求包括目标客户的标识和产品的信息；还用于根据所述目标客户的标识，获取所述目标客户在预设时间段内的实际业务量和计划业务量；确定模块...
【专利技术属性】
技术研发人员：史哲扬，张玉龙，
申请(专利权)人：中国建设银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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