风险加权资产系统测试方法、装置、设备及可读储存介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种风险加权资产系统测试方法、装置、设备及可读储存介质，涉及到风险加权资产系统技术领域，包括获取每笔债项、所述每笔债项的相关信息和重构后系统的运算规则；建立单笔测算数学模型和批量比对测试数学模型，通过单笔测算部分与批量比对测试部分相结合，单笔测算验证重构后系统计算的准确性，减少不必要的服务器资源的消耗，而批量对比测试则注重重构后与重构前的对比，在通过单笔测算的基础上，对系统风险加权资产计算规则的正确性进行了保证，在此基础上进行批量比对测试，通过此测试方法确保新老系统最终风险加权资产计量结果仅存在可接受范围内的误差。产计量结果仅存在可接受范围内的误差。产计量结果仅存在可接受范围内的误差。

【技术实现步骤摘要】
风险加权资产系统测试方法、装置、设备及可读储存介质


[0001]本专利技术涉及风险加权资产系统
，具体而言，涉及一种风险加权资产系统测试方法、装置、设备及可读储存介质。

技术介绍

[0002]对于风险加权资产计量系统，尤其是重构的风险加权资产计量系统的数据测试方法，在目前的银行体系中并没有一个针对性的解决方案，其由于保持重构前的系统与重构后的系统计算结果的一致，但却存在风险加权资产计量系统的自身数据量巨大，需要消耗大量的人力和服务器资源。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种风险加权资产系统测试方法、装置、设备及可读储存介质，以改善上述问题。为了实现上述目的，本专利技术采取的技术方案如下：
[0004]第一方面，本申请提供了一种风险加权资产系统测试方法，包括：获取第一信息，所述第一信息包括数据库数据，所述数据库数据包括每笔债项和所述每笔债项的相关信息，所述相关信息包括第一风险信息和第一明细信息；获取第二信息，所述第二信息包括重构后系统的运算规则；根据所述第二信息建立单笔测算数学模型，所述第一信息作为所述单笔测算数学模型的输入信息；求解所述单笔测算模型得到第三信息，所述第三信息包括所述每笔债项对应的所述第一风险信息的验证结果；根据所述第一信息和所述第三信息建立批量比对测试数学模型；求解批量比对测试数学模型得到第四信息，所述第四信息包括所述第一信息验证结果，所述第一信息验证结果包括所述每笔债项的所述第一明细信息的验证结果；输出第四信息。
[0005]进一步地，所述根据所述第二信息建立单笔测算数学模型，所述第一信息作为所述单笔测算数学模型的输入信息,包括：根据第二信息建立风险加权资产数学模型，以所述第一明细信息为风险加权资产数学模型的输入信息；求解所述风险加权资产数学模型得到第五信息，所述第五信息为由重构后系统的计算规则计算出的所述每笔债项对应的第二风险信息；将所述第五信息和所述第一风险信息建立第一判断模型；求解所述第一判断模型得到所述第一风险加权资产的验证结果，所述第一风险信息验证结果包括但不限于通过和不通过；获取所述第一风险加权资产的验证结果。
[0006]进一步地，所述根据所述第一信息和所述第三信息建立批量比对测试数学模型,包括：若所述第一风险信息的验证结果为不通过，则输出第六信息，所述第六信息为重构后的系统的计算规则不符合要求；若所述第一风险信息验证的结果为通过，则根据第一信息和所述第三信息建立债项批量比对测试数学模型，求解所述债项批量比对测试数学模型，获取所述债项批量比对测试数学模型的计算结果。
[0007]进一步地，所述根据第一信息和所述第三信息建立债项批量比对测试数学模型，包括：获取第七信息，所述第七信息包括差异容忍度、汇总指标和汇总维度；根据所述第一
信息、所述第三信息和所述第七信息建立多维度对比数学模型；求解所述多维度对比数学模型，所述多维度对比数学模型的输出结果包括所述每笔债项的第一明细信息的验证结果；获取所述多维度对比数学模型的计算结果。
[0008]进一步地，所述根据所述第一信息、所述第三信息和所述第七信息建立多维度对比数学模型，包括：根据所述汇总指标和所述汇总维度建立汇总对比表，所述第三信息包括所述每笔债项的第二明细信息，所述第二明细信息由单笔测算数学模型计算得出，在相同汇总指标和汇总维度下计算所述每笔债项的所述第一明细信息和所述第二明细信息的差值；根据所述差值与所述差异容忍度建立第二判断模型，所述第二判断模型输出结果包括所述第一明细信息的验证结果；求解第二判断模型；获取第二判断模型计算结果和汇总对比表。
[0009]进一步地，所述根据所述差值与所述差异容忍度建立第二判断模型，包括：若所述差值在所述差异容忍度范围内，则输出所述第一明细信息的验证结果；若所述差值在所述差异容忍度范围内，则输出所述第一明细信息的验证结果、债项所对应的所述第一明细信息和所述第二明细信息。
[0010]第二方面，本申请还一种风险加权资产系统测试装置，包括第一数据获取模块、第二信息获取模块和单笔测算模块：第一数据获取模块用于获取第一信息，所述第一信息包括数据库数据，所述数据库数据包括每笔债项和所述每笔债项的相关信息，所述相关信息包括第一风险信息和第一明细信息；第二信息获取模块用于获取第二信息，所述第二信息包括重构后的系统的运算规则；单笔测算模块用于根据所述第二信息建立单笔测算数学模型，所述第一信息作为所述单笔测算数学模型的输入信息，求解所述单笔测算模型得到第三信息，所述第三信息包括所述每笔债项对应的所述第一风险信息的验证结果；批量比对测试模块用于根据所述第一信息和所述第三信息建立批量比对测试数学模型，求解批量比对测试数学模型得到第四信息，所述第四信息包括所述第一信息验证结果，所述第一信息验证结果包括所述每笔债项的所述第一明细信息的验证结果，输出第四信息；输出模块用于输出第四信息。
[0011]进一步地，所述单笔测算模块包括：风险加权资产计算模块，用于根据第二信息建立风险加权资产数学模型，以所述第一明细信息为风险加权资产数学模型的输入信息，求解所述风险加权资产数学模型得到第五信息，所述第五信息为由重构后的系统的计算规则计算出的所述每笔债项对应的第二风险信息；第一判断模块，用于将所述第五信息和所述第一风险信息建立第一判断模型，求解所述第一判断模型得到所述第一风险加权资产的验证结果，所述第一风险信息验证结果包括但不限于通过和不通过，获取所述第一风险加权资产的验证结果。
[0012]进一步地，所述批量比对测试模块包括：第二判断模块，用于判断若所述第一风险信息的验证结果为不通过，则输出第六信息，所述第六信息为重构后的系统的计算规则不符合要求；第三判断模块，用于判断若所述第一风险信息验证的结果为通过，则根据第一信息和所述第三信息建立债项批量比对测试数学模型；求解所述债项批量比对测试数学模型，获取所述债项批量比对测试数学模型的计算结果。
[0013]进一步地，所述第三判断模块包括：第三数据获取模块，用于获取第七信息，所述第七信息包括差异容忍度、汇总指标和汇总维度；多维度对比模块，用于根据所述第一信
息、所述第三信息和所述第七信息建立多维度对比数学模型，求解所述多维度对比数学模型，所述多维度对比数学模型的输出结果包括所述每笔债项的第一明细信息的验证结果，获取所述多维度对比数学模型的计算结果。
[0014]进一步地，所述多维度对比模块包括：明细差值对比模块，用于根据所述汇总指标和所述汇总维度建立汇总对比表，所述第三信息包括所述每笔债项的第二明细信息，所述第二明细信息由单笔测算数学模型计算得出，在相同汇总指标和汇总维度下计算所述每笔债项的所述第一明细信息和所述第二明细信息的差值；第四判断模块，用于根据所述差值与所述差异容忍度建立第二判断模型，所述第二判断模型输出结果包括所述第一明细信息的验证结果，求解第二判断模型，获取第二判断模型计算结果和汇总对比表。
[0015]进一步地，所述第四判断模块包括：第一子逻辑模块，用于判断若所述差值在所述差本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风险加权资产系统测试方法，其特征在于，包括：获取第一信息，所述第一信息包括数据库数据，所述数据库数据包括每笔债项和所述每笔债项的相关信息，所述相关信息包括第一风险信息和第一明细信息；获取第二信息，所述第二信息包括重构后系统的运算规则；根据所述第二信息建立单笔测算数学模型，所述第一信息作为所述单笔测算数学模型的输入信息；求解所述单笔测算模型得到第三信息，所述第三信息包括所述每笔债项对应的所述第一风险信息的验证结果；根据所述第一信息和所述第三信息建立批量比对测试数学模型；求解批量比对测试数学模型得到第四信息，所述第四信息包括所述第一信息验证结果，所述第一信息验证结果包括所述每笔债项的所述第一明细信息的验证结果；输出第四信息。2.根据权利要求1所述的风险加权资产系统测试方法，其特征在于，所述根据所述第二信息建立单笔测算数学模型，所述第一信息作为所述单笔测算数学模型的输入信息,包括：根据第二信息建立风险加权资产数学模型，以所述第一明细信息为风险加权资产数学模型的输入信息；求解所述风险加权资产数学模型得到第五信息，所述第五信息为由重构后系统的计算规则计算出的所述每笔债项对应的第二风险信息；将所述第五信息和所述第一风险信息建立第一判断模型；求解所述第一判断模型得到所述第一风险加权资产的验证结果，所述第一风险信息验证结果包括但不限于通过和不通过；获取所述第一风险加权资产的验证结果。3.根据权利要求1所述的风险加权资产系统测试方法，其特征在于，所述根据所述第一信息和所述第三信息建立批量比对测试数学模型,包括：若所述第一风险信息的验证结果为不通过，则输出第六信息，所述第六信息为重构后的系统的计算规则不符合要求；若所述第一风险信息验证的结果为通过，则根据第一信息和所述第三信息建立债项批量比对测试数学模型，求解所述债项批量比对测试数学模型，获取所述债项批量比对测试数学模型的计算结果。4.根据权利要求3所述的风险加权资产系统测试方法，其特征在于，所述根据第一信息和所述第三信息建立债项批量比对测试数学模型，包括：获取第七信息，所述第七信息包括差异容忍度、汇总指标和汇总维度；根据所述第一信息、所述第三信息和所述第七信息建立多维度对比数学模型；求解所述多维度对比数学模型，所述多维度对比数学模型的输出结果包括所述每笔债项的第一明细信息的验证结果；获取所述多维度对比数学模型的计算结果。5.根据权利要求4所述的风险加权资产系统测试方法，其特征在于，所述根据所述第一信息、所述第三信息和所述第七信息建立多维度对比数学模型，包括：根据所述汇总指标和所述汇总维度建立汇总对比表，所述第三信息包括所述每笔债项
的第二明细信息，所述第二明细信息由单笔测算数学模型计算得出，在相同汇总指标和汇总维度下计算所述每笔债项的所述第一明细信息和所述第二明细信息的差值；根据所述差值与所述差异容忍度建立第二判断模型，所述第二判断模型输出结果包括所述第一明细信息的验证结果；求解第二判断模型；获取第二判断模型计算结果和汇总对比表。6.根据权利要求5所述的风险加权资产系统测试方法，其特征在于，所述根据所述差值与所述差异容忍度建立第二判断模型，包括：若所述差值在所述差异容忍度范围内，则输出所述第一明细信息的验证结果；若所述差值在所述差异容忍度范围内，则输出所述第一明细信息的验证结果、债项所对应的所述第一明细信息和所述第二明细信息。7.一种风险加权资产系统测试装置，其特征在于，包括：第一数据获取模块，用于获取第一信息，所述第一信息包括数据库数据，所述数据库数据包括每笔债项和所述每笔债项的相关信息，所述相关信息包括第一风险信息和第一明细信息；第二信息获...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺军，李明辉，付晓蕾，刘纯月，曹杨，孙若鹏，杨文勇，李克，杨墨，
申请(专利权)人：中信银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：