贷款决策方法及装置、决策设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种贷款决策方法及装置、决策设备及计算机可读存储介质，涉及计算机技术领域，在进行贷款决策时，当获取到用户在可视化界面配置的策略流程图时，根据策略流程图，生成相应的策略规则及策略标识号；当接收到携带有目标策略标识号和贷款数据的决策请求时，获取与目标策略标识号对应的目标策略规则；根据目标策略规则和基于人工智能算法预训练的风控模型，对贷款数据进行贷款决策，得到目标决策结果。这样用户可以通过可视化界面配置所需的策略规则，无需编写代码即可完成复杂业务规则的配置，降低了对使用者的要求；并且结合了人工智能算法，提高了决策结果的准确性。提高了决策结果的准确性。提高了决策结果的准确性。

【技术实现步骤摘要】
贷款决策方法及装置、决策设备及计算机可读存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其是涉及一种贷款决策方法及装置、决策设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]贷款决策是在对贷款项目及其借款企业全面综合评价的基础上进行的，银行贷款决策是商业银行经营管理的核心问题。进行贷款决策时，需要拥有充分的资料和可靠的信息，以进行相关因素的定性与定量分析。
[0003]决策引擎是一种通用工具，适用于所有需要进行快速决策的场景，可以将各个领域的内容梳理成一系列规则，从而为相应领域的决策事件判断过程提供处理策略和处理结果，因此可以通过决策引擎进行贷款决策。在互联网时代背景下，贷款决策方面的信息量在快速增长，需要使用者在决策引擎中配置相应的规则脚本。
[0004]目前的决策引擎只能依据使用者配置的规则脚本进行贷款决策，对使用者的要求较高（需要使用者具有开发背景），且决策结果的准确性较低。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种贷款决策方法及装置、决策设备及计算机可读存储介质，以降低对使用者的要求，提高决策结果的准确性。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供了一种贷款决策方法，包括：当获取到用户在可视化界面配置的策略流程图时，根据策略流程图，生成相应的策略规则及策略标识号；当接收到携带有目标策略标识号和贷款数据的决策请求时，获取与目标策略标识号对应的目标策略规则；根据目标策略规则和基于人工智能算法预训练的风控模型，对贷款数据进行贷款决策，得到目标决策结果。<br/>[0007]进一步地，上述根据策略流程图，生成相应的策略规则及策略标识号的步骤，包括：获取与策略流程图对应的规则函数；根据规则函数，将策略流程图转换为相应的策略规则，并生成相应的策略标识号。
[0008]进一步地，上述策略流程图由多个可视化组件连接构成；上述获取与策略流程图对应的规则函数的步骤，包括：从策略流程图中解析得到多个可视化组件；从规则函数数据源中，获取每个可视化组件对应的规则函数。
[0009]进一步地，上述根据目标策略规则和基于人工智能算法预训练的风控模型，对贷款数据进行贷款决策，得到目标决策结果的步骤，包括：根据目标策略规则，对贷款数据进行决策，得到初始决策结果；
获取输入为贷款数据时，风控模型输出的模型分；根据初始决策结果和模型分，生成目标决策结果。
[0010]进一步地，上述根据目标策略规则，对贷款数据进行决策，得到初始决策结果的步骤，包括：对目标策略规则进行依赖分析，得到与目标策略规则对应的业务规则解析器；通过业务规则解析器对目标策略规则进行计算机语言转换，得到目标规则脚本；通过原语执行器执行目标规则脚本，对贷款数据进行决策，得到初始决策结果。
[0011]进一步地，上述根据目标策略规则和基于人工智能算法预训练的风控模型，对贷款数据进行贷款决策，得到目标决策结果的步骤之后，上述贷款决策方法还包括：根据贷款数据在目标策略规则下的贷款决策过程和预设的监控指标，生成监控大盘。
[0012]进一步地，上述根据贷款数据在目标策略规则下的贷款决策过程和预设的监控指标，生成监控大盘的步骤之后，上述贷款决策方法还包括：根据基于监控指标预先配置的告警规则，生成贷款数据对应的告警结果；根据告警结果，进行预设告警方式的告警通知。
[0013]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种贷款决策装置，包括：生成模块，用于当获取到用户在可视化界面配置的策略流程图时，根据策略流程图，生成相应的策略规则及策略标识号；获取模块，用于当接收到携带有目标策略标识号和贷款数据的决策请求时，获取与目标策略标识号对应的目标策略规则；决策模块，用于根据目标策略规则和基于人工智能算法预训练的风控模型，对贷款数据进行贷款决策，得到目标决策结果。
[0014]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种决策设备，包括存储器、处理器，存储器中存储有可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现第一方面的贷款决策方法。
[0015]第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行第一方面的贷款决策方法。
[0016]本专利技术实施例提供的贷款决策方法及装置、决策设备及计算机可读存储介质，在进行贷款决策时，当获取到用户在可视化界面配置的策略流程图时，根据策略流程图，生成相应的策略规则及策略标识号；当接收到携带有目标策略标识号和贷款数据的决策请求时，获取与目标策略标识号对应的目标策略规则；根据目标策略规则和基于人工智能算法预训练的风控模型，对贷款数据进行贷款决策，得到目标决策结果。这样用户可以通过可视化界面配置所需的策略规则，无需编写代码即可完成复杂业务规则的配置，降低了对使用者的要求；并且结合了人工智能算法，提高了决策结果的准确性。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前
提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0018]图1为本专利技术实施例提供的一种贷款决策方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的一种用户在可视化界面配置的策略流程图；图3为本专利技术实施例提供的另一种贷款决策方法的流程示意图；图4为本专利技术实施例提供的一种配置告警规则的可视化界面示意图；图5为本专利技术实施例提供的一种贷款决策装置的结构示意图；图6为本专利技术实施例提供的一种决策设备的结构示意图。
具体实施方式
[0019]下面将结合实施例对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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，都属于本专利技术保护的范围。
[0020]目前利用决策引擎进行贷款决策，然而银行业务系统运行过程中难免会发生业务规则变化的情形，需要具有开发背景的使用者对业务规则进行修改，因此基于传统决策引擎的贷款决策方式，对使用者的要求较高，且决策结果的准确性较低。基于此，本专利技术实施例提供的一种贷款决策方法及装置、决策设备及计算机可读存储介质，无需开发背景甚至无需算法建模背景，支持业务规则的可视化配置，且将大数据与人工智能算法应用到贷款决策中，可以实现业务规则的随需应便，同时提高决策结果的准确性。
[0021]为便于对本实施例进行理解，首先对本专利技术实施例所公开的一种贷款决策方法进行详细介绍。
[0022]本专利技术实施例提供了一种贷款决策方法，该贷款决策方法可以由具有数据处理能力的决策设备实现。参见图1所示的一种贷款决策方法的流程示意图，该贷款决策方法主要包括如下步骤S102~步骤S106：步骤S102，当获取到用户在可视化界面配置的策略流程图时，根据策略流程图，生成相应的策略规则及策略标识号。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种贷款决策方法，其特征在于，包括：当获取到用户在可视化界面配置的策略流程图时，根据所述策略流程图，生成相应的策略规则及策略标识号；当接收到携带有目标策略标识号和贷款数据的决策请求时，获取与所述目标策略标识号对应的目标策略规则；根据所述目标策略规则和基于人工智能算法预训练的风控模型，对所述贷款数据进行贷款决策，得到目标决策结果。2.根据权利要求1所述的贷款决策方法，其特征在于，所述根据所述策略流程图，生成相应的策略规则及策略标识号的步骤，包括：获取与所述策略流程图对应的规则函数；根据所述规则函数，将所述策略流程图转换为相应的策略规则，并生成相应的策略标识号。3.根据权利要求2所述的贷款决策方法，其特征在于，所述策略流程图由多个可视化组件连接构成；所述获取与所述策略流程图对应的规则函数的步骤，包括：从所述策略流程图中解析得到多个可视化组件；从规则函数数据源中，获取每个所述可视化组件对应的规则函数。4.根据权利要求1所述的贷款决策方法，其特征在于，所述根据所述目标策略规则和基于人工智能算法预训练的风控模型，对所述贷款数据进行贷款决策，得到目标决策结果的步骤，包括：根据所述目标策略规则，对所述贷款数据进行决策，得到初始决策结果；获取输入为所述贷款数据时，所述风控模型输出的模型分；根据所述初始决策结果和所述模型分，生成目标决策结果。5.根据权利要求4所述的贷款决策方法，其特征在于，所述根据所述目标策略规则，对所述贷款数据进行决策，得到初始决策结果的步骤，包括：对所述目标策略规则进行依赖分析，得到与所述目标策略规则对应的业务规则解析器；通过所述业务规则解析器对所述目标策略规则进行计算机语言转换，得到目标规则脚本；通过...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘龙，孔海明，陈烁隍，王田丰，
申请(专利权)人：天津金城银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：