本发明专利技术公开了处理授信数据的方法、装置、电子设备和计算机可读介质，涉及大数据处理技术领域。该方法的一具体实施方式包括：采用证据权重值从业务指标中筛选出关键业务指标；基于逻辑回归分析对所述关键业务指标的历史指标值进行拟合，从而得到授信系数模型；接收申请人的贷款请求，获取所述申请人的所述关键业务指标的指标值，将所述申请人的所述关键业务指标的指标值输入到所述授信系数模型中，从而输出所述申请人的授信系数；根据所述申请人的业务数据和所述授信系数计算出所述申请人的授信额度，从而根据所述申请人的授信额度执行贷款下发流程。该实施方式能够解决无法准确地计算出农户群体的授信额度的技术问题。计算出农户群体的授信额度的技术问题。计算出农户群体的授信额度的技术问题。
【技术实现步骤摘要】
处理授信数据的方法、装置、电子设备和计算机可读介质
[0001]本专利技术涉及大数据处理
，尤其涉及一种处理授信数据的方法、装置、电子设备和计算机可读介质。
技术介绍
[0002]农村地区金融机构分布不均，普遍分布较少；小农经济分散性，农业生产碎片化，农民收入低，金融产品的盈利空间有限，金融产品少；长期的弱势产业地位，农民信用意识缺乏，农业产业内缺乏有效的资金和信用积累
……
以上这些原因，造成了农村金融服务欠缺、融资难、融资贵、农业生产周期长、资金短缺等问题，进一步导致了可用于信贷的有效农业数据较少，数据系统化程度偏低，数据应用场景少，不能满足更多农户的多样化、特色化信贷需求。
[0003]目前已有较为成熟的精准授信模型，但主要应用于小微贷款及信用快贷，授信数据及模型设计的目标群体多为非农户，模型在农户群体上适用性差，导致无法准确地计算出农户群体的授信额度。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本专利技术实施例提供一种处理授信数据的方法、装置、电子设备和计算机可读介质，以解决无法准确地计算出农户群体的授信额度的技术问题。
[0005]为实现上述目的，根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种处理授信数据的方法，包括：
[0006]采用证据权重值从业务指标中筛选出关键业务指标；
[0007]基于逻辑回归分析对所述关键业务指标的历史指标值进行拟合，从而得到授信系数模型；
[0008]接收申请人的贷款请求，获取所述申请人的所述关键业务指标的指标值，将所述申请人的所述关键业务指标的指标值输入到所述授信系数模型中，从而输出所述申请人的授信系数；
[0009]根据所述申请人的业务数据和所述授信系数计算出所述申请人的授信额度，从而根据所述申请人的授信额度执行贷款下发流程。
[0010]可选地，采用证据权重值从业务指标中筛选出关键业务指标，包括：
[0011]根据各个业务指标的历史指标值，分别计算出所述各个业务指标的证据权重值；
[0012]基于所述证据权重值对所述各个业务指标进行排序，筛选出证据权重值大于等于证据权重阈值的关键业务指标或者在排序中靠前的关键业务指标。
[0013]可选地，根据各个业务指标的历史指标值，分别计算出所述各个业务指标的证据权重值，包括：
[0014]对各个业务指标进行分箱；
[0015]根据所述各个业务指标的分箱结果和历史指标值，分别计算所述各个业务指标的
证据权重值。
[0016]可选地，根据所述各个业务指标的分箱结果和历史指标值，分别计算所述各个业务指标的证据权重值，包括：
[0017]对于每个业务指标，根据所述业务指标的分箱结果和历史指标值，确定每个分箱对应的正样本数量和负样本数量；
[0018]根据所述每个分箱对应的正样本数量和负样本数量，计算所述业务指标的证据权重值。
[0019]可选地，根据所述每个分箱对应的正样本数量和负样本数量，计算所述业务指标的证据权重值，包括：
[0020]根据所述每个分箱对应的正样本数量和负样本数量，分别计算所述每个分箱对应的证据权重值；
[0021]将所述每个分箱对应的证据权重值进行累加，得到所述业务指标的证据权重值。
[0022]可选地，基于逻辑回归分析对所述关键业务指标的历史指标值进行拟合，从而得到授信系数模型，包括：
[0023]基于逻辑回归分析对所述关键业务指标的证据权重值进行拟合，拟合得到授信系数，从而得到授信系数模型。
[0024]可选地，根据所述申请人的业务数据和所述授信系数计算出所述申请人的授信额度，包括：
[0025]从所述关键业务指标中选择至少一个目标业务指标；
[0026]将所述申请人的目标业务指标的指标值乘以所述授信系数，从而得到所述申请人的授信额度。
[0027]另外，根据本专利技术实施例的另一个方面，提供了一种处理授信数据的装置，包括：
[0028]筛选模块，用于采用证据权重值从业务指标中筛选出关键业务指标；
[0029]拟合模块，用于基于逻辑回归分析对所述关键业务指标的历史指标值进行拟合，从而得到授信系数模型；
[0030]第一计算模块，用于接收申请人的贷款请求，获取所述申请人的所述关键业务指标的指标值，将所述申请人的所述关键业务指标的指标值输入到所述授信系数模型中，从而输出所述申请人的授信系数；
[0031]第二计算模块，用于根据所述申请人的业务数据和所述授信系数计算出所述申请人的授信额度，从而根据所述申请人的授信额度执行贷款下发流程。
[0032]可选地，所述筛选模块还用于：
[0033]根据各个业务指标的历史指标值，分别计算出所述各个业务指标的证据权重值；
[0034]基于所述证据权重值对所述各个业务指标进行排序，筛选出证据权重值大于等于证据权重阈值的关键业务指标或者在排序中靠前的关键业务指标。
[0035]可选地，所述筛选模块还用于：
[0036]对各个业务指标进行分箱；
[0037]根据所述各个业务指标的分箱结果和历史指标值，分别计算所述各个业务指标的证据权重值。
[0038]可选地，所述筛选模块还用于：
[0039]对于每个业务指标，根据所述业务指标的分箱结果和历史指标值，确定每个分箱对应的正样本数量和负样本数量；
[0040]根据所述每个分箱对应的正样本数量和负样本数量，计算所述业务指标的证据权重值。
[0041]可选地，所述筛选模块还用于：
[0042]根据所述每个分箱对应的正样本数量和负样本数量，分别计算所述每个分箱对应的证据权重值；
[0043]将所述每个分箱对应的证据权重值进行累加，得到所述业务指标的证据权重值。
[0044]可选地，所述拟合模块还用于：
[0045]基于逻辑回归分析对所述关键业务指标的证据权重值进行拟合，拟合得到授信系数，从而得到授信系数模型。
[0046]可选地，所述第二计算模块还用于：
[0047]从所述关键业务指标中选择至少一个目标业务指标；
[0048]将所述申请人的目标业务指标的指标值乘以所述授信系数，从而得到所述申请人的授信额度。
[0049]根据本专利技术实施例的另一个方面，还提供了一种电子设备，包括：
[0050]一个或多个处理器；
[0051]存储装置，用于存储一个或多个程序，
[0052]当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，所述一个或多个处理器实现上述任一实施例所述的方法。
[0053]根据本专利技术实施例的另一个方面，还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述的方法。
[0054]根据本专利技术实施例的另一个方面，还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述的方法。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种处理授信数据的方法，其特征在于，包括：采用证据权重值从业务指标中筛选出关键业务指标；基于逻辑回归分析对所述关键业务指标的历史指标值进行拟合，从而得到授信系数模型；接收申请人的贷款请求，获取所述申请人的所述关键业务指标的指标值，将所述申请人的所述关键业务指标的指标值输入到所述授信系数模型中，从而输出所述申请人的授信系数；根据所述申请人的业务数据和所述授信系数计算出所述申请人的授信额度，从而根据所述申请人的授信额度执行贷款下发流程。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用证据权重值从业务指标中筛选出关键业务指标，包括：根据各个业务指标的历史指标值，分别计算出所述各个业务指标的证据权重值；基于所述证据权重值对所述各个业务指标进行排序，筛选出证据权重值大于等于证据权重阈值的关键业务指标或者在排序中靠前的关键业务指标。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据各个业务指标的历史指标值，分别计算出所述各个业务指标的证据权重值，包括：对各个业务指标进行分箱；根据所述各个业务指标的分箱结果和历史指标值，分别计算所述各个业务指标的证据权重值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述各个业务指标的分箱结果和历史指标值，分别计算所述各个业务指标的证据权重值，包括：对于每个业务指标，根据所述业务指标的分箱结果和历史指标值，确定每个分箱对应的正样本数量和负样本数量；根据所述每个分箱对应的正样本数量和负样本数量，计算所述业务指标的证据权重值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述每个分箱对应的正样本数量和负样本数量，计算所述业务指标的证据权重值，包括：根据所述每个分箱对应的正样本数量和负样本数量，分别计算所述每个分箱对应的证据权重值；将所述每个分箱对应的证据权重值进行累加，得到所述业务指标的证据权重值。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于逻辑回归分析对所述关键业务指标的历史指标值进行拟合，从而得到授信系数模型，包括：基于逻辑回归分析对所述关键业务指标的证据权重值进行拟合，拟合得到授信系数，从而得到授信系数模型。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述申请人的业务数据和所述授信系数计算出所述申请人的授信额度，包括：从所述关键业务指标中选择至少一个目标业务指标；将所述申请人的目标业务指标的指标值乘以所述授信系数，从而得到所述申请人的授信额度。
8.一种处理授信数据的装置，其特征在于，包括：筛选模块，用于采用证据权重值从业务指标中筛选出关键业务指标；拟合模块，用于基于逻辑回归分析对所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘耀文，黄超，王伟，曾欣，
申请(专利权)人：权利要求书三页说明书一二页附图六页，
类型：发明
国别省市：
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