【技术实现步骤摘要】
资源转移的管理方法、装置、设备及计算机可读存储介质
[0001]本申请实施例涉及计算机
,特别涉及一种资源转移的管理方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]随着计算机技术的飞速发展,资源转移的场景越来越多。因此,亟需一种资源转移的管理方法更好的对目标对象进行资源转移管理。
[0003]相关技术中,获取目标对象的位置信息,获取各个第一对象的位置信息。基于目标对象的位置信息和各个第一对象的位置信息,在第一对象中确定与目标对象匹配的第二对象。将目标对象的资源转移管理业务分配给第二对象,由第二对象对目标对象的资源转移进行管理。
[0004]然而,上述资源转移的管理方法中,需要第二对象对目标对象的资源转移进行管理,耗费的人力较大,使得资源转移的管理不够灵活,资源转移的管理效率较低,进而导致目标对象按时进行资源转移的概率较低。
技术实现思路
[0005]本申请实施例提供了一种资源转移的管理方法、装置、设备及计算机可读存储介质,可用于解决相关技术中资源转移的管理不够灵活,资源转移的管理效率较低,目标对象按时进行资源转移的概率较低的问题。所述技术方案如下:
[0006]一方面,本申请实施例提供了一种资源转移的管理方法,所述方法包括:
[0007]获取目标对象的对象数据,所述目标对象为需要进行资源转移的对象;
[0008]基于所述对象数据,获取所述目标对象在当前阶段的资源转移等级,所述资源转移等级用于指示所述目标对象在所述当前阶段成功进行资源转移的能力 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种资源转移的管理方法,其特征在于,所述方法包括:获取目标对象的对象数据,所述目标对象为需要进行资源转移的对象;基于所述对象数据,获取所述目标对象在当前阶段的资源转移等级,所述资源转移等级用于指示所述目标对象在所述当前阶段成功进行资源转移的能力;基于所述资源转移等级,确定与所述目标对象匹配的目标资源转移方法;按照所述目标资源转移方法对所述目标对象进行资源转移管理。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述对象数据,获取所述目标对象在当前阶段的资源转移等级,包括:调用资源转移等级预测模型对所述对象数据进行处理,得到所述目标对象在当前阶段的资源转移概率;基于所述资源转移概率,确定所述目标对象在当前阶段的资源转移等级。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述资源转移等级预测模型包括目标超期预测模型、目标资源转移预测模型和目标异常表现识别模型中的至少一种;所述调用资源转移等级预测模型对所述对象数据进行处理,得到所述目标对象在当前阶段的资源转移概率,包括:调用所述资源转移等级预测模型对所述对象数据进行处理,得到所述资源转移等级预测模型对应的参考概率;基于所述资源转移等级预测模型对应的参考概率,确定所述目标对象在当前阶段的资源转移概率;所述参考概率包括第一概率、第二概率和第三概率中的至少一个,所述第一概率通过调用所述目标超期预测模型对所述对象数据进行处理确定,所述第二概率通过调用所述目标资源转移预测模型对所述对象数据进行处理确定,所述第三概率通过调用所述目标异常表现识别模型对所述对象数据进行处理确定。4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述资源转移概率,确定所述目标对象在当前阶段的资源转移等级,包括:响应于所述资源转移概率位于第一区间,确定所述目标对象在当前阶段的资源转移等级为第一等级;响应于所述资源转移概率位于第二区间,确定所述目标对象在当前阶段的资源转移等级为第二等级,所述第二区间小于所述第一区间,所述第二等级指示的所述目标对象在所述当前阶段成功进行资源转移的能力低于所述第一等级指示的所述目标对象在所述当前阶段成功进行资源转移的能力;响应于所述资源转移概率位于第三区间,确定所述目标对象在当前阶段的资源转移等级为第三等级,所述第三区间小于所述第二区间,所述第三等级指示的所述目标对象在所述当前阶段成功进行资源转移的能力低于所述第二等级指示的所述目标对象在所述当前阶段成功进行资源转移的能力。5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述资源转移等级预测模型包括所述目标超期预测模型,所述方法还包括:获取第一对象的对象数据,所述第一对象为在当前阶段未成功进行资源转移的对象;基于所述第一对象的对象数据对初始超期预测模型进行训练,得到所述目标超期预测
模型。6.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述资源转移等级预测模型包括所述目标资源转移预测模型,所述方法还包括:获取第二对象的对象数据,所述第二对象为在当前阶段成功进行资源转移的对象;基于所述第二对象的对象数据对初始资源转移预测模型进行训练,得到所述目标资源转移预测模型。7.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述资源转移等级预测模型包括所述目标异常表现识别模型,所述方法还包括:获取第三对象的对象数据,所述第三对象为具有异常表现行为的对象,所述异常表现行为是指在所述第三对象的要求资源转移日期之后,所述第三对象的第一账户转入参考资源,所述第三对象将所述参考资源转移至所述第三对象的第二账户的行为;基于所述第三对象的对象数据对初始异常表现识别模型进行训练,得到所述目标异常表现识别模型。8.根据权利要求1至7任一所述的方法,其特征在于,所述基于所述资源转移等级,确定与所述目标对象匹配的目标资源转移方法,包括:响应于所述资源转移等级为第一等级,将第一资源转移方法作为所述目标资源转移方法;所述按照所述目标资源转移方法对所述目标对象进行资源转移管理,包括:在所述目标对象的规定资源转移日期从所述目标对象的账户转移所述目标对象的要求转移资源至目标账户。9.根据权利要求1至7任一所述的方法,其特征在于,所述基于所述资源转移等级,确定与所述目标对象匹配的目标资源转移方法,包括:响应于所述资源转移等级为第二等级,将第二资源转移方法作为所述目标资源转移方法;所述按照所述目标资源转移方法对所述目标对象进行资源转移管理,包括:响应于所述目标对象的账户转入第四资源,所述第四资源大于资源阈值,且所述第四资源不小于...
【专利技术属性】
技术研发人员:范小龙,黄文,董井然,
申请(专利权)人:腾讯科技深圳有限公司,
类型:发明
国别省市:
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