一种风控数据处理系统及方法技术方案

本发明专利技术提供一种风控数据处理系统及方法，属于金融数据处理技术领域，具体包括：将数据源划分为一般数据源和核心数据源；通过数据源的后台服务器的平均响应时间以及每秒查询率，并结合数据源在被单次调用时的平均读取次数以及读取数据量将数据源划分为延时数据源和正常数据源；通过一般数据源的数量和核心数据源的数量、延时数据源的数量和正常数据源的数量进行数据层中间件的数量的确定，通过数据层中间件所对应的核心数据源的数量、延时数据源的数量、所有的数据源的延时预测值的和确定数据层中间件的数据处理顺序，从而进一步提升了信贷申请处理的效率和准确性。信贷申请处理的效率和准确性。信贷申请处理的效率和准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种风控数据处理系统及方法


[0001]本专利技术属于金融数据处理
，尤其涉及一种风控数据处理系统及方法。

技术介绍

[0002]为了实现对用户的授信处理，往往需要从多个数据源进行数据的获取，例如人行信息、学历、公积金、社保、金融机构黑白名单、自建模型评分等等三方数据、机构内部数据，但是由于不同的数据源的数据通讯协议的差异，因此导致数据的获取效率以及获取难度都会受到一定的影响。
[0003]为了解决不同的数据源的数据通讯协议的差异的问题，在专利技术专利《一种数据源管理系统》中通过数据层中间件设置的统一接口以及封装的通用处理逻辑实现应用客户端对数据源的操作，应用客户端接入数据层中间件，通过数据层中间件提供统一的数据操作接口，可间接完成对数据源的操作，但是却存在以下技术问题：当数据源的数量较多时，采用单一的数据层中间件会导致不同的数据源的数据的读取效率会受到一定程度的影响，特别是在授信处理时，由于需要进行调用和读取的数据源的数量较多，因此若不考虑调用情况以及数据进行中间件的数量的设置，则会导致数据源的数据处理的效率会受到一定程度的影响。
[0004]未考虑结合历史数据进行数据源的数量的确定，具体的，对于不同的数据源的单次调用时的数据量以及不同数据源的服务器的延迟都不同，因此若不能考虑上述因素，同样无法实现高效的对数据源的数据进行处理。
[0005]针对上述技术问题，本专利技术提供了一种风控数据处理系统及方法。

技术实现思路

[0006]为实现本专利技术目的，本专利技术采用如下技术方案：根据本专利技术的一个方面，提供了一种风控数据处理方法。
[0007]一种风控数据处理方法，其特征在于，具体包括：S11获取在进行用户的授信申请时所需读取的数据源，并根据所述数据源在被单次调用时的读取数据量、数据源的类型、数据源的历史调用失败次数将所述数据源划分为一般数据源和核心数据源；S12通过所述数据源的后台服务器的平均响应时间以及每秒查询率，并结合数据源在被单次调用时的平均读取次数以及读取数据量确定所述数据源的延时预测值，并根据所述延时预测值将所述数据源划分为延时数据源和正常数据源；S13通过所述一般数据源的数量和核心数据源的数量、延时数据源的数量和正常数据源的数量进行数据层中间件的数量的确定，并当进行用户的授信申请处理时，进入下一步骤；S14通过所述数据层中间件所对应的核心数据源的数量、延时数据源的数量、所有的数据源的延时预测值的和进行所述数据层中间件的读取优先值的确定，并根据所述读取
优先值确定所述数据层中间件的数据处理顺序。
[0008]进一步的，所述数据源的类型包括但不限于人行信息、学历、公积金、社保、金融机构黑白名单、自建模型评分。
[0009]进一步的，将所述数据源划分为一般数据源和核心数据源，具体包括：获取所述数据源的历史调用失败次数，并根据所述数据源的历史调用失败次数确定所述数据源是否为核心数据源，若是，则确定所述数据源为核心数据源，若否，则进入下一步骤；获取所述数据源的类型，并根据所述数据源的类型确定所述数据源是否为核心数据源，若是，则确定所述数据源为核心数据源，若否，则进入下一步骤；根据所述数据源的类型确定所述数据源是否为一般数据源，若是，则确定所述数据源为一般数据源，若否，则进入下一步骤；获取所述数据源在被单次调用时的读取数据量，并根据所述数据源在被单次调用时的读取数据量确定所述数据源是否为核心数据源，若是，则进入下一步骤；通过所述数据源在被单次调用时的读取数据量、数据源的类型、数据源的历史调用失败次数进行所述数据源的核心度评价值的确定，并根据所述核心度评价值将所述数据源划分为核心数据源和一般数据源。
[0010]进一步的，根据所述核心度评价值将所述数据源划分为核心数据源和一般数据源，具体包括：根据所述数据源的类型确定所述数据源的第一限定值和第二限定值的确定，其中第一限定值大于第二限定值；当所述数据源的核心度评价值大于第一限定值时，则将所述数据源作为核心数据源；当所述数据源的核心度评价值大于第二限定值且不大于第一限定值时，通过所述数据源在被单次调用时的读取数据量确定所述数据源为核心数据源或者一般数据源；当所述数据源的核心度评价值不大于第二限定值时，则确定所述数据源为一般数据源。
[0011]进一步的，所述数据源的类型包括一般数据源和核心数据源。
[0012]第二方面，本专利技术提供了一种计算机系统，包括：通信连接的存储器和处理器，以及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述处理器运行所述计算机程序时执行上述的一种风控数据处理方法。
[0013]第三方面，本专利技术提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行上述的一种风控数据处理方法。
[0014]本专利技术的有益效果在于：通过根据所述数据源在被单次调用时的读取数据量、数据源的类型、数据源的历史调用失败次数将所述数据源划分为一般数据源和核心数据源，从而实现了从数据源的历史故障情况以及类型和数据量的角度对数据源进行评估，实现了对核心数据源的筛选，这也为进一步提升数据层中间件的设置的准确性奠定了基础。
[0015]通过根据所述延时预测值将所述数据源划分为延时数据源和正常数据源，从而实现了从延时情况实现了对数据源的区分，保证了数据源的延时情况的评估的准确性，同时
通过延时数据源的区分，也为进一步提升数据层中间件的设置的数量的准确性奠定了基础。
[0016]通过一般数据源的数量和核心数据源的数量、延时数据源的数量和正常数据源的数量进行数据层中间件的数量的确定，从而实现了从不同的数据源的类型的角度对数据层中间件的数量的确定，在保证数据源的读取的效率的基础上，同时也满足了数据源的读取可靠性的需求。
[0017]通过数据层中间件所对应的核心数据源的数量、延时数据源的数量、所有的数据源的延时预测值的和进行所述数据层中间件的读取优先值的确定，从而不仅仅保证了数据源的读取的时效性的要求，同时也保证了核心数据源的读取的优先性和可靠性的需求。
[0018]其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
[0019]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
[0020]通过参照附图详细描述其示例实施方式，本专利技术的上述和其它特征及优点将变得更加明显；图1是一种风控数据处理方法的流程图；图2是数据源的延时预测值确定的具体步骤的流程图；图3是数据层中间件的数量确定的具体步骤的流程图；图4是基于数量修正值以及基础数量进行数据层中间件的数量的确定的具体步骤的流程图；图5是一种计算机系统的框架图。
具体实施方式
[0021]为了使本
的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风控数据处理方法，其特征在于，具体包括：获取在进行用户的授信申请时所需读取的数据源，并根据所述数据源在被单次调用时的读取数据量、数据源的类型、数据源的历史调用失败次数将所述数据源划分为一般数据源和核心数据源；通过所述数据源的后台服务器的平均响应时间以及每秒查询率，并结合数据源在被单次调用时的平均读取次数以及读取数据量确定所述数据源的延时预测值，并根据所述延时预测值将所述数据源划分为延时数据源和正常数据源；通过所述一般数据源的数量和核心数据源的数量、延时数据源的数量和正常数据源的数量进行数据层中间件的数量的确定，并当进行用户的授信申请处理时，进入下一步骤；通过所述数据层中间件所对应的核心数据源的数量、延时数据源的数量、所有的数据源的延时预测值的和进行所述数据层中间件的读取优先值的确定，并根据所述读取优先值确定所述数据层中间件的数据处理顺序。2.如权利要求1所述的一种风控数据处理方法，其特征在于，所述数据源的类型包括但不限于人行信息、学历、公积金、社保、金融机构黑白名单、自建模型评分。3.如权利要求1所述的一种风控数据处理方法，其特征在于，将所述数据源划分为一般数据源和核心数据源，具体包括：获取所述数据源的历史调用失败次数，并根据所述数据源的历史调用失败次数确定所述数据源是否为核心数据源，若是，则确定所述数据源为核心数据源，若否，则进入下一步骤；获取所述数据源的类型，并根据所述数据源的类型确定所述数据源是否为核心数据源，若是，则确定所述数据源为核心数据源，若否，则进入下一步骤；根据所述数据源的类型确定所述数据源是否为一般数据源，若是，则确定所述数据源为一般数据源，若否，则进入下一步骤；获取所述数据源在被单次调用时的读取数据量，并根据所述数据源在被单次调用时的读取数据量确定所述数据源是否为核心数据源，若是，则进入下一步骤；通过所述数据源在被单次调用时的读取数据量、数据源的类型、数据源的历史调用失败次数进行所述数据源的核心度评价值的确定，并根据所述核心度评价值将所述数据源划分为核心数据源和一般数据源。4.如权利要求3所述的一种风控数据处理方法，其特征在于，根据所述核心度评价值将所述数据源划分为核心数据源和一般数据源，具体包括：根据所述数据源的类型确定所述数据源的第一限定值和第二限定值的确定，其中第一限定值大于第二限定值；当所述数据源的核心度评价值大于第一限定值时，则将所述数据源作为核心数据源；当所述数据源的核心度评价值大于第二限定值且不大于第一限定值时，通过所述数据源在被单次调用时的读取数据量确定所述数据源为核心数据源或者一般数据源；当所述数据源的核心度评价值不大于第二限定值时，则确定所述数据源为一般数据源。5.如权利要求1所述的一种风控数据处理方法，其特征在于，所述数据源的延时预测值确定的具体步骤为：
S21获取所述数据源的后台服务器的平均响应时间、每秒查询率、并发数，并通过所述数据源的后台服务器的平均响应时间、每秒查询率、并发数进行所述数据源的基础延时评测值的确定；S22获取所述数据源在被单次调用时的所需的平均请求次数...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐波，
申请(专利权)人：杭银消费金融股份有限公司，
类型：发明
国别省市：