【技术实现步骤摘要】
本申请涉及金融科技领域，尤其涉及一种资源预测方法和装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、目前，在金融业务领域中，结构性资源所关联的资源结构较为复杂，针对结构性资源的分析常常会涉及到冗杂的底层数据，往往无法实现对结构性资源关联的虚拟产品的准确分析，会导致对虚拟产品的增益情况的预测准确性低下。基于此，如何提高虚拟产品资源预测的准确性，成为了亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本申请实施例的主要目的在于提出一种资源预测方法和装置、电子设备及存储介质，旨在提高虚拟产品资源预测的准确性。
2、为实现上述目的，本申请实施例的第一方面提出了一种资源预测方法，所述方法包括：
3、获取目标资源的资源信息、和关联合约信息；
4、基于所述资源信息、所述关联合约信息，确定所述目标资源的资源要素；
5、基于预设的资源评分模型对所述资源要素进行资源评分，得到资源评分结果，其中，所述资源评分结果用于指示所述目标资源的资源价值；
6、基于所述资源评分结果对所述目标资源的关联虚拟产品进行资源预测，得到目标预测结果，其中，所述目标预测结果用于指示所述关联虚拟产品的关联资源数目。
7、在一些实施例，所述基于预设的资源评分模型对所述资源要素进行资源评分，得到资源评分结果，包括：
8、基于所述资源要素的要素类型，对多个所述资源要素进行分类，形成至少两个资源要素集合；
9、针对每个所述资源要素集合，基于所述资源评分模型对所
10、基于多个所述要素评分数据，确定所述资源评分结果。
11、在一些实施例，所述针对每个所述资源要素集合，基于所述资源评分模型对所述资源要素集合进行要素评分，得到所述资源要素集合的要素评分数据，包括：
12、针对每个所述资源要素集合，基于所述资源评分模型对所述资源要素集合进行要素评分，得到所述资源要素集合的初步评分数据；
13、基于所述初步评分数据，确定所述要素评分数据。
14、在一些实施例，所述针对每个所述资源要素集合，基于所述资源评分模型对所述资源要素集合进行要素评分，得到所述资源要素集合的初步评分数据，包括：
15、如果确定所述资源要素集合的要素类型是第一类型，则针对所述资源要素集合的每个所述资源要素，确定所述资源要素的第一资源增长数据和第一关联资源总量；
16、基于所述资源评分模型计算所述第一资源增长数据和所述第一资源总量之间的和，得到第一计算结果；
17、将所述第一计算结果与所述第一关联资源总量相除，得到所述资源要素的要素评分子数据；
18、基于多个所述要素评分子数据，确定所述初步评分数据。
19、在一些实施例，所述针对每个所述资源要素集合，基于所述资源评分模型对所述资源要素集合进行要素评分，得到所述资源要素集合的初步评分数据，包括：
20、如果确定所述资源要素集合的要素类型是第二类型，则针对所述资源要素集合的每个所述资源要素，确定所述资源要素的第二资源增长数据、第二关联资源总量、和资源处理倾向数据；
21、基于所述资源评分模型计算所述第二资源增长数据和所述资源处理倾向数据量之间的和，得到第二计算结果；
22、将所述第二计算结果与所述第二关联资源总量相除，得到所述资源要素的要素评分子数据；
23、基于多个所述要素评分子数据，确定所述初步评分数据。
24、在一些实施例，所述基于所述初步评分数据，确定所述要素评分数据，包括：
25、对所述初步评分数据、预设的第一阈值、和预设的第二阈值进行比较，其中，所述第一阈值小于所述第二阈值；
26、如果确定所述初步评分数据大于所述第一阈值、且所述初步评分数据小于所述第二阈值，则将所述初步评分数据确定为所述要素评分数据；
27、如果确定所述初步评分数据小于或者等于所述第一阈值，或者，确定所述初步评分数据大于或者等于所述第二阈值，则对所述初步评分数据进行分数调整，得到调整后评分结果，并将所述调整后评分结果作为所述要素评分数据。
28、在一些实施例，所述基于所述资源评分结果对所述目标资源的关联虚拟产品进行资源预测，得到目标预测结果，包括：
29、针对所述目标资源的每个关联虚拟产品，确定所述关联虚拟产品与所述目标资源的关联度；
30、基于所述资源评分结果和所述关联度，确定所述关联虚拟产品的关联资源分数；
31、基于所述关联资源分数、和所述目标资源的总资源量对所述关联虚拟产品进行关联资源量预测，得到所述目标预测结果。
32、为实现上述目的，本申请实施例的第二方面提出了一种资源预测装置，所述装置包括：
33、获取模块，用于获取目标资源的资源信息、和关联合约信息；
34、要素确定模块，用于基于所述资源信息、所述关联合约信息，确定所述目标资源的资源要素；
35、资源评分模块，用于基于预设的资源评分模型对所述资源要素进行资源评分，得到资源评分结果，其中，所述资源评分结果用于指示所述目标资源的资源价值；
36、资源预测模块，用于基于所述资源评分结果对所述目标资源的关联虚拟产品进行资源预测，得到目标预测结果，其中，所述目标预测结果用于指示所述关联虚拟产品的关联资源数目。
37、为实现上述目的，本申请实施例的第三方面提出了一种电子设备，所述电子设备包括存储器、处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的方法。
38、为实现上述目的，本申请实施例的第四方面提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的方法。
39、本申请提出的资源预测方法、资源预测装置、电子设备及存储介质，其通过获取目标资源的资源信息、和关联合约信息；基于资源信息、关联合约信息，确定目标资源的资源要素，实现对目标资源的细化。在细粒度上，基于预设的资源评分模型对资源要素进行资源评分，得到资源评分结果，其中，资源评分结果用于指示目标资源的资源价值，能够提高对目标资源的评分准确性。最后，基于资源评分结果对目标资源的关联虚拟产品进行资源预测，得到目标预测结果，其中，目标预测结果用于指示关联虚拟产品的关联资源数目，能够依据资源评分情况对虚拟产品进行分析，提高虚拟产品资源预测的准确性。
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1.一种资源预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的资源预测方法，其特征在于，所述基于预设的资源评分模型对所述资源要素进行资源评分，得到资源评分结果，包括：
3.根据权利要求2所述的资源预测方法，其特征在于，所述针对每个所述资源要素集合，基于所述资源评分模型对所述资源要素集合进行要素评分，得到所述资源要素集合的要素评分数据，包括：
4.根据权利要求3所述的资源预测方法，其特征在于，所述针对每个所述资源要素集合，基于所述资源评分模型对所述资源要素集合进行要素评分，得到所述资源要素集合的初步评分数据，包括：
5.根据权利要求3所述的资源预测方法，其特征在于，所述针对每个所述资源要素集合，基于所述资源评分模型对所述资源要素集合进行要素评分，得到所述资源要素集合的初步评分数据，包括：
6.根据权利要求3所述的资源预测方法，其特征在于，所述基于所述初步评分数据，确定所述要素评分数据，包括：
7.根据权利要求1至6任一项所述的资源预测方法，其特征在于，所述基于所述资源评分结果对所述目标资源的关联虚拟
8.一种资源预测装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述的资源预测方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的资源预测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种资源预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的资源预测方法，其特征在于，所述基于预设的资源评分模型对所述资源要素进行资源评分，得到资源评分结果，包括：
3.根据权利要求2所述的资源预测方法，其特征在于，所述针对每个所述资源要素集合，基于所述资源评分模型对所述资源要素集合进行要素评分，得到所述资源要素集合的要素评分数据，包括：
4.根据权利要求3所述的资源预测方法，其特征在于，所述针对每个所述资源要素集合，基于所述资源评分模型对所述资源要素集合进行要素评分，得到所述资源要素集合的初步评分数据，包括：
5.根据权利要求3所述的资源预测方法，其特征在于，所述针对每个所述资源要素集合，基于所述资源评分模型对所述资源要素集合进行要素评分，得到所述资源...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈壁环，闫家俊，林旭恒，邓华敏，陈柯安，李皓明，
申请(专利权)人：平安理财有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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