【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及互联网金融，特别是涉及一种农产品授信额度的确定方法、系统、装置及存储介质。
技术介绍
1、出于经济因素与扩大规模的考虑，农户在种植过程中会向银行贷款以进行农业生产。但是由于农产品销售活动受天气、经济、自然灾害等多因素的影响，导致农户最终的收益远小于其经济投入，这就增加了银行产生不良贷款的风险。因而，伴随着大数据技术的普及，基于农产品销售关联参数对农产品的贷款风险进行评估，从而确定授信额度成为了降低不良贷款的常用技术手段。
2、但是，由于农产品交易是一种商业行为，在不同供求阶段下，相同参数表征的经济含义存在较大区别。这就使得在某一供求阶段内进行贷款风险评估，部分农产品销售关联参数受供求阶段影响，转变为不具有关联性的冗余数据，从而降低最终生成的授信额度精度。
技术实现思路
1、本专利技术实施例的目的在于提供一种农产品授信额度的确定方法、系统、装置及存储介质，以实现提高授信额度精度的专利技术目的。具体技术方案如下：
2、一种农产品授信额度的确定方法，所述方法包括：
3、获得目标农产品在当前监测时段内的供求阶段判定参数组，并基于所述供求阶段判定参数组确定所述目标农产品的供求阶段标识，所述供求阶段判定参数组是与所述目标农产品所属供求阶段具有关联性的参数构成的数据组，所述供求阶段标识是用于指示所述目标农产品所属供求阶段的标识；
4、根据所述目标农产品的标识，获得所述目标农产品在所述当前监测时段内的市场总值关联参数组，并将所述市场总值
5、在所述供求阶段标识为第一阶段标识的情况下，根据所述第一阶段标识和所述目标农产品的标识，从预设数据库中筛选所述当前监测时段内的第一类型的风险评估参数组；
6、在所述供求阶段标识为第二阶段标识的情况下，根据所述第二阶段标识和所述目标农产品的标识，从预设数据库中筛选所述当前监测时段内的第二类型的风险评估参数组；
7、基于所述第一类型的风险评估参数组或所述第二类型的风险评估参数组，生成目标农产品的风控系数；
8、将所述市场预测总值、所述风控系数和预设修正系数的乘积确定为所述目标农产品的目标供求阶段标识对应的授信额度，所述目标供求阶段标识为所述第一阶段标识或所述第二阶段标识。
9、可选的，所述预设市场总值预测模型的训练过程包括：
10、获得训练数据，其中，所述训练数据包括：一个历史监测时段内，多个类型的农产品各自对应的时长总值关联参数组和各自对应的市场总值；
11、利用所述训练集对初始市场总值预测模型进行训练，获得所述预设市场总值预测模型，所述预设市场总值预测模型的输入是一个监测时段内，目标类型的农产品对应的市场总值关联参数组，所述预设市场总值预测模型的输出是所述目标类型的农产品的市场预测总值。
12、可选的，所述基于所述第一类型的风险评估参数组或所述第二类型的风险评估参数组，生成目标农产品的风控系数，包括：
13、对所述第一类型的风险评估参数组或所述第二类型的风险评估参数组：
14、利用预设评价指标提取算法，提取该风险评估参数组内各风险评估参数各自对应的风险评价指标；
15、根据各所述风险评估参数的参数标识，提取各所述风险评估参数各自对应的预设权重系数；
16、对各所述风险评估参数各自对应的所述风险评价指标和所述预设权重系数进行乘积运算，并将获得的乘积进行求和，获得该风险评估参数组的所述风控系数。
17、可选的，所述基于所述供求阶段判定参数组确定所述目标农产品的供求阶段标识，包括：
18、对所述供求阶段判定参数组内的各所述供求阶段判断参数：根据该供求阶段判断参数的参数标识，调用与所述参数标识对应的预设判断条件对该供求阶段判断参数进行校验，并输出内容为校验通过或校验不通过的校验结果；
19、在各所述校验结果的内容均为所述校验通过的情况下，确定所述目标农产品的供求阶段标识为所述第一阶段标识；
20、在至少一个所述校验结果的内容为所述校验不通过的情况下，确定所述目标农产品的供求阶段标识为所述第二阶段标识。
21、一种农产品授信额度的确定系统，所述系统包括：
22、标识确定模块，用于获得目标农产品在当前监测时段内的供求阶段判定参数组，并基于所述供求阶段判定参数组确定所述目标农产品的供求阶段标识，所述供求阶段判定参数组是与所述目标农产品所属供求阶段具有关联性的参数构成的数据组，所述供求阶段标识是用于指示所述目标农产品所属供求阶段的标识；
23、总值预测模块，用于根据所述目标农产品的标识，获得所述目标农产品在所述当前监测时段内的市场总值关联参数组，并将所述市场总值关联参数组输入至预设市场总值预测模型中，以使所述预设市场总值预测模型输出所述目标农产品的市场预测总值，所述市场总值关联参数组为与所述目标农产品的市场总值具有关联性的参数构成的数据组；
24、第一参数筛选模块，用于在所述供求阶段标识为第一阶段标识的情况下，根据所述第一阶段标识和所述目标农产品的标识，从预设数据库中筛选所述当前监测时段内的第一类型的风险评估参数组；
25、第二参数筛选模块，用于在所述供求阶段标识为第二阶段标识的情况下，根据所述第二阶段标识和所述目标农产品的标识，从预设数据库中筛选所述当前监测时段内的第二类型的风险评估参数组；
26、风控系数生成模块，用于基于所述第一类型的风险评估参数组或所述第二类型的风险评估参数组，生成目标农产品的风控系数；
27、额度生成模块，用于将所述市场预测总值、所述风控系数和预设修正系数的乘积确定为所述目标农产品的目标供求阶段标识对应的授信额度，所述目标供求阶段标识为所述第一阶段标识或所述第二阶段标识。
28、可选的，所述系统还包括模型训练模块，所述模型训练模块在对所述预设市场总值预测模型进行训练时被设置为：
29、获得训练数据，其中，所述训练数据包括：一个历史监测时段内，多个类型的农产品各自对应的时长总值关联参数组和各自对应的市场总值；
30、利用所述训练集对初始市场总值预测模型进行训练，获得所述预设市场总值预测模型，所述预设市场总值预测模型的输入是一个监测时段内，目标类型的农产品对应的市场总值关联参数组，所述预设市场总值预测模型的输出是所述目标类型的农产品的市场预测总值。
31、可选的，所述风控系数生成模块被设置为：
32、对所述第一类型的风险评估参数组或所述第二类型的风险评估参数组：
33、利用预设评价指标提取算法，提取该风险评估参数组内各风险评估参数各自对应的风险评价指标；
34、根据各所述风险评估参数的参数标识，提取各所本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种农产品授信额度的确定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设市场总值预测模型的训练过程包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一类型的风险评估参数组或所述第二类型的风险评估参数组，生成目标农产品的风控系数，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述供求阶段判定参数组确定所述目标农产品的供求阶段标识，包括：
5.一种农产品授信额度的确定系统，其特征在于，所述系统包括：
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述系统还包括模型训练模块，所述模型训练模块在对所述预设市场总值预测模型进行训练时被设置为：
7.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述风控系数生成模块被设置为：
8.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述标识确定模块被设置为：
9.一种农产品授信额度的确定装置，其特征在于，所述装置包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，当所述计算机可读存储介质中的指令由农
...【技术特征摘要】
1.一种农产品授信额度的确定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设市场总值预测模型的训练过程包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一类型的风险评估参数组或所述第二类型的风险评估参数组，生成目标农产品的风控系数，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述供求阶段判定参数组确定所述目标农产品的供求阶段标识，包括：
5.一种农产品授信额度的确定系统，其特征在于，所述系统包括：
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨靖，汤浩，贺诗洁，蒋洪伟，
申请(专利权)人：中国农业银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。