[發明專利]數據處理方法、裝置和系統

在審

• 申請號: 201910433092.5
• 申請日: 2019-05-23
• 公開（公告）號: CN110175714A
• 公開（公告）日: 2019-08-27
• 發明（設計）人: 馮舟;李懿;李斌;韋晨曦;陳世陽;江旻
• 申請（專利權）人: 深圳前海微眾銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q30/02
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司 11291
• 代理人: 黃志華

本申請實施例提供一種數據處理方法、裝置和系統，用以估算互聯網金融的定價，涉及科技金融領域。該方法中，接收客戶端發送的獲取指定數據的攜帶用戶標識的獲取請求。根據用戶標識，獲取實時參考因子和非實時參考因子；根據所述實時參考因子和所述非實時參考因子，得到所述用戶標識對應的指定數據。由于實時參考因子時根據用戶操作結果實時更新的，使得時延要求高的實時參考因子能夠及時獲取且獲取最新的數據，使得得到的指定數據融合了高時延要求的實時參考因子，以及低時延要求的非實時參考因子，能夠實現實時預測，使得指定數據的獲取更加準確，能夠有效的降低風險，有效的提高相應處理資源的利用率。

技術領域

本申請涉及科技金融(Fintech)領域，尤其涉及數據處理方法、裝置和系統。

背景技術

現有技術中，互聯網金融的定價模式主要有如下三種成熟的模式：

1、一口價模式，該模式實現簡單，針對所有的用戶群體都按照統一的利率標準定價，但會導致劣幣驅逐良幣；

2、精算定價模式，該模式中以歷史逾期率作為唯一的定價因子，會導致定價偏差大；

3、大數據定價模式，該模式通過采集大量用戶特征，針對不同的用戶利用對應用戶特征進行定價，但該模式中分析的用戶特征都是歷史數據，例如采用截止到n天前的數據，導致分析的結果存在一定的延時。

有鑒于上述各模式均存在一定的缺陷，而不理想的估算定價也會耗費估算定價所采用的資源。本申請實施例中提出一種數據處理方法，提高估算定價所采用的資源的利用率。

發明內容

為了估算互聯網金融的定價，本申請實施例提供數據處理方法、裝置和系統。

第一方面，本申請實施例提供一種數據處理方法。該方法包括：

接收客戶端發送的獲取指定數據的獲取請求，所述獲取請求中攜帶用戶標識；

根據所述用戶標識，獲取與所述用戶標識對應的實時參考因子；以及，獲取與所述用戶標識對應的非實時參考因子；其中，所述實時參考因子的更新頻率大于所述非實時參考因子的更新頻率；

根據所述實時參考因子和所述非實時參考因子，得到所述用戶標識對應的指定數據；

將所述用戶標識對應的指定數據發送給所述客戶端。

可選的，所述實時參考因子包括第一類實時參考因子和第二類實時參考因子，所述根據所述用戶標識，獲取與所述用戶標識對應的實時參考因子；以及，獲取與所述用戶標識對應的非實時參考因子，包括：

根據所述用戶標識，通過第一聯機接口在歷史接觸系統中獲取所述用戶標識對應的第一類實時參考因子，以及，通過第二聯機接口在核心系統中獲取所述用戶標識對應的第二類實時參考因子和非實時參考因子；

其中，所述歷史接觸系統中的第一類實時參考因子為所述歷史接觸系統對第一類實時參數的用戶操作結果進行實時處理得到的；

所述核心系統中的非實時參考因子包括用戶基礎數據和非實時數據，所述用戶基礎數據是大數據加工系統周期性上報給所述核心系統的；所述非實時數據為歷史接觸系統周期性上報給所述核心系統的；其中，所述大數據加工系統用于采集所述用戶標識對應的用戶基礎數據；所述歷史接觸系統還用于對非實時參數的用戶操作結果進行處理并存儲得到所述非實時數據；

所述核心系統的第二類實時參考因子是所述核心系統對第二類實時參數的用戶操作結果進行實時處理并存儲得到的。

可選的，所述非實時參考因子包括用戶類別信息，將所述用戶標識對應的指定數據發送給所述客戶端之前，還包括：

獲取所述用戶類別信息對應的指定數據的參考范圍；

判斷所述指定數據是否在所述參考范圍內；