数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质。

目前，为了统一落实零售统一风控愿景，存在一些方案通过搭建客户级统一风控平台拉齐各条线的风控能力，主要哟凝固实现统一风险管理、高效系统决策等目标。传统的方案中，在对贷款审批数据进行处理时，是基于该贷款的发起业务系统基于黑名单对该贷款数据进行审批，然而，这种处理方式仅是基于该贷款的发起业务系统的黑名单进行审批处理，不利于筛选出黑名单用户。

本申请实施例提供一种数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决传统方案风控能力不足，存在风险的技术问题。

一种数据处理方法，用于自动审批平台中，所述方法包括：

接收目标业务系统发送的贷款审批请求，所述贷款审批请求携带有贷款审批数据，所述贷款审批数据包括所述目标业务系统的系统类型，及申请人的属性信息；

调用所述系统类型对应的黑名单接口，以获取系统黑名单，其中，所述系统黑名单包括所述目标业务系统所记录的黑名单用户；

根据所述申请人的属性信息，判断所述申请人是否为所述系统黑名单中的用户；

当所述申请人非所述系统黑名单中的用户，则调用所述自动审批平台的平台黑名单，其中，所述自动审批平台包括不同的多个所述目标业务系统所记录的黑名单用户；

根据所述申请人的属性信息，判断所述申请人是否为所述平台黑名单中的用户；

当所述申请人为所述平台黑名单中的用户，则拒绝所述贷款审批请求对应的贷款业务，并生成拒绝结果信息反馈回所述目标业务系统。

可选地，所述根据所述申请人的属性信息，判断所述申请人是否为所述平台黑名单中的用户之后，所述方法还包括：

当所述申请人非所述平台黑名单中的用户，则选择所述系统类型相应的贷款审批流程策略；

根据所述贷款审批流程策略获取相应的目标审批数据，并按照所述目标审批数据对所述贷款业务进行审批，得到第一审批结果，其中，所述第一审批结果用于指示所述贷款业务是否已通过平台审批；

将所述第一审批结果反馈回所述目标业务系统。

可选地，所述根据所述贷款审批流程策略获取相应的目标审批数据，并按照所述目标审批数据对所述贷款业务进行审批，得到第一审批结果，包括：

根据所述贷款审批流程策略，确定人工审批流程策略信息和面签策略流程信息；

获取人工审批数据；所述人工审批数据为按照所述人工审批流程策略信息进行人工审批所产生的审批数据；

获取面签审批数据，所述面签数据为所述目标业务系统按照所述面签策略流程信息进行面签所产生的面签数据；

解析所述人工审批数据和所述面签审批数据，以确定所述第一审批结果。

可选地，所述根据所述贷款审批流程策略获取相应的目标审批数据，并按照所述目标审批数据对所述贷款业务进行审批，得到第一审批结果之后，所述方法还包括：

当所述第一审批结果指示所述贷款业务已通过审批，则获取所述目标业务系统的系统类型对应的第一数据指示信息及第二数据指示信息，所述第一数据指示信息用于指示获取第一数据，所述第二数据指示信息用于指示获取第二数据，所述第一数据为按照为各个所述目标业务系统所统一配置的第一策略所获取的数据，所述第二数据为按照为所述目标业务系统所单独配置的第二策略所获取的数据；

向所述目标业务系统反馈数据获取请求，所述数据获取请求包含所述第一数据指示信息和第二数据指示信息；

获取所述目标业务系统相应数据获取请求，所反馈的所述第一数据和第二数据；

根据所述第一数据对所述贷款业务进行欺诈面和信用面分析，得到第一分析结果；

根据所述第二数据对所述贷款业务进行欺诈面和信用面分析，得到第二分析结果；

从所述第一分析结果和所述第二分析结果中，选取诈面和信用面分析中最差的结果，作为最终结果，并将所述申请人的所述贷款业务与所述最终结果进行关联记录。

可选地，所述从所述第一分析结果和所述第二分析结果中，选取诈面和信用面分析中最差的结果，作为最终结果，包括：

根据所述最终结果，生成所述贷款业务对应的贷款额度数据。

可选地，所述根据所述第二数据对所述贷款业务进行欺诈面和信用面分析，得到第二分析结果，包括“

将所述第二数据输入至预先训练好的贷款欺诈模型，得到贷款欺诈指标值，并将所述第二数据输入至预先训练好的贷款信用面模型，得到贷款信用面指标值；

汇总所述贷款欺诈指标值和贷款信用面指标值，得到所述第二分析结果。

可选地，所述目标业务系统包括多个，所述接收目标业务系统发送的贷款审批请求之后，所述方法还包括：

对所有目标业务系统发送的贷款审批请求异步相应处理。

一种数据处理装置，包括：

接收模块，用于接收目标业务系统发送的贷款审批请求，所述贷款审批请求携带有贷款审批数据，所述贷款审批数据包括所述目标业务系统的系统类型，及申请人的属性信息；

第一调用模块，用于调用所述系统类型对应的黑名单接口，以获取系统黑名单，其中，所述系统黑名单包括所述目标业务系统所记录的黑名单用户；

第一判断模块，用于根据所述申请人的属性信息，判断所述申请人是否为所述系统黑名单中的用户；

第二调用模块，用于当所述申请人非所述系统黑名单中的用户，则调用所述自动审批平台的平台黑名单，其中，所述自动审批平台包括不同的多个所述目标业务系统所记录的黑名单用户；

第二判断模块，用于根据所述申请人的属性信息，判断所述申请人是否为所述平台黑名单中的用户；

处理模块，用于当所述申请人为所述平台黑名单中的用户，则拒绝所述贷款审批请求对应的贷款业务，并生成拒绝结果信息；

发送模块，用于将所述拒绝结果信息反馈回所述目标业务系统。

一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述数据处理方法的步骤。

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数据处理方法的步骤。

上述数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质所实现的方案中，可以看出，先通过目标业务系统的系统黑名单的对申请人的贷款请求校验后，通过统一配置的自动审批平台基于平台黑名单进一步审批验证，而平台黑名单是基于多个不同的目标业务系统所得到的，可提高风控能力，从多方面有效筛选出黑名单用户。

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请一实施例中数据处理方法的一应用环境示意图；

图2是本申请一实施例中数据处理方法的一流程图；

图3是本申请一实施例中数据处理方法的另一流程图；

图4是图3中步骤S80的一具体实施方式流程图；

图5是本申请一实施例中数据处理方法的另一流程图；

图6是本申请一实施例中数据处理装置的一结构示意图；

图7是本申请一实施例中计算机设备的一结构示意图。

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请实施例提供的数据处理方法，可应用在如图1的应用环境中，其中，客户端通过网络与多个目标业务系统交互通信，如包括目标业务系统1、目标业务系统2...目标业务系统N。多个目标业务系统对接至自动审批平台，多个目标业务系统中的每个目标业务系统，均可通过服务器实现进。其中，客户端可以但不限于各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集来实现。目标业务系统是一种能够提供贷款业务的系统，各个目标业务系统提供的贷款业务一般不相同，也可以相同，例如车贷系统、某种过钱包、信用卡系统、或者其他类型的贷款系统。在一些应用场景中，本申请中的上述目标业务系统是同个集团或公司所下属的各个目标业务系统，这些目标业务系统统一通过接口方式，对接指自动审批平台中。需要说明的是，常规的方案中，一般是该目标业务系统自己完成审批处理过程，而本申请实施例中，自动审批平台通过统一接口，与这些不同的目标业务系统建立通信交互关系，使得数据审批处理过程具有统一性，以统一管理，且提高了风控能力，通过新的方式降低了风控分险，下面，通过具体的实施例进行描述。

在一实施例中，如图2所示，提供一种数据处理方法，以该方法应用在图1中的自动审批平台为例进行说明，包括如下步骤：

S10：接收目标业务系统发送的贷款审批请求，所述贷款审批请求携带有贷款审批数据，所述贷款审批数据包括所述目标业务系统的系统类型，及申请人的属性信息。

该实施例中，申请人，可以通过客户端触发某种业务的贷款操作，例如，以某个目标业务系统为车贷系统，申请人触发的贷款业务为某种车贷业务A为例，申请人可通过客户端与该车贷系统的交互，触发该车贷业务A的贷款业务请求，该该车贷业务A的贷款业务请求携带有车贷业务A的有关贷款审批数据，该贷款审批数据包括所述车贷系统的系统类型(即指示了为车贷系统)，及该申请人的属性信息，还有贷款业务的明细信息，该明细信息包括贷款业务类型(车贷业务A)等，而属性信息包括申请人的身份信息等，然后将该贷款业务请求发送给该车贷系统，车贷系统接收到该贷款业务请求之后，然后以贷款审批请求的方式通过接口转发至自动审批平台。需要说明的是，传统的方案车贷系统接收到贷款业务请求，会直接进行后面的审批处理，然而，本申请实施例时是会转发请求至自动审批平台中。

需要说明的是，上述是以车贷系统为例，在其他实施例中，该目标业务系统也可以是其他的系统类型，例如信用卡系统，该申请人通过信用卡系统的触发某种信用卡贷款业务的交互过程，与上述车贷系统的类似，这里不再具体说明。

S20：调用所述系统类型对应的黑名单接口，以获取系统黑名单，其中，所述系统黑名单包括所述目标业务系统所记录的黑名单用户。

对于自动审批平台而言，在接收到贷款审批请求后，通过解析携带过来的贷款审批数据，可以解析到调用所述系统类型，然后调用所述系统类型对应的黑名单接口，以获取系统黑名单，其中，所述系统黑名单包括所述目标业务系统所记录的黑名单用户。如上述例子，在接收到车贷系统转发过来的贷款审批请求之后，解析该贷款审批请求之后，自动审批平台可以确定转发请求过来的目标业务系统的系统类型是车贷系统，因此，会先调用该车贷系统对应的黑名单接口，以获取该车贷系统的系统黑名单。其中，所述系统黑名单包括所述车贷系统所记录的黑名单用户。

需要说明的是，该车贷系统自身可以维护一套系统黑名单，该系统黑名单是车贷系统在以往的贷款实务中所记录的黑名单用户，包括该车贷系统自身审批流程处理过程中所确定出的黑名单用户，例如该系统黑名单包括申请人1、申请人2、、、申请人n，可通过申请人的身份信息进行标记记录，从而形成一份系统黑名单用户。

S30：根据所述申请人的属性信息，判断所述申请人是否为所述系统黑名单中的用户。

S40：当所述申请人非所述系统黑名单中的用户，则调用所述自动审批平台的平台黑名单，其中，所述自动审批平台包括不同的多个所述目标业务系统所记录的黑名单用户。

S50：根据所述申请人的属性信息，判断所述申请人是否为所述平台黑名单中的用户。

S60：当所述申请人为所述平台黑名单中的用户，则拒绝所述贷款审批请求对应的贷款业务，并生成拒绝结果信息反馈回所述目标业务系统。

进一步地，在调用所述系统类型对应的黑名单接口，以获取系统黑名单之后，会根据所述申请人的属性信息，判断所述申请人是否为所述系统黑名单中的用户，当所述申请人非所述系统黑名单中的用户，则调用所述自动审批平台的平台黑名单，其中，所述自动审批平台包括不同的多个所述目标业务系统所记录的黑名单用户。其中，自动审批平台也会维护一份黑名单，此份黑名单称为平台黑名单，所述自动审批平台包括不同的多个所述目标业务系统所记录的黑名单用户。然后，再根据所述申请人的属性信息，判断所述申请人是否为所述平台黑名单中的用户，当所述申请人为所述平台黑名单中的用户，则拒绝所述贷款审批请求对应的贷款业务，并生成拒绝结果信息反馈回所述目标业务系统，该目标业务系统再将该拒接结果信息转发至客户端。

示例性的，该自动审批平台还包括信用卡系统、钱包系统等所记录的黑名单用户。例如，继续以车贷系统为例，当所述申请人非所述车贷系统的系统黑名单中的用户，则调用所述自动审批平台的平台黑名单，其中，所述自动审批平台包括不同的信用卡系统、钱包系统等黑名单用户，然后，再根据所述申请人的属性信息，判断所述申请人是否为所述平台黑名单中的用户，当所述申请人为所述平台黑名单中的用户，则拒绝所述贷款审批请求对应的车贷贷款业务，并生成拒绝结果信息反馈回所述车贷系统，该车贷系统再转发车贷贷款业务的拒绝结果信息回客户端。

可以看出，本申请实施例中，通过目标业务系统的系统黑名单的校验后，通过统一配置的自动审批平台基于平台黑名单进一步审批验证，可提高风控能力，从多方面有效筛选出黑名单用户的，降低贷款风险。

在一实施例中，如图3所示，步骤S50中，即所述根据所述申请人的属性信息，判断所述申请人是否为所述平台黑名单中的用户之后，该数据处理方法之后还包括：

S70：当所述申请人非所述平台黑名单中的用户，则选择所述系统类型相应的贷款审批流程策略。

S80：根据所述贷款审批流程策略获取相应的目标审批数据，并按照所述目标审批数据对所述贷款业务进行审批，得到第一审批结果，其中，所述第一审批结果用于指示所述贷款业务是否已通过平台审批。

S90：将所述第一审批结果反馈回所述目标业务系统。

如前述，步骤S50中，根据所述申请人的属性信息，判断所述申请人是否为所述平台黑名单中的用户之后，当所述申请人为所述平台黑名单中的用户，则拒绝所述贷款审批请求对应的贷款业务，并生成拒绝结果信息反馈回所述目标业务系统，此时请求流程结束。在该实施例中，当所述申请人非所述平台黑名单中的用户时，则会执行正常的后续贷款审批操作。与传统方案不同的是，本申请实施例会先选择所述系统类型相应的贷款审批流程策略，然后根据所述贷款审批流程策略获取相应的目标审批数据，并按照所述目标审批数据对所述贷款业务进行审批，得到第一审批结果，其中，所述第一审批结果用于指示所述贷款业务是否已通过平台审批，再将所述第一审批结果反馈回所述目标业务系统。也就是说或，不同的目标业务系统，该自动审批平台具有不同的贷款审批流程。目标审批数据是自动审批平台实现贷款审批流程策略所需要获取和处理的审批数据。

例如，以车贷系统为例，当所述申请人非所述平台黑名单中的用户，则选择所述车贷系统相应的贷款审批流程策略，然后根据车贷系统的贷款审批流程策略获取相应的目标审批数据，并按照所述目标审批数据对车贷贷款业务进行审批，得到该车贷贷款业务的第一审批结果，其中，所述第一审批结果用于指示所述车贷业务是否已通过平台审批。在车贷系统中，目标审批数据包括审批人、审批节点、审批具体流程以及车贷审批中要获取的其他有关数据，该其他有关数据可以包括车贷类型、车贷金额、车贷用途或者审批过程中的其他交互数据等等。

可见，在该实施例中，自动审批平台集成了多种目标业务系统的审批流程策略，以便于更好的按照目标业务系统所提供的贷款业务进行审批，降低各个目标业务系统带来的风控风险，且实现了统一部署的方案，应用场景较好。

在一实施例中，步骤S80中，如图4所示，也即根据所述贷款审批流程策略获取相应的目标审批数据，并按照所述目标审批数据对所述贷款业务进行审批，得到第一审批结果，具体包括如下步骤：

S81：根据所述贷款审批流程策略，确定人工审批流程策略信息和面签策略流程信息。

S82：获取人工审批数据；所述人工审批数据为按照所述人工审批流程策略信息进行人工审批所产生的审批数据。

S23：获取面签审批数据，所述面签数据为所述目标业务系统按照所述面签策略流程信息进行面签所产生的面签数据。

S24：解析所述人工审批数据和所述面签审批数据，以确定所述第一审批结果。

该实施例中，提供了根据所述贷款审批流程策略获取相应的目标审批数据，并按照所述目标审批数据对所述贷款业务进行审批，以得到第一审批结果的具体实施方式。该实施方式中，设定了面签和人工审批流程，首先，先根据所述贷款审批流程策略，确定人工审批流程策略信息和面签策略流程信息，其中，人工审批流程策略信息用于指示人工审批流程策略的具体审批流程，面签策略流程信息用于指示面签审批流程策略的具体审批流程，获取到人工审批流程策略信息和面签策略流程信息之后，会将该人工审批流程策略信息和面签策略流程信息反馈回对应的目标业务系统，接收到人工审批流程策略信息和面签策略流程信息的目标业务系统，会基于人工审批流程策略信息和面签策略流程信息与客户端进行交互，以获取交互过程中，产生的面签审批数据人工审批数据，所述面签审批数据为所述目标业务系统按照所述面签策略流程信息进行面签所产生的面签数据，所述人工审批数据为按照所述人工审批流程策略信息进行人工审批所产生的审批数据。第一审批结果指示所述贷款业务已通过审批，或者所述贷款业务未通过审批。

示例性的，具体而言，面签审批策略流程信息可以指示申请人按照面签问题录入相应的视频片段，该视频片段包括申请人回应上述面签问题的录像，面签审批数据包括这些视频片段。又示例性的，人工审批流程策略信息可以指示各个人工审批流中的各个审批人员进行对应的审批节点进行电子签名确认，人工审批数据包括上述电子签名确认。示例性的，如果电子签名都已经具备且验证正确，则说明人工审批流程通过；如果视频片段中申请人的回答符合条件，则说明面签流程通过。需要说明的是，基于人工和面签的审批流程策略中，可以与其他情况，具体不用具体限定和说明。本申请实施例主要在于将各个目标业务系统对应的贷款审批流程策略利用自动审批流程进行统一部署和决策，提高整体风控利于，也方便统一部署。

在一实施例中，步骤S80中，如图5所示，也即根据所述贷款审批流程策略获取相应的目标审批数据，并按照所述目标审批数据对所述贷款业务进行审批，得到第一审批结果之后，该方法还包括如下步骤：

S110：当所述第一审批结果指示所述贷款业务已通过审批，则获取所述目标业务系统的系统类型对应的第一数据指示信息及第二数据指示信息，所述第一数据指示信息用于指示获取第一数据，所述第二数据指示信息用于指示获取第二数据，所述第一数据为按照为各个所述目标业务系统所统一配置的第一策略所获取的数据，所述第二数据为按照为所述目标业务系统所单独配置的第二策略所获取的数据。

该实施例中，当所述第一审批结果指示所述贷款业务已通过审批，会做进一步的验证判断，需要继续确定最终的贷款结果。需要说明的是，所述贷款业务已通过审批，在该实施例中仅是说明了审批流程已走完且通过，该实施例还需要进一步获取有关的数据进行后面的分析，以确定贷款额度等结果。

具体的，当所述第一审批结果指示所述贷款业务已通过审批，则获取所述目标业务系统的系统类型对应的第一数据指示信息及第二数据指示信息，所述第一数据指示信息用于指示获取第一数据，所述第二数据指示信息用于指示获取第二数据，所述第一数据为按照为各个所述目标业务系统所统一配置的第一策略所获取的数据，所述第二数据为按照为所述目标业务系统所单独配置的第二策略所获取的数据。

可以看出，本申请实施例设置了两种策略，其中的第二策略是为各个目标业务系统所单独设置的策略，也就是说，不同的目标业务系统对应有不同的第二策略，每个目标业务系统所配置的第二策略是与该目标业务系统唯一对应的，而第一策略是为所有目标业务系统所统一设置的策略，也就是说，每个目标业务系统的第一策略是相同的。例如，车贷系统对应有第一策略和第二策略，第二策略是为该车贷系统所单独配置的策略，第一策略是统一部署策略，例如信用卡系统也设置有该第一策略。

需要说明的是，第一策略和第二策略所要获取的第一数据和第二数据，是为了后面用于欺诈面分析和信用面分析所需的数据，具体的数据类型取决于所采用的欺诈面分析和信用面分析的具体策略，这里不做具体限定。

S120：向所述目标业务系统反馈数据获取请求，所述数据获取请求包含所述第一数据指示信息和第二数据指示信息。

得到上述第一数据指示信息和第二数据指示信息之后，自动审批平台会生成反馈数据获取请求，所述数据获取请求包含所述第一数据指示信息和第二数据指示信息，然后向所述目标业务系统反馈数据获取请求，所述数据获取请求包含所述第一数据指示信息和第二数据指示信息。

S130：获取所述目标业务系统响应数据获取请求，所反馈的所述第一数据和第二数据。

目标业务系统接收到该数据获取请求之后，会响应该数据获取请求中的第一数据指示信息和第二数据指示信息的指示，获取对应的第一数据和第二数据，然后将获取到的第一数据和第二数据均反馈回自动审批平台，该自动审批平台就可以获取到所述目标业务系统响应数据获取请求，所反馈的所述第一数据和第二数据。

S140：根据所述第一数据对所述贷款业务进行欺诈面和信用面分析，得到第一分析结果。

S150：根据所述第二数据对所述贷款业务进行欺诈面和信用面分析，得到第二分析结果。

自动审批平台获取到第一数据和第二数据之后，基于这两份数据，对贷款业务分别进行两次的欺诈面和信用面分析，从而得到第一分析结果和第二分析结果。

在一实施例中，具体的，所述根据所述第二数据对所述贷款业务进行欺诈面和信用面分析，得到第二分析结果，包括：将所述第二数据输入至预先训练好的贷款欺诈模型，得到贷款欺诈指标值，并将所述第二数据输入至预先训练好的贷款信用面模型，得到贷款信用面指标值；汇总所述贷款欺诈指标值和贷款信用面指标值，得到所述第二分析结果。同理，第一分析结果的获取方式也可以是基于人工智能模型的方式得到，具体实施方式与第二分析结果的相同，这里不详述，只不过模型输入的数据不同，一种是第一数据，另一种是第二数据，因此为了获取上述第一分析结果和第二分析结果，共需要4个模型。第一数据所用的贷款欺诈模型和贷款信用面模型，以及第二数据所用的贷款欺诈模型和贷款信用面模型。

需要说明的是，贷款欺诈模型和贷款信用面模型，是预先构建的，用于分别输出贷款欺诈指标值和贷款信用面指标值的深度学习网络模型，贷款欺诈指标值和贷款信用面指标值，分别用于表征了贷款欺诈的概率和贷款信用面的可靠程度。其中，上述贷款欺诈模型和贷款信用面模型可以采用现有的深度学习网络框架所实现，具体不做限定。训练时，利用分别利用大量的第一数据作为输入训练数据，对贷款欺诈网络和贷款信用面网络进行训练，从而得到贷款欺诈模型和贷款信用面模型。

S160：从所述第一分析结果和所述第二分析结果中，选取诈面和信用面分析中最差的结果，作为最终结果，并将所述申请人的所述贷款业务与所述最终结果进行关联记录。

在得到上述第一分析结果和第二分析结果之后，从所述第一分析结果和所述第二分析结果中，选取诈面和信用面分析中最差的结果，作为最终结果，并将所述申请人的所述贷款业务与所述最终结果进行关联记录。例如，可以关联记录至区块链网络中，具体不做限定。

在该实施例中，通过单独和统一部署的策略，获取用于诈面和信用面分析的相关数据，然后分别进行诈面和信用面分析，选取诈面和信用面分析中最差的结果，作为最终结果，这样，可以最大程度的降低贷款风险，进一步的提高了风控的能力。

需要说明的是，在一实施例中，在得到最终结果之后，自动审批平台便还可以基于最终结果确定贷款金额数据等事项，具体不做限定。

在一实施例中，所述目标业务系统包括多个，所述接收目标业务系统发送的贷款审批请求之后，所述方法还包括：对所有目标业务系统发送的贷款审批请求异步相应处理。通过异步处理各个目标业务系统的方式，可以提高该自动审批平台的处理效率，使得各个目标业务系统的请求能够得到平台的快速响应。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

在一实施例中，提供一种数据处理装置，该数据处理装置与上述实施例中数据处理方法一一对应。如图6所示，该数据处理装置10包括接收模块101、第一调用模块102、第一判断模块103、第二调用模块104、第二判断模块105、处理模块106和发送模块107。各功能模块详细说明如下：

接收模块101，用于接收目标业务系统发送的贷款审批请求，所述贷款审批请求携带有贷款审批数据，所述贷款审批数据包括所述目标业务系统的系统类型，及申请人的属性信息；

第一调用模块102，用于调用所述系统类型对应的黑名单接口，以获取系统黑名单，其中，所述系统黑名单包括所述目标业务系统所记录的黑名单用户；

第一判断模块103，用于根据所述申请人的属性信息，判断所述申请人是否为所述系统黑名单中的用户；

第二调用模块104，用于当所述申请人非所述系统黑名单中的用户，则调用所述自动审批平台的平台黑名单，其中，所述自动审批平台包括不同的多个所述目标业务系统所记录的黑名单用户；

第二判断模块105，用于根据所述申请人的属性信息，判断所述申请人是否为所述平台黑名单中的用户；

处理模块106，用于当所述申请人为所述平台黑名单中的用户，则拒绝所述贷款审批请求对应的贷款业务，并生成拒绝结果信息；

发送模块107，用于将所述拒绝结果信息反馈回所述目标业务系统。

在一实施例中，数据处理装置10还用于：

当所述申请人非所述平台黑名单中的用户，则选择所述系统类型相应的贷款审批流程策略；

根据所述贷款审批流程策略获取相应的目标审批数据，并按照所述目标审批数据对所述贷款业务进行审批，得到第一审批结果，其中，所述第一审批结果用于指示所述贷款业务是否已通过平台审批；

将所述第一审批结果反馈回所述目标业务系统。

在一实施例中，数据处理装置10还具体用于：

根据所述贷款审批流程策略，确定人工审批流程策略信息和面签策略流程信息；

获取人工审批数据；所述人工审批数据为按照所述人工审批流程策略信息进行人工审批所产生的审批数据；

获取面签审批数据，所述面签数据为所述目标业务系统按照所述面签策略流程信息进行面签所产生的面签数据；

解析所述人工审批数据和所述面签审批数据，以确定所述第一审批结果。

在一实施例中，数据处理装置10还具体用于：

当所述第一审批结果指示所述贷款业务已通过审批，则获取所述目标业务系统的系统类型对应的第一数据指示信息及第二数据指示信息，所述第一数据指示信息用于指示获取第一数据，所述第二数据指示信息用于指示获取第二数据，所述第一数据为按照为各个所述目标业务系统所统一配置的第一策略所获取的数据，所述第二数据为按照为所述目标业务系统所单独配置的第二策略所获取的数据；

向所述目标业务系统反馈数据获取请求，所述数据获取请求包含所述第一数据指示信息和第二数据指示信息；

获取所述目标业务系统响应所述数据获取请求，所反馈的所述第一数据和第二数据；

根据所述第一数据对所述贷款业务进行欺诈面和信用面分析，得到第一分析结果；

根据所述第二数据对所述贷款业务进行欺诈面和信用面分析，得到第二分析结果；

从所述第一分析结果和所述第二分析结果中，选取诈面和信用面分析中最差的结果，作为最终结果，并将所述申请人的所述贷款业务与所述最终结果进行关联记录。

在一实施例中，数据处理装置10还具体用于：

根据所述最终结果，生成所述贷款业务对应的贷款额度数据。

在一实施例中，数据处理装置10还具体用于：

将所述第二数据输入至预先训练好的贷款欺诈模型，得到贷款欺诈指标值，并将所述第二数据输入至预先训练好的贷款信用面模型，得到贷款信用面指标值；

汇总所述贷款欺诈指标值和贷款信用面指标值，得到所述第二分析结果。

在一实施例中，数据处理装置10还具体用于：

对所有目标业务系统发送的贷款审批请求异步相应处理。

关于数据处理装置的具体限定可以参见上文中对于数据处理方法的限定，在此不再赘述。上述数据处理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备为本申请中的自动审批平台，该平台可以是一种服务器，其内部结构图可以如图7所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储有关数据或信息。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种数据处理方法。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

接收目标业务系统发送的贷款审批请求，所述贷款审批请求携带有贷款审批数据，所述贷款审批数据包括所述目标业务系统的系统类型，及申请人的属性信息；

调用所述系统类型对应的黑名单接口，以获取系统黑名单，其中，所述系统黑名单包括所述目标业务系统所记录的黑名单用户；

根据所述申请人的属性信息，判断所述申请人是否为所述系统黑名单中的用户；

当所述申请人非所述系统黑名单中的用户，则调用所述自动审批平台的平台黑名单，其中，所述自动审批平台包括不同的多个所述目标业务系统所记录的黑名单用户；

根据所述申请人的属性信息，判断所述申请人是否为所述平台黑名单中的用户；

当所述申请人为所述平台黑名单中的用户，则拒绝所述贷款审批请求对应的贷款业务，并生成拒绝结果信息反馈回所述目标业务系统。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

接收目标业务系统发送的贷款审批请求，所述贷款审批请求携带有贷款审批数据，所述贷款审批数据包括所述目标业务系统的系统类型，及申请人的属性信息；

调用所述系统类型对应的黑名单接口，以获取系统黑名单，其中，所述系统黑名单包括所述目标业务系统所记录的黑名单用户；

根据所述申请人的属性信息，判断所述申请人是否为所述系统黑名单中的用户；

当所述申请人非所述系统黑名单中的用户，则调用所述自动审批平台的平台黑名单，其中，所述自动审批平台包括不同的多个所述目标业务系统所记录的黑名单用户；

根据所述申请人的属性信息，判断所述申请人是否为所述平台黑名单中的用户；

当所述申请人为所述平台黑名单中的用户，则拒绝所述贷款审批请求对应的贷款业务，并生成拒绝结果信息反馈回所述目标业务系统。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。