一种业务资源的分配方法、装置、设备及存储介质

本发明涉及信息技术领域，特别是指一种业务资源的分配方法、装置、设备及存储介质。

现有业务资源的分配方法主要依靠人海战术，调查业务资源申请方对资源的利用能力，并通过人的经验和判断来进行分析，存在决策周期长且主观性强的问题。

有鉴于此，本发明的目的在于提出一种业务资源的分配方法、装置、设备及存储介质，解决微贷存在的决策周期长且主观性强的问题。

基于上述目的，本发明第一方面提供了一种业务资源的分配方法，所述方法包括：

获取资源申请方相关的原始数据，其中，所述原始数据包括银行数据、征信数据、税务数据、工商数据和司法数据中的一种或多种；

对所述原始数据进行加工，并根据加工后的原始数据计算指标数据；

根据所述指标数据，获得资源申请方的评分；

基于所述资源申请方的评分进行评级映射，获得资源申请方的评级结果；

基于所述资源申请方的的评级结果计算得资源分配结果，并将所述资源分配结果输出至资源分配方，以使所述资源分配方基于资源分配结果进行资源分配。

可选地，所述获取资源申请方相关的原始数据，包括：

获取数据源及所述数据源的数据源接口，并调用所述数据源接口；将原始数据请求报文经由所述数据源接口发送至所述数据源；接收所述数据源基于所述原始数据请求报文反馈的原始数据返回报文；解析所述原始数据返回报文获得所述原始数据；

或，

发送调用请求至所述数据源，以使所述数据源生成指定文件并同步至指定共享区域；由所述指定共享区域下载所述指定文件，并解析所述指定文件获得所述原始数据。

可选地，所述对所述原始数据进行加工，包括：

对数据格式错误或数据格式与目的格式不一致的原始数据进行清洗转换，得数据格式与目的格式一致的目的数据，且所述目的数据以标准表的形式呈现。

可选地，当所述原始数据中包括司法数据时，所述对原始数据进行加工，还包括：

解析清洗转换后的司法数据的格式，并采用正则表达式对所述清洗转换后的司法数据中的关键数据项进行匹配及提取。

可选地，在执行所述获取资源申请方相关的原始数据的步骤之前，所述方法还包括：

接收资源申请方的资源申请，并将所述资源申请记录在资源申请表中。

可选地，所述方法还包括：

将所述资源申请方的评分、所述资源申请方的的评级结果及所述资源分配结果整合得资源分配建议，并将所述资源分配建议发送至资源分配方。

基于相同的目的，本发明第二方面提供了一种业务资源的分配装置，所述装置包括：

数据获取模块，用于获取资源申请方相关的原始数据，其中，所述原始数据包括银行数据、征信数据、税务数据、工商数据和司法数据中的一种或多种；

指标数据计算模块，用于对所述原始数据进行加工，并根据加工后的原始数据计算指标数据；

评分获得模块，用于根据所述指标数据，获得资源申请方的评分；

评级结果获得模块，用于基于所述资源申请方的评分进行评级映射，获得资源申请方的评级结果；

资源分配结果计算模块，用于基于所述资源申请方的的评级结果计算得资源分配结果，并将所述资源分配结果输出至资源分配方，以使所述资源分配方基于资源分配结果进行资源分配。

可选地，所述数据获取模块，包括：

数据源接口调用单元，用于获取数据源及所述数据源的数据源接口，并调用所述数据源接口；请求报文发送单元，用于将原始数据请求报文经由所述数据源接口发送至所述数据源；返回报文接收单元，用于接收所述数据源基于所述原始数据请求报文反馈的原始数据返回报文；解析单元，用于解析所述原始数据返回报文获得所述原始数据；

或，

调用请求发送单元，用于发送调用请求至所述数据源，以使所述数据源生成指定文件并同步至指定共享区域；指定文件解析单元，用于由所述指定共享区域下载所述指定文件，并解析所述指定文件获得所述原始数据。

可选地，所述指标数据计算模块包括清洗转换单元，所述清洗转换单元用于对数据格式错误或数据格式与目的格式不一致的原始数据进行清洗转换，得数据格式与目的格式一致的目的数据，且所述目的数据以标准表的形式呈现。

可选地，当所述原始数据中包括司法数据时，所述指标数据计算模块还包括司法数据解析单元，所述司法数据解析单元用于解析清洗转换后的司法数据的格式，并采用正则表达式对所述清洗转换后的司法数据中的关键数据项进行匹配及提取。

可选地，所述装置还包括资源申请接收模块，用于在所述数据获取模块获取资源申请方相关的原始数据之前，接收资源申请方的资源申请，并将所述资源申请记录在资源申请表中。

可选地，所述装置还包括资源分配建议发送模块，用于将所述资源申请方的评分、所述资源申请方的的评级结果及所述资源分配结果整合得资源分配建议，并将所述资源分配建议发送至资源分配方。

基于相同的目的，本发明第三方面提供了一种电子设备，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，所述处理器执行所述程序时实现本发明第一方面所述的业务资源的分配方法。

基于相同的目的，本发明第四方面提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行本发明第一方面所述的业务资源的分配方法。

从上面所述可以看出，本发明提供的一种业务资源的分配方法、装置、设备及存储介质，通过线上获取资源申请方相关的银行数据、征信数据、税务税局、工商数据和司法数据中的一种或多种，对获取的原始数据进行加工，由加工后的原始数据中提取指标数据，然后根据指标数据获得资源申请方的评分，基于资源申请方的评分进行评级映射获得资源申请方的评级结果，最后由资源申请方的评级结果计算得资源分配结果，并将资源分配结果输出；通过线上获取资源申请方的原始数据，并根据评级结果计算获得的资源分配结果更加全面、客观、准确度更高，且决策周期大幅度缩短，使得资源申请周期大幅度降低。

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的业务资源的分配方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的模型模块体系构架图；

图3为本发明实施例提供的贷款额度计算公式和贷款利率计算公式的分解层级结构示意图；

图4为本发明实施例提供的贷款额度计算公式和贷款利率中子公式的组成示意图；

图5为本发明实施例提供的业务资源的分配装置结构示意图。

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

需要说明的是，本发明实施例中所有使用“第一”和“第二”的表述均是为了区分两个相同名称非相同的实体或者非相同的参量，可见“第一”“第二”仅为了表述的方便，不应理解为对本发明实施例的限定，后续实施例对此不再一一说明。

现有业务资源分配方法主要依靠人海战术，调查资源申请方对业务资源的实际利用能力以及资源返还能力，重视资源申请方提交信息背后的逻辑关系是否能够相互印证，通过人的经验和判断来进行分析，而并非客观的打分机制。

但是，由于资源申请方的相关数据需要线下收集和验证、评估，所以资源分配方需要多人多岗位设置进行人工操作，需要耗费大量时间，因此决策周期较长。

为了解决上述问题，本发明提供了一种业务资源的分配方法、装置、设备及存储介质，通过线上获取资源申请方相关的银行数据、征信数据、税务税局、工商数据和司法数据中的一种或多种，对获取的原始数据进行加工，由加工后的原始数据中提取指标数据，然后根据指标数据获得资源申请方的评分，基于资源申请方的评分进行评级映射获得资源申请方的评级结果，最后由资源申请方的评级结果计算得资源分配结果，并将资源分配结果输出。该方法及装置可以应用于手机、平板电脑等各种电子设备，具体不做限定。该方法及装置中提及的业务可以是信贷业务，具体不做限定，后续将以信贷业务为例，对该业务资源的分配方法进行详细说明。

为了便于理解，下面结合附图对该业务资源的分配方法进行详细说明。

图1为本发明实施例提供的业务资源的分配方法的流程示意图，该方法包括：

S1、获取资源申请方相关的原始数据，其中，原始数据包括银行数据、征信数据、税务数据、工商数据和司法数据中的一种或多种。

本发明实施例中，以信贷业务为例进行详细说明。信贷即信用贷款，信贷业务中的资源申请方即为信贷申请方，资源分配方即为信贷经营方。

信贷申请方指向信贷经营方提交信贷申请的一方，例如，信贷申请方可以是企业或个人等等，具体不做限定。相应地，信贷经营方指向信贷申请方提供信用贷款的一方，例如，信贷经营方可以是银行或处银行之外的正规信贷经营企业等等，具体不做限定。原始数据指由数据源直接获取的未经加工处理的信贷申请方相关的数据。

为了对信贷申请方进行更全面更客观准确的评估，首先需要获取与信贷申请方相关的原始数据；原始数据可以来源于税务局、银行以及第三方数据服务商；其中，通过税务局可以获取的是税务数据，通过银行可以获取的是征信数据和银行数据，通过第三方数据服务商可以获取的为工商数据和司法数据。当信贷申请方向银行申请信贷时，可以通过被申请银行获取行内数据，同时也可以通过被申请银行之外的银行获取其他银行数据。

在实际应用中，可以通过接口方式或者文件方式获得原始数据，当原始数据交互实时性较好时，采用接口方式获取原始数据，当原始数据为大批量的数据时，采用文件方式获取原始数据。

关于原始数据的具体获取方式，后续将会进行具体说明，在此不做赘述。

S2、对原始数据进行加工，并根据加工后的原始数据计算指标数据。

延续上述步骤，以信贷业务为例进行详细说明。

本发明实施例中，执行本方法的电子设备(以下简称本电子设备)内设有标准表，标准表为构建的一套数据表结构，标准表中预设符合业务需求的数据的目的格式，能够将原始数据转换成符合业务需求的目的数据。

获取信贷申请方相关的原始数据后，需要进一步对原始数据进行加工，在实际应用中，对原始数据的加工方式包括数据清洗转换、数据解析等等，具体不做限定。关于对原始数据加工的具体过程，后续将会进行具体说明，在此不做赘述。

步骤S1中获取的信贷申请方相关的原始数据以原始表的形式呈现，原始表为保留原始数据原有格式的数据表。对原始数据进行加工后，可以得到带有目的格式的目的数据，且目的数据以标准表的形式呈现。本电子设备内预置指标配置表，指标配置表提供进行指标数据计算时采用的指标变量参数，针对不同的指标数据分别提供与该指标数据对应的指标变量参数；将载有目的数据的标准表中的一个或多个表关联并且带入指标变量参数进行加工计算得到指标数据，指标数据能够客观反映信贷申请方的经营状况、信用状况。

在实际应用中，指标数据的信息包括指标名称、数据表名称和计算过程。指标名称是对指标数据的命名，指标名称可以反映指标数据的主要含义；数据表名称说明该指标数据主要是基于标准表中哪些数据表进行计算的，亦即说明采用的是标准表中哪些数据表中的数据；指标计算过程详细说明了基于数据表的计算逻辑，比如用到的数据字段，以及基于这些数据字段对应的判断和计算逻辑，进而产生出指标数据。

以部分征信指标数据计算过程为例，对指标数据的计算过程进行说明。

比如指标名称为：个人征信报告是否无效；数据表名称为：STD_ICR_CREDIT_CUE：信用提示；指标计算过程如下：

1.查不到征信报告

征信报告为“null”or“”or“-”，返回null。

2.能查到征信报告

(1)无信贷记录。if STD_ICR_CREDIT_CUE.首笔贷款发放月份【FIRSTLOANOPENMONTH】、首笔贷记卡发卡月份【FIRSTLOANCARDOPENMONTH】、首笔准贷记卡发卡月份【FIRSTSTANDARDLOANCARDOPENMONTH】全为空，则定义该个人征信报告为无效报告，返回1；else则定义该个人征信报告为有效报告，返回0。

比如，指标名称为申请人未结清关注类贷款数量；数据表名称为：STD_ICR_LOAN_INFO：贷款信息；指标计算过程如下：

count(STD_ICR_LOAN_INFO.五级分类【CLASS5STATE】＝02)

注：①如果【CLASS5STATE】为空，则对该条记录作不计数处理；②如果无满足条件的记录，返回0。

比如，指标名称为：申请人未结清不良类贷款数量；数据表名称为：STD_ICR_LOAN_INFO：贷款信息；指标计算过程如下：

count(STD_ICR_LOAN_INFO.五级分类【CLASS5STATE】in[03，04，05])

注：①如果【CLASS5STATE】为空，则对该条记录作不计数处理；②如果无满足条件的记录，返回0。

S3、根据指标数据，获得资源申请方的评分。

延续上述步骤，以信贷业务为例进行详细说明。

在本发明实施例中，本电子设备内预置模型模块体系，基于指标数据可以通过该模型模块体系获得信贷申请方的模型评分。模型模块体系内预置模型模块规则配置表，模型模块规则配置表提供进行模型或模块计算时采用的模型变量参数或模块变量参数，针对不同的模型或模块分别提供与该模型或模块对应的模型变量参数或模块变量参数。

图2示出了模型模块体系构架图。如图2所示，该模型模块体系中具有五个模型，分别为准入模型、反欺诈模型、评分模型、定价模型、贷后预警模型。准入模型用于确定信贷申请方是否允许准入；反欺诈模型用于确定信贷申请方是否涉及欺诈；评分模型用于根据信贷申请方的指标数据进行计算获得信贷申请方的评分；定价模型用于根据信贷申请方的评级结果进行定价配置，确定贷款额度、利率和期限；贷后预警模型用于贷款后对信贷申请方进行风险预警。准入模型结果和反欺诈模型结果是进行根据评分模型进行评分计算的前置条件，评分模型的结果是对信贷申请方进行评级的前提，获得信贷申请方的评级结果后利用定价模型进行定价配置。

选择多个指标规则可以构建一个模块，一个模块中多个规则按照预定义的权重，计算综合结果得模块得分。选择多个模块可以构建一个模型，一个模型中的多个模块同样按照预定义的权重，计算综合结果得一个模型得分。

在基于信贷申请者的指标数据计算信贷申请者的模型评分时，首先基于信贷申请者的指标数据根据指标规则计算得到指标得分，然后基于多个指标得分计算得到一个模块评分，基于多个模块评分计算得到一个模型评分，即信贷申请者的一个模型评分。

在实际应用中，基于指标项确定指标规则，指标规则为对指标数据进行计算的公式或方法，指标规则应用一个或多个指标数据作为输入参数进行计算获得指标得分。

采用指标数据根据指标规则计算指标得分的过程如下：

首先判断指标数据类型：

a)如果指标数据为连续变量，则适用连续变量得分规则；

b)如果指标数据为分类变量，则适用分类变量得分规则；

连续变量得分规则为根据指标数据线性差值计算指标得分：约定基准点及其得分，基准点中间取值得分按线性差值规则计算得分。

采用下述示例分别对连续变量得分规则和分类变量得分规则进行说明。

在实际应用中，对于指标数据为连续变量，采用连续变量得分规则进行计算时，例如，可以设置指标数据的分档编号分别为0、1、2、……、98，对应的指标数据的取值范围分别为1、(1～3)、(3～5)、……、5，相应的指标得分的范围分别为10、(10～30)、(30～70)、……、70。

应用一个指标数据作为输入参数输入指标规则计算指标得分时，可以根据指标数据确定相应的分档编号以及指标得分范围，然后根据线性差值计算指标得分。例如，当指标数据为4时，则相应的分档编号为2、指标得分范围为30～70，指标数据为4时对应的指标得分计算公式为：30+((70-30)/(5-3))*(4-3),即指标数据为4时对应的指标得分为50。

应用多个指标数据作为输入参数输入指标规则计算指标得分时，则需要代入每个指标数据对应的权重进行计算得到指标得分。

在实际应用中，对于指标数据为分类变量，采用分类变量得分规则进行计算时，例如，可以设置指标数据的分档编号分别为1、2，对应的指标数据分别为男、女，相应的指标得分分别为60、100；当确定指标数据为男时，则可以确定指标得分为60。

对于一个模块而言，调整前得分(moduleScore,简称MS)与调整后得分(moduleScoreadj,简称MSA)的计算过程如下：

步骤1：计算该模块中评分指标(A类指标)的加权评分，假设该模块中有k个评分指标，则评分指标加权评分为MS＝FS1×WF1+FS2×WF2…+FSk×WFk；

其中，WFk为指标权重，即由模型模块规则配置表提供的模块变量参数；评分指标指的是参与模块评分的指标，即从公共指标池中选取的用于计算模块评分的指标；FS为指标得分。

步骤2：计算该模块中规则集(B类指标)汇总评分(adjScore,简称AS)，由于规则指标没有权重，直接加总即可，假设该模块中有j个规则指标，则规则集汇总评分为AS＝AS1+AS2…+ASj；

步骤3：计算该模块调整后评分为MSA＝Min(Max(MS+AS,0),100)。

调整前得分为按照标准公式计算得到的模块得分，调整后得分为按照实际情况进行调整获得的模块得分，比如，根据指标数据进行实际测算后，基于测算结果希望模块得分落在一个预期区域内而进行调整。

对于一个模型而言，调整前得分(customerScore,简称CS)与调整后得分(customerScoreadj,简称CSA)的计算过程如下：

步骤1：计算该模型中各模块加权评分，假设该模型中有s个评分模块，则评分模块加权评分为S＝MSA1×WM1+MSA2×WM2…+MSAS×WMs；其中，WMS为模块权重，即由模型模块规则配置表提供的模型变量参数；

步骤2：计算该模型级规则集(C类指标)汇总评分(adjScore,简称AS)，由于规则指标没有权重，直接加总即可，假设该模块中有t个规则指标，则规则集汇总评分为AS＝AS1+AS2…+ASt；

步骤3：形成该模型调整后评分为CSA＝Min(Max(CS+AS,0),100)；即得该信贷申请方的一个模型评分。

同样地，调整前得分为按照标准公式计算得到的模型评分，调整后得分为按照实际情况进行调整获得的模型得分，比如，根据模块得分进行实际测算后，基于测算结果希望模型得分落在一个预期区域内而进行调整。

S4、基于资源申请方的评分进行评级映射，获得资源申请方的评级结果。

延续上述步骤，以信贷业务为例进行详细说明，资源申请方的评分即为信贷申请方的模型评分。

本发明实施例中，本电子设备内预置评级映射表，评级映射表中根据不同的模型评分范围设置不同的评级。

评级映射为按照信贷经营方的风险偏好等要求，根据准入模型的结果、反欺诈模型的结果及评分模型的评分，对相应信贷申请方进行等级评判，作为一个信贷申请方状况的最终综合评级结果。评判过程为一个多维矩阵，通过多个模型值进行映射。在准入模型的结果为允许准入、反欺诈模型的结果为没有欺诈的前提下，基于评分模型的评分进行评级映射。

对于评级映射过程通过下述示例进行说明。

例如，在实际应用中，设置评级映射表时，可以设置评分模型的评分在80～100分范围时评级为R1，评分模型的评分在70～80分范围内时评级为R2，评分模型的评分在60～70分范围内时评级为R3，评分模型的评分在50～60分范围内时评级为R4，评分模型的评分在40～50分范围内时评级为R5，评分模型的评分在0～40分范围内时评级为R6。

S5、基于资源申请方的的评级结果计算得资源分配结果，并将资源分配结果输出至资源分配方，以使资源分配方基于资源分配结果进行资源分配。

延续上述步骤，以信贷业务为例进行详细说明。对于信贷业务而言，资源分配结果即为定价配置结果。

本发明实施例中，定价配置结果包括贷款额度和贷款利率，根据不同信贷申请方的不同需求，定价配置结果还可以包括贷款期限。

在实际应用中，定价配置结果可以以或短信的形式输出，具体不做限定。将定价配置结果输出至信贷经营方，以使信贷经营方按照定价配置结果确定对信贷申请方的贷款额度和贷款利率。

获得信贷申请方的评级结果后，采用模型模块体系中的定价模型进行定价配置，计算获得贷款额度和贷款利率。定价模型内预置定价参数配置表和定价公式配置表，定价参数配置表为定价配置过程提供参数配置，定价公式配置表为定价配置过程提供公式配置。

图3示出了贷款额度计算公式和贷款利率计算公式的分解层级结构示意图。图4示出了贷款额度计算公式和贷款利率计算公式中子公式的组成示意图。

如图3所示，贷款额度计算公式和贷款利率计算公式可以基于子公式1、子公式2、子公式3联合求得，子公式1可以基于子公式4和子公式4联合求得；其中各子公式来源于定价公式配置表。

例如，假设额度计算公式如下：

单户信用初始额度＝(年销售收入*基础税负率)*MIN(基本贷款乘数*(1+修订序列1变量)*(1+修订序列2变量)，行业最高贷款乘数)

其中年销售收入无法直接获取但有纳税额时，年销售收入可以通过纳税额及税率信息进行计算获得，则年销售收入计算是一个子公式，即单户信用初始额度公式的计算需要基于年销售收入子公式的计算获得结果。

如图4所示，子公式由指标数据、指标数据系数、决策结果值、一般参数和子公式计算结果中的一项或多项，通过逻辑组合计算得出。

其中，指标数据系数为对指标数据权重进行调整的参数，来源于定价参数配置表，决策结果值为模型评分、模块评分或者映射评级结果，根据不同子公式的需求选用不同的决策结果值；一般参数指的是普通调整参数，同样来源于定价参数配置表，调整计算结果；公式m表示该项结果为采用其他公式计算获得的结果。

本发明实施例中，通过线上获取信贷申请方相关的银行数据、征信数据、税务税局、工商数据和司法数据中的一种或多种，对获取的原始数据进行加工，由加工后的原始数据中提取指标数据，然后将指标数据输入信贷评分模型中获得模型评分，基于模型评分进行评级映射获得信贷申请方的评级结果，最后由信贷申请方的评级结果计算得贷款额度和贷款利率，并将贷款额度和贷款利率输出；通过线上获取信贷申请方的原始数据，并根据评级结果计算获得的贷款额度和贷款利率更加全面、客观、准确度更高，且决策周期大幅度缩短，使得企业融资成本和融资周期都大幅度降低。

作为一种实施方式，在执行获取资源申请方相关的原始数据的步骤之前，所述方法还包括：

接收资源申请方的资源申请，并将资源申请记录在资源申请表中。

以信贷业务为例，接收信贷申请后，基于信贷申请，可以由税务局、银行和第三方数据服务商获取信贷申请方相关的原始数据。

在实际应用中，可以通过多种方式获取资源申请方相关的原始数据；则，在一些可能的实施方式中，获取资源申请方相关的原始数据，包括：

获取数据源及数据源的数据源接口，并调用数据源接口；

将原始数据请求报文经由数据源接口发送至数据源；

接收数据源基于原始数据请求报文反馈的原始数据返回报文；

解析原始数据返回报文获得原始数据；

或，

发送调用请求至数据源，以使数据源生成指定文件并同步至指定共享区域；

由指定共享区域下载指定文件，并解析指定文件获得原始数据。

以下是以信贷业务为例对该实施方式进行的详细说明。

根据不同原始数据的特点，采用不同的方式进行获取；对于交互实时性较好的原始数据，适合采用数据源接口的方式获取，对于大批量的原始数据，适合采用由指定共享区域下载指定文件的方式获取。

一种情况下，为了采用数据源接口的方式获取信贷申请方相关的原始数据，首先获得数据源及数据源的数据源接口；在实际应用中，信贷申请方相关的原始数据可以来源于税务局、银行以及第三方数据服务商，即数据源可以为税务局、银行以及第三方数据服务商。数据源接口采用的接口协议可以为http、socket或webservice等等，具体不做限定。

获取数据源接口后，可以调用数据源接口，将原始数据请求报文通过数据源接口发送至数据源，以使数据源接收原始数据请求报文并基于该原始数据报文生成并反馈原始数据返回报文，然后接收原始数据返回报文并进行解析获得原始数据。将原始数据请求报文通过数据源接口发送至数据源后，可以立即结束调用数据源接口，也可以等待数据源反馈原始数据返回报文后再结束调用数据源接口，具体不做限定。

对于原始数据返回报文的解析可以采用sqlload工具进行，当接收到原始数据返回报文时，通过脚本调用方式启动sqlload工具，同时发出指令对数据文件进行读取处理。

以数据源接口采用http协议为例，调用数据源接口的过程为：首先定义数据源接口名称和数据源接口描述信息，其次定义数据源接口访问地址、方法和参数；访问地址为该数据源接口发布的URL地址，方法为http协议中的get、post、delete、update等方法，参数内容为请求数据源接口时需要传递的内容信息，即原始数据请求报文。

一种情况下，在实际应用中，为了获取银行方的一些大批量的原始数据，预先与银行方进行协商确定指定共享区域。当需要银行方大批量的原始数据时，向银行方发送调用请求，以使银行方生成指定文件并且将指定文件同步至指定共享区域，然后由指定共享区域下载指定文件，并对该指定文件进行解析获得原始数据。

相应的，对于指定文件的解析同样可以采用sqlload工具进行，当接收到原始数据返回报文时，通过脚本调用方式启动sqlload工具，同时发出指令对数据文件进行读取处理。

可以理解的是，通过同时获取税务局、银行以及第三方数据服务商中信贷申请方相关的原始数据，能够保证获得的原始数据更加完整、准确，且节省数据收集时间，缩短决策周期。

在实际应用中，获取资源申请方的原始数据后，原始数据可能存在格式问题，并不能直接应用，需要对原始数据进行加工；则，在一些可能的实施方式中，对原始数据进行加工，包括：对数据格式错误或数据格式与目的格式不一致的原始数据进行清洗转换，得数据格式与目的格式一致的目的数据，且目的数据以标准表的形式呈现。

以下是以信贷业务为例对该实施方式进行的详细说明。

为了利用信贷申请方相关的原始数据，需要对税务数据、司法数据、征信数据以及工商数据中数据格式错误或数据格式与目的格式不一致的原始数据进行清洗转换，以获得数据格式与目的格式一致的目的数据，目的数据加载在标准表中。标准表中携带目的格式，目的数据为期望获得的能够用于指标计算的数据。

数据清洗规则可以包括通用规则和特殊清洗规则，通用规则对原始数据中的所有字段统一处理，比如，去首尾空格、全角半角转换等等，具体不做限定。特殊清洗规则可以包括去中间空格、金额去逗号、不可为空或字段值的统一映射规则等等，具体不做限定。

清洗数据可以采用SQL语句方式执行，清洗规则为调用Oracle的函数完成，如当判断表中某一字段值是否为空，当值为空时返回一个默认值，则写法如下：

select nvl(a.name,'默认值')as name from std_a where id＝’123’；

当一个原始数据项上配置多个清洗方法时，则可以对多个方法同时调用。

可以理解的是，通过对原始数据进行清洗加工，可以进一步确保根据原始数据计算的指标数据的准确性。在实际应用中，司法数据为判决文书等规范性文档，文档和表述都具备一定的规范性，因此需要对司法数据进行解析；则，在一些可能的实施例中，当原始数据中包括司法数据时，对原始数据进行加工，还包括：

解析清洗转换后的司法数据的格式，并采用正则表达式对所述清洗转换后的司法数据中的关键数据项进行匹配及提取。

为了应用司法数据，对司法数据进行清洗转换后，还需要对清洗转换后的司法数据的格式进行解析，然后采用正则表达式匹配和提取清洗转换后的司法数据中的关键数据项。在实际应用中，关键数据项可以包括案由分类、涉案金额、涉案金额单位、审理结果、审理程序、法院等级、案件影响力、案件结果对客户的影响或客户诉讼角准确性校验等等，具体不做限定。

例如，司法数据文档中出线“涉案金额：1000.00元，”，则对该司法数据进行解析时，全文检索匹配“涉案金额：”+数值+“元”，并提取其中的数值作为解析结果；为了避免出现误差，可以对多次出现的字符信息进行交叉验证，即“涉案金额：”+数值+“元”的格式或其他可以体现出涉案金额的字符可能会出现多次，则对多个提取结果进行比对验证，提高准确率。

可以理解的是，通过对清洗加工后的司法数据进一步解析，匹配和提取其关键数据项，能够提高司法数据的利用率，且进一步提高根据原始数据计算的指标数据的准确性。

在实际应用中，获得资源分配结果后，还可以进一步将资源分配结果发送给信贷经营方；则，在一些可能的实施例中，还包括：

将所述资源申请方的评分、所述资源申请方的的评级结果及所述资源分配结果整合得资源分配建议，并将所述资源分配建议发送至资源分配方。

以下是以信贷业务为例对该实施方式进行的说明。

为了便于信贷经营方查看结果，可以将模型评分、信贷申请方的评级结果、定价配置结果整合得到信贷申请策略，然后将信贷申请策略发送至信贷经营方。

在实际应用中，信贷申请策略可以以或短信的形式发送至信贷经营方，具体不做限定。

可以理解的是，将模型评分、评级结果和定价配置结果整合形成信贷申请策略，然后发送给信贷经营方，便于信贷经营方查看决策结果，以及制定信贷策略。

图5为本发明实施例提供的业务资源的分配装置，包括：

数据获取模块501，用于获取资源申请方相关的原始数据，其中，原始数据包括银行数据、征信数据、税务数据、工商数据和司法数据中的一种或多种；

指标数据提取模块502，用于对原始数据进行加工，并根据加工后的原始数据计算指标数据；

评分获得模块503，用于根据指标数据，获得资源申请方的评分；

评级结果获得模块504，用于基于资源申请方的评分进行评级映射，获得资源申请方的评级结果；

资源分配结果计算模块505，用于基于资源申请方的的评级结果计算得资源分配结果，并将资源分配结果输出至资源分配方，以使资源分配方基于资源分配结果进行资源分配。

作为一种实施方式，数据获取模块501，包括：

数据源接口调用单元，用于获取数据源及数据源的数据源接口，并调用数据源接口；

请求报文发送单元，用于将原始数据请求报文经由数据源接口发送至数据源；

返回报文接收单元，用于接收数据源基于原始数据请求报文反馈的原始数据返回报文；

解析单元，用于解析原始数据返回报文获得原始数据；

或，

调用请求发送单元，用于发送调用请求至数据源，以使数据源生成指定文件并同步至指定共享区域；

指定文件解析单元，用于由指定共享区域下载所述指定文件，并解析指定文件获得原始数据。

在一种可能的实施方式中，指标数据计算模块包括清洗转换单元，清洗转换单元用于对数据格式错误或数据格式与目的格式不一致的原始数据进行清洗转换，得数据格式与目的格式一致的目的数据，且目的数据以标准表的形式呈现。

作为一种实施方式，当原始数据中包括司法数据时，指标数据计算模块还包括司法数据解析单元，司法数据解析单元用于解析清洗转换后的司法数据的格式，并采用正则表达式对清洗转换后的司法数据中的关键数据项进行匹配及提取。

在一种可能的实施方式中，该装置还包括资源申请接收模块(图中未示出)，用于在数据获取模块获取资源申请方相关的原始数据之前，接收资源申请方的资源申请，并将资源申请记录在资源申请表中。

作为一种实施方式，该装置还包括资源分配建议发送模块(图中未示出)，用于将资源申请方的评分、资源申请方的的评级结果及资源分配结果整合得资源分配建议，并将资源分配建议发送至资源分配方。

上述实施例的装置用于实现前述实施例中相应的方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。

在本发明的一个实施例中，还提供了一种电子设备，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，处理器执行所述程序时实现上述任一业务资源的分配方法。

在本发明的一个实施例中，还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，计算机指令用于使计算机执行上述任一业务资源的分配方法。

所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。

另外，为简化说明和讨论，并且为了不会使本发明难以理解，在所提供的附图中可以示出或可以不示出与集成电路(IC)芯片和其它部件的公知的电源/接地连接。此外，可以以框图的形式示出装置，以便避免使本发明难以理解，并且这也考虑了以下事实，即关于这些框图装置的实施方式的细节是高度取决于将要实施本发明的平台的(即，这些细节应当完全处于本领域技术人员的理解范围内)。在阐述了具体细节(例如，电路)以描述本发明的示例性实施例的情况下，对本领域技术人员来说显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细节有变化的情况下实施本发明。因此，这些描述应被认为是说明性的而不是限制性的。

尽管已经结合了本发明的具体实施例对本发明进行了描述，但是根据前面的描述，这些实施例的很多替换、修改和变型对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。例如，其它存储器架构(例如，动态RAM(DRAM))可以使用所讨论的实施例。

本发明的实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。