[发明专利]资产证券筛选方法、设备及计算机可读存储介质有效
| 申请号: | 201811338511.9 | 申请日: | 2018-11-09 |
| 公开(公告)号: | CN109544348B | 公开(公告)日: | 2022-04-01 |
| 发明(设计)人: | 王磊;席俊杰;李斌 | 申请(专利权)人: | 深圳前海微众银行股份有限公司 |
| 主分类号: | G06Q40/06 | 分类号: | G06Q40/06;G06F16/2455 |
| 代理公司: | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人: | 胡海国;魏兰 |
| 地址: | 518052 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 资产 证券 筛选 方法 设备 计算机 可读 存储 介质 | ||
1.一种资产证券筛选方法,其特征在于,所述资产证券筛选方法包括以下步骤:
当监测到资产证券筛选请求时,依据所述资产证券筛选请求中的模板识别码,确定目标筛选模板;
依据所述目标筛选模板中的各筛选条件,对资产证券进行批量筛选,以获取第一资产证券池;
对所述第一资产证券池中的各资产证券进行标准化处理,以获取目标资产证券池;
其中,依据所述目标筛选模板中的各筛选条件,对资产证券进行批量筛选,以获取第一资产证券池的步骤包括:
从所述目标筛选模板中读取各筛选条件,并判断所述各筛选条件中是否存在预设筛选条件,所述预设筛选条件为关于回收率和\或违约率的筛选条件,所述回收率和\或违约率为利用机器学习模型对历史资产证券数据和客户基本信息进行挖掘和分析,预估出不同类别的资产证券以及不同地区、行业和\或年龄的客户所产生的资产证券的回收率和\或违约率;
若所述各筛选条件中存在预设筛选条件,则依据所述各筛选条件中除预设筛选条件之外的筛选条件,对资产证券进行批量筛选,以获取第三资产证券池;
将所述第三资产证券池中的各资产证券输入至预设模型中,所述预设模型为关于预估资产证券的回收率和\或违约率的机器模型,并获取所述预设模型的输出结果;
依据预设模型的输出结果和预设筛选条件,对所述第三资产证券池中的各资产证券进行批量筛选,以获取第一资产证券池。
2.如权利要求1所述的资产证券筛选方法,其特征在于,依据所述目标筛选模板中的各筛选条件,对资产证券进行批量筛选,以获取第一资产证券池的步骤之后,还包括:
依据预设剔除规则,对所述第一资产证券池中的各资产证券执行资产证券剔除操作,以获取第二资产证券池;
将对所述第一资产证券池中的各资产证券进行标准化处理,以获取目标资产证券池的步骤替换为以下步骤:
对所述第二资产证券池中的各资产证券进行标准化处理,以获取目标资产证券池。
3.如权利要求1所述的资产证券筛选方法,其特征在于,对所述第一资产证券池中的各资产证券进行标准化处理,以获取目标资产证券池的步骤之后,还包括:
当监测到资产证券细筛请求时,依据所述资产证券细筛请求中的细筛条件,对所述目标资产证券池进行细筛处理。
4.如权利要求1所述的资产证券筛选方法,其特征在于,依据所述资产证券筛选请求中的模板识别码,确定目标筛选模板的步骤包括:
从所述资产证券请求中读取模板识别码,并将所述模板识别码对应的筛选模板确定为目标筛选模板。
5.如权利要求1所述的资产证券筛选方法,其特征在于,所述目标筛选模板包含的筛选条件为基本筛选条件、组合式筛选条件和计算式筛选条件中的一种或多种。
6.如权利要求1所述的资产证券筛选方法,其特征在于,所述依据预设模型的输出结果和预设筛选条件,对所述第三资产证券池中的各资产证券进行批量筛选,以获取第一资产证券池的步骤包括:
依据预设模型的输出结果,对所述第三资产证券池中的各资产证券执行对应的结果标注操作;
依据预设筛选条件,对经结果标注操作后的第三资产证券池中的各资产证券进行批量筛选,以获取第一资产证券池。
7.如权利要求1-5中任一项所述的资产证券筛选方法,其特征在于,所述当监测到资产证券筛选请求时,依据所述资产证券筛选请求中的模板识别码,确定目标筛选模板的步骤之前,还包括:
当监测到筛选模板创建请求时,依据预设筛选条件库和所述筛选模板创建请求中的筛选条件编号组,确定目标筛选条件组;
依据所述目标筛选条件组,创建对应的筛选模板,并存储所述筛选模板。
8.一种资产证券筛选设备,其特征在于,所述资产证券筛选设备包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的资产证券筛选程序,所述资产证券筛选程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的资产证券筛选方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有资产证券筛选程序,所述资产证券筛选程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的资产证券筛选方法的步骤。
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