[发明专利]数据处理方法、装置和系统

说明书

本申请实施例提供一种数据处理方法、装置和系统，用以估算互联网金融的定价，涉及科技金融领域。该方法中，接收客户端发送的获取指定数据的携带用户标识的获取请求。根据用户标识，获取实时参考因子和非实时参考因子；根据所述实时参考因子和所述非实时参考因子，得到所述用户标识对应的指定数据。由于实时参考因子时根据用户操作结果实时更新的，使得时延要求高的实时参考因子能够及时获取且获取最新的数据，使得得到的指定数据融合了高时延要求的实时参考因子，以及低时延要求的非实时参考因子，能够实现实时预测，使得指定数据的获取更加准确，能够有效的降低风险，有效的提高相应处理资源的利用率。

技术领域

本申请涉及科技金融(Fintech)领域，尤其涉及数据处理方法、装置和系统。

背景技术

现有技术中，互联网金融的定价模式主要有如下三种成熟的模式：

1、一口价模式，该模式实现简单，针对所有的用户群体都按照统一的利率标准定价，但会导致劣币驱逐良币；

2、精算定价模式，该模式中以历史逾期率作为唯一的定价因子，会导致定价偏差大；

3、大数据定价模式，该模式通过采集大量用户特征，针对不同的用户利用对应用户特征进行定价，但该模式中分析的用户特征都是历史数据，例如采用截止到n天前的数据，导致分析的结果存在一定的延时。

有鉴于上述各模式均存在一定的缺陷，而不理想的估算定价也会耗费估算定价所采用的资源。本申请实施例中提出一种数据处理方法，提高估算定价所采用的资源的利用率。

发明内容

为了估算互联网金融的定价，本申请实施例提供数据处理方法、装置和系统。

第一方面，本申请实施例提供一种数据处理方法。该方法包括：

接收客户端发送的获取指定数据的获取请求，所述获取请求中携带用户标识；

根据所述用户标识，获取与所述用户标识对应的实时参考因子；以及，获取与所述用户标识对应的非实时参考因子；其中，所述实时参考因子的更新频率大于所述非实时参考因子的更新频率；

根据所述实时参考因子和所述非实时参考因子，得到所述用户标识对应的指定数据；

将所述用户标识对应的指定数据发送给所述客户端。

可选的，所述实时参考因子包括第一类实时参考因子和第二类实时参考因子，所述根据所述用户标识，获取与所述用户标识对应的实时参考因子；以及，获取与所述用户标识对应的非实时参考因子，包括：

根据所述用户标识，通过第一联机接口在历史接触系统中获取所述用户标识对应的第一类实时参考因子，以及，通过第二联机接口在核心系统中获取所述用户标识对应的第二类实时参考因子和非实时参考因子；

其中，所述历史接触系统中的第一类实时参考因子为所述历史接触系统对第一类实时参数的用户操作结果进行实时处理得到的；

所述核心系统中的非实时参考因子包括用户基础数据和非实时数据，所述用户基础数据是大数据加工系统周期性上报给所述核心系统的；所述非实时数据为历史接触系统周期性上报给所述核心系统的；其中，所述大数据加工系统用于采集所述用户标识对应的用户基础数据；所述历史接触系统还用于对非实时参数的用户操作结果进行处理并存储得到所述非实时数据；

所述核心系统的第二类实时参考因子是所述核心系统对第二类实时参数的用户操作结果进行实时处理并存储得到的。

可选的，所述非实时参考因子包括用户类别信息，将所述用户标识对应的指定数据发送给所述客户端之前，还包括：

获取所述用户类别信息对应的指定数据的参考范围；

判断所述指定数据是否在所述参考范围内；