[发明专利]一种资金借贷匹配方法及装置

说明书

本发明公开了一种资金借贷匹配方法，步骤包括：获取历史资金数据，利用ARIMA模型预测未来资金数据；获取募集资金数据并根据募集资金数据，利用XGBOOST模型预测利率数据；获取并监测可用资金数据；根据未来资金数据、预测的利率数据和可用资金数据匹配借贷关系。该方法运用模型预测未来资金数据和利率数据，能够有效地减少误差，提升准确性，监测可用资金数据，可实现及时调整匹配策略与修正预测模型的目的，通过及时调整匹配策略，使较高利率的资产，匹配较低利率的资金，提高可用资金的利用率，通过及时修正预测模型，调整利率数据，减少募集成本，从而减少资金成本。

技术领域

本发明涉及资金借贷领域，尤其涉及一种资金借贷匹配方法及装置。

背景技术

在科技自动化智能化的潮流推动下，精细化运营已经成为主流的运营方式。而对于资金端来说，资金定价，资金资产撮合非常需要精细化运营，通过人为的适度调整，来实现整个资金从募集到撮合的自动化。并且在经过P2P雷潮后，对于未来的资金资产的预测，把控资金压力显得更为重要。故超脑计划应运而生，超脑计划意在打造一个智能撮合引擎，自动化的完成从预测到最后撮合的全部环节。

发明内容

本发明提供的一种资金借贷匹配方法，旨在解决现有技术中存在资金成本较高的不足之处。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种资金借贷匹配方法，步骤包括：

获取历史资金数据，利用ARIMA模型预测未来资金数据；

获取募集资金数据并根据募集资金数据，利用XGBOOST模型预测利率数据；

获取并监测可用资金数据；

根据未来资金数据、预测的利率数据和可用资金数据匹配借贷关系。

选用ARIMA模型预测未来资金数据，选用XGBOOST模型预测利率数据，通过运用模型进行预测，能够有效地减少误差，提升准确性。监测可用资金数据，可实现及时调整匹配策略与修正预测模型的目的，通过及时调整匹配策略，使较高利率的资产，匹配较低利率的资金，同时适当降低可用资金的碎片化，提高可用资金的利用率，通过及时修正预测模型，调整利率数据，减少募集成本，从而减少资金成本，解决了资金成本较高的问题。

作为优选，所述获取历史资金数据，利用ARIMA模型预测未来资金数据的步骤包括：

获取历史每日续贷数据，利用ARIMA模型输出未来总续贷金额数据；

获取历史每日新增金额数据，利用ARIMA模型输出未来新增金额数据；

根据未来总续贷金额数据和未来新增金额数据生成未来资金数据。

作为优选，所述根据募集资金数据，利用XGBOOST模型预测利率数据的步骤包括：

获取历史各个期限各类商品的募集能力与募集需求数据，利用ARIMA模型输出未来各个期限各类商品的募集能力与募集需求数据；

获取历史各个期限各类商品的储备资金数据，利用ARIMA模型输出未来各个期限各类商品的储备资金数据；

根据未来各个期限各类商品的募集能力与募集需求数据和未来各个期限各类商品的储备资金数据生成募集资金数据；

根据生成的募集资金数据，利用XGBOOST模型预测利率数据。

一种资金借贷匹配装置，包括：

未来资金数据获取模块，用于获取历史资金数据，利用ARIMA模型预测未来资金数据；

利率数据获取模块，用于根据募集资金数据，利用XGBOOST模型预测利率数据；