[发明专利]一种数据处理方法和装置

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

接收目标客户触发的提取请求，所述提取请求包括目标资源值的目标标识和提取原因，所述目标资源值为存款；

根据所述目标标识确定所述目标资源值的存储信息，所述存储信息包括存储开始时间和所述目标资源值的数量，所述目标资源值的数量为存款金额；

根据所述提取原因、所述存储开始时间和所述目标资源值的数量，通过神经网络模型确定附加资源值，所述附加资源值为利息或利率；

向所述目标客户的账户转移所述目标资源值和所述附加资源值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述提取原因、所述存储开始时间和所述目标资源值的数量，通过神经网络模型确定附加资源值之前，所述方法还包括：

获取损失信息，所述损失信息表征所述目标客户提取所述目标资源值带来的损失情况；

所述根据所述提取原因、所述存储开始时间和所述目标资源值的数量，通过神经网络模型确定附加资源值，包括：

根据所述提取原因、所述存储开始时间、所述目标资源值的数量和所述损失信息，通过所述神经网络模型确定所述附加资源值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述提取原因、所述存储开始时间和所述目标资源值的数量，通过神经网络模型确定附加资源值，包括：

确定所述提取原因的目标原因等级，所述目标原因等级用于表示所述提取原因的紧急程度；

根据所述目标原因等级、所述存储开始时间和所述目标资源值的数量，通过所述神经网络模型确定所述附加资源值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述提取原因的目标原因等级，包括：

确定所述提取原因属于不同原因等级的概率；

将所述概率最大的原因等级确定为所述目标原因等级。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述提取原因属于不同原因等级的概率，包括：

获取历史数据，所述历史数据包括提取原因与预设原因等级的对应关系；

针对每种提取原因，统计在不同预设原因等级下，所述提取原因的概率。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标标识确定所述目标资源值的存储信息之前，所述方法包括：

对所述提取请求进行审核；

若审核通过，执行所述根据所述目标标识确定所述目标资源值的存储信息。

7.一种数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：

接收单元，用于接收目标客户触发的提取请求，所述提取请求包括目标资源值的目标标识和提取原因，所述目标资源值为存款；

第一确定单元，用于根据所述目标标识确定所述目标资源值的存储信息，所述存储信息包括存储开始时间和所述目标资源值的数量，所述目标资源值的数量为存款金额；

第二确定单元，用于根据所述提取原因、所述存储开始时间和所述目标资源值的数量，通过神经网络模型确定附加资源值，所述附加资源值为利息或利率；

转移单元，用于向所述目标客户的账户转移所述目标资源值和所述附加资源值。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

获取单元，用于在根据所述提取原因、所述存储开始时间和所述目标资源值的数量，通过神经网络模型确定附加资源值之前，获取损失信息，所述损失信息表征所述目标客户提取所述目标资源值带来的损失情况；

所述第二确定单元，用于：

根据所述提取原因、所述存储开始时间、所述目标资源值的数量和所述损失信息，通过所述神经网络模型确定所述附加资源值。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第二确定单元，用于：

确定所述提取原因的目标原因等级，所述目标原因等级用于表示所述提取原因的紧急程度；

根据所述目标原因等级、所述存储开始时间和所述目标资源值的数量，通过所述神经网络模型确定所述附加资源值。