放款订单的入催率的确定方法、装置、终端及存储介质与流程

1.本技术涉及金融技术领域，具体而言，涉及一种放款订单的入催率的确定方法、装置、终端及存储介质。


背景技术：

2.在金融信贷领域，入催率是对放款资产进行评估的重要指标，通过对放款资产的入催率的观察，可以对放款资产进行风险策略的调节。如何实现以逾期天数为单位确定放款资产的入催率成为亟待解决的问题。
3.目前，对于放款资产的逾期率和入催率的确定包括以下两种方法，第一是基于大盘视角的逾期率分析方法，即在放款资产的放款日期达到足够天数，也就是在某个统计日累计大盘的入催率；第二是基于vintage视角的放款资产逾期率分析方法，即采用多个mob(month of book，资产放款月份)去观察同一个放款资产包的入催率。
4.但是，上述方法无法及时观察放款资产的入催率，降低了放款资产的风险评估的精确度。


技术实现要素：

5.本技术的主要目的在于提供一种放款订单的入催率的确定方法、装置、终端及存储介质，以解决相关技术中存在的无法及时观察放款资产的入催率的问题。
6.为了实现上述目的，第一方面，本技术提供了一种放款订单的入催率的确定方法，包括：
7.统计金融借贷业务中的n个放款订单，其中，n≥1且n为正整数；
8.基于n个放款订单中的每个放款订单的放款日期和预设函数，确定每个放款订单的还款日期；
9.基于每个放款订单的放款金额、放款日期和还款日期，计算每个放款订单在还款日期的前一日的贷款余额；
10.基于每个放款订单在还款日期的前一日的贷款余额，确定在第k个逾期日的n-k个放款订单的入催率，其中，k为0-n的整数。
11.在一种可能的实现方式中，基于每个放款订单在还款日期的前一日的贷款余额，确定在第k个逾期日的n-k个放款订单的入催率，包括：
12.确定每个放款订单在还款日期之后的第k日的逾期贷款余额；
13.基于每个放款订单在还款日期的前一日的贷款余额和每个放款订单在还款日期之后的第k日的逾期贷款余额，确定在第k个逾期日的n-k个放款订单的入催率。
14.在一种可能的实现方式中，基于每个放款订单在还款日期的前一日的贷款余额和每个放款订单在还款日期之后的第k日的逾期贷款余额，确定在第k个逾期日的n-k个放款订单的入催率，包括：
15.基于每个放款订单在还款日期的前一日的贷款余额和每个放款订单在还款日期
之后的第k日的逾期贷款余额，确定在第k个逾期日的n-k个放款订单对应的贷款总余额和逾期贷款总余额；
16.将逾期贷款总余额与贷款总余额作商，得到在第k个逾期日的n-k个放款订单的入催率。
17.在一种可能的实现方式中，k＝0，贷款总余额至少包括第一贷款总余额，逾期贷款总余额至少包括第一逾期贷款总余额；
18.方法包括：
19.分别对每个放款订单在还款日期的前一日的贷款余额和每个放款订单在还款日期的逾期贷款余额进行求和计算，得到在第0个逾期日的n个放款订单对应的第一贷款总余额和第一逾期贷款总余额；
20.将第一逾期贷款总余额与第一贷款总余额作商，得到在第0个逾期日的n个放款订单的入催率，其中，在第0个逾期日的n个放款订单的入催率为n个放款订单的首期逾期率。
21.在一种可能的实现方式中，k＞0，贷款总余额至少包括第二贷款总余额，逾期贷款总余额至少包括第二逾期贷款总余额；
22.方法包括：
23.分别对每个放款订单在还款日期的前一日的贷款余额和每个放款订单在还款日期之后的第k日的逾期贷款余额进行统计，得到n个放款订单在还款日期的前一日的n个贷款余额和n个放款订单在还款日期之后的第k日的n个逾期贷款余额；
24.分别基于n个贷款余额和n个逾期贷款余额，确定前n-k个贷款余额和前n-k个逾期贷款余额；
25.分别将前n-k个贷款余额和前n-k个逾期贷款余额进行求和计算，得到在第k个逾期日的n-k个放款订单对应的第二贷款总余额和第二逾期贷款总余额；
26.将第二逾期贷款总余额与第二贷款总余额作商，得到在第k个逾期日的n-k个放款订单的入催率。
27.在一种可能的实现方式中，基于n个放款订单中的每个放款订单的放款日期和预设函数，确定每个放款订单的还款日期，包括：
28.获取每个放款订单的编码号；
29.将每个放款订单的编码号和放款日期输入预设函数，得到每个放款订单的还款日期。
30.在一种可能的实现方式中，获取每个放款订单的编码号，包括：
31.统计每个放款订单的放款日期，得到n个放款日期；
32.依据n个放款日期的先后顺序，对n个放款订单进行编码，确定n个放款订单中的每个放款订单的编码号。
33.在一种可能的实现方式中，方法还包括：
34.确定每个放款订单在还款日期的逾期贷款余额；
35.将每个放款订单在还款日期的逾期贷款余额与每个放款订单在还款日期的前一日的贷款余额作商，确定每个放款订单在还款日期的逾期率。
36.第二方面，本发明实施例提供了一种放款订单的入催率的确定装置，包括：
37.订单统计模块，用于统计金融借贷业务中的n个放款订单，其中，n≥1且n为正整
数；
38.日期确定模块，用于基于n个放款订单中的每个放款订单的放款日期和预设函数，确定每个放款订单的还款日期；
39.余额计算模块，用于基于每个放款订单的放款金额、放款日期和还款日期，计算每个放款订单在还款日期前一天的贷款余额；
40.入催率确定模块，用于基于每个放款订单在还款日期的前一日的贷款余额，确定在第k个逾期日的n-k个放款订单的入催率，其中，k为0-n的整数。
41.第三方面，本发明实施例提供了一种终端，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上任一种放款订单的入催率的确定方法的步骤。
42.第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上任一种放款订单的入催率的确定的步骤。
43.本发明实施例提供了一种放款订单的入催率的确定方法、装置、终端及存储介质，包括：统计金融借贷业务中的n个放款订单，然后基于n个放款订单中的每个放款订单的放款日期和预设函数，确定每个放款订单的还款日期，再基于每个放款订单的放款金额、放款日期和还款日期，计算每个放款订单在还款日期的前一日的贷款余额，最后基于每个放款订单在还款日期的前一日的贷款余额，确定在第k个逾期日的n-k个放款订单的入催率。本发明通过对每个放款订单进行分析计算，在所有放款订单达到对应的放款周期的最后一天开始，基于每个放款订单在还款日期的前一日的贷款余额，得到每个逾期日对应的所有放款订单的入催率，实现对所有放款订单达的每日监控，以便风控人员根据监控情况快速、灵活的调整风控策略，并提高对放款资产风险评估的精度。
附图说明
44.构成本技术的一部分的附图用来提供对本技术的进一步理解，使得本技术的其它特征、目的和优点变得更明显。本技术的示意性实施例附图及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
45.图1是本发明一实施例提供的一种放款订单的入催率的确定方法的实现流程图；
46.图2是本发明另一实施例提供的一种放款订单的入催率的确定方法的实现流程图；
47.图3是本发明实施例提供的一种放款订单的入催率的确定装置的结构示意图；
48.图4是本发明实施例提供的终端的示意图。
具体实施方式
49.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
50.本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第
四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
51.应当理解，在本发明的各种实施例中，各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
52.应当理解，在本发明中，“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
53.应当理解，在本发明中，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“包含a、b和c”、“包含a、b、c”是指a、b、c三者都包含，“包含a、b或c”是指包含a、b、c三者之一，“包含a、b和/或c”是指包含a、b、c三者中任1个或任2个或3个。
54.应当理解，在本发明中，“与a对应的b”、“与a相对应的b”、“a与b相对应”或者“b与a相对应”，表示b与a相关联，根据a可以确定b。根据a确定b并不意味着仅仅根据a确定b，还可以根据a和/或其他信息确定b。a与b的匹配，是a与b的相似度大于或等于预设的阈值。
55.取决于语境，如在此所使用的“若”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”或“响应于检测”。
56.下面以具体地实施例对本发明的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
57.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图通过具体实施例来进行说明。
58.在一个实施例中，如图1所示，提供了一种放款订单的入催率的确定方法，包括以下步骤：
59.步骤s101：统计金融借贷业务中的n个放款订单；
60.步骤s102：基于n个放款订单中的每个放款订单的放款日期和预设函数，确定每个放款订单的还款日期；
61.步骤s103：基于每个放款订单的放款金额、放款日期和还款日期，计算每个放款订单在还款日期的前一日的贷款余额；
62.步骤s104：基于每个放款订单在还款日期的前一日的贷款余额，确定在第k个逾期日的n-k个放款订单的入催率。
63.具体的，在金融借贷业务中，每天都会有多笔放款，每笔放款对应一个放款订单，本技术中的n个放款订单可以是一天内的统计数据，也可以是一个月或两个月的统计数据，在此不作具体限定，其中，n≥1且n为正整数。
64.由于每个放款订单的放款日期和放款金额在订单上有明确的记录，可直接查阅订单获取，因此，在确定n个放款订单之后，可以通过n个放款订单中的每个放款订单的放款日期和预设函数，确定每个放款订单的还款日期，然后基于每个放款订单的放款金额、放款日
期和还款日期，计算每个放款订单在还款日期的前一日的贷款余额。当确定每个放款订单在还款日期的前一日的贷款余额之后，不仅基于每个放款订单在还款日期的前一日的贷款余额，确定在第k个逾期日的n-k个放款订单的入催率，其中，k为0-n的整数，还可确定每个放款订单在还款日期的逾期率，使工作人员在放款订单逾期后可直接观察其逾期率和入催率，便于工作人员对放款订单的监控以及风险评估，以降低资产风险。
65.本发明实施例提供了一种放款订单的入催率的确定方法，包括：统计金融借贷业务中的n个放款订单，然后基于n个放款订单中的每个放款订单的放款日期和预设函数，确定每个放款订单的还款日期，再基于每个放款订单的放款金额、放款日期和还款日期，计算每个放款订单在还款日期的前一日的贷款余额，最后基于每个放款订单在还款日期的前一日的贷款余额，确定在第k个逾期日的n-k个放款订单的入催率。本发明通过对每个放款订单进行分析计算，在所有放款订单达到对应的放款周期的最后一天开始，基于每个放款订单在还款日期的前一日的贷款余额，得到每个逾期日对应的所有放款订单的入催率，实现对所有放款订单达的每日监控，以便风控人员根据监控情况快速、灵活的调整风控策略，并提高对放款资产风险评估的精度。
66.在一实施例中，步骤s102包括：
67.步骤s201：获取每个放款订单的编码号。
68.具体的，对于每个放款订单的编码号的获取方式主要包括以下两种：第一种，每个单位对于放款订单都会设置固定的代码，通过代码的逻辑顺序可直接确定每个放款订单的编码号。第二种，当通过设置的代码无法直接确定每个放款订单的编码号时，需要统计每个放款订单的放款日期，得到n个放款日期，然后依据n个放款日期的先后顺序，对n个放款订单进行编码，确定n个放款订单中的每个放款订单的编码号。
69.对于第二种方式，假设n为3，则可形成放款订单a、放款订单b和放款订单c。放款订单a、放款订单b和放款订单c的放款日期分别为2022年1月23日、2022年1月24日以及2022年1月25日，那么通过上述放款日期的先后顺序可直接确定放款订单a的编码号为1、放款订单b的编码号为2以及放款订单c的编码号为3。
70.步骤s202：将每个放款订单的编码号和放款日期输入预设函数，得到每个放款订单的还款日期。
71.在金融借贷的场景中，单次的放款行为可以描述为一个放款订单(总金额a，期数b)，那么借款人每期应还a/b interest(一定的利息)，正常情况下用户需要在连续的b个月内还清。在金融的场景中，为了让用户能记住自己的还款日期，通常会为用户设定固定的还款日期，为每月固定的一天，一般为1～28中的一个值，这是因为考虑到了大小月的问题；也就是用户需要在每月固定的一天中进行还款，持续b个月；一旦过了任何一个约定的还款日，用户没有及时还上，则视为逾期。
72.下面结合图2，对每个放款订单的还款日期的确定方式进行说明，具体如下：
73.因为在信贷场景中，不同于信用卡场景都是月初一号集中还款。信贷场景中会为每个用户生成个性化的还款日期m，具体为1～28，具体生成规则通过是依据用户首次借款的借款日期(即金融公司的放款日期)生成。
74.设将金融公司一天内的放款定义为一个资产包，也可以将一个月内的放款定义为一个资产包，这里为了方便理解，用最细粒度“日“作为放款资产包。设t日放出去的信贷资
产按照每笔资产的第一个还款日期可以拆解为31个子资产包(放款订单)。
75.用户只有首次借款时，用户的第一次还款日期是t 30，或者t 31。而用户再次发生借款行为时，还款日期则固定为每月第m天。即从第二次借款行为开始，31个放款订单的首期还款日期会形成一个还款周期，31个放款订单中的每个放款订单的还款日期分布在[t 20，t 50]日内，而不是t 30或者t 31。因此，31个放款订单对应的表现日(还款日期)分别是t 20，t 21，
…
，t 50，即第i个资产包在第d＝t i 19日，迎来第一个表现日，i∈[1,31]，其中，d＝t i 19即为上述所说的预设函数。
[0076]
在一实施例中，步骤s104包括：
[0077]
步骤s301：确定每个放款订单在还款日期之后的第k日的逾期贷款余额；
[0078]
步骤s302：基于每个放款订单在还款日期的前一日的贷款余额和每个放款订单在还款日期之后的第k日的逾期贷款余额，确定在第k个逾期日的n-k个放款订单的入催率。
[0079]
其中，确定在第k个逾期日的n-k个放款订单的入催率，需先基于每个放款订单在还款日期的前一日的贷款余额和每个放款订单在还款日期之后的第k日的逾期贷款余额，确定在第k个逾期日的n-k个放款订单对应的贷款总余额和逾期贷款总余额，然后将逾期贷款总余额与贷款总余额作商，得到在第k个逾期日的n-k个放款订单的入催率。其中，贷款总余额至少包括第一贷款总余额和第二贷款总余额，逾期贷款总余额至少包括第一逾期贷款总余额和第二逾期贷款总余额。
[0080]
基于k的取值，对确定在第k个逾期日的n-k个放款订单的入催率进行说明，具体如下：
[0081]
在k＝0的情况下，需分别对每个放款订单在还款日期的前一日的贷款余额和每个放款订单在还款日期的逾期贷款余额进行求和计算，得到在第0个逾期日的n个放款订单对应的第一贷款总余额和第一逾期贷款总余额，然后将第一逾期贷款总余额与第一贷款总余额作商，得到在第0个逾期日的n个放款订单的入催率。其中，在第0个逾期日的n个放款订单的入催率为n个放款订单的首期逾期率。
[0082]
在确定n个放款订单的首期逾期率之前，可先计算出每个放款订单在还款日期的逾期率。具体的，确定每个放款订单在还款日期的逾期贷款余额，然后将每个放款订单在还款日期的逾期贷款余额与每个放款订单在还款日期的前一日的贷款余额作商，确定每个放款订单在还款日期的逾期率。
[0083]
在还款日期，第i个放款订单的逾期率计算公式为：
[0084][0085]
其中，xi为放款订单i在d-1日的贷款余额，yi为放款订单i在d日逾期贷款余额。
[0086]
基于上述每个放款订单的首期逾期率，可计算n个放款订单的首期逾期率，计算公式为：
[0087][0088]
其中，为第一逾期贷款总余额，为第一贷款总余额。
[0089]
在k＞0的情况下，需分别对每个放款订单在还款日期的前一日的贷款余额和每个
放款订单在还款日期之后的第k日的逾期贷款余额进行统计，得到n个放款订单在还款日期的前一日的n个贷款余额和n个放款订单在还款日期之后的第k日的n个逾期贷款余额，然后分别基于n个贷款余额和n个逾期贷款余额，确定前n-k个贷款余额和前n-k个逾期贷款余额，再分别将前n-k个贷款余额和前n-k个逾期贷款余额进行求和计算，得到在第k个逾期日的n-k个放款订单对应的第二贷款总余额和第二逾期贷款总余额，最后将第二逾期贷款总余额与第二贷款总余额作商，得到在第k个逾期日的n-k个放款订单的入催率。
[0090]
由于当k＝3时，只有n-3个放款订单有完整表现期，分别是1,2,3
…
n-3。第n-2个资产包，在t (n-2) 19日迎来首次表现，但截止到(t n 19)，其只有2个完整的表现日。第n-1个资产包，在t (n-1) 19日迎来表现，截止到(t n 19)，其只有1个完整的表现日。第n个资产包，在t n 19日迎来表现，截止到(t n 19)，其只有0个完整的表现日，都不足完整的3个表现日。因此，在k＞0的情况下，第二贷款总余额和第二逾期贷款总余额对应的放款订单均为前n-k个。
[0091]
具体的，在k＞0的情况下，在第k个逾期日的n-k个放款订单的入催率计算公式如下：
[0092][0093]
其中，xi为放款订单i在d-1日的贷款余额，y
ki
为放款订单i在d日之后的第k日的逾期贷款余额，即图2中的yi′
。
[0094]
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
[0095]
以下为本发明的装置实施例，对于其中未详尽描述的细节，可以参考上述对应的方法实施例。
[0096]
图3示出了本发明实施例提供的一种放款订单的入催率的确定装置的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，一种放款订单的入催率的确定装置包括订单统计模块31、日期确定模块32、余额计算模块33和入催率确定模块34，具体如下：
[0097]
订单统计模块31，用于统计金融借贷业务中的n个放款订单，其中，n≥1且n为正整数；
[0098]
日期确定模块32，用于基于n个放款订单中的每个放款订单的放款日期和预设函数，确定每个放款订单的还款日期；
[0099]
余额计算模块33，用于基于每个放款订单的放款金额、放款日期和还款日期，计算每个放款订单在还款日期前一天的贷款余额；
[0100]
入催率确定模块34，用于基于每个放款订单在还款日期的前一日的贷款余额，确定在第k个逾期日的n-k个放款订单的入催率，其中，k为0-n的整数。
[0101]
在一种可能的实现方式中，入催率确定模块34包括：
[0102]
逾期贷款余额确定子模块，用于确定每个放款订单在还款日期之后的第k日的逾期贷款余额；
[0103]
入催率确定子模块，用于基于每个放款订单在还款日期的前一日的贷款余额和每个放款订单在还款日期之后的第k日的逾期贷款余额，确定在第k个逾期日的n-k个放款订单的入催率。
[0104]
在一种可能的实现方式中，入催率确定子模块包括：
[0105]
余额确定单元，用于基于每个放款订单在还款日期的前一日的贷款余额和每个放款订单在还款日期之后的第k日的逾期贷款余额，确定在第k个逾期日的n-k个放款订单对应的贷款总余额和逾期贷款总余额；
[0106]
入催率确定单元，用于将逾期贷款总余额与贷款总余额作商，得到在第k个逾期日的n-k个放款订单的入催率。
[0107]
在一种可能的实现方式中，k＝0，贷款总余额至少包括第一贷款总余额，逾期贷款总余额至少包括第一逾期贷款总余额；
[0108]
方法包括：
[0109]
第一余额确定子单元，用于分别对每个放款订单在还款日期的前一日的贷款余额和每个放款订单在还款日期的逾期贷款余额进行求和计算，得到在第0个逾期日的n个放款订单对应的第一贷款总余额和第一逾期贷款总余额；
[0110]
第一入催率确定子单元，用于将第一逾期贷款总余额与第一贷款总余额作商，得到在第0个逾期日的n个放款订单的入催率，其中，在第0个逾期日的n个放款订单的入催率为n个放款订单的首期逾期率。
[0111]
在一种可能的实现方式中，k＞0，贷款总余额至少包括第二贷款总余额，逾期贷款总余额至少包括第二逾期贷款总余额；
[0112]
方法包括：
[0113]
余额统计子单元，用于分别对每个放款订单在还款日期的前一日的贷款余额和每个放款订单在还款日期之后的第k日的逾期贷款余额进行统计，得到n个放款订单在还款日期的前一日的n个贷款余额和n个放款订单在还款日期之后的第k日的n个逾期贷款余额；
[0114]
余额选取子单元，分别基于n个贷款余额和n个逾期贷款余额，确定前n-k个贷款余额和前n-k个逾期贷款余额；
[0115]
第二余额确定子单元，用于分别将前n-k个贷款余额和前n-k个逾期贷款余额进行求和计算，得到在第k个逾期日的n-k个放款订单对应的第二贷款总余额和第二逾期贷款总余额；
[0116]
第二入催率确定子单元，用于将第二逾期贷款总余额与第二贷款总余额作商，得到在第k个逾期日的n-k个放款订单的入催率。
[0117]
在一种可能的实现方式中，日期确定模块32包括：
[0118]
编码获取子模块，用于获取每个放款订单的编码号；
[0119]
日期确定子模块，用于将每个放款订单的编码号和放款日期输入预设函数，得到每个放款订单的还款日期。
[0120]
在一种可能的实现方式中，编码获取子模块包括：
[0121]
日期统计单元，用于统计每个放款订单的放款日期，得到n个放款日期；
[0122]
编码获取单元，用于依据n个放款日期的先后顺序，对n个放款订单进行编码，确定n个放款订单中的每个放款订单的编码号。
[0123]
在一种可能的实现方式中，方法还包括：
[0124]
逾期贷款余额确定模块，用于确定每个放款订单在还款日期的逾期贷款余额；
[0125]
逾期率确定模块，用于将每个放款订单在还款日期的逾期贷款余额与每个放款订单在还款日期的前一日的贷款余额作商，确定每个放款订单在还款日期的逾期率。
[0126]
图4是本发明实施例提供的终端的示意图。如图4所示，该实施例的终端4包括：处理器40、存储器41以及存储在存储器41中并可在处理器40上运行的计算机程序42。处理器40执行计算机程序42时实现上述各个放款订单的入催率的确定方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101至步骤104。或者，处理器40执行计算机程序42时实现上述各个放款订单的入催率的确定装置实施例中各模块/单元的功能，例如图3所示模块/单元31至34的功能。
[0127]
本发明还提供一种可读存储介质，可读存储介质中存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时用于实现上述的各种实施方式提供的放款订单的入催率的确定方法。
[0128]
其中，可读存储介质可以是计算机存储介质，也可以是通信介质。通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。计算机存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。例如，可读存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该可读存储介质读取信息，且可向该可读存储介质写入信息。当然，可读存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和可读存储介质可以位于专用集成电路(application specific integrated circuits，简称：asic)中。另外，该asic可以位于用户设备中。当然，处理器和可读存储介质也可以作为分立组件存在于通信设备中。可读存储介质可以是只读存储器(rom)、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。
[0129]
本发明还提供一种程序产品，该程序产品包括执行指令，该执行指令存储在可读存储介质中。设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取该执行指令，至少一个处理器执行该执行指令使得设备实施上述的各种实施方式提供的放款订单的入催率的确定方法。
[0130]
在上述设备的实施例中，应理解，处理器可以是中央处理单元(英文：central processing unit，简称：cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：digital signal processor，简称：dsp)、专用集成电路(英文：application specific integrated circuit，简称：asic)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
[0131]
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。