数据处理方法、装置、设备、介质及产品与流程

1.本技术属于数据处理领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、设备、介质及产品。


背景技术：

2.现实生活中，为了避免交易异常的情况，需要对交易双方的可靠性进行评估，以由于用户交易风险过大而导致的异常交易的情况。然而，现有技术中，对用户的可靠性进行评估的准确性较低。


技术实现要素：

3.本技术实施例提供一种数据处理方法及其装置、设备、介质及产品，提高了对用户的可靠性进行评估的准确性。
4.第一方面，本技术实施例提供一种数据处理方法，该方法包括：
5.获取目标用户的用户风险数据，用户风险数据包括非自然客户及其密切关系人的风险数据；
6.基于预设计算规则，以及用户风险数据所包括的多个指标数据，计算与每一个指标数据对应的指标评分；
7.通过与每一个指标数据对应的指标评分以及预设权重进行加权求和计算，得到用户风险评分，用户风险评分用于评估目标用户的可靠性。
8.在第一方面的一种可选的实施方式中，方法还包括：
9.基于用户风险评分与预设风险等级数量的比值，更新用户风险评分。
10.在第一方面的一种可选的实施方式中，方法还包括：
11.基于用户风险评分，以及预设的用户风险评分与用户风险等级的对应关系，确定目标用户的用户风险等级，用户风险等级用于评估目标用户的可靠性。
12.在第一方面的一种可选的实施方式中，用户风险数据还包括用户特性风险数据、地域风险数据、业务风险数据和行业风险数据中的至少一个。
13.在第一方面的一种可选的实施方式中，其特征在于，
14.在目标用户为新增用户的情况下，用户特性风险数据包括企业行业数据、证照有效期、用户信息完整度、第一名单命中数据、第二名单命中数据中的至少两个数据；
15.在目标用户为存量用户的情况下，用户风险特性数据包括企业行业数据、证照有效期、用户信息完整度、第一名单命中数据、第二名单命中数据、信息更新频率中的至少两个数据。
16.在第一方面的一种可选的实施方式中，地域风险数据包括企业注册地址、企业经营地址、企业关联人中的至少两个数据。
17.在第一方面的一种可选的实施方式中，其特征在于，
18.在目标用户为新增的投资用户的情况下，业务风险数据包括接受投资方式、接收投资账户关联度，首日交易笔数、首日交易金额中的至少两个数据；
19.在目标用户为新增的募资用户的情况下，业务风险数据包括资金转入方式、资金转入账户关联度、首日交易笔数、首日交易金额中的至少两个数据；
20.在目标用户为存量的投资用户的情况下，业务风险数据包括交易类型和交易量级；
21.在目标用户为存量的募资用户的情况下，业务风险数据包括销售产品的风险等级、期间交易笔数、期间交易金额和行业/职业基准收入金额。
22.在第一方面的一种可选的实施方式中，非自然客户及其密切关系人的风险数据包括法人/受益所有人年龄、法人/受益所有人证件类型、法人/受益所有人身份证件号码、法人/受益所有人身份证件有效期中的至少两个数据。
23.第二方面，本技术实施例提供了一种数据处理装置，该装置包括：
24.获取模块，用于获取目标用户的用户风险数据，用户风险数据包括非自然客户及其密切关系人的风险数据；
25.计算模块，用于基于预设计算规则，以及用户风险数据所包括的多个指标数据，计算与每一个指标数据对应的指标评分；
26.计算模块，还用于通过与每一个指标数据对应的指标评分以及预设权重进行加权求和计算，得到用户风险评分，用户风险评分用于评估目标用户的可靠性。
27.第三方面，提供一种电子设备，包括：存储器，用于存储计算机程序指令；处理器，用于读取并运行存储器中存储的计算机程序指令，以执行第一方面或第二方面中任一可选的实施方式提供的数据处理方法。
28.第四方面，提供一种计算机存储介质，计算机存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现第一方面或第二方面中的任一可选的实施方式提供的数据处理方法。
29.第五方面，提供一种计算机程序产品，计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备执行实现第一方面或第二方面中的任一可选的实施方式提供的数据处理方法。
30.在本技术实施例中，可以通过获取目标用户的用户风险数据，进而可以基于预设计算规则，以及所述用户风险数据所包括的多个指标数据，计算与每一指标数据对应的指标评分，基于此，可以通过与每一指标数据对应的指标评分以及预设权重进行加权求和计算，得到用户风险评分。由于该用户风险评分用于评估目标用户的可靠性，如此，可以提高了对用户的可靠性进行评估的准确性。
附图说明
31.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对本技术实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
32.图1是本技术实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图；
33.图2是本技术实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图；
34.图3是本技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
35.下面将详细描述本技术的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本技术进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅意在解释本技术，而不是限定本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本技术的示例来提供对本技术更好的理解。另外，需要说明的是，本技术技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。
36.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括
……”
限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
37.本文中术语“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，a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。
38.为了解决现有技术中存在的评估用户的可靠性较低的问题，本技术实施例提供一种数据处理方法、装置、设备及介质，可以通过获取目标用户的用户风险数据，进而可以基于预设计算规则，以及所述用户风险数据所包括的多个指标数据，计算与每一指标数据对应的指标评分，基于此，可以通过与每一指标数据对应的指标评分以及预设权重进行加权求和计算，得到用户风险评分。由于该用户风险评分用于评估目标用户的可靠性，如此，可以提高了对用户的可靠性进行评估的准确性。
39.本技术实施例提供的数据处理方法，执行主体可以是数据处理装置，或是数据处理装置中用于执行数据处理方法的控制模块。本技术实施例中以数据处理装置执行数据处理方法为例，说明本技术实施例提供的数据方法为例。
40.下面结合附图，通过具体的实施例对本技术实施例提供的数据处理方法进行详细说明。
41.图1是本技术实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图。
42.如图1所示，该数据处理方法的执行主体可以是数据处理装置，该方法具体可以包括以下步骤：
43.s110，获取目标用户的用户风险数据。
44.数据处理装置在对目标用户的可靠性进行评估的情况下，可以先获取该目标用户的用户风险数据，以便后续基于该用户风险数据对目标用户的可靠性进行风险评估。其中，用户风险数据可以包括非自然客户及其密切关系人的风险数据。
45.s120，基于预设计算规则，以及用户风险数据所包括的多个指标数据，计算与每一个指标数据对应的指标评分。
46.其中，预设计算规则是基于实际经验或是情况预先设置的计算规则，该预设计算规则可以是加权求和计算规则，也可以是利用公式计算的规则，在此不作具体限定。
47.具体地，数据处理装置可以在获取用户风险数据之后，基于预设计算规则，对用户风险数据所包括的多个指标数据进行计算，以得到与每一指标数据对应的指标评分。该指标评分可以用于评估目标用户在某一方面的可靠性，具体的需要视实际的指标数据而定，在此不作过多限定。
48.s130，通过与每一个指标数据对应的指标评分以及预设权重进行加权求和计算，得到用户风险评分。
49.其中，用户风险评分用于评估目标用户的可靠性。
50.具体地，数据处理装置可以在计算得到与每一指标数据对应的指标评分之后，通过对与每一指标数据对应的指标评分以及预设权重进行加权求和计算，以得到目标用户的用户风险评分。
51.具体的用于计算用户风险评分的公式具体如公式(1)所示：
[0052][0053]
其中，a可以表示用户风险评分，ai可以表示第i个指标评分，pi可以表示第i个指标评分对应的权重，n可以表示指标评分的数量。
[0054]
在本技术实施例中，可以通过获取目标用户的用户风险数据，进而可以基于预设计算规则，以及所述用户风险数据所包括的多个指标数据，计算与每一指标数据对应的指标评分，基于此，可以通过与每一指标数据对应的指标评分以及预设权重进行加权求和计算，得到用户风险评分。由于该用户风险评分用于评估目标用户的可靠性，如此，可以提高了对用户的可靠性进行评估的准确性。
[0055]
在一个实施例中，为了可以更加准确的评估目标用户的可靠性，上述涉及到的数据处理方法还可以包括：
[0056]
基于用户风险评分与预设风险等级数量的比值，更新用户风险评分。
[0057]
其中，预设风险等级数量可以是基于实际经验或情况、预先设置的风险等级数量，具体的在此不作具体限定。
[0058]
具体的计算公式可以如公式(2)所示：
[0059][0060]
其中，b可以表示更新后的用户风险，m可以是预设风险等级数量。
[0061]
在该实施例中，数据处理装置为了便于统计，会将用户风险评分限定在一定范围内，基于此，在数据处理装置计算得到用户风险评分之后，会基于用户风险评分与预设风险等级数量的比值，更新该用户风险评分，即确定用户风险评分与预设风险等级数量的比值为新的用户风险评分。如此，便于后续的统计。
[0062]
在一个实施例中，为了可以准确地确定用户的用户风险等级，上述涉及到的数据处理方法还可以包括：
[0063]
基于用户风险评分，以及预设的用户风险评分与用户风险等级的对应关系，确定目标用户的用户风险等级。
[0064]
具体地，在数据处理装置计算得到用户风险评分之后，数据处理装置可以基于用户风险评分，以及预设的用户风险评分与用户风险等级的对应关系，可以准确地确定目标用户的用户风险等级。
[0065]
其中，用户风险等级可以用于评估目标用户的可靠性。预设的用户风险评分和用户风险等级的对应关系可以是基于实际经验或是实际情况预先设置的映射关系。
[0066]
具体的预设的用户风险评分和用户风险等级的对应关系可以如表1所示：
[0067]
表1预设的用户风险评分和用户风险等级的对应关系
[0068]
用户风险评分用户风险等级t1≤t《t2r1t2≤t《t3r2t3≤t《t4r3…………
t
i-1
≤t《t
iri
[0069]
在该实施例中，在数据处理装置计算得到用户风险评分之后，数据处理装置可以基于用户风险评分，以及预设的用户风险评分与用户风险等级的对应关系，可以准确地确定目标用户的用户风险等级。
[0070]
在一些实施例中，上述涉及到的用户风险数据还可以包括用户特性风险数据、地域风险数据、业务风险数据和行业风险数据中的至少一个。
[0071]
基于此，在该实施例中，数据处理装置可以基于预设计算规则计算出与用户风险数据所包括的非自然客户及其密切关系人的风险数据对应的指标评分，以及基于预设计算规则计算得到的与用户风险数据所包括的用户特性风险数据、地域风险数据、业务风险数据和行业风险数据中的至少一个数据对应的指标评分，进而可以基于上述计算得到至少两个指标评分，以及该至少两个指标评分各自对应的预设权重进行加权求和，得到更为准确的用户风险评分。
[0072]
在一些实施例中，在目标用户为新增用户的情况下，用户特性风险数据可以包括企业行业数据、证照有效期、用户信息完整度、第一名单命中数据、第二名单命中数据中的至少两个数据；
[0073]
在目标用户为存量用户的情况下，用户风险特性数据可以包括企业行业数据、证照有效期、用户信息完整度、第一名单命中数据、第二名单命中数据、信息更新频率中的至少两个数据。
[0074]
基于此，预设计算规则可以是加权求和计算规则。
[0075]
具体地，在目标用户为新增用户的情下，可以预先为用户特性风险数据所包括的企业行业数据、证照有效期、用户信息完整度、第一名单命中数据、第二名单命中数据中的至少两个数据分配相应的权重，进而可以基于用户特性风险数据所包括的企业行业数据、证照有效期、用户信息完整度、第一名单命中数据、第二名单命中数据中的至少两个数据以及该至少两个数据相对应的权重进行加权求和，以得到与用户特性风险数据对应的指标评分。
[0076]
或是在目标用户为存量用户的情况下，可以预设为用户特性风险数据所包括的企业行业数据、证照有效期、用户信息完整度、第一名单命中数据、第二名单命中数据、信息更新频率中的至少两个数据分配相应的权重，进而可以基于用户特征风险数据所包括的企业行业数据、证照有效期、用户信息完整度、第一名单命中数据、第二名单命中数据、信息更新频率中的至少两个数据，以及该至少两个数据所对应的权重，进行加权求和计算，以得到与
用户特性风险数据对应的指标评分。
[0077]
需要说明的是，目标用户是新增用户，还是存量用户，可以基于目标用户的账号办理时间而定，具体的，在此不作具体限定。
[0078]
还需要说明的是，上述涉及到的企业行业数据是为了考虑用户能否提供政府有权机关颁发的能够证明其合法真实身份的证件或文件，关系是否能够与该用户建立业务关系。此外，可以根据外部咨询结果，规定了不同行业类别的评分。
[0079]
上述涉及到的证照有效期是为了考虑首次办理业务时，用户证照临界有效期或证照过有效期时，相应的评分也就越高。具体的，可以预先设置用户证照距离有限期的时间与评分的对应关系，以用于获取关于证照有效期的数据。
[0080]
由于用户信息包括自然人9要素和非自然人29要素，所以上述涉及到用户信息完整度是为了考虑用户信息是否符合要求，并对用户身份识别要素进行登记，关系到能否有效识别用户。具体的可以根据各项信息的重要程度赋予不同的得分，并设置超过预设比例的信息无法获取时直接赋予用户特性一级指标最高得分的评级规定。
[0081]
上述涉及到的第二名单命中数据是为了用户及其法人是否触发第二名单。若用户一旦命中该名单，则直接赋予用户特性风险数据的最高得分。
[0082]
信息更新频率是考虑用户在预设周期内自然人9要素或非自然人29要素变更次数(一次更新多项要素按照要素的数量算次数)赋予不同得分值。该预设周期可以是一年，具体的在此不作具体限定。
[0083]
在一些实施例中，地域风险数据可以包括企业注册地址、企业经营地址、企业关联人中的至少两个数据。
[0084]
基于此，预设计算规则可以是加权求和规则。
[0085]
具体地，数据处理装置可以预先为企业注册地址、企业经营地址、企业关联人中的至少两个数据分配相应的权重，进而可以基于该至少两个数据以及其各自对应的权重，计算得到与地域风险数据对应的指标评分。
[0086]
需要说明的是，该地域风险数据可以衡量用户及其实际受益人、实际控制人、法人代表、注册地、住所、经营所在地与不合规活动的关联度，以及用户主要交易对手方及境外参与交易金融机构的地域风险传导。还需要说明的是，本技术实施例还可以基于实际情况设置高风险地区、境外地区(包括港澳台)和境内地区三个赋分项，具体的在此不作过多赘述。
[0087]
在一些实施例中，在目标用户为新增的投资用户的情况下，业务风险数据可以包括接受投资方式、接收投资账户关联度，首日交易笔数、首日交易金额中的至少两个数据；
[0088]
在目标用户为新增的募资用户的情况下，业务风险数据可以包括资金转入方式、资金转入账户关联度、首日交易笔数、首日交易金额中的至少两个数据；
[0089]
在目标用户为存量的投资用户的情况下，业务风险数据可以包括交易类型和交易量级；
[0090]
在目标用户为存量的募资用户的情况下，业务风险数据可以包括销售产品的风险等级、期间交易笔数、期间交易金额和行业/职业基准收入金额。
[0091]
基于此，需要说明的是，在目标用户为新增的投资用户的情况下，或是，在目标用户为新增的募资用户的情况下，数据处理装置可以预先为业务风险数据所包括各个维度的
数据分配相应的权重，进而可以在目标用户为新增的投资用户的情况下，或是，在目标用户为新增的募资用户的情况下，基于业务风险数据所对应的各个维度的数据，以及该各个维度的数据各自对应权重进行加权求和，以得到分别在目标用户为新增的投资用户的情况下，或是，在目标用户为新增的募资用户的情况下，与业务风险数据对应的指标评分。
[0092]
还需要说明的是，在目标用户为存量的投资用户的情况下，预设计算规则可以是公式计算规则。
[0093]
具体的可以如公式(3)所示：
[0094]
c＝(1 α)
×
(a1 a2)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0095]
其中，c可以是与业务风险数据对应的指标评分，α为业务自然风险值，可以预先为业务风险自然值分配初始值，若第一预设时长内监管机构对该类型业务作出过处罚，则上升第一预设值，后续评级以第一预设值为基准确定。如未发生处罚情况，则维持初始值；
[0096]
a1为交易类型(主动型投资交易取第一系数，被动性投资交易取第二系数，其中第一系数小于第二系数)，主动型投资可以是主动发起的股权类交易，其余为被动性投资交易，第一系数和第二系数可以基于实际经验预先设置的系数值；
[0097]
a2为交易量级，(交易占小于等于预设股权取第二预设值，每增加一倍预设股权时，交易量级可以取第二预设值乘2，最高值取100。
[0098]
还需要说明的是，在目标用户为存量的募资用户的情况下，预设计算规则可以是公式计算规则，具体的公式可以如公式(4)所示：
[0099]
d＝(1 α)
×
(b1 b2 b3 b4) (4)
[0100]
其中，d可以是在目标用户为存量的募资用户的情况下，与业务风险数据对应的指标评分，α为业务自然风险值，可以预先为业务风险自然值分配初始值，若第一预设时长内监管机构对该类型业务作出过处罚，则上升第一预设值，后续评级以第一预设值为基准确定。如未发生处罚情况，则维持初始值；
[0101]
b1为销售产品的风险等级(r1-r5等级)，如该用户购买多种不同风险等级的产品，则按照用户购买产品金额最多的产品作为基准(或视情况取购买产品风险级别为最高)；
[0102]
b2为期间交易笔数，具体的可以取所有同类型用户交易笔数的中位数平均值为第三预设值，例如，可以是10分，每增加一倍数值时，使得第三预设值乘预设倍数，最高取100分,低于中位数取10分；
[0103]
b3为期间交易金额，取所有同类型用户交易总金额中位数平均值为1第三预设值，例如，可以是10分，每增加一倍数值时，使得第三预设值乘预设倍数，最高取100分，低于中位取10分；
[0104]
b4为行业/职业基准收入金额，根据募资用户在过去一个自然年内的平均收入金额为基准，确定参数行业金额标准。该金额向下无风险(即b4取为0)，向上每增加10％增加10分。
[0105]
在一些实施例中，非自然客户及其密切关系人的风险数据包括法人/受益所有人年龄、法人/受益所有人证件类型、法人/受益所有人身份证件号码、法人/受益所有人身份证件有效期中的至少两个数据。
[0106]
基于此，预设计算规则可以是加权求和规则。非自然客户及其密切关系人的风险数据主要评估非自然人用户的法人和受益所有人身份情况。
[0107]
具体的，数据处理装置可以预先非自然客户及其密切关系人的风险数据中所包括的法人/受益所有人年龄、法人/受益所有人证件类型、法人/受益所有人身份证件号码、法人/受益所有人身份证件有效期中的至少两个数据分配相应的权重，进而可以基于非自然客户及其密切关系人的风险数据中所包括的至少两个数据以及对应的预设权重，进行加权求和计算，以得到与该非自然客户及其密切关系人的风险数据对应的指标评分。
[0108]
上述涉及到的法人/受益所有人年龄可以基于用户年龄不同，相应的履约能力、履职能力、收入能力不同来设置评分。例如，当法人、受益所有人过于年轻或年迈时，则风险评分相对更高。
[0109]
上述涉及到的法人/受益所有人证件类型可以基于不同证件类型的核查难度不同，根据核查难易程度赋予不同类型的证件的评分。
[0110]
上述涉及到的法人/受益所有人身份证件号码可以基于身份证件号码格式规范性、有效性是否符合要求，是否存在缺失、盗用、冒用等情况来赋予相应的评分。当用户提供的身份证件号码与相关人员不一致且无合理原因解释时，将直接赋予非自然客户及其密切关系人的风险数据这一指标的最高评分
[0111]
上述涉及到的法人/受益所有人身份证件有效期可以基于首次办理业务时，用户证照临界有效期或证照过有效期的情况来赋予相应的评分。当用户证照临界有效期或证照过有效期，相应的评分也就越高。
[0112]
除此之外，还可以设置如缺失法人或受益所有人身份证件时将直接赋予非自然客户及其密切关系人的风险数据这一指标的最高评分的评判规定。
[0113]
另外，还需要说明的是，与行业风险数据对应的指标评分可以基于实际操作过程中预设规则进行赋予相应的分值，也可以具体分为风险行业/职业、中高风险行业/职业、中风险行业/职业、中低风险行业/职业、低风险行业/职业等结果，具体的在此不作限定。
[0114]
还需要说明的是，考虑到初次身份识别与持续身份识别存在用户背景资料更新等情形可能导致用户风险等级在业务存续期间发生变化，因此，本技术实施例提供的数据处理方法可以将目标用户分为新增客户和存量客户两大类，从而更精确地评估不同生命周期的用户风险等级。
[0115]
基于相同的发明构思，本技术实施例还提供了一种数据处理装置。具体结合图2对本技术实施例提供的数据处理装置进行详细说明。
[0116]
图2是本技术实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图。
[0117]
如图2所示，该数据处理装置200可以包括：获取模块210和计算模块220。
[0118]
获取模块210，用于获取目标用户的用户风险数据，用户风险数据包括非自然客户及其密切关系人的风险数据；
[0119]
计算模块220，用于基于预设计算规则，以及用户风险数据所包括的多个指标数据，计算与每一个指标数据对应的指标评分；
[0120]
计算模块230，还用于通过与每一个指标数据对应的指标评分以及预设权重进行加权求和计算，得到用户风险评分，用户风险评分用于评估目标用户的可靠性。
[0121]
在一个实施例中，上述涉及到数据处理模块还可以包括更新模块。
[0122]
基于用户风险评分与预设风险等级数量的比值，更新用户风险评分。
[0123]
在一个实施例中，确定模块，还用于基于用户风险评分，以及预设的用户风险评分
与用户风险等级的对应关系，确定目标用户的用户风险等级，用户风险等级用于评估目标用户的可靠性。
[0124]
在一个实施例中，用户风险数据还包括用户特性风险数据、地域风险数据、业务风险数据和行业风险数据中的至少一个。
[0125]
在一个实施例中，在目标用户为新增用户的情况下，用户特性风险数据包括企业行业数据、证照有效期、用户信息完整度、第一名单命中数据、第二名单命中数据中的至少两个数据；
[0126]
在目标用户为存量用户的情况下，用户风险特性数据包括企业行业数据、证照有效期、用户信息完整度、第一名单命中数据、第二名单命中数据、信息更新频率中的至少两个数据。
[0127]
在一个实施例中，地域风险数据包括企业注册地址、企业经营地址、企业关联人中的至少两个数据。
[0128]
在一个实施例中，在目标用户为新增的投资用户的情况下，业务风险数据包括接受投资方式、接收投资账户关联度，首日交易笔数、首日交易金额中的至少两个数据；
[0129]
在目标用户为新增的募资用户的情况下，业务风险数据包括资金转入方式、资金转入账户关联度、首日交易笔数、首日交易金额中的至少两个数据；
[0130]
在目标用户为存量的投资用户的情况下，业务风险数据包括交易类型和交易量级；
[0131]
在目标用户为存量的募资用户的情况下，业务风险数据包括销售产品的风险等级、期间交易笔数、期间交易金额和行业/职业基准收入金额。
[0132]
在一个实施例中，非自然客户及其密切关系人的风险数据包括法人/受益所有人年龄、法人/受益所有人证件类型、法人/受益所有人身份证件号码、法人/受益所有人身份证件有效期中的至少两个数据。
[0133]
在本技术实施例中，可以通过获取目标用户的用户风险数据，进而可以基于预设计算规则，以及所述用户风险数据所包括的多个指标数据，计算与每一指标数据对应的指标评分，基于此，可以通过与每一指标数据对应的指标评分以及预设权重进行加权求和计算，得到用户风险评分。由于该用户风险评分用于评估目标用户的可靠性，如此，可以提高了对用户的可靠性进行评估的准确性。
[0134]
本技术实施例提供的数据处理装置中的各个模块可以实现图1所示实施例的方法步骤，并能达到与其相应的技术效果，为简洁描述，在此不再赘述。
[0135]
图3示出了本技术实施例提供的电子设备的硬件结构示意图。
[0136]
在电子设备可以包括处理器301以及存储有计算机程序指令的存储器302。
[0137]
具体地，上述处理器301可以包括中央处理器(cpu)，或者特定集成电路(application specific integrated circuit，asic)，或者可以被配置成实施本技术实施例的一个或多个集成电路。
[0138]
存储器302可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器302可包括硬盘驱动器(hard disk drive，hdd)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(universal serial bus，usb)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器302可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储
器302可在综合网关容灾设备的内部或外部。在特定实施例中，存储器302是非易失性固态存储器。
[0139]
存储器可包括只读存储器(rom)，随机存取存储器(ram)，磁盘存储介质设备，光存储介质设备，闪存设备，电气、光学或其他物理/有形的存储器存储设备。因此，通常，存储器包括一个或多个编码有包括计算机可执行指令的软件的有形(非暂态)计算机可读存储介质(例如，存储器设备)，并且当该软件被执行(例如，由一个或多个处理器)时，其可操作来执行参考根据本公开的一方面的方法所描述的操作。
[0140]
处理器301通过读取并执行存储器302中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种数据处理方法。
[0141]
在一个示例中，电子设备还可包括通信接口303和总线310。其中，如图3所示，处理器301、存储器302、通信接口303通过总线310连接并完成相互间的通信。
[0142]
通信接口303，主要用于实现本技术实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。
[0143]
总线310包括硬件、软件或两者，将在线数据流量计费设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(agp)或其他图形总线、增强工业标准架构(eisa)总线、前端总线(fsb)、超传输(ht)互连、工业标准架构(isa)总线、无限带宽互连、低引脚数(lpc)总线、存储器总线、微信道架构(mca)总线、外围组件互连(pci)总线、pci-express(pci-x)总线、串行高级技术附件(sata)总线、视频电子标准协会局部(vlb)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线310可包括一个或多个总线。尽管本技术实施例描述和示出了特定的总线，但本技术考虑任何合适的总线或互连。
[0144]
另外，结合上述实施例中的数据处理方法，本技术实施例可提供一种计算机存储介质来实现。该计算机存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现本技术实施例提供的数据处理方法。
[0145]
本技术实施例还提供一种计算机程序产品，计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备执行如本技术实施例提供的科技创新成果评价方法。
[0146]
需要明确的是，本技术并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本技术的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本技术的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。
[0147]
以上的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(asic)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本技术的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、rom、闪存、可擦除rom(erom)、软盘、cd-rom、光盘、硬盘、光纤介质、射频(rf)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。
[0148]
还需要说明的是，本技术中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本技术不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。
[0149]
上面参考根据本公开的实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各方面。应当理解，流程图和/或框图中的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合可以由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可被提供给通用计算机、专用计算机、或其它可编程数据处理装置的处理器，以产生一种机器，使得经由计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行的这些指令使能对流程图和/或框图的一个或多个方框中指定的功能/动作的实现。这种处理器可以是但不限于是通用处理器、专用处理器、特殊应用处理器或者现场可编程逻辑电路。还可理解，框图和/或流程图中的每个方框以及框图和/或流程图中的方框的组合，也可以由执行指定的功能或动作的专用硬件来实现，或可由专用硬件和计算机指令的组合来实现。
[0150]
以上，仅为本技术的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本技术的保护范围之内。