本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī),具體涉及一種資產(chǎn)篩選方法、一種資產(chǎn)篩選裝置、一種機(jī)器可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及一種處理器。
背景技術(shù):
1、目前資產(chǎn)保全業(yè)務(wù)的經(jīng)營管理平臺(tái)已經(jīng)建立個(gè)人貸款(簡稱個(gè)貸)債權(quán)的轉(zhuǎn)讓功能模塊。其中個(gè)貸債權(quán)轉(zhuǎn)讓的主要流程包括組建資產(chǎn)池、初選擬轉(zhuǎn)讓資產(chǎn)、入包資產(chǎn)復(fù)核確認(rèn)、資產(chǎn)估值、盡職調(diào)查、資產(chǎn)發(fā)布(掛牌登記)、過渡期資產(chǎn)管理、資產(chǎn)交割(賬務(wù)處理)、責(zé)任認(rèn)定和追究等環(huán)節(jié),通過系統(tǒng)全流程完成個(gè)貸債權(quán)轉(zhuǎn)讓的處置工作。
2、現(xiàn)有技術(shù)方案為在個(gè)貸債權(quán)轉(zhuǎn)讓流程中的初選擬轉(zhuǎn)讓資產(chǎn)步驟只能對(duì)資產(chǎn)進(jìn)行正向粗篩,從貸款維度進(jìn)行篩選,無法達(dá)到精細(xì)化的篩選(組包)需求。并且由于篩選條件存在許多約束條件為非線性,介于非線性的求解遠(yuǎn)比線性的求解困難很多,這是當(dāng)前資產(chǎn)反向篩選組包的一個(gè)難點(diǎn)。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本申請(qǐng)實(shí)施例的目的是提供一種資產(chǎn)篩選方法、一種資產(chǎn)篩選裝置、一種機(jī)器可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及一種處理器。
2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的,本申請(qǐng)第一方面提供一種資產(chǎn)篩選方法,包括:
3、響應(yīng)于逆向篩選條件輸入指令,確定逆向篩選條件;所述逆向篩選條件包括非線性約束條件;
4、獲取多筆個(gè)人貸款的特征數(shù)據(jù),以及每筆所述個(gè)人貸款的特征數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽;所述標(biāo)簽用于表征所述個(gè)人貸款是否進(jìn)入資產(chǎn)池;
5、構(gòu)建目標(biāo)函數(shù),以使篩選出的多筆個(gè)人貸款達(dá)到數(shù)額最大化;
6、通過核函數(shù)和主成分分析法將所述非線性約束條件轉(zhuǎn)換成線性約束條件;
7、確定滿足所述線性約束條件并使所述目標(biāo)函數(shù)達(dá)到數(shù)額最大化的個(gè)人貸款的特征數(shù)據(jù)。
8、在本申請(qǐng)實(shí)施例中,所述通過核函數(shù)和主成分分析法將所述非線性約束條件轉(zhuǎn)換成線性約束條件,包括:
9、通過核函數(shù)將所有個(gè)人貸款的特征數(shù)據(jù),以及每筆所述個(gè)人貸款的特征數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽構(gòu)成的多個(gè)樣本點(diǎn)映射到目標(biāo)維度特征空間;所述目標(biāo)維度特征空間的維度數(shù)大于3;
10、在所述目標(biāo)維度特征空間中通過超平面對(duì)所述多個(gè)樣本點(diǎn)進(jìn)行分類,以將所述非線性約束條件轉(zhuǎn)換成線性約束條件。
11、在本申請(qǐng)實(shí)施例中,所述超平面通過以下公式表示:
12、
13、其中,wj表示超平面的一組向量,xi表示個(gè)人貸款的特征數(shù)據(jù),φ(xi)表示將個(gè)人貸款的特征數(shù)據(jù)映射到目標(biāo)維度特征空間后的數(shù)據(jù),α表示權(quán)重系數(shù),i、j、m分別表示個(gè)人貸款的特征數(shù)據(jù)的維度數(shù)。
14、在本申請(qǐng)實(shí)施例中,所述核函數(shù)包括線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)以及高斯徑向基函數(shù)中的任意一種。
15、在本申請(qǐng)實(shí)施例中,所述非線性約束條件通過以下公式表示:
16、r1≤∑i(xi*第i筆個(gè)人貸款的進(jìn)入不良時(shí)的貸款余額*第i筆個(gè)人貸款的征信評(píng)分/剩余期限/個(gè)人平均月收入)≤r2;
17、其中,xi表示個(gè)人貸款的特征數(shù)據(jù),r1和r2分別為第一下限和第一上限。
18、在本申請(qǐng)實(shí)施例中,所述非線性約束條件通過以下公式表示:
19、re1≤∑j(x回收率j*區(qū)域?yàn)榉中袇^(qū)域的第j筆資產(chǎn)的進(jìn)入不良時(shí)的貸款余額)/∑i(xi*第i筆個(gè)人貸款的資產(chǎn)余額)≤re2;
20、其中,xi表示個(gè)人貸款的特征數(shù)據(jù),re1和re2分別為第二下限和第二上限,x回收率j表示第j筆個(gè)人貸款的回收率。
21、本申請(qǐng)第二方面提供一種資產(chǎn)篩選裝置,所述資產(chǎn)篩選裝置包括:
22、篩選條件確定模塊,用于響應(yīng)于逆向篩選條件輸入指令,確定逆向篩選條件;所述逆向篩選條件包括非線性約束條件;
23、數(shù)據(jù)獲取模塊,用于獲取多筆個(gè)人貸款的特征數(shù)據(jù),以及每筆所述個(gè)人貸款的特征數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽;所述標(biāo)簽用于表征所述個(gè)人貸款是否進(jìn)入資產(chǎn)池;
24、目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建模塊,用于構(gòu)建目標(biāo)函數(shù),以使篩選出的多筆個(gè)人貸款達(dá)到數(shù)額最大化;
25、轉(zhuǎn)換模塊,用于通過核函數(shù)和主成分分析法將所述非線性約束條件轉(zhuǎn)換成線性約束條件;
26、求解模塊,用于確定滿足所述線性約束條件并使所述目標(biāo)函數(shù)達(dá)到數(shù)額最大化的個(gè)人貸款的特征數(shù)據(jù)。
27、在本申請(qǐng)實(shí)施例中,所述通過核函數(shù)和主成分分析法將所述非線性約束條件轉(zhuǎn)換成線性約束條件,包括:
28、通過核函數(shù)將所有個(gè)人貸款的特征數(shù)據(jù),以及每筆所述個(gè)人貸款的特征數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽構(gòu)成的多個(gè)樣本點(diǎn)映射到目標(biāo)維度特征空間;所述目標(biāo)維度特征空間的維度數(shù)大于3;
29、在所述目標(biāo)維度特征空間中通過超平面對(duì)所述多個(gè)樣本點(diǎn)進(jìn)行分類,以將所述非線性約束條件轉(zhuǎn)換成線性約束條件。
30、在本申請(qǐng)實(shí)施例中,所述超平面通過以下公式表示:
31、
32、其中,wj表示超平面的一組向量,xi表示個(gè)人貸款的特征數(shù)據(jù),φ(xi)表示將個(gè)人貸款的特征數(shù)據(jù)映射到目標(biāo)維度特征空間后的數(shù)據(jù),α表示權(quán)重系數(shù),i、j、m分別表示個(gè)人貸款的特征數(shù)據(jù)的維度數(shù)。
33、在本申請(qǐng)實(shí)施例中,所述核函數(shù)包括線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)以及高斯徑向基函數(shù)中的任意一種。
34、在本申請(qǐng)實(shí)施例中,所述非線性約束條件通過以下公式表示:
35、r1≤∑i(xi*第i筆個(gè)人貸款的進(jìn)入不良時(shí)的貸款余額*第i筆個(gè)人貸款的征信評(píng)分/剩余期限/個(gè)人平均月收入)≤r2;
36、其中,xi表示個(gè)人貸款的特征數(shù)據(jù),r1和r2分別為第一下限和第一上限。
37、在本申請(qǐng)實(shí)施例中,所述非線性約束條件通過以下公式表示:
38、re1≤∑j(x回收率j*區(qū)域?yàn)榉中袇^(qū)域的第j筆資產(chǎn)的進(jìn)入不良時(shí)的貸款余額)/∑i(xi*第i筆個(gè)人貸款的資產(chǎn)余額)≤re2;
39、其中,xi表示個(gè)人貸款的特征數(shù)據(jù),re1和re2分別為第二下限和第二上限,x回收率j表示第j筆個(gè)人貸款的回收率。
40、本申請(qǐng)第三方面提供一種處理器,被配置成執(zhí)行上述的資產(chǎn)篩選方法。
41、本申請(qǐng)第四方面提供一種機(jī)器可讀存儲(chǔ)介質(zhì),該機(jī)器可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有指令,該指令在被處理器執(zhí)行時(shí)使得所述處理器被配置成執(zhí)行上述的資產(chǎn)篩選方法。
42、本申請(qǐng)第五方面提供一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,包括計(jì)算機(jī)程序,該計(jì)算機(jī)程序在被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)根據(jù)上述的資產(chǎn)篩選方法。
43、通過上述技術(shù)方案,相比現(xiàn)有的初選擬轉(zhuǎn)讓資產(chǎn)步驟只能對(duì)資產(chǎn)進(jìn)行正向粗篩,從貸款維度進(jìn)行篩選。本申請(qǐng)基于個(gè)人貸款的特征數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽進(jìn)行資產(chǎn)篩選,滿足精細(xì)化的篩選的需求。并且在處理個(gè)人貸款篩選的非線性約束條件時(shí),本申請(qǐng)通過核函數(shù)和主成分分析法將所述非線性約束條件轉(zhuǎn)換成線性約束條件,再確定滿足所述線性約束條件并使所述目標(biāo)函數(shù)達(dá)到數(shù)額最大化的個(gè)人貸款的特征數(shù)據(jù),從而實(shí)現(xiàn)求解得到最優(yōu)的個(gè)人貸款的特征數(shù)據(jù),解決當(dāng)前資產(chǎn)反向篩選組包的困難的問題。
44、本申請(qǐng)實(shí)施例的其它特征和優(yōu)點(diǎn)將在隨后的具體實(shí)施方式部分予以詳細(xì)說明。
1.一種資產(chǎn)篩選方法,其特征在于,包括:
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述通過核函數(shù)和主成分分析法將所述非線性約束條件轉(zhuǎn)換成線性約束條件,包括:
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述超平面通過以下公式表示:
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述核函數(shù)包括線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)以及高斯徑向基函數(shù)中的任意一種。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述非線性約束條件通過以下公式表示:
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述非線性約束條件通過以下公式表示:
7.一種資產(chǎn)篩選裝置,其特征在于,所述資產(chǎn)篩選裝置包括:
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置,其特征在于,所述通過核函數(shù)和主成分分析法將所述非線性約束條件轉(zhuǎn)換成線性約束條件,包括:
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置,其特征在于,所述超平面通過以下公式表示:
10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置,其特征在于,所述核函數(shù)包括線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)以及高斯徑向基函數(shù)中的任意一種。
11.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置,其特征在于,所述非線性約束條件通過以下公式表示:
12.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置,其特征在于,所述非線性約束條件通過以下公式表示:
13.一種處理器,其特征在于,被配置成執(zhí)行根據(jù)權(quán)利要求1至6中任意一項(xiàng)所述的資產(chǎn)篩選方法。
14.一種機(jī)器可讀存儲(chǔ)介質(zhì),該機(jī)器可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有指令,其特征在于,該指令在被處理器執(zhí)行時(shí)使得所述處理器被配置成執(zhí)行根據(jù)權(quán)利要求1至6中任一項(xiàng)所述的資產(chǎn)篩選方法。
15.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,包括計(jì)算機(jī)程序,其特征在于,所述計(jì)算機(jī)程序在被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)根據(jù)權(quán)利要求1至6中任一項(xiàng)所述的資產(chǎn)篩選方法。