用于押品的价值评估方法和装置

摘要

本公开提供了一种用于押品的价值评估方法，该方法涉及金融技术领域，包括：获取押品在第一时间阶段的第一价值和第二价值，其中，第一价值是通过第一模型预测得到的，第二价值是通过第二模型预测得到的，第一模型不同于第二模型；以及基于第一价值和第二价值，确定押品的重评价值。本公开还提供了一种用于押品的价值评估装置、一种电子设备、一种计算机可读存储介质以及一种计算机程序产品。

说明书

技术领域

本公开涉及金融技术领域，特别是涉及一种用于押品的价值评估方法、一种用于押品的价值评估装置、一种电子设备、一种计算机可读存储介质以及一种计算机程序产品。

背景技术

网上贷款(网上融资，如住房贷款)自从开展以来，深受广大用户的喜爱，形成了较大的业务量。与此同时，也产生了很多押品。目前，所有押品到了重评周期时限，都需要客户经理线下进行押品价值重评。这加重了客户经理的工作压力，同时也对该业务产生了潜在的风险。

发明内容

本公开的一个方面提供了一用于押品的价值评估方法，包括：获取押品在第一时间阶段的第一价值和第二价值，其中，所述第一价值是通过第一模型预测得到的，所述第二价值是通过第二模型预测得到的，所述第一模型不同于所述第二模型；以及基于所述第一价值和所述第二价值，确定所述押品的重评价值。

可选地，还包括以下至少之一：对所述第一模型的参数进行周期性调整；对所述第二模型的参数进行周期性调整。

可选地，还包括：在确定所述押品的重评价值之后，确定是否针对所述押品进行预警。

可选地，所述确定是否针对所述押品进行预警，包括：基于所述重评价值，确定所述押品的价值下降幅度；以及响应于所述价值下降幅度大于等于预设预警值，针对所述押品发送预警信息。

可选地，还包括：在针对所述押品发送预警信息之前，确定当前时间是否超出预警时间；其中，响应于所述当前时间超出所述预警时间，针对所述押品发送预警信息。

可选地，还包括：在确定所述押品的重评价值之后，确定当前时间是否超出重评截止时间；以及响应于确定所述当前时间超出所述重评截止时间，基于所述重评价值，修改所述押品的价值参数。

可选地，还包括：在修改所述押品的价值参数之后，基于修改后的价值参数，并按合同纬度重新基于所述押品进行授信额度测算。

可选地，还包括：在确定所述押品的重评价值之后，针对所述押品发送重评提醒信息。

可选地，基于所述第一价值和所述第二价值，确定所述押品的重评价值，包括以下至少之一：响应于所述第一价值与所述第二价值之间的差值小于第一值，计算所述第一价值与所述第二价值的均值，以作为所述押品的重评价值；响应于所述第一价值与所述第二价值之间的差值大于等于所述第一值且小于第二值，将所述第一价值与所述第二价值中的较小值作为所述押品的重评价值；响应于所述第一价值与所述第二价值之间的差值大于等于所述第二值，针对所述押品进行线下价值重评并将获得的重评结果作为所述押品的重评价值。

本公开的另一个方面提供了一种用于押品的价值评估装置，包括：获取模块，用于获取押品在第一时间阶段的第一价值和第二价值，其中，所述第一价值是通过第一模型预测得到的，所述第二价值是通过第二模型预测得到的，所述第一模型不同于所述第二模型；以及确定模块，用于基于所述第一价值和所述第二价值，确定所述押品的重评价值。

本公开的另一方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现本公开实施例所述的方法。

本公开的另一方面提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现本公开实施例所述的方法。

本公开的另一方面提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现本公开实施例所述的方法。

附图说明

为了更完整地理解本公开及其优势，现在将参考结合附图的以下描述，其中：

图1示意性示出了根据本公开实施例的适于用于押品的价值评估方法和装置的系统架构；

图2示意性示出了根据本公开实施例的用于押品的价值评估方法的流程图；

图3示意性示出了根据本公开实施例的用于押品的价值评估装置的框图；以及

图4示意性示出了根据本公开实施例的电子设备的框图。

具体实施方式

以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。

在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。

附图中示出了一些方框图和/或流程图。应理解，方框图和/或流程图中的一些方框或其组合可以由计算机程序指令来实现。这些计算机程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，从而这些指令在由该处理器执行时可以创建用于实现这些方框图和/或流程图中所说明的功能/操作的装置。本公开的技术可以硬件和/或软件(包括固件、微代码等)的形式来实现。另外，本公开的技术可以采取存储有指令的计算机可读存储介质上的计算机程序产品的形式，该计算机程序产品可供指令执行系统使用或者结合指令执行系统使用。

目前，所有押品到了重评周期时限，都需要客户经理线下进行押品价值重评。这加重了客户经理的工作压力，同时也对该业务产生了潜在的风险。

针对这一问题，本公开实施例提供了一种用于押品的价值评估方法，设置押品盯市以及重评预警等功能，可以线上自动完成押品价值重评。

以下将结合附图和具体实施例详细阐述本公开。

本公开的实施例提供了一种用于押品的价值评估方法以及能够应用该方法的用于押品的价值评估装置。该方法包括获取押品在第一时间阶段的第一价值和第二价值，其中，上述第一价值是通过第一模型预测得到的，上述第二价值是通过第二模型预测得到的，上述第一模型不同于上述第二模型；以及基于上述第一价值和上述第二价值，确定上述押品的重评价值。

图1示意性示出了根据本公开实施例的适于用于押品的价值评估方法和装置的系统架构。需要注意的是，图1所示仅为可以应用本公开实施例的系统架构的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容，但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。

如图1所示，该系统架构100包括：第一终端设备101、第二终端设备102和服务端103。

在本公开实施例中，用户可以通过第一终端设备101申请网上融资并登记押品(如房产)的基本信息。例如，房产的基本信息可以包括但不限于：房屋所在省市、小区，房龄，房屋面积，房屋装修程度，房屋所在学区，等等。

服务端103可以针对网上融资申请自动进行审批，并按照预设逻辑自动评估押品的价值(押品的初始价值)，并在审批通过后自动保存押品的基本信息、对应的融资合同以及押品的初始价值。同时还可以将融资合同下发至第一终端设备101，供用户保存使用。

此外，在本公开实施例，服务端103还可以根据预设的逻辑周期性地自动对所有或部分押品进行价值重评，以减轻客户经理的工作压力。此外，由于可以周期性地自动对所有或部分押品进行价值重评，因而还可以及时了解各押品是否存在潜在风险，同时还可以提高经济创收。

服务端103完成押品价值重评后还可以按照预设的逻辑通过第二终端设备102通知客户经理和/或发送重评预警等消息。

图2示意性示出了根据本公开实施例的用于押品的价值评估方法的流程图。

如图2所示，该方法包括操作S210～S220。

在操作S210，获取押品在第一时间阶段的第一价值和第二价值，其中，第一价值是通过第一模型预测得到的，第二价值是通过第二模型预测得到的，第一模型不同于第二模型。

在操作S220，基于第一价值和第二价值，确定押品的重评价值。

在本公开实施例中，自押品办理后，可以周期性地(如每周一或者每月10号)自动进行押品价值重评。

具体地，可以通过两个不同的预测模型分别对同一押品进行价值重评，并根据两个预测结果(每个预测模型得到一个预测结果)确定押品在当前阶段(第一时间阶段)的重评价值。例如，如果两个预测结果非常接近，则表明两个模型预测的结果都比较准确，因而可以取两个预测结果的平均值，并将该值作为当前阶段押品的重评价值。例如，如果两个预测结果比较接近，则表明两个模型预测的结果准确性不是很高，因而为了减少业务风险，可以取两个预测结果中较小的一个，并将该值作为当前阶段押品的重评价值。例如，如果两个预测结果相差较大，则表明两个模型预测的结果准确性很不可靠，因而为了避免业务风险，可以通知对应的客户经理进行线下押品价值重评。

示例性的，对于大批量的押品价值重评，可以通过押品盯市价值(用于作为风险评估的参数)以及模型测算价值(用于作为风险评估的参数)综合形成。

模型测算价值由回归模型给出。例如，房贷产生的押品为房产，通过回归模型预测房产的价值时，可以将房屋所在省市、小区，房龄，房屋面积，房屋装修程度，房屋所在学区等字段作为自变量，押品价值作为因变量，由回归模型给出押品的模型测算价值。模型测算价值预测成功后，可以自动更新该押品的最新模型预测时间、最新模型预测价值、价值变动幅度等。

押品盯市价值由盯市模型给出。例如，房贷产生的押品为房产，盯市模型预测房产的盯市价值时，也可以将房屋所在省市、小区，房龄，房屋面积，房屋装修程度，房屋所在学区等字段作为自变量，押品价值作为因变量，由盯市模型给出押品的盯市价值。盯市价值预测成功后，可以自动更新该押品的最新盯市时间、最新盯市价值、价值变动幅度等。盯市价值预测失败后，可以只更新最新盯市状态为“失败”，在下个周期如下个月再进行重新盯市即可。

此外，在本公开实施例中，还可以按照实际需求针对不同押品进行配置。例如，可以将押品配置为允许或者不允许进行实时价值重评。对于允许进行实时价值重评的押品，可以执行上述的操作S210～S220进行押品价值重评。对于不允许进行实时价值重评的押品，无需执行任何操作。

此外，在本公开实施例中，可以按月为周期对允许实时价值重评的押品进行评估，并按照价值重评情况进行押品重评状态更新。对于押品重评价值下跌超过预警线的，可以下发预警通知。

与相关技术中面对大量押品只能进行线下价值重评，工作人员压力大，且由押品导致的潜在风险也大相比，本公开实施例，在业务办理后每隔预设时间周期性地自动进行押品价值重估，由此代替业务经理线下进行押品价值重估，即，可以进行线上押品价值重评，因而可以解决上述技术问题，减轻工作人员的压力，同时减小由押品导致的潜在风险。

作为一种可选的实施例，该方法还可以包括以下至少之一：对第一模型的参数进行周期性调整；对第二模型的参数进行周期性调整。

由于押品在不用时间阶段受政策等环境因素的影响可能价值也不尽相同，因而需要周期性地进行押品价值重评。但是，如果用于价值重评的模型不进行更新，即，不进行参数调整，即使进行押品价值重评，也无法得到准确的预测结果。因此，在本公开实施例中，还可以对第一模型的参数进行周期性调整，以及对第二模型的参数进行周期性调整，以克服上述缺陷。

具体地，可以针对法人和个人的网上融资业务训练贷后押品价值重评模型。如使用第三方提供的评估模型(第三方模型)对押品进行价值评估，得到盯市价值。还可以通过押品档案获取押品的小区、楼栋、面积、建成年份、装修程度等基本信息，并基于以上数据维度，利用存量数据抽取样本数据(即历史数据中获取样本数据)。并将押品价值定义为因变量，将押品档案中记录的相关字段定义为自变量，利用主成分分析对自变量进行降维，并构建回归预测模型。进而利用回归预测模型计算出押品的回归预测价值。同时，还可以根据后续生产数据对模型(包括第三方模型和回归预测模型)系数进行调整。最后，可以将盯市价值与回归模型测算的价值进行对比，形成押品的重评价值。

通过本公开实施例，周期性更新模型参数，以保证价值估算更合理。如，保证不同阶段的价值重评结果有所区别，且可以融入各个阶段的政策信息。

作为一种可选的实施例，该方法还可以包括：在确定押品的重评价值之后，确定是否针对押品进行预警。

应该理解，在本公开实施例中，在押品价值下跌达到一定幅度的情况下，可能会带来较大潜在的风险，此种情况下可以针对押品进行预警，如向客户经理发送预警消息等。在押品价值下跌未达到一定幅度的情况下，可能也会带来一定程度的潜在风险，但该风险几乎可以忽略不记，此种情况下可以不针对押品进行预警，如不向客户经理发送预警消息等。

通过本公开实施例，在确定押品的重评价值之后，还可以确定是否针对押品进行预警。尤其在押品价值下跌达到一定幅度的情况下，可以针对押品进行预警，如向客户经理发送预警消息等，以便提醒押品管理人员注意防范因押品贬值导致的风险。

进一步，作为一种可选的实施例，确定是否针对押品进行预警，可以包括如下操作。

基于重评价值，确定押品的价值下降幅度。

响应于价值下降幅度大于等于预设预警值，针对押品发送预警信息。

具体地，在本公开实施例中，针对同一押品，可以将上一阶段的押品重评价值与本阶段的押品重评价值做差，并将该差值与上一阶段的押品重评价值之间的比值作为押品的价值下降幅度。如果押品的价值下降幅度大于等于预设预警值(如10％)，则针对押品发送预警信息。否则，不发送预警信息，仅记录相关数据即可。

示例性的，预警信息可以包括但不限于以下内容：贵行XXX(XXX){姓名(客编)}客户的e抵快贷合同：XXX{合同编号}内的押品(编号：XXXXX)价值下跌严重，请关注风险。

通过本公开实施例，在确定押品的重评价值之后，还可以确定是否针对押品进行预警。尤其在押品价值下跌达到一定幅度的情况下，可以针对押品进行预警，如向客户经理发送预警消息等，以便提醒押品管理人员注意防范因押品贬值导致的风险。

作为一种可选的实施例，该方法还可以包括：在针对押品发送预警信息之前，确定当前时间是否超出预警时间。其中，响应于当前时间超出预警时间，针对押品发送预警信息。

在本公开实施例中，可以预先设置预警线(预警时间)，在押品满足预警条件，如押品价值下降幅度达到一定值，且当前时间超出预警时间时才进行预警，否则即使满足预警条件也不进行预警。

示例性的，如果设定每周重评一次押品价值，并且设定预警线为两个月，那么如果两个月内连续多次出现押品满足预警条件的情况，则仅就第一次出现押品满足预警条件时进行预警，后续再出现押品满足预警条件的情况，则不再进行预警。

通过本公开实施例，只有在满足押品预警条件且满足预警线的情况下才进行预警，可以防止因频繁预警打扰用户正常工作，也可以防止因频繁预警而影响其他业务正常运行。

需要说明的是，在本公开实施例中，可以以周为周期，自动校验押品的最新审定日期、重评周期。

如果押品的最新审定日期距本次重评周期的截止日期不足，即，当前没到重评预警时间，则触发重评提示，通过系统自动向客户经理发送重评提示信息，具体可以每两周下发一次提示信息。

提示信息的模板可以如下：贵行XXX(XXX){姓名(客编)}客户的e抵快贷合同：XXX{合同编号}内的押品(编号：XXXXX)重评截止日期为XX月XX日，请尽快完成线下重评。

如果押品的最新审定日期已超过本次重评周期的截止日期，则可以通过系统向客户经理发送重评超时信息，并修改押品的重评状态为“未重评”。

超时信息的模板可以如下：贵行XXX(XXX){姓名(客编)}客户的e抵快贷合同：XXX{合同编号}内的押品(编号：XXXXX)已超期未重评，请尽快重评。

当客户经理完成线下重评后，可以手动更新押品档案最新评估值，并通过系统更新前次评估值、最新审定日期、价值变动幅度，并修改重评状态为“已重评”，并更新最新重评状态为成功。

作为一种可选的实施例，该方法还可以包括：在确定押品的重评价值之后，执行以下操作。

确定当前时间是否超出重评截止时间。

响应于确定当前时间超出重评截止时间，基于重评价值，修改押品的价值参数。

在本公开实施例中，可以预先设置重评截止时间(重评截止线)，当前时间超出重评截止时间的情况下才进行更新押品的最新价值，否则即使进行了价值重评也无需更新押品的最新价值。其中响应于确定当前时间超出重评截止时间，可以将最近一次的重评价值，作为押品的最新价值。

示例性的，如果设定重评截止时间是10个月，并且每月重评一次那么可以将第9个月获得的重评结果更新为押品的最新重评价值。

通过本公开实施例，可以防止频繁修改价值参数而影响到其他业务。

具体地，可以以周为周期，自动校验押品的最新审定日期、最新重评状态。如果押品的重评状态为待确认且最新审定日期距当前时间介于重评覆盖时间与重评覆盖预警时间之间，则触发重评价值覆盖提醒，并下发覆盖提醒信息。其中可以每两周下发一次覆盖提醒信息。

覆盖提醒信息的模板可以如下：贵行XXX(XXX){姓名(客编)}客户的e抵快贷合同：XXX{合同编号}内的押品的系统盯市价值覆盖押品评估价值的截止为XX年XX月XX日，请关注。

如果押品的重评状态为待确认且最新审定日期距当前时间≥盯市覆盖时间，则用当前的最新盯市值覆盖最新评估时间，且更新前次评估值、最新审定日期、价值变动幅度并更新最新盯市状态为成功。

作为一种可选的实施例，该方法还可以包括：在修改所述押品的价值参数之后，基于修改后的价值参数，并按合同纬度重新基于所述押品进行授信额度测算。

具体地，全量押品盯市以及重评完成后，可以按合同维度进行押品价值授信额度重新测算。计算公式如下：

押品价值重评授信额度＝min{∑(最新押品价值*占用比例)*抵押率，合同金额}

其中，最新押品价值取押品档案中的最新评估值和最新重评价值的较新值。抵押率可以设为0.7。

如果本次押品重评价值授信额度≥押品价值授信额度，则覆盖最新评估值授信，更新最新审定日期“授信时间”和“前次评估值”，并更新重评状态为成功。换言之，如果重评后的授信额度x1大于等于重评前的授信额度x2，则用x1覆盖x2。

如果本次押品重评价值授信额度<押品价值授信额度，则重评状态改为待确认授信。

通过本公开实施例，可以根据最新的押品价值重新计算每份合同的授信额度。如果合同的授信额度有所增加，则可以引导客户办理其他业务，以增加银行的营业收入。如果合同的授信额度有所减少，则可以实施相关策略，控制融资风险。

作为一种可选的实施例，该方法还可以包括：在确定押品的重评价值之后，针对押品发送重评提醒信息。

需要说明的是，在本公开实施例中，可以以周为周期，自动校验押品的最新审定日期、重评周期。

如果押品的最新审定日期距本次重评周期的截止日期不足，即，当前没到重评预警时间，则触发重评提示，通过系统自动向客户经理发送重评提示信息，具体可以每两周下发一次提示信息。

提示信息的模板可以如下：贵行XXX(XXX){姓名(客编)}客户的e抵快贷合同：XXX{合同编号}内的押品(编号：XXXXX)重评截止日期为XX月XX日，请尽快完成线下重评。

如果押品的最新审定日期已超过本次重评周期的截止日期，则可以通过系统向客户经理发送重评超时信息，并修改押品的重评状态为“未重评”。

超时信息的模板可以如下：贵行XXX(XXX){姓名(客编)}客户的e抵快贷合同：XXX{合同编号}内的押品(编号：XXXXX)已超期未重评，请尽快重评。

当客户经理完成线下重评后，可以手动更新押品档案最新评估值，并通过系统更新前次评估值、最新审定日期、价值变动幅度，并修改重评状态为“已重评”，并更新最新重评状态为成功。

作为一种可选的实施例，基于第一价值和第二价值，确定押品的重评价值，可以包括以下至少之一。

响应于第一价值与第二价值之间的差值小于第一值，计算第一价值与第二价值的均值，以作为押品的重评价值。

响应于第一价值与第二价值之间的差值大于等于第一值且小于第二值，将第一价值与第二价值中的较小值作为押品的重评价值。

响应于第一价值与第二价值之间的差值大于等于第二值，针对押品进行线下价值重评并将获得的重评结果作为押品的重评价值。

在本公开实施例中，可以通过两个不同的预测模型分别对同一押品进行价值重评，并根据两个预测结果(每个预测模型得到一个预测结果)确定押品在当前阶段(第一时间阶段)的重评价值。例如，如果两个预测结果非常接近，则表明两个模型预测的结果都比较准确，因而可以取两个预测结果的平均值，并将该值作为当前阶段押品的重评价值。例如，如果两个预测结果比较接近，则表明两个模型预测的结果准确性不是很高，因而为了减少业务风险，可以取两个预测结果中较小的一个，并将该值作为当前阶段押品的重评价值。例如，如果两个预测结果相差较大，则表明两个模型预测的结果准确性很不可靠，因而为了避免业务风险，可以通知对应的客户经理进行线下押品价值重评。

需要说明的是，在本公开实施例中，还可以配置是否需要进行押品价值重评。如果押品被配置为需要进行价值重评，则可以按照本公开提供的上述方法逻辑对押品进行价值重评。如果押品被配置为不需要进行价值重评，则无需针对押品执行本公开提供的上述方法逻辑。

图3示意性示出了根据本公开实施例的用于押品的价值评估装置的框图。

如图3所示，用于押品的价值评估装置300包括获取模块301和确定模块302。该处理装置可以执行上面参考方法实施例部分描述的方法，在此不再赘述。

具体地，获取模块301，用于获取押品在第一时间阶段的第一价值和第二价值，其中，上述第一价值是通过第一模型预测得到的，上述第二价值是通过第二模型预测得到的，上述第一模型不同于上述第二模型。

确定模块302(即第一确定模块)，用于基于上述第一价值和上述第二价值，确定上述押品的重评价值。

作为一种可选的实施例，该装置还包括以下至少之一：第一参数调整模块，用于对上述第一模型的参数进行周期性调整；第一参数调整模块，用于对上述第二模型的参数进行周期性调整。

作为一种可选的实施例，该装置还包括：第二确定模块，用于在确定上述押品的重评价值之后，确定是否针对上述押品进行预警。

作为一种可选的实施例，第二确定模块包括：第一确定单元，用于基于上述重评价值，确定上述押品的价值下降幅度；以及发送单元，用于响应于上述价值下降幅度大于等于预设预警值，针对上述押品发送预警信息。

作为一种可选的实施例，该装置还包括：第三确定模块，用于在针对上述押品发送预警信息之前，确定当前时间是否超出预警时间；其中，上述发送单元，还用于响应于上述当前时间超出上述预警时间，针对上述押品发送预警信息。

作为一种可选的实施例，该装置还包括：第四确定模块，用于在确定上述押品的重评价值之后，确定当前时间是否超出重评截止时间；以及参数修改模块，用于响应于确定上述当前时间超出上述重评截止时间，基于上述重评价值，修改上述押品的价值参数。

作为一种可选的实施例，该装置还包括：授信额度测算模块，用于在修改上述押品的价值参数之后，基于修改后的价值参数，并按合同纬度重新基于上述押品进行授信额度测算。

作为一种可选的实施例，该装置还包括：信息发送模块，用于在确定上述押品的重评价值之后，针对上述押品发送重评提醒信息。

作为一种可选的实施例，上述的第一确定模块包括以下至少之一：第一计算单元，用于响应于上述第一价值与上述第二价值之间的差值小于第一值，计算上述第一价值与上述第二价值的均值，以作为上述押品的重评价值；第二计算单元，用于响应于上述第一价值与上述第二价值之间的差值大于等于上述第一值且小于第二值，将上述第一价值与上述第二价值中的较小值作为上述押品的重评价值；第二确定单元，用于响应于上述第一价值与上述第二价值之间的差值大于等于上述第二值，针对上述押品进行线下价值重评并将获得的重评结果作为上述押品的重评价值。

需要说明的是，本公开装置部分的实施例方式与本公开方法部分的实施例方式对应相同或者类似，并且所达到的技术效果也对应相同或者类似，本公开在此不再赘述。

根据本公开的实施例的模块、单元中的任意多个、或其中任意多个的至少部分功能可以在一个模块中实现。根据本公开实施例的模块、单元中的任意一个或多个可以被拆分成多个模块来实现。根据本公开实施例的模块、单元中的任意一个或多个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式的硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，根据本公开实施例的模块、单元中的一个或多个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。

例如，获取模块301和确定模块302中的任意多个可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本公开的实施例，获取模块301和确定模块302中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，获取模块301和确定模块302中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。

图4示意性示出了根据本公开实施例的电子设备的框图。图4示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图4所示，电子设备400包括处理器410、计算机可读存储介质420。该电子设备400可以执行根据本公开实施例的方法。

具体地，处理器410例如可以包括通用微处理器、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(ASIC))，等等。处理器410还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器410可以是用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。

计算机可读存储介质420，例如可以是非易失性的计算机可读存储介质，具体示例包括但不限于：磁存储装置，如磁带或硬盘(HDD)；光存储装置，如光盘(CD-ROM)；存储器，如随机存取存储器(RAM)或闪存；等等。

计算机可读存储介质420可以包括计算机程序421，该计算机程序421可以包括代码/计算机可执行指令，其在由处理器410执行时使得处理器410执行根据本公开实施例的方法或其任何变形。

计算机程序421可被配置为具有例如包括计算机程序模块的计算机程序代码。例如，在示例实施例中，计算机程序421中的代码可以包括一个或多个程序模块，例如包括421A、模块421B、……。应当注意，模块的划分方式和个数并不是固定的，本领域技术人员可以根据实际情况使用合适的程序模块或程序模块组合，当这些程序模块组合被处理器410执行时，使得处理器410可以执行根据本公开实施例的方法或其任何变形。

根据本公开的实施例，获取模块301和确定模块302中的至少一个可以实现为参考图4描述的计算机程序模块，其在被处理器410执行时，可以实现上面描述的相应操作。

本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被执行时，实现根据本公开实施例的方法。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。