银行车贷业务数据处理确定方法、装置、设备和存储介质

摘要

本申请公开了一种银行车贷业务数据处理方法、装置、设备和存储介质。一种银行车贷业务数据处理方法，包括：接收用户输入的车辆数据和银行信息；查找所述银行的车辆数据库中与所述车辆数据对应的目标车辆数据；将所述目标车辆数据发送给所述银行服务器，以使所述银行服务器根据所述目标车辆数据进行贷款计算。本申请的数据处理方法，把用户输入的千差万别的车辆数据都可以进行识别，确定对应的银行的数据库中的车辆的纪录，从而能够方便银行服务器快速进行贷款计算的业务。提高了银行的贷款效率，也提高了用户的便利度。

说明书

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种银行车贷业务数据处理方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

随着银行业务信息化不断提高，互联网金融在银行业务中的应用越来越多。在车贷分期业务环节，目前每个银行在进行分期车辆信息填写的时候，由于市场上存在的车型数量以数十万计，从银行的角度出发，是不可能自己去搜集市面上所有的车型信息，所以银行一般会采购第三方的车辆基本信息数据库，用以满足自己的业务上填写车辆信息的需求。由于市场上第三方的车辆基本信息库众多，每个银行采购的也都各不相同，这样就会导致银行的客户(包括担保机构、主机厂商等)在每对接一家银行的时候就需要维护一套车型数据库，造成极大的社会成本的浪费。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种银行车贷业务数据处理方法、装置、设备和存储介质，以解决上述问题。

为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种银行车贷业务数据处理方法，包括：

接收用户输入的车辆数据和银行信息；

查找所述银行的车辆数据库中与所述车辆数据对应的目标车辆数据；

将所述目标车辆数据发送给所述银行服务器，以使所述银行服务器根据所述目标车辆数据进行贷款计算。

在一种实施方式中，查找所述银行的车辆数据库中与所述车辆数据对应的目标车辆数据，包括：

根据预先建立的标准数据库，确定用户输入的车辆数据在所述银行数据库中对应的目标车辆数据。

在一种实施方式中，根据预先建立的标准数据库，查找所述银行的车辆数据库中与所述车辆数据对应的目标车辆数据，包括：

确定所述标准数据库中与所述车辆数据对应的标准数据库车辆数据；

根据映射关系，确定所述标准数据库车辆数据对应的银行数据库中的银行车辆数据。

在一种实施方式中，查找所述银行的车辆数据库中与所述车辆数据对应的目标车辆数据，包括：

对所述用户输入的车辆数据和标准数据库中的任意的一条车辆数据，分别进行分词处理得到名称、型号、年份和辅助信息；

对于标准数据库中的任意一条车辆数据：

判断所述车辆数据的型号与所述用户输入的车辆数据的型号是否相同；

如果相同，则判断述车辆数据的年份与所述用户输入的车辆数据的年份是否相同；

如果相同，则判断述车辆数据的辅助信息与用户输入的车辆数据的辅助信息是否相同；

如果相同，则确定所述标准数据库中的车辆数据与所述用户输入的车辆数据匹配对应。

在一种实施方式中，如果车型名称、型号、年份或者辅助信息不同，则将所述用户输入的车辆数据加入所述标准数据库。

在一种实施方式中，查找所述银行的车辆数据库中与所述车辆数据对应的目标车辆数据，包括：

对所述用户输入的车辆数据和标准数据库中的任意的一条车辆数据，分别进行分词处理得到名称、型号、年份和辅助信息；

分别计算名称、型号、年份和辅助信息的相似度分值；

将所述相似度分值累加得到总的相似度分值；

判断所述相似度分值如果大于预定的分值阈值，则确定所述标准数据库中的车辆数据与所述用户输入的车辆数据匹配对应。

在一种实施方式中，还包括，对所述标准数据库进行更新，具体包括：

获取第三方数据库；

对所述第三方数据库进行清洗；

对于所述第三方数据库中的任意的一条车辆数据，判断所述标准数据库中是否有所述车辆数据，如果否，则将所述车辆数据加入所述标准数据库。

为了实现上述目的，根据本申请的第二方面，提供了一种银行车贷业务数据处理装置，包括：

接收模块，用于接收用户输入的车辆数据和银行信息；

处理模块，用于查找所述银行的车辆数据库中与所述车辆数据对应的目标车辆数据；

发送模块，用于将所述目标车辆数据发送给所述银行服务器，以使所述银行服务器根据所述目标车辆数据进行贷款计算。

在一种实施方式中，处理模块还用于，根据预先建立的标准数据库，确定用户输入的车辆数据在所述银行数据库中对应的目标车辆数据。

在一种实施方式中，处理模块还用于，确定所述标准数据库中与所述车辆数据对应的标准数据库车辆数据；

根据映射关系，确定所述标准数据库车辆数据对应的银行数据库中的银行车辆数据。

在一种实施方式中，处理模块还用于查找所述银行的车辆数据库中与所述车辆数据对应的目标车辆数据，包括：

对所述用户输入的车辆数据和标准数据库中的任意的一条车辆数据，分别进行分词处理得到名称、型号、年份和辅助信息；

对于标准数据库中的任意一条车辆数据：

判断所述车辆数据的型号与所述用户输入的车辆数据的型号是否相同；

如果相同，则判断述车辆数据的年份与所述用户输入的车辆数据的年份是否相同；

如果相同，则判断述车辆数据的辅助信息与用户输入的车辆数据的辅助信息是否相同；

如果相同，则确定所述标准数据库中的车辆数据与所述用户输入的车辆数据匹配对应。

在一种实施方式中，处理模块还用于，如果车型名称、型号、年份或者辅助信息不同，则将所述用户输入的车辆数据加入所述标准数据库。

在一种实施方式中，处理模块还用于，查找所述银行的车辆数据库中与所述车辆数据对应的目标车辆数据，包括：

对所述用户输入的车辆数据和标准数据库中的任意的一条车辆数据，分别进行分词处理得到名称、型号、年份和辅助信息；

分别计算名称、型号、年份和辅助信息的相似度分值；

将所述相似度分值累加得到总的相似度分值；

判断所述相似度分值如果大于预定的分值阈值，则确定所述标准数据库中的车辆数据与所述用户输入的车辆数据匹配对应。

在一种实施方式中，还包括更新模块，用于对所述标准数据库进行更新，更新模块具体用于，获取第三方数据库；

对所述第三方数据库进行清洗。

为了实现上述目的，根据本申请的第三方面，提供了一种电子设备；包括至少一个处理器和至少一个存储器；所述存储器用于存储一个或多个程序指令；所述处理器，用于运行一个或多个程序指令，用以执行上述步骤。

根据本申请的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中包含一个或多个程序指令，所述一个或多个程序指令用于执行上述步骤。

本发明的上述的技术方案，本申请的数据处理方法，把用户输入的千差万别的车辆数据都可以进行识别，确定对应的银行的数据库中的车辆的纪录，从而能够方便银行服务器快速进行贷款计算的业务。提高了银行的贷款效率，也提高了用户的便利度。现有技术中，每个和银行对接的车型数据库都需要维护，而且每个车型数据库之间也存在着相互兼容，相互适配的问题。数据变更无法及时同步；不同车型库之间无法兼容和适配。而本申请的方法，构建了一个基本的标准数据库，基本的标准数据库融合了各个不同的车型数据库中的数据，使得车型数据库更加全面。并且及时进行更新。从而提高了用户的体验度。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，使得本申请的其它特征、目的和优点变得更明显。本申请的示意性实施例附图及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1是根据本申请实施例的一种银行车贷业务数据处理方法的流程图；

图2是根据本申请实施例的一种银行车贷业务数据处理装置的结构示意图；

图3是根据本申请实施例的一种银行车贷业务数据处理设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等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，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“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。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

本申请提出了一种银行车贷业务数据处理方法，参见附图1所示的一种银行车贷业务数据处理方法，该方法包括：

步骤S102，接收用户输入的车辆数据和银行信息；

具体的，用户在贷款购买车辆是，登录车辆贷款的软件，比如，通过手机客户端的应用程序登录后，输入车辆数据和选择的银行，进行贷款操作。

示例性的，小王登录后，输入了一条车辆数据，选择的银行是交通银行，打断从交通银行进行贷款买车。车辆数据为：“2015款奥迪A6L 2.8A/MT 35FSI quattro舒适型DSG双离合(国Ⅴ)”。因为用户输入的格式不同，并且说明的信息可能也不同，所以，有的银行的车辆数据库中很可能没有相关车型的纪录。造成贷款效率的降低。

步骤S104，查找所述银行的车辆数据库中与所述车辆数据对应的目标车辆数据；

服务器在接收到用户发送的车辆数据和银行信息后，根据用户输入的车辆数据，查找银行的数据库中是否有对应的纪录。如果有，则执行步骤S106。

如果银行的数据库中没有对应的纪录，则标准数据库将该新的车辆数据发送给银行服务器，以使银行更新车辆数据库，充实车辆数据。从而提高数据处理效率。

步骤S106，将所述目标车辆数据发送给所述银行服务器，以使所述银行服务器根据所述目标车辆数据进行贷款计算。

银行服务器接收到中间平台服务器发送的目标车辆数据后，因为已经有纪录，已经存储，所以可以根据车辆数据进行贷款计算。

本发明的上述的方法，把用户输入的千差万别的车辆数据的格式，都可以进行识别，判断，对应的银行的数据库中是否有该车辆的纪录，如果没有车辆数据，则将新的车辆数据发送给银行，以使银行能够充实车辆数据库，从而能够方便银行服务器快速进行贷款计算的业务。提高了银行的贷款效率，也提高了用户的便利度。并且本申请建立了一个标志的车辆数据库，当面临一个第三方的新的车辆数据库时，可以更新数据。尽可能完善标准数据库。

在一种实施方式中，查找所述银行的车辆数据库中与所述车辆数据对应的目标车辆数据，包括：

根据预先建立的标准数据库，确定用户输入的车辆数据在所述银行数据库中对应的目标车辆数据。

在一种实施方式中，根据预先建立的标准数据库，查找所述银行的车辆数据库中与所述车辆数据对应的目标车辆数据，包括：

确定所述标准数据库中与所述车辆数据对应的标准数据库车辆数据；

根据映射关系，确定所述标准数据库车辆数据对应的银行数据库中的银行车辆数据。

在一种实施方式中，查找所述银行的车辆数据库中与所述车辆数据对应的目标车辆数据，包括：

步骤S201，对所述用户输入的车辆数据和标准数据库中的任意的一条车辆数据，分别进行分词处理得到名称、型号、年份和辅助信息；

其中，辅助信息包括但不限于以下一种或几种：排量、变速箱、排放标准、配置等。

具体的，步骤S2011，首先先定义一个车型命名的标准规则，具体为【年份】(必填)+【车系】(必填)+【车款】(选填)+【排量】(选填)+【变速箱】(选填)+【驱动】(选填)+【配置】(选填)+【排放标准】(选填)。按照这份命名标准，一款奔驰车的车型名称可以按照如下的方式进行展示：2021款奔驰E级E300L 2.0T A/MT时尚型国VI。

步骤S2012，需要对对接的车型库数据进行数据清洗，清洗掉分词引擎无法进行准确分词的文字，目前市面上只有针对中英文的常规分词词典，对于车型描述中的一些特殊用词是无法进行识别的，比如Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ、Ⅶ、Ⅷ、Ⅸ、Ⅹ、Ⅺ、Ⅻ这些罗马数字在分词的时候就会丢失，因此在进行数据清洗的时候，转义成分词引擎能正常识别的字符，将对应的罗马字符转义成中文一、二、三、四、五、六、七、八、九、十。

步骤S2013，扩展分词引擎词库，分词引擎使用的是一套中文词库，对于车型当中特有的一些词汇是无法正常进行识别和正确分词的，比如“加规”、“美规”、“平行进口”、“欧规”等这些词都是原来中文语境下不存在的词汇，是属于车辆行业的特定词汇，通过分词引擎进行分词的结果会是“加”、“规”、“美”、“规”、“平行”、“进口”、“欧”、“规”这些词，这样的分词结果和我们预期的结果是不符合的，所以需要对分词引擎的分词词库进行扩展，将车辆行业的特定词汇全部维护到扩展词库中。

步骤S2014，定义同义词词库，相同的车型，不同的车型库系统可能使用不同的词语去描述，比如宝马，有的车型库可能就描述为BMW，兰博基尼有的车型库车型中可能就用大牛等词语去描述，此种情况比比皆是，因此在分词前，我们预先定义好同义词词库，使得该种情况的车型能够正确匹配。同时同义词词库同扩展分词词库一样，是支持热更新的。

完成上述四个步骤后，就需要使用分词引擎对清洗后的车型信息进行分词操作，在一种实施方式中，可以使用的是IK分词插件，IK有两种分词模式，ik_max_word(最细粒度分词),和ik_smart(最粗粒度分词)模式。

示例性的，上述两种分词模式有如下区别：

ik_max_word:比如会将“流行音乐少年”拆分为“流行音乐,流行,流,行,音乐，少年，少，年，”会穷尽各种可能的组合；

ik_smart:比如会将“流行音乐少年”拆分为“流行音乐,少年”。

分词完的数据以索引的形式存在Elasticsearch中。

步骤S202，对于标准数据库中的任意一条车辆数据：判断所述车辆数据的型号与所述用户输入的车辆数据的型号是否相同；

如果相同，则执行步骤S203；如果否，则结束，将所述用户输入的车辆数据加入所述标准数据库；

步骤S203，判断述车辆数据的年份与所述用户输入的车辆数据的年份是否相同；如果相同，则执行步骤S204；如果否，则将所述用户输入的车辆数据加入所述标准数据库；

步骤S204，判断述车辆数据的辅助信息与用户输入的车辆数据的辅助信息是否相同；如果相同，则执行步骤S205；如果否，则将所述用户输入的车辆数据加入所述标准数据库。

步骤S205，确定所述标准数据库中的车辆数据与所述用户输入的车辆数据匹配对应。

在一种实施方式中，查找所述银行的车辆数据库中与所述车辆数据对应的目标车辆数据时，对所述用户输入的车辆数据和标准数据库中的任意的一条车辆数据，分别进行分词处理得到名称、型号、年份和辅助信息；

分别计算银行的车辆数据库中的每一条车辆数据与用户输入的车辆数据的名称、型号、年份和辅助信息的相似度分值；

将所述相似度分值累加得到所述车辆数据与用户输入的车辆数据的总的相似度分值；

判断所述相似度分值如果大于预定的分值阈值，则确定所述标准数据库中的车辆数据与所述用户输入的车辆数据匹配对应。

具体的，计算得到银行数据库或者标准数据库中的每一条车辆数据与用户输入的车辆数据的相似度分值后，根据相似度分值从高到低的顺序进行排序；可以取排序前N位的车辆数据进行重点分析，判断。

示例性的，名称的相似度为90％；型号的相似度为80％；年份的相似度为100％；辅助信息的相似度为90％；则总的相似度为3.6；如果总的阈值设置为3.5，则确定用户输入的该车辆数据与记录的车辆数据是匹配的。

具体的，分词完的数据以索引的形式存在Elasticsearch中。和Elasticsearch中的索引信息进行比对，将比对结果根据分数值按照由高到低的顺序进行排列。

示例性的，一条车辆数据如下：

通过分词匹配，在原有的索引中查询出匹配的数据，如下所示：

如果匹配成功，就将匹配上的车型标识ID更新至映射表中，完成了标准车型库和第三方车型库的关联。如果匹配不成功，将第三方车型库的车型信息格式化后存入标准车型库，再将标准车型库的车型标识ID更新至映射表，完成关联操作。

在一种实施方式中，还包括，对所述标准数据库进行更新，具体包括：

获取第三方数据库；

其中，第三方数据库为车辆销售商的数据库。

对所述第三方数据库进行清洗；

具体的，需要对对接的车型库数据进行数据清洗，清洗掉分词引擎无法进行准确分词的文字，目前市面上只有针对中英文的常规分词词典，对于车型描述中的一些特殊用词是无法进行识别的，比如Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ、Ⅶ、Ⅷ、Ⅸ、Ⅹ、Ⅺ、Ⅻ这些罗马数字在分词的时候就会丢失，因此在进行数据清洗的时候，转义成分词引擎能正常识别的字符，将对应的罗马字符转义成中文一、二、三、四、五、六、七、八、九、十。

对于所述第三方数据库中的任意的一条车辆数据，判断所述标准数据库中是否有所述车辆数据，如果否，则将所述车辆数据加入所述标准数据库。

具体的，每对接市面上的任何一家第三方的车型库，都会按照本申请上述的步骤进行匹配处理，对接的车型库越多，基线的车型数据就会越全面，不同家的车型库也能通过标准车型库进行和数据的互通。

第二方面，本申请还提出了一种银行车贷业务数据处理装置，参见附图2所示的一种银行车贷业务数据处理装置的示意图；该装置包括：

接收模块21，用于接收用户输入的车辆数据和银行信息；

处理模块22，用于查找所述银行的车辆数据库中与所述车辆数据对应的目标车辆数据；

发送模块23，用于将所述目标车辆数据发送给所述银行服务器，以使所述银行服务器根据所述目标车辆数据进行贷款计算。

在一种实施方式中，处理模块22还用于，根据预先建立的标准数据库，确定用户输入的车辆数据在所述银行数据库中对应的目标车辆数据。

在一种实施方式中，处理模块22还用于，确定所述标准数据库中与所述车辆数据对应的标准数据库车辆数据；

根据映射关系，确定所述标准数据库车辆数据对应的银行数据库中的银行车辆数据。

在一种实施方式中，处理模块22还用于查找所述银行的车辆数据库中与所述车辆数据对应的目标车辆数据，包括：

对所述用户输入的车辆数据和标准数据库中的任意的一条车辆数据，分别进行分词处理得到名称、型号、年份和辅助信息；

对于标准数据库中的任意一条车辆数据：

判断所述车辆数据的型号与所述用户输入的车辆数据的型号是否相同；

如果相同，则判断述车辆数据的年份与所述用户输入的车辆数据的年份是否相同；

如果相同，则判断述车辆数据的辅助信息与用户输入的车辆数据的辅助信息是否相同；

如果相同，则确定所述标准数据库中的车辆数据与所述用户输入的车辆数据匹配对应。

在一种实施方式中，处理模块22还用于，如果车型名称、型号、年份或者辅助信息不同，则将所述用户输入的车辆数据加入所述标准数据库。

在一种实施方式中，处理模块22还用于，查找所述银行的车辆数据库中与所述车辆数据对应的目标车辆数据，包括：

对所述用户输入的车辆数据和标准数据库中的任意的一条车辆数据，分别进行分词处理得到名称、型号、年份和辅助信息；

分别计算名称、型号、年份和辅助信息的相似度分值；

将所述相似度分值累加得到总的相似度分值；

判断所述相似度分值如果大于预定的分值阈值，则确定所述标准数据库中的车辆数据与所述用户输入的车辆数据匹配对应。

在一种实施方式中，还包括，更新模块，用于对所述标准数据库进行更新，更新模块具体用于，获取第三方数据库；

对所述第三方数据库进行清洗；

对于所述第三方数据库中的任意的一条车辆数据，判断所述标准数据库中是否有所述车辆数据，如果否，则将所述车辆数据加入所述标准数据库。

第三方面，本申请还提出了一种银行车贷业务数据处理设备，参见附图3所示的一种银行车贷业务数据处理设备的结构示意图；应用于中介平台的服务器中，该设备包括：至少一个处理器31和至少一个存储器32；所述存储器32用于存储一个或多个程序指令；所述处理器31，用于运行一个或多个程序指令，用以执行上述任一项所述的方法。

第四方面，本申请还提出了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中包含一个或多个程序指令，所述一个或多个程序指令用于执行上述任一项所述的方法。

可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。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。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。处理器读取存储介质中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

存储介质可以是存储器，例如可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。

其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，简称PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，简称EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM，简称EEPROM)或闪存。

易失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(Static RAM，简称SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM，简称DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM，简称SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double Data RateSDRAM，简称DDRSDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(EnhancedSDRAM，简称ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synchlink DRAM，简称SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(DirectRambus RAM，简称DRRAM)。

本发明实施例描述的存储介质旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。

本领域技术人员应该可以意识到，在上述一个或多个示例中，本发明所描述的功能可以用硬件与软件组合来实现。当应用软件时，可以将相应功能存储在计算机可读介质中或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中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。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。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。