[发明专利]一种可自动演算的信用分方法及终端

权利要求书

1.一种可自动演算的信用分方法，其特征在于，包括：

S1、根据国家级信用信息目录得到各省的信用信息清单，获取所述信用信息清单的原始信用数据，配置所述原始信用数据的第一单字段权重，根据所述第一单字段权重确定第一算法模型，将所述原始信用数据代入第一算法模型计算得到第一信用分，获取与所述原始信用数据匹配的实际信用分和实际政策信息，根据所述实际信用分、第一信用分和实际政策信息对所述第一算法模型进行修正得到规范性算法模型，保存所述规范性算法模型；

S2、根据预设规则对所述原始信用数据进行清洗过滤处理得到清洗信用数据，根据完整性规则、唯一性规则、一致性规则、合法性规则和权威性规则对所述清洗信用数据进行校验，若校验成功，将所述清洗信用数据作为规范性信用数据；

判断所述规范性信用数据是否缺失，若缺失，则发送所述规范性信用数据至修改终端，配置所述规范性信用数据的第二单字段权重，根据所述第二单字段权重确定第二算法模型，根据所述第二算法模型对所述规范性信用数据进行计算得到第二信用分，将所述第二信用分发送至应用端，返回应用端返回的修改意见，根据所述修改意见和第二单字段权重对所述规范性算法模型进行修正得到最终规范性算法模型；

S3、根据所述最终规范性算法模型对规范性信用数据进行计算得到规范性信用分；

所述S2还包括：

若校验不成功，则分析所述清洗信用数据，判断所述清洗信用数据是否为可自动纠错数据；

若是，则对所述清洗信用数据进行自动纠错得到纠错数据，将所述纠错数据作为规范性信用数据；

若否，则根据所述清洗信用数据的区划归属地进行分类和保存，并同时保存所述清洗信用数据的错误描述和错误数据字段；

所述若否，则根据所述清洗信用数据的区划归属地进行分类和保存，并同时保存所述清洗信用数据的错误描述和错误数据字段之后还包括：

获取根据所述清洗信用数据的错误描述和错误数据字段对所述清洗信用数据进行处理得到的处理数据，若所述处理数据已处理成功，则将所述处理数据作为规范性信用数据。

2.根据权利要求1所述的可自动演算的信用分方法，其特征在于，所述预设规则包括基础预设规则和新增预设规则；

统计并监控根据预设规则对所述原始信用数据进行清洗过滤处理得到的清洗信用数据的数据质量和数据数量，分别获取在基础预设规则中添加新增预设规则前、后的预设时间段内对所述原始信用数据进行清洗过滤处理得到清洗信用数据的前数据质量、前数据数量以及后数据质量和后数据数量，将前数据质量和前数据数量分别与所述后数据质量和后数据数量进行对比得到对比结果，根据对比结果判断是否进行告警。