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申请/专利权人：北京农信数智科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于信息数据的信用评估与授信申请系统及方法，所述方法包括步骤：A、接收到农户发起的融资申请请求，获取对应的实名认证和数据授权信息；B、根据所述数据授权信息采集并存储大数据平台返回的外部信息数据，对于所述外部信息数据进行解析；C、从指标库中选取需要的指标，通过运算符将指标组合成模型关系式并建立的多场景下的信用评估模型；D、基于信用评估模型的结果，按照授信产品路由匹配规则为农户匹配符合条件的授信产品。本发明结合农户的实际使用场景或农户类型，支持多方的交易和管理等信息数据，能较为客观、合理的进行信用额度评估。

主权项：1.一种基于信息数据的信用评估与授信申请方法，其特征在于，所述方法包括步骤：A、接收到农户发起的融资申请请求，获取对应的实名认证和数据授权信息；B、根据所述数据授权信息采集并存储大数据平台返回的外部信息数据，对于所述外部信息数据进行解析；C、从指标库中选取需要的指标，通过运算符将指标组合成模型关系式并建立的多场景下的信用评估模型；D、基于所述信用评估模型，按照授信产品路由匹配规则为农户匹配符合条件的授信产品；其中，根据所述数据授权信息采集并存储大数据平台返回的外部信息数据，对于所述外部信息数据进行解析包括：B1、请求外部数据平台接口，获取外部信息数据；B2、根据外部信息数据描述，查询对应的指标，将所述外部信息数据与指标建立关系；B3、将与指标建立关系的外部信息数据，连同指标一起存入数据库；其中，将与指标建立关系的外部信息数据，连同指标一起存入数据库的步骤前包括：B301、对与相同指标建立关系的多项外部信息数据描述，进行关键字比对，获取相关度高的外部信息数据描述；B302、针对相关度高的外部信息数据描述，根据关键字对应的元数据，进行逻辑检测，对所述相关度高的外部信息数据描述进行信息数据融合；其中，对所述相关度高的外部信息数据描述进行信息数据融合包括，将相关度高的外部信息数据之间的关系聚类为吸收型关系、抵消型关系、修正性关系和无逻辑关系，根据时间发生的前后关系，利用在后产生的外部信息数据描述对在前产生的外部信息数据描述进行吸收、抵消、修正或并列采用处理，用于消除外部信息数据描述的冗余度和减少误差；所述从指标库中选取需要的指标，通过运算符将指标组合成模型关系式并建立的多场景下的信用评估模型包括：C1、根据农户类型，确定与农户类型对应的模型关系式；C2、通过正则表达式提取模型关系式中的指标的集合；C3、将指标集合分成多组，分别通过线程池同时获取每组指标中的每个指标对应的元数据值，并将所有的元数据值组装为数表；C4、将模型关系式、元数据值组数表输入通用计算框架，最后输出额度作为信用评估模型；所述基于信用评估模型的结果，按照授信产品路由匹配规则为农户匹配符合条件的授信产品包括：根据授信产品匹配路由规则、所述融资申请请求和预定信贷产品信息匹配授信产品，将农户融资申请请求的实名认证信息和农户信用评估模型推送给相应的金融机构渠道的自动受理接口并发起授信申请，接收金融机构渠道自动受理接口返回的授信申请处理结果。

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