业务审批方法、装置、存储介质及电子设备与流程

本公开涉及数据处理技术领域，具体地，涉及一种业务审批方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术：

目前，应用平台(例如网贷平台、网上保险平台等)一般仅从边际风险确定对用户的业务审批结果。其中，边际风险是指盈利水平与坏账率刚好相等时对应的逾期风险。相关技术中，该边际风险一旦确定，通常保持不变，并不会根据实际情况进行相应的调整，从而可能导致业务批核率过低。

技术实现要素：

本公开的目的是提供一种业务审批方法、装置、存储介质及电子设备，以解决相关技术存在的问题。

为了实现上述目的，第一方面，本公开提供一种业务审批方法，应用于服务器，所述方法包括：

接收客户端发送的目标用户的用户信息；

根据所述用户信息，确定所述目标用户的信用评分；

若所述信用评分大于或等于目标信用评分，则确定对所述目标用户的业务审批结果为通过，并将所述业务审批结果发送给所述客户端进行显示；

其中，所述目标信用评分是按照如下方式确定的：

确定多个第一样本用户的业务损失率；若所述业务损失率为预设业务损失率，则将所述第一样本用户的信用评分确定为初始信用评分；确定通过所述初始信用评分进行业务审批的批核率范围；若所述批核率范围在预设批核率范围内，则将所述初始信用评分确定为所述目标信用评分。

可选地，所述方法还包括：

接收所述客户端发送的用户信息输入完成指令；

响应于接收到所述指令，向所述客户端发送获取指令，以使所述客户端响应于所述获取指令从信息输入框中获取所述目标用户的用户信息。

可选地，所述确定多个第一样本用户的业务损失率，包括：

分别确定所述第一样本用户办理目标业务后完成所述目标业务所需的业务周期；

根据所述业务周期、以及业务周期与业务损失率的预设对应关系，确定所述第一样本用户的业务损失率；

其中，所述预设对应关系是通过如下方式确定：

获取第一预设时间段内的第二样本用户数据；

将所述第二样本用户数据的业务损失率和业务周期进行拟合，得到业务损失率与业务周期的初始对应关系；

根据所述初始对应关系、以及第二预设时间段内所述第二样本用户分别对应的业务周期，确定所述第二预设时间段内多个第二样本用户的理论业务损失率；

根据所述理论业务损失率以及所述第二预设时间段内多个样本用户的实际业务损失率之间的损失率差值、以及所述第二预设时间段内多个第二样本用户的业务周期数进行拟合，确定业务周期与业务损失率之间的预设对应关系。

可选地，所述方法还包括：

对所述第一样本用户与目标样本用户进行比对分析，得到所述第一样本用户与所述目标样本用户之间的用户分布差异信息，所述用户分布差异信息包括所述第一样本用户与目标样本用户在各信用评分下的用户数占总用户数的比例差异信息、以及第一用户占对应信用评分区用户的比例差异信息；

根据所述用户分布差异信息，计算所述第一样本用户对应的第一损失率调整系数；

所述若所述业务损失率为预设业务损失率，则将所述第一样本用户的信用评分确定为初始信用评分，包括：

基于所述第一损失率调整系数，对所述业务损失率进行调整；

若调整后的所述业务损失率为预设业务损失率，则将所述第一样本用户的信用评分确定为初始信用评分。

可选地，所述方法还包括：

获取预设时长内的历史业务数据；

根据所述历史业务数据的业务损失率，计算所述第一样本用户对应的第二损失率调整系数；

所述若所述业务损失率为预设业务损失率，则将所述第一样本用户的信用评分确定为初始信用评分，包括：

基于所述第二损失率调整系数，对所述业务损失率进行调整；

若调整后的所述业务损失率为预设业务损失率，则将所述第一样本用户的信用评分确定为初始信用评分。

可选地，所述确定通过所述初始信用评分进行业务审批的批核率范围，包括：

根据第三样本用户的信用评分和所述初始信用评分，确定所述第三样本用户的批核率；

根据所述第三样本用户的批核率进行加权计算的结果，确定通过所述初始信用评分进行业务审批的批核率范围。

可选地，所述确定通过所述初始信用评分进行业务审批的批核率范围，包括：

根据第四样本用户的信用评分和所述初始信用评分，确定所述第四样本用户的批核率；

若所述第四样本用户的批核率满足正态分布，则将所述第四样本用户的批核率为预设值的置信区间确定为通过所述初始信用评分进行业务审批的批核率范围。

第二方面，本公开还提供一种业务审批装置，应用于服务器，所述装置包括：

信息接收模块，用于接收客户端发送的目标用户的用户信息；

评分确定模块，用于根据所述用户信息，确定所述目标用户的信用评分；

结果确定模块，用于当所述信用评分大于或等于目标信用评分时，确定对所述目标用户的业务审批结果为通过，并将所述业务审批结果发送给所述客户端进行显示；

其中，所述目标信用评分是通过如下模块确定的：

第一确定模块，用于确定多个第一样本用户的业务损失率；第二确定模块，用于当所述业务损失率为预设业务损失率时，将所述第一样本用户的信用评分确定为初始信用评分；第三确定模块，用于确定通过所述初始信用评分进行业务审批的批核率范围；第四确定模块，用于当所述批核率范围在预设批核率范围内时，将所述初始信用评分确定为所述目标信用评分。

第三方面，本公开还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述方法的步骤。

第四方面，本公开还提供一种电子设备，包括：

存储器，其上存储有计算机程序；

处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现第一方面中任一项所述方法的步骤。

通过上述技术方案，在根据样本用户数据确定出初始信用评分后，可以确定通过初始信用评分进行业务审批的批核率范围；若批核率范围在预设批核率范围内，则将初始信用评分确定为目标信用评分，从而可以在保证业务损失率和业务批核率的情况下进行业务审批，避免业务批核率过低，提高业务审批的准确性。

本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

附图说明

附图是用来提供对本公开的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本公开，但并不构成对本公开的限制。在附图中：

图1是根据本公开一示例性实施例示出的一种业务审批方法的实施场景示意图；

图2是根据本公开一示例性实施例示出的一种业务审批方法的流程图；

图3是根据本公开一示例性实施例示出的一种业务审批装置的框图；

图4是根据本公开一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本公开，并不用于限制本公开。

目前，应用平台(例如网贷平台、网上保险平台等)一般仅从边际风险确定对用户的业务审批结果。其中，边际风险是指盈利水平与坏账率刚好相等时对应的逾期风险。相关技术中，该边际风险一旦确定，通常保持不变，并不会根据实际情况进行相应的调整，从而可能导致业务批核率过低。

有鉴于此，本公开实施例提供一种业务审批方法、装置、存储介质及电子设备，以避免业务批核率过低，提高业务审批的准确性。

首先说明本公开实施例可能的实施场景。参照图1，该实施场景可以包括客户端101(图1中以电脑示意)和服务器102。其中，客户端101安装有贷款申请应用程序、保险申请应用程序等业务应用程序，相应地，服务器102对相应业务应用程序中的业务申请的服务器，对于不同的业务应用程序，该服务器102可以不同。以业务应用程序为贷款申请应用程序为例，用户可以在该业务应用程序中的业务申请界面中输入相应的个人用户信息，比如，输入姓名、年龄、职业等个人信息，以进行业务申请。客户端101获取到用户输入的用户信息后，可以将该用户信息发送给服务器102。服务器102接收到客户端101发送的该用户信息后，可以根据该用户信息进行相应的业务审批，并将业务审批结果返回给客户端101进行显示，从而用户可以从客户端101的显示界面上查看到自身的业务审批结果。

以图1所示的场景为例，下面对本公开实施例的业务审批过程进行详细举例说明。图2是根据本公开一示例性实施例示出的一种业务审批方法的流程图。参照图2，该方法可以应用于服务器，该方法可以包括：

步骤s201，接收客户端发送的目标用户的用户信息。

示例地，目标用户可以是待进行业务审批的用户。用户信息可以是目标用户的姓名、年龄、职业等信息，本公开实施例对此不作限定。

在一种可能的方式中，服务器还可以接收客户端发送的用户信息输入完成指令，然后响应于接收到该指令，向客户端发送获取指令，以使客户端响应于获取指令从信息输入框中获取目标用户的用户信息。

示例地，用户信息输入完成指令可以是用户在填写完自身用户信息之后点击“提交”按钮而由客户端触发生成的。进一步，客户端可以将该用户信息输入完成指令发送给服务器，以告知服务器目标用户以填写完自身用户信息。服务器在接收到客户端发送的用户信息输入完成指令后，可以响应于接收到该指令，向客户端发送获取指令，以使客户端响应于获取指令从信息输入框中获取目标用户的用户信息。通过这样的方式，客户端不是直接将用户填写完的用户信息发送给服务器，而是在接收到服务器发送的获取指令再进行获取与发送，可以避免服务器在某一时间段接收到的用户信息过多，减少服务器的负载，从而提高业务审批的效率。

步骤s202，根据用户信息，确定目标用户的信用评分。

示例地，可以将用户信息输入预设评分模型中，得到目标用户的信用评分。应当理解的是，预设评分模型可以是根据多个样本用户的用户信息以及该多个样本用户已标注的信用评分进行训练得到的，具体实现方式可以与相关技术中类似，这里不再赘述。

步骤s203，若信用评分大于或等于目标信用评分，则确定对目标用户的业务审批结果为通过，并将业务审批结果发送给客户端进行显示。

其中，目标信用评分是按照如下方式确定的：

确定多个第一样本用户的业务损失率；若该业务损失率为预设业务损失率，则将第一样本用户的信用评分确定为初始信用评分；确定通过初始信用评分进行业务审批的批核率范围；若该批核率范围在预设批核率范围内，则将初始信用评分确定为目标信用评分。

示例地，若对目标用户的业务审批结果为通过，则服务器可以生成用于表征业务审批通过的字符发送给客户端进行显示。比如，服务器可以生成文字“业务审批通过”发送给客户端显示，等等，本公开实施例对此不作限定。

应当理解的是，在其他可能的方式中，若信用评分小于目标信用评分，则可以确定对目标用户的业务审批结果没有通过，同样可以将业务审批结果发送给客户端进行显示，以便用户获知自身业务申请没有审批通过。

通过上述技术方案，在根据样本用户数据确定出初始信用评分后，可以确定通过初始信用评分进行业务审批的批核率范围；若批核率范围在预设批核率范围内，则将初始信用评分确定为目标信用评分，从而可以在保证业务损失率和业务批核率的情况下进行业务审批，避免业务批核率过低，提高业务审批的准确性。

为了使本领域技术人员更加理解本公开实施例中的业务审批方法，下面对目标信用评分的确定过程进行详细举例说明。

首先，可以确定多个第一样本用户的业务损失率。

在可能的方式中，可以分别确定第一样本用户办理目标业务后完成所述目标业务所需的业务周期。然后，根据业务周期、以及业务周期与业务损失率的预设对应关系，确定第一样本用户的业务损失率。

示例地，第一样本用户可以是服务器进行过业务审批的历史用户。第一样本用户的业务周期可以是第一样本用户办理目标业务后完成目标业务所需的时间周期。比如，在贷款业务场景下，用户的贷款申请通过后，用户可以选择分12期还贷、或者通过24期还贷等等。在此种情况下，业务周期可以是用户需要还贷的期数。

示例地，业务损失率可以用于表征为用户办理业务的业务支出量与业务收入量之比。比如，在贷款业务场景下，该业务损失率即为贷款损失率。在本公开实施例中，可以根据第一样本用户的业务周期、以及业务周期与业务损失率的预设对应关系，确定第一样本用户的业务损失率。

其中，预设对应关系可以是以业务周期为自变量，以业务损失率为因变量的函数关系式。比如，该预设对应关系可以为：y＝a·x-ln(b)，其中，y表示业务损失率，x表示业务周期，a和b为常数，可以根据实际情况设定。或者，在其他可能的方式中，可以通过样本数据拟合业务周期与业务损失率的预设对应关系，相应地，a和b可以是根据拟合结果而生成的。

具体地，通过样本数据拟合业务周期与业务损失率的预设对应关系可以是：先获取第一预设时间段内的第二样本用户数据，然后将第二样本用户数据的业务损失率和业务周期进行拟合，得到业务损失率与业务周期的初始对应关系。接着，根据初始对应关系、以及第二预设时间段内第二样本用户分别对应的业务周期，确定第二预设时间段内多个第二样本用户的理论业务损失率，最后根据理论业务损失率以及第二预设时间段内多个样本用户的实际业务损失率之间的损失率差值、以及第二预设时间段内多个第二样本用户的业务周期数进行拟合，确定业务周期与业务损失率之间的预设对应关系。

示例地，第二样本用户可以是服务器办理过业务审批的区别于第一样本用户的历史用户。获取第二样本用户数据可以是获取多个历史用户分别对应的业务周期和业务损失率。或者，在其他可能的方式中，第二样本用户也可以与第一样本用户相同，本公开实施例对此不作限定。应当理解的是，如果第二样本用户与第一样本用户相同，则第二样本用户数据对应的时间范围与第一样本用户数据对应的时间范围不同。

例如，可以获取1-2月第二样本用户数据，该第二样本用户数据包括多个用户分别对应的业务周期和业务损失率。然后，可以将该第二样本用户数据的业务损失率和业务周期进行拟合，得到业务损失率与业务周期的初始对应关系。接着，根据该初始对应关系预估3月中各第二样本用户的业务周期所对应的业务损失率。然后，确定预估的损失率与3月中各第二样本用户的业务周期所对应的实际损失率的偏差幅值，并根据该偏差幅值和对应的业务周期再次拟合，最终得到业务周期与业务损失率的预设对应关系。

通过上述方式，对第二样本用户进行两次拟合的方式，可以得到业务周期与业务损失率之间更加准确的的预设对应关系，使得根据该预设对应关系确定的业务损失率根据准确，从而提高目标信用评分的准确度，进而提高业务审批的准确性。

在确定业务损失率之后，为了进一步提高业务损失率的准确度，还可以根据调整系数对业务损失率调整。下面对可能的调整方式进行说明。

在一种可能的方式中，可以对第一样本用户与目标样本用户进行比对分析，得到第一样本用户与目标样本用户之间的用户分布差异信息，然后根据该用户分布差异信息，计算第一样本用户对应的第一损失率调整系数。相应地，上述若业务损失率为预设业务损失率，则将第一样本用户的信用评分确定为初始信用评分的过程可以是：基于第一损失率调整系数，对业务损失率进行调整，若调整后的业务损失率为预设业务损失率，则将第一样本用户的信用评分确定为初始信用评分。

其中，用户分布差异信息可以包括第一样本用户与目标样本用户在各信用评分区间段的用户数占总用户数的比例差异信息、以及第一用户占对应信用评分区间段用户的比例差异信息。

示例地，在贷款业务场景下，第一用户可以是逾期未还贷的坏客户。针对多个第一样本用户中的每个样本用户，可以获取该样本用户的信用评分。同样地，可以获取目标样本用户中每个样本用户的信用评分。然后，可以比对分析第一样本用户与目标样本用户在各信用评分下的用户数占总用户数的比例、以及坏客户占对应信用评分用户的比例，从而得到用户分布差异信息。比如，可以通过得到包括如下内容的用户分布差异信息：

目标样本用户：信用评分为100，rate1smp＝20％，bad_rate1smp＝50％，信用评分为101，rate2smp＝10％，bad_rate2smp＝45％。第一样本用户：信用评分为100，rate1curr＝22％，bad_rate1curr＝53％，信用评分为101，rate2curr＝9％，bad_rate2curr＝41％。其中，ratesmp为目标样本用户中各信用评分区下的用户数占总用户数的比例，bad_ratesmp为目标样本用户中每个信用评分中坏客户占该信用评分用户的比例，ratecurr为第一样本用户中各信用评分区下的用户数占总用户数的比例，bad_ratecurr为第一样本用户中每个信用评分中坏客户占该信用评分用户的比例。

在得到用户分布差异信息之后，可以根据该用户分布差异信息，计算第一样本用户对应的第一损失率调整系数。示例地，可以按照以下公式计算第一损失率调整系数：

其中，x1为第一损失率调整系数，n1为目标样本用户中不同信用评分的数量，n2为第一样本用户中不同信用评分的数量。

然后，可以根据第一损失率调整系数，对业务损失率进行调整，即可以在业务损失率的基础上乘以该第一损失率调整系数，以实现对业务损失率的调整，从而提高业务损失率的结果准确度。

在另一种可能的方式中，还可以获取预设时长内的历史业务数据，然后根据历史业务数据的业务损失率，计算第一样本用户对应的第二损失率调整系数，相应地，上述若所述业务损失率为预设业务损失率，则将第一样本用户的信用评分确定为初始信用评分的过程可以是：基于第二损失率调整系数，对业务损失率进行调整，若调整后的业务损失率为预设业务损失率，则将第一样本用户的信用评分确定为初始信用评分。

应当理解的是，历史业务数据可以是服务器办理过业务审批的区别于第一样本用户的历史业务数据，为了结果的准确性，该历史业务数据可以包括多个用户在较长时间段内的历史业务数据。具体的，可以以该较长时间内的风险表现为目标，对宏观经济指标进行回归分析，建立回归模型，以得到第二损失率调整系数对业务损失率进行调整。

例如，得到如表1所示的较长时间内的历史业务数据：

表1

根据上述历史业务数据，在2016年1月至2016年9月份中，其业务损失率依次为bate_rate1-bate_rate9。根据该多个业务损失率，可以建立回归模型：bad_rate＝a1*bate_rate1+a2*bate_rate2+……+a9*bate_rate9。其中，bad_rate为预设业务损失率，a1-a9为每个月对应的第二损失率调整系数。

同样地，在得到第二损失率调整系数之后，可以将该第二损失率调整系数乘以业务损失率，以实现对业务损失率的调整，从而提高业务损失率的结果准确度。应当理解的是，在其他可能的方式中，还可以分别通过第一损失率调整系数和第二损失率调整系数对业务损失率进行调整，即先通过第一损失率调整系数进行调整，然后对调整后的结果通过第二损失率调整系数进行调整，或者先通过第二损失率调整系数进行调整，然后对调整后的结果通过第一损失率调整系数进行调整，以进一步得到更加准确的结果。

通过上述方式，对业务损失率进行调整后，若调整后的业务损失率为预设业务损失率，则可以将第一样本用户的信用评分确定为初始信用评分。其中，预设业务损失率可以是根据实际情况设定的，比如，可以是用户期望的最小业务损失率，等等，本公开实施例对此不作限定。在确定初始信用评分后，可以确定通过该初始信用评分进行业务审批的批核率范围。其中，批核率可以用于表征服务器通过业务审批的用户数占所有进行业务审批申请的用户总数的比例。

在一种可能的方式中，确定通过该初始信用评分进行业务审批的批核率范围的过程可以是：根据第三样本用户的信用评分和初始信用评分，确定第三样本用户的批核率，然后根据第三样本用户的批核率进行加权计算的结果，确定通过初始信用评分进行业务审批的批核率范围。其中，第三样本用户可以是服务器办理过业务审批的区别于第一样本用户或第二样本用户的历史用户。

例如，可以先将第三样本用户按照信用评分划分到预设评分区间段中。比如，将信用评分100-200划分为一个评分区间段，将信用评分201-300划分为另一个评分区间段，以此类推。若每个信用评分区间段的批核率保持不变，则可以加权计算批核率范围。具体的，若信用评分区间段100-200的批核为apr1，占比为rate1；信用评分区间段201-300，批核率为apr2，占比为rate2。相应地，批核率范围的上限为：apr1上限*rate1+apr2上限*rate2，批核率范围的下限为：apr1下限*rate1+apr2下限*rate2。

在另一种可能的方式中，确定通过该初始信用评分进行业务审批的批核率范围的过程还可以是：根据第四样本用户的信用评分和所述初始信用评分，确定第四样本用户的批核率。若第四样本用户的批核率满足正态分布，则将第四样本用户的批核率为预设值的置信区间确定为通过初始信用评分进行业务审批的批核率范围。其中，预设值可以是根据实际情况进行设定的，本公开实施例对此不作限定。在可能的方式中，该预设值可以为95％。

例如，可以按照上文所述的方式，将第四样本用户的信用评分划分到不同信用评分区间段，若每个信用评分区间段的批核率满足正态分布，则可以确定各信用评分区间段下批核率95％的置信区间为批核率范围。

应当理解的是，第四样本用户可以是服务器办理过业务审批的区别于第一样本用户或第二样本用户的历史用户，可以与第三样本用户相同。

在确定批核率范围后，若该批核率范围在预设批核率范围内，则可以将初始信用评分确定为目标信用评分进行业务审批。示例地，预设批核率范围可以是根据实际情况进行设定的，比如，可以是用户期望得到的最大批核率，等等，本公开实施例对此不作限定。应当理解的是，在其他可能的方式中，若批核率范围不在预设批核率范围内，则可以调整信用评分模型的评分规则，重新确定每个第一样本用户的信用评分，然后再次执行确定目标信用评分的过程，直到批核率范围在预设批核率范围内。

通过上述方式，在根据样本用户数据确定出初始信用评分后，可以确定通过初始信用评分进行业务审批的批核率范围；若批核率范围在预设批核率范围内，则将初始信用评分确定为目标信用评分，从而可以在保证业务损失率和业务批核率的情况下进行业务审批，避免业务批核率过低，提高业务审批的准确性。

基于同一发明构思，参照图3，本公开实施例还提供在一种业务审批装置300，应用于服务器，该装置300可以通过软件、硬件或者两者结合的方式成为服务器的部分或全部，包括：

信息接收模块301，用于接收客户端发送的目标用户的用户信息；

评分确定模块302，用于根据所述用户信息，确定所述目标用户的信用评分；

结果确定模块303，用于当所述信用评分大于或等于目标信用评分时，确定对所述目标用户的业务审批结果为通过，并将所述业务审批结果发送给所述客户端进行显示；

其中，所述目标信用评分是通过如下模块确定的：

第一确定模块304，用于确定多个第一样本用户的业务损失率；第二确定模块305，用于当所述业务损失率为预设业务损失率时，将所述第一样本用户的信用评分确定为初始信用评分；第三确定模块306，用于确定通过所述初始信用评分进行业务审批的批核率范围；第四确定模块307，用于当所述批核率范围在预设批核率范围内时，将所述初始信用评分确定为所述目标信用评分。

可选地，所述装置300还包括：

指令接收模块，用于接收所述客户端发送的用户信息输入完成指令；

指令发送模块，用于响应于接收到所述指令，向所述客户端发送获取指令，以使所述客户端响应于所述获取指令从信息输入框中获取所述目标用户的用户信息。

可选地，所述第一确定模块304用于：

分别确定所述第一样本用户办理目标业务后完成所述目标业务所需的业务周期；

根据所述业务周期、以及业务周期与业务损失率的预设对应关系，确定所述第一样本用户的业务损失率；

其中，所述预设对应关系是通过如下模块确定：

第一获取模块，用于获取第一预设时间段内的第二样本用户数据；

第一拟合模块，用于将所述第二样本用户数据的业务损失率和业务周期进行拟合，得到业务损失率与业务周期的初始对应关系；

第五确定模块，用语言根据所述初始对应关系、以及第二预设时间段内所述第二样本用户分别对应的业务周期，确定所述第二预设时间段内多个第二样本用户的理论业务损失率；

第二拟合模块，用于根据所述理论业务损失率以及所述第二预设时间段内多个样本用户的实际业务损失率之间的损失率差值、以及所述第二预设时间段内多个第二样本用户的业务周期数进行拟合，确定业务周期与业务损失率之间的预设对应关系。

可选地，所述装置300还包括：

比对分析模块，用于对所述第一样本用户与目标样本用户进行比对分析，得到所述第一样本用户与所述目标样本用户之间的用户分布差异信息，所述用户分布差异信息包括所述第一样本用户与目标样本用户在各信用评分下的用户数占总用户数的比例差异信息、以及第一用户占对应信用评分区用户的比例差异信息；

第一计算模块，用于根据所述用户分布差异信息，计算所述第一样本用户对应的第一损失率调整系数；

所述第二确定模块305用于：

基于所述第一损失率调整系数，对所述业务损失率进行调整；

若调整后的所述业务损失率为预设业务损失率，则将所述第一样本用户的信用评分确定为初始信用评分。

可选地，所述装置300还包括：

第二获取模块，用于获取预设时长内的历史业务数据；

第二计算模块，用于根据所述历史业务数据的业务损失率，计算所述第一样本用户对应的第二损失率调整系数；

所述第二确定模块305用于：

基于所述第二损失率调整系数，对所述业务损失率进行调整；

若调整后的所述业务损失率为预设业务损失率，则将所述第一样本用户的信用评分确定为初始信用评分。

可选地，所述第三确定模块306用于：

根据第三样本用户的信用评分和所述初始信用评分，确定所述第三样本用户的批核率；

根据所述第三样本用户的批核率进行加权计算的结果，确定通过所述初始信用评分进行业务审批的批核率范围。

可选地，所述第三确定模块306用于：

根据第四样本用户的信用评分和所述初始信用评分，确定所述第四样本用户的批核率；

若所述第四样本用户的批核率满足正态分布，则将所述第四样本用户的批核率为预设值的置信区间确定为通过所述初始信用评分进行业务审批的批核率范围。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

通过上述任一装置，在根据样本用户数据确定出初始信用评分后，可以确定通过初始信用评分进行业务审批的批核率范围；若批核率范围在预设批核率范围内，则将初始信用评分确定为目标信用评分，从而可以在保证业务损失率和业务批核率的情况下进行业务审批，避免业务批核率过低，提高业务审批的准确性。

基于同一发明构思，本公开实施例还提供一种电子设备，包括：

存储器，其上存储有计算机程序；

处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现上述任一业务审批方法的步骤。

在可能的方式中，该电子设备的框图可以如图4所示。参照图4，电子设备1900可以被提供为一服务器。参照图4，电子设备1900包括处理器1922，其数量可以为一个或多个，以及存储器1932，用于存储可由处理器1922执行的计算机程序。存储器1932中存储的计算机程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理器1922可以被配置为执行该计算机程序，以执行上述的业务审批方法。

另外，电子设备1900还可以包括电源组件1926和通信组件1950，该电源组件1926可以被配置为执行电子设备1900的电源管理，该通信组件1950可以被配置为实现电子设备1900的通信，例如，有线或无线通信。此外，该电子设备1900还可以包括输入/输出(i/o)接口1958。电子设备1900可以操作基于存储在存储器1932的操作系统，例如windowsservertm，macosxtm，unixtm，linuxtm等等。

在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述的业务审批方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器1932，上述程序指令可由电子设备1900的处理器1922执行以完成上述的业务审批方法。

在另一示例性实施例中，还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包含能够由可编程的装置执行的计算机程序，该计算机程序具有当由该可编程的装置执行时用于执行上述的业务审批方法的代码部分。

以上结合附图详细描述了本公开的优选实施方式，但是，本公开并不限于上述实施方式中的具体细节，在本公开的技术构思范围内，可以对本公开的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本公开的保护范围。

另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本公开对各种可能的组合方式不再另行说明。

此外，本公开的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本公开的思想，其同样应当视为本公开所公开的内容。