本发明涉及金融科技(fintech)的数据处理技术领域，尤其涉及一种数据授信方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
背景技术：
随着金融科技，尤其是互联网科技金融的不断发展，越来越多的技术应用在金融领域，但金融业也对技术提出了更高的要求，如对金融业在管理、监督或预测目的的数据提出了更高的要求。
在现有的数据授信决策系统中，主要通过固定授信决策流程对数据进行授信操作，授信决策流程开始后，收集授信决策系统所需的各种数据(如征信、资产信息等)，汇总数据后计算产生授信决策结果，完成整个授信决策流程。但是，若授信决策流程中某个数据处理模块出现异常，则会导致需要经过该数据处理模块的所有数据都不能完成授信操作，造成授信操作的业务堆积。由此可知，当授信决策流程中数据处理模块出现异常时，授信操作效率低下，以及成功率低下。
技术实现要素：
本发明的主要目的在于提供一种数据授信方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在解决现有的当授信决策流程中数据处理模块出现异常时，授信操作效率低下，以及成功率低下的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种数据授信方法，所述数据授信方法包括步骤：
当获取到待授信数据后，确定所述待授信数据对应的待执行模块；
计算所述待执行模块对应的异常概率，并确定异常概率大于预设概率对应的待执行模块处于熔断状态；
根据所述待执行模块中除处于所述熔断状态外的其它待执行模块生成执行路由；
在预设的配置模块库中调取与所述执行路由对应的配置模块，并将所述待授信数据输入所述配置模块中，以得到所述待授信数据的授信结果。
优选地，所述计算所述待执行模块对应的异常概率的步骤包括：
获取所述待执行模块在第一预设时长内对应的平均异常次数，以及获取所述待执行模块在第二预设时长内的总异常次数；
根据所述平均异常次数和所述总异常次数计算所述待执行模块对应的异常概率。
优选地，所述根据所述平均异常次数和所述总异常次数计算所述待执行模块对应的异常概率的步骤包括:
根据所述平均异常次数和所述总异常次数计算得到第一数值，并根据所述平均异常次数确定指数函数对应的指数，所述指数函数的底数为常数e；
根据所述指数和所述底数计算得到第二数值，并计算所述总异常次数的阶乘，得到第三数值；
根据所述第一数值、第二数值和第三数值计算得到所述待执行模块对应的异常概率。
优选地，所述计算所述待执行模块对应的异常概率的步骤包括：
获取第三预设时长内所述待执行模块的执行异常次数，以及获取第三预设时长内所述待执行模块的执行总次数；
将所述执行异常次数除以所述执行总次数，得到所述待执行模块对应的异常概率。
优选地，所述当获取到待授信数据后，确定所述待授信数据对应的待执行模块的步骤包括：
当获取到待授信数据后，确定所述待授信数据的数据类型；
根据所述数据类型确定所述待授信数据对应的待执行模块。
优选地，所述计算所述待执行模块对应的异常概率，并确定异常概率大于预设概率对应的待执行模块处于熔断状态的步骤之后，还包括：
若再次获取到待授信数据，且所述待授信数据对应的待执行模块中存在处于熔断状态的待执行模块，则在计算得到处于熔断状态的待执行模块的异常概率小于或者等于所述预设概率时，确定处于熔断状态的待执行模块恢复为正常状态。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种数据授信装置，所述数据授信装置包括：
确定模块，用于当获取到待授信数据后，确定所述待授信数据对应的待执行模块；
计算模块，用于计算所述待执行模块对应的异常概率；
所述确定模块还用于确定异常概率大于预设概率对应的待执行模块处于熔断状态；
生成模块，用于根据所述待执行模块中除处于所述熔断状态外的其它待执行模块生成执行路由；
调取模块，用于在预设的配置模块库中调取与所述执行路由对应的配置模块；
输入模块，用于将所述待授信数据输入所述配置模块中，以得到所述待授信数据的授信结果。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种数据授信设备，所述数据授信设备包括存储器、处理器和存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的数据授信程序，所述数据授信程序被所述处理器执行时实现如上所述的数据授信方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有数据授信程序，所述数据授信程序被处理器执行时实现如上所述的数据授信方法的步骤。
本发明通过在获取到待授信数据后，确定待授信数据对应的待执行模块，并确定异常概率大于预设概率对应的待执行模块处于熔断状态，根据待执行模块中除处于熔断状态外的其它待执行模块生成执行路由，根据执行路由调取配置模块，通过配置模块得到待授信数据的授信结果。实现了在授信决策流程过程中，先判断待执行模块(数据处理模块)是否会出现异常，即先判断待执行模块是否处于熔断状态，若待执行模块会出现异常，则在生成执行路由过程将会出现异常的待执行模块排除在外，以使待授信数据完成授信操作，提高了数据授信操作的效率和成功率。
附图说明
图1是本发明数据授信方法第一实施例的流程示意图；
图2是本发明实施例中授信决策系统的结构示意图；
图3是本发明数据授信方法第四实施例的流程示意图；
图4是本发明数据授信装置较佳实施例的功能示意图模块图；
图5是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供一种数据授信方法，参照图1，图1为本发明数据授信方法第一实施例的流程示意图。
本发明实施例提供了数据授信方法的实施例，需要说明的是，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。
数据授信方法应用于授信决策系统中，授信决策系统可安装于数据授信设备中，数据授信设备可以包括诸如平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、个人数字助理(personaldigitalassistant，pda)等移动终端，以及诸如数字tv、台式计算机等固定终端，该授信决策系统也可应用于服务器中。数据授信方法包括：
步骤s10，当获取到待授信数据后，确定所述待授信数据对应的待执行模块。
在本发明实施例中，授信是指商业银行向非金融机构客户直接提供的资金，或者对客户在有关经济活动中可能产生的赔偿、支付责任等做出的保证。授信决策是指基于非金融机构客户相关信息产生授信结果的行为。授信决策流程是指采集非金融机构客户相关信息，根据特定算法及人工判断得出授信结果的过程。
参照图2，本发明实施例中，授信决策系统包括配置引擎、调度引擎和配置模块库。配置模块库是配置模块的集合，配置模块库所包含的配置模块供调度引擎使用，以供调度引擎执行授信决策流程。在授信决策系统初始化时，配置引擎挂载授信决策系统所有的模块，形成执行路由指导调度引擎运行。当调度引擎在接收到配置引擎发送的执行路由后，调度引擎从配置模块库中取出相应的模块执行。可以理解的是，执行模块的调度主要由配置引擎装配，由调度引擎执行。
具体地，当授信决策系统获取到待授信数据后，授信决策系统确定待授信数据对应的待执行模块。其中，待授信数据可为授信决策系统数据库中存储的数据，也可为其它终端设备发送给授信决策系统的数据。每个待授信数据至少对应着一个待执行模块，不同待授信数据对应的待执行模块可能相同，也可能不同。不同待授信数据若对应着相同的待执行模块，则各个待执行模块之间的执行顺序可能相同，也可能不相同。待执行模块对当前待授信数据进行授信决策流程过程中调度引擎所需使用的配置模块，如在待执行模块中，可对待授信数据进行处理和存储等操作。
步骤s20，计算所述待执行模块对应的异常概率，并确定异常概率大于预设概率对应的待执行模块处于熔断状态。
当授信决策系统确定待授信数据对应的待执行模块后，授信决策系统计算各个待执行模块对应的异常概率，并判断各个待执行模块对应的异常概率是否大于预设概率。若某个待执行模块对应的异常概率大于预设概率，则可确定异常概率大于预设概率对应的待执行模块处于熔断状态；若某个待执行模块对应的异常概率小于或者等于预设概率，则可确定异常概率小于或者等于预设概率对应的待执行模块处于正常状态。其中，熔断是指在授信决策系统提供服务过程中，当某部分功能发生异常，到达某一个限定的目标(熔断点)时，授信决策系统对该部分功能暂停一段时间的机制。预设概率可根据具体需要而设置，在本实施例中对预设概率不做具体限制。需要说明的是，若采用不同的异常概率计算公式，对应的预设概率不同。
进一步地，所述计算所述待执行模块对应的异常概率的步骤包括：
步骤a，获取第三预设时长内所述待执行模块的执行异常次数，以及获取第三预设时长内所述待执行模块的执行总次数。
具体地，授信决策系统计算待执行模块对应的异常概率的过程可为：获取第三预设时长内待执行模块的执行异常次数，以及获取第三预设时长内待执行模块的执行总次数。其中，第三预设时长可根据具体需要而设置，如可设置为0.1小时，1小时，或者1.2小时等。执行异常次数为待执行模块在第三预设时长内执行过程中，发生异常的次数，执行总次数为待执行模块在第三预设时长内执行的总次数。
步骤b，将所述执行异常次数除以所述执行总次数，得到所述待执行模块对应的异常概率。
当授信决策系统获取到执行异常次数和执行总次数后，将执行异常次数除以执行总次数，得到待执行模块对应的异常概率。在本实施例中，待执行模块对应的异常概率可用百分比来表示，而执行异常次数可用error来表示，执行总次数可用total来表示，此时异常概率百分比＝(error÷total)×100％。在本实施例中，预设概率可设置为3％、5％或者8％等。如当预设概率设置为5％时，则可确定异常概率大于5％的待执行模块处于熔断状态，异常概率小于或者等于5％的待执行模块处于正常状态。
步骤s30，根据所述待执行模块中除处于所述熔断状态外的其它待执行模块生成执行路由。
当授信决策系统根据异常概率确定处于熔断状态的待执行模块和处于正常状态的待执行模块后，授信决策系统根据待执行模块中除处于熔断状态以外的其它待执行模块生成执行路由，即根据待执行模块中处于正常状态的待执行模块的顺序生成执行路由。
步骤s40，在预设的配置模块库中调取与所述执行路由对应的配置模块，并将所述待授信数据输入所述配置模块中，以得到所述待授信数据的授信结果。
当授信决策系统生成执行路由后，授信决策系统在预设的配置模块库中调取与执行路由对应的配置模块，并将待授信数据输入所调取的配置模块中，以在配置模块中进行待授信数据的信息处理，得到待授信数据的授信结果。需要说明的是，在执行路由中含有所需调取模块的模块标识，每一配置模块都存在对应模块标识，授信决策系统根据该模块标识可以在配置模块库中调取对应的配置模块，在本实施例中，不限制模块标识的表现形式，模块标识可用字母表示，也可用数字表示，或者用字母加数字等表示。
具体地，是授信决策系统中的配置引擎生成的执行路由，执行路由中设置好了各个待执行模块的执行顺序。配置引擎将执行路由附于待授信数据中，发送至调度引擎中，调度引擎根据待授信数据中的执行路由在配置模块库中选取对应的配置模块，并根据待授信数据，按照执行路由中各个配置模块的排列顺序执行各个配置模块，得到待授信数据的授信结果。
具体地，参照图2，若待授信数据对应的待执行模块为待执行模块a、待执行模块b和待执行模块d。若待执行模块a、待执行模块b和待执行模块d都未处于熔断状态，则调度引擎从配置模块库调取待执行模块a对应的配置模块a，调取待执行模块b对应的配置模块b，以及调取待执行模块d对应的配置模块d，以完成授信决策流程；若待执行模块b处于熔断状态，则调度引擎从配置模块库调取待执行模块a对应的配置模块a，以及调取待执行模块d对应的配置模块d，以完成授信决策流程。
本实施例通过在获取到待授信数据后，确定待授信数据对应的待执行模块，并确定异常概率大于预设概率对应的待执行模块处于熔断状态，根据待执行模块中除处于熔断状态外的其它待执行模块生成执行路由，根据执行路由调取配置模块，通过配置模块得到待授信数据的授信结果。实现了在授信决策流程过程中，先判断待执行模块(数据处理模块)是否会出现异常，即先判断待执行模块是否处于熔断状态，若待执行模块会出现异常，则在生成执行路由过程将会出现异常的待执行模块排除在外，以使待授信数据完成授信操作，提高了数据授信操作的效率和成功率。
进一步地，提出本发明数据授信方法第二实施例。
所述数据授信方法第二实施例与所述数据授信方法第一施例的区别在于，所述计算所述待执行模块对应的异常概率的步骤包括：
步骤c，获取所述待执行模块在第一预设时长内对应的平均异常次数，以及获取所述待执行模块在第二预设时长内的总异常次数。
具体地，授信决策系统计算待执行模块对应的异常概率的过程还可为：授信决策系统获取待执行模块在第一预设时长内对应的平均异常次数，以及获取待执行模块在第二预设时长内的总异常次数。其中，第一预设时长、第二预设时长和第三预设时长可以相等，也可以不相等，第一预设时长和第二预设时长可以相等，也可以不相等。每个待执行模块都存在对应的异常记录，在异常记录中，存在待执行模块每次出现异常的异常时间、异常类型和累计的异常次数等信息。需要说明的是，第一预设时长和第二预设时长的终点为当前时间，起算点为当前时间往前移一定时长。如当第一预设时长为两个小时，且当前时间为10点整，则第一预设时长为8点整到10点整。
可以理解的是，同一待执行模块每出现一次异常，其对应的异常记录对应的异常次数都增加1次。授信决策系统在获取平均异常次数之前，可将第一预设时长划分成至少两个相等的时间段，然后计算相等时间段对应异常次数的平均值，得到第一预设时长内对应的平均异常次数。如当第一预设时长为两小时时，将第一预设时长划分成四个相等的时间段，从而计算每半小时对应的异常次数，然后计算这四个半小时对应异常次数的平均值，得到平均异常次数。
在本发明实例中，为了提高异常概率的准确性，在将第一预设时长划分成至少两个相等的时间段时，可将所划分成的每个时间段的时长设置成与第二预设时长相等，以提高计算所得异常概率的准确性。应当理解，设置第一预设时长所划分的每个时间段的时长与第二预设时长相等，在计算异常概率的时候，不再是简单的根据第二预设时长内的总异常次数直接确定，而是结合第一预设时长内的平均次数进行确定，实现了异常概率计算的稳定性，防止第二预设时长内的总异常次数某次突增或突减的情况下，造成的结果不稳定，本发明实现了异常概率计算的稳定性，从而保证计算结果的准确性。
步骤d，根据所述平均异常次数和所述总异常次数计算所述待执行模块对应的异常概率。
进一步地，步骤d包括：
步骤d1，根据所述平均异常次数和所述总异常次数计算得到第一数值，并根据所述平均异常次数确定指数函数对应的指数，所述指数函数的底数为常数e；
步骤d2，根据所述指数和所述底数计算得到第二数值，并计算所述总异常次数的阶乘，得到第三数值；
步骤d3，根据所述第一数值、第二数值和第三数值计算得到所述待执行模块对应的异常概率。
具体地，当授信决策系统获取到平均异常次数和总异常次数后，授信决策系统根据平均异常次数和总异常次数计算得到第一数值，若将平均异常次数记为λ，将总异常次数记为k，其中，λ≥0，k≥0，则第一数值为λk；授信决策系统根据平均异常次数确定指数函数对应的指数，即将平均异常次数对应的负数确定为指数函数对应的指数，该指数函数的底数为常数e。可以理解的是，指数函数的指数为-λ，e≈2.718281828，e也称为欧拉数，由此可知，授信决策系统根据指数和底数计算得到的第二数值为e-λ；授信决策系统计算总异常次数的阶乘，得到的第三数值为k！。
授信决策系统在得到第一数值、第二数值和第三数值后，根据第一数值、第二数值和第三数值，采用以下异常概率计算公式计算得到待执行模块对应的异常概率。
其中，异常概率计算公式为：
此时，对应的预设概率可设置88％，95％或者99％等。需要说明的是，当授信决策系统中的配置模块发生异常时，即待执行模块处于熔断状态时，从熔断状态恢复到正常状态的恢复时间较慢。本实施例中异常概率计算公式考虑到历史异常次数，能在授信决策系统的配置模块发生大量突发异常时较好地应对，即在配置模块发生大量异常时，异常概率将会快速大于预设概率，使得在执行授信操作过程中，不执行处于熔断状态的配置模块，而在随后的几次授信操作过程中，因为历史的大量异常记录还存在，即历史异常次数的数值还较大，会提高平均异常次数，使得异常概率没那么快小于或者等于预设概率，从而合理的延迟将处于熔断状态的待执行模块从熔断状态恢复到正常状态的恢复时间。
本实施例通过根据平均异常次数和总异常次数来计算待执行模块的异常概率，使处于熔断状态的待执行模块不被执行，提高数据授信操作的效率和成功率。
进一步地，提出本发明数据授信方法第三实施例。
所述数据授信方法第三实施例与所述数据授信方法第一或者第二实施例的区别在于，步骤s10包括：
步骤e，当获取到待授信数据后，确定所述待授信数据的数据类型。
步骤f，根据所述数据类型确定所述待授信数据对应的待执行模块。
当授信决策系统获取到待授信数据后，授信决策系统确定待授信数据的数据类型。需要说明的是，待授信数据的数据类型可由待授信数据对应的业务规则确定，或者待授信数据对应生成系统确定等。在本实施例中，不同的数据类型对应着不同的待执行模块。因此，当授信决策系统确定待授信数据的数据类型后，基于数据类型与待执行模块之间的映射关系，通过待授信数据的数据类型即可确定待授信数据对应的待执行模块。
本实施例通过待授信数据的数据类型来确定待授信数据对应的待执行模块，即每一类待授信数据都对应着相同的待执行模块，避免了每个待授信数据都对应着不同的待执行模块，降低了确定待授信数据对应待执行模块的难度。
进一步地，提出本发明数据授信方法第四实施例。
所述数据授信方法第四实施例与所述数据授信方法第一、第二或者第三实施例的区别在于，参照图,3，数据授信方法还包括：
步骤s50，若再次获取到待授信数据，且所述待授信数据对应的待执行模块中存在处于熔断状态的待执行模块，则在计算得到处于熔断状态的待执行模块的异常概率小于或者等于所述预设概率时，确定处于熔断状态的待执行模块恢复为正常状态。
若授信决策系统再次获取到待授信数据，且待授信数据对应的待执行模块中存在处于熔断状态的待执行模块，则计算处于熔断状态的待执行模块的异常概率。若处于熔断状态的待执行模块的异常概率小于或者等于预设概率，则确定处于熔断状态的待执行模块已恢复为正常状态，此时，可根据已恢复为正常状态的待执行模块生成执行路由；若处于熔断状态的待执行模块的异常概率大于预设概率，则确定处于熔断状态的待执行模块未恢复为正常状态，还处于熔断状态，此时，不根据处于熔断状态的待执行模块生成执行路由。
需要说明的是，在每次获取到待授信数据后，都会计算待授信数据对应待执行模块的异常概率，在待执行模块处于熔断状态下，待执行模块不会被执行，此时，处于熔断状态的待执行模块的异常次数会降低，在计算异常概率时，异常概率会降低，当异常概率降低到一定程度时，即可将处于熔断状态的待执行模块恢复为正常状态，使该待执行模块可以正常执行。
本实施例通过在再次获取到待授信数据，且待授信数据对应的待执行模块中存在处于熔断状态的待执行模块，则在计算得到处于熔断状态的待执行模块的异常概率小于或者等于预设概率时，确定处于熔断状态的待执行模块恢复为正常状态，在需要待执行模块时，实时监测待执行模块的状态，以及时确定处于熔断状态的待执行模块是否恢复为正常状态，提高了授信决策流程的完整性。
此外，参照图4，本发明还提供一种数据授信装置，所述数据授信装置包括：
确定模块10，用于当获取到待授信数据后，确定所述待授信数据对应的待执行模块；
计算模块20，用于计算所述待执行模块对应的异常概率；
所述确定模块10还用于确定异常概率大于预设概率对应的待执行模块处于熔断状态；
生成模块30，用于根据所述待执行模块中除处于所述熔断状态外的其它待执行模块生成执行路由；
调取模块40，用于在预设的配置模块库中调取与所述执行路由对应的配置模块；
输入模块50，用于将所述待授信数据输入所述配置模块中，以得到所述待授信数据的授信结果。
进一步地，所述计算模块20包括：
第一获取单元，用于获取所述待执行模块在第一预设时长内对应的平均异常次数，以及获取所述待执行模块在第二预设时长内的总异常次数；
第一计算单元，用于根据所述平均异常次数和所述总异常次数计算所述待执行模块对应的异常概率。
进一步地，所述第一计算单元包括：
第一计算子单元，用于根据所述平均异常次数和所述总异常次数计算得到第一数值；
确定子单元，用于根据所述平均异常次数确定指数函数对应的指数，所述指数函数的底数为常数e；
所述第一计算子单元还用于根据所述指数和所述底数计算得到第二数值，并计算所述总异常次数的阶乘，得到第三数值；根据所述第一数值、第二数值和第三数值计算得到所述待执行模块对应的异常概率。
进一步地，所述计算模块20还包括：
第二获取单元，用于获取第三预设时长内所述待执行模块的执行异常次数，以及获取第三预设时长内所述待执行模块的执行总次数；
第二计算单元，用于将所述执行异常次数除以所述执行总次数，得到所述待执行模块对应的异常概率。
进一步地，所述确定模块10还用于当获取到待授信数据后，确定所述待授信数据的数据类型；根据所述数据类型确定所述待授信数据对应的待执行模块。
进一步地，所述确定模块10还用于若再次获取到待授信数据，且所述待授信数据对应的待执行模块中存在处于熔断状态的待执行模块，则在计算得到处于熔断状态的待执行模块的异常概率小于或者等于所述预设概率时，确定处于熔断状态的待执行模块恢复为正常状态。
需要说明的是，数据授信装置的各个实施例与上述数据授信方法的各实施例基本相同，在此不再详细赘述。
此外，本发明还提供一种数据授信设备。如图5所示，图5是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的结构示意图。
需要说明的是，图5即可为数据授信设备的硬件运行环境的结构示意图。本发明实施例数据授信设备可以是pc，便携计算机等终端设备。
如图5所示，该数据授信设备可以包括：处理器1001，例如cpu，存储器1005，用户接口1003，网络接口1004，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi接口)。存储器1005可以是高速ram存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
可选地，数据授信设备还可以包括摄像头、rf(radiofrequency，射频)电路，传感器、音频电路、wifi模块等等。
本领域技术人员可以理解，图5中示出的数据授信设备结构并不构成对数据授信设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图5所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及数据授信程序。其中，操作系统是管理和控制数据授信设备硬件和软件资源的程序，支持数据授信程序以及其它软件或程序的运行。
在图5所示的数据授信设备中，用户接口1003主要用于连接客户端，与客户端进行数据通信，获取授信决策流程所需数据，如获取待授信数据；网络接口1004主要用于后台服务器，与后台服务器进行数据通信，如调取与执行；路由对应的配置模块；处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的数据授信程序，并执行如上所述的数据授信方法的步骤。
本发明数据授信设备具体实施方式与上述数据授信方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有数据授信程序，所述数据授信程序被处理器执行时实现如上所述的数据授信方法的步骤。
本发明计算机可读存储介质具体实施方式与上述数据授信方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
技术特征：
1.一种数据授信方法，其特征在于，所述数据授信方法包括以下步骤：
当获取到待授信数据后，确定所述待授信数据对应的待执行模块；
计算所述待执行模块对应的异常概率，并确定异常概率大于预设概率对应的待执行模块处于熔断状态；
根据所述待执行模块中除处于所述熔断状态外的其它待执行模块生成执行路由；
在预设的配置模块库中调取与所述执行路由对应的配置模块，并将所述待授信数据输入所述配置模块中，以得到所述待授信数据的授信结果。
2.如权利要求1所述的数据授信方法，其特征在于，所述计算所述待执行模块对应的异常概率的步骤包括：
获取所述待执行模块在第一预设时长内对应的平均异常次数，以及获取所述待执行模块在第二预设时长内的总异常次数；
根据所述平均异常次数和所述总异常次数计算所述待执行模块对应的异常概率。
3.如权利要求2所述的数据授信方法，其特征在于，所述根据所述平均异常次数和所述总异常次数计算所述待执行模块对应的异常概率的步骤包括:
根据所述平均异常次数和所述总异常次数计算得到第一数值，并根据所述平均异常次数确定指数函数对应的指数，所述指数函数的底数为常数e；
根据所述指数和所述底数计算得到第二数值，并计算所述总异常次数的阶乘，得到第三数值；
根据所述第一数值、第二数值和第三数值计算得到所述待执行模块对应的异常概率。
4.如权利要求1所述的数据授信方法，其特征在于，所述计算所述待执行模块对应的异常概率的步骤包括：
获取第三预设时长内所述待执行模块的执行异常次数，以及获取第三预设时长内所述待执行模块的执行总次数；
将所述执行异常次数除以所述执行总次数，得到所述待执行模块对应的异常概率。
5.如权利要求1所述的数据授信方法，其特征在于，所述当获取到待授信数据后，确定所述待授信数据对应的待执行模块的步骤包括：
当获取到待授信数据后，确定所述待授信数据的数据类型；
根据所述数据类型确定所述待授信数据对应的待执行模块。
6.如权利要求1至5任一项所述的数据授信方法，其特征在于，所述计算所述待执行模块对应的异常概率，并确定异常概率大于预设概率对应的待执行模块处于熔断状态的步骤之后，还包括：
若再次获取到待授信数据，且所述待授信数据对应的待执行模块中存在处于熔断状态的待执行模块，则在计算得到处于熔断状态的待执行模块的异常概率小于或者等于所述预设概率时，确定处于熔断状态的待执行模块恢复为正常状态。
7.一种数据授信装置，其特征在于，所述数据授信装置包括：
确定模块，用于当获取到待授信数据后，确定所述待授信数据对应的待执行模块；
计算模块，用于计算所述待执行模块对应的异常概率；
所述确定模块还用于确定异常概率大于预设概率对应的待执行模块处于熔断状态；
生成模块，用于根据所述待执行模块中除处于所述熔断状态外的其它待执行模块生成执行路由；
调取模块，用于在预设的配置模块库中调取与所述执行路由对应的配置模块；
输入模块，用于将所述待授信数据输入所述配置模块中，以得到所述待授信数据的授信结果。
8.如权利要求7所述的数据授信装置，其特征在于，所述计算模块包括：
第一获取单元，用于获取所述待执行模块在第一预设时长内对应的平均异常次数，以及获取所述待执行模块在第二预设时长内的总异常次数；
第一计算单元，用于根据所述平均异常次数和所述总异常次数计算所述待执行模块对应的异常概率。
9.一种数据授信设备，其特征在于，所述数据授信设备包括存储器、处理器和存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的数据授信程序，所述数据授信程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的数据授信方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有数据授信程序，所述数据授信程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的数据授信方法的步骤。
技术总结
本发明公开了一种数据授信方法、装置、设备及计算机可读存储介质，涉及金融科技领域，该方法包括步骤：当获取到待授信数据后，确定所述待授信数据对应的待执行模块；计算所述待执行模块对应的异常概率，并确定异常概率大于预设概率对应的待执行模块处于熔断状态；根据所述待执行模块中除处于所述熔断状态外的其它待执行模块生成执行路由；在预设的配置模块库中调取与所述执行路由对应的配置模块，并将所述待授信数据输入所述配置模块中，以得到所述待授信数据的授信结果。本发明提高了数据授信操作的效率和成功率。
技术研发人员：何鲲;万磊;李毅;李建峰
受保护的技术使用者：深圳前海微众银行股份有限公司
技术研发日：.11.14
技术公布日：.02.28
