【技术实现步骤摘要】
本公开的实施例涉及计算机处理，具体地，涉及适用于一种贷款申请的欺诈意图处理方法、装置、计算机设备和介质。
技术介绍
1、银行贷款为个人或企业向某银行根据此银行所在国家政策以一定的利率将资金贷放给资金需求的个人或企业，并约定期限归还的一种经济行为，越来越多的企业或个人通过贷款形式来向银行进行借款。
2、在众多的贷款行为中，会存在一部分恶意贷款行为，使得所贷银行受到一定的损失，因此，在贷款过程中识别贷款用户的欺诈意图至关重要。相关技术中，主要是依赖于通过检测贷款用户的贷款数据，如是否大量注册、申请各类金融机构账号等，来识别此贷款用户的贷款行为是否具有欺诈意图。
3、然而，上述实现方式，贷款数据具有一定的延迟性，进而影响识别效率，导致欺诈意图的识别效率低下。
技术实现思路
1、本文中描述的实施例提供了一种贷款申请的欺诈意图处理方法、装置、计算机设备和介质，克服了上述问题。
2、第一方面，根据本公开的内容，提供了一种贷款申请的欺诈意图处理方法，包括：
3、获取目标用户的贷款信息，所述目标用户为执行贷款行为的用户；
4、训练目标分类模型，所述目标分类模型用于对贷款用户进行信用分类，所述目标分类模型为多分类模型，所述目标分类模型的每个输出结果用于描述一种信用分类的预测概率；
5、将所述目标用户的贷款信息输入所述目标分类模型中，基于所述目标分类模型的输出结果确定所述目标用户所属的每种信用类别的预测概率；
6、基于
7、基于对所述目标用户进行贷款申请时欺诈意图的识别结果，执行相应的贷款处理操作。
8、第二方面，根据本公开的内容，提供了一种贷款申请的欺诈意图处理装置，其特征在于，包括：
9、获取模块，用于获取目标用户的贷款信息，所述目标用户为执行贷款行为的用户；
10、训练模块，用于训练目标分类模型，所述目标分类模型用于对贷款用户进行信用分类，所述目标分类模型为多分类模型，所述目标分类模型的每个输出结果用于描述一种信用分类的预测概率；
11、确定模块，用于将所述目标用户的贷款信息输入所述目标分类模型中，基于所述目标分类模型的输出结果确定所述目标用户所属的每种信用类别的预测概率；
12、识别模块，用于基于所述目标用户所属的每种信用类别的预测概率，识别所述目标用户进行贷款申请时的欺诈意图，所述目标用户进行贷款申请时的欺诈意图是基于所述目标用户对应的贷款信用评分确定得出的，所述目标用户对应的贷款信用评分是基于所述目标用户所属的每种信用类别的预测概率确定得出的；
13、处理模块，用于基于对所述目标用户进行贷款申请时欺诈意图的识别结果，执行相应的贷款处理操作。
14、第三方面，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如以上任意一个实施例中贷款申请的欺诈意图处理方法的步骤。
15、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上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如以上任意一个实施例中贷款申请的欺诈意图处理方法的步骤。
16、本申请实施例提供的贷款申请的欺诈意图处理方法，获取目标用户的贷款信息，目标用户为执行贷款行为的用户；训练目标分类模型，目标分类模型用于对贷款用户进行信用分类，目标分类模型为多分类模型，目标分类模型的每个输出结果用于描述一种信用分类的预测概率；将目标用户的贷款信息输入目标分类模型中，基于目标分类模型的输出结果确定目标用户所属的每种信用类别的预测概率；基于目标用户所属的每种信用类别的预测概率，识别目标用户进行贷款申请时的欺诈意图，目标用户进行贷款申请时的欺诈意图是基于目标用户对应的贷款信用评分确定得出的，目标用户对应的贷款信用评分是基于目标用户所属的每种信用类别的预测概率确定得出的；基于对目标用户进行贷款申请时欺诈意图的识别结果，执行相应的贷款处理操作。如此，在贷款用户执行贷款行为的过程中，通过预先构建的目标分类模型，输出贷款用户的信用类别的预测概率，再通过预测概率识别目标用户进行贷款申请时的欺诈意图，能够有效识别贷款用户的贷款行为是否属于欺诈，同时进行相应的贷款处理操作。
17、上述说明仅是本申请实施例技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请实施例的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请实施例的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
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1.一种贷款申请的欺诈意图处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练目标分类模型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标用户所属的每种信用类别的预测概率，识别所述目标用户进行贷款申请时的欺诈意图，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户属性识别所述目标用户进行贷款申请时的欺诈意图，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户属性识别所述目标用户进行贷款申请时的欺诈意图，包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述贷款申请金额识别所述目标用户进行贷款申请时的欺诈意图，包括：
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述贷款信息包括：收入财产的比对结果、开户信息的阅读结果、身份证号输入时长的识别结果、是否进行不同设备信息的多次实名认证。
8.一种贷款申请的欺诈意图处理装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，存储器中存储有
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1~7中任一所述的贷款申请的欺诈意图处理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种贷款申请的欺诈意图处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练目标分类模型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标用户所属的每种信用类别的预测概率，识别所述目标用户进行贷款申请时的欺诈意图，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户属性识别所述目标用户进行贷款申请时的欺诈意图，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户属性识别所述目标用户进行贷款申请时的欺诈意图，包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述贷款申请金额识别所...
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