CN114511400A - 信用卡审批信息处理方法及装置 - Google Patents

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CN114511400A CN202210138973.6A CN202210138973A CN114511400A CN 114511400 A CN114511400 A CN 114511400A CN 202210138973 A CN202210138973 A CN 202210138973A CN 114511400 A CN114511400 A CN 114511400A
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Abstract

本发明公开了一种信用卡审批信息处理方法及装置，涉及人工智能技术领域，该方法包括：接收用户提交的信用卡申请信息，所述信用卡申请信息包括用户的身份信息、财产信息、工作信息和信用卡申请等级，其中不同的信用卡申请等级对应不同的授信额度；根据用户的身份信息查询用户的个人征信，获取用户的信用信息；根据用户的身份信息、财产信息、工作信息、信用信息和信用卡申请等级，得到用户的多个特征属性，对每一特征属性进行风险识别，采用决策树分类算法根据每一特征属性的风险识别结果，对用户进行风险分类；在用户的风险分类为存在风险时，确定用户的信用卡申请审批结果为不通过，可以提高银行信用卡审批效率。

Description

信用卡审批信息处理方法及装置
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种信用卡审批方法及装置。
背景技术
本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
当前，银行的信用卡申请审批流程主要是用户填写纸质申请单据，银行通过人工操作对用户填写的申请信息进行审批。人工审批信用卡的时间长、成本高、易出现纰漏，增加银行资金损失风险，影响银行工作效率，导致用户体验差。
针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供一种信用卡审批信息处理方法，用以提高银行信用卡审批效率，降低银行资金损失风险，改善用户体验，该方法包括：
接收用户提交的信用卡申请信息，所述信用卡申请信息包括用户的身份信息、财产信息、工作信息和信用卡申请等级，其中不同的信用卡申请等级对应不同的授信额度；
根据用户的身份信息查询用户的个人征信，获取用户的信用信息；
根据用户的身份信息、财产信息、工作信息、信用信息和信用卡申请等级，得到用户的多个特征属性，对每一特征属性进行风险识别，采用决策树分类算法根据每一特征属性的风险识别结果，对用户进行风险分类；
在用户的风险分类为存在风险时，确定用户的信用卡申请审批结果为不通过，将审批结果和用户的身份信息上传指定数据库备份。
本发明实施例还提供一种信用卡审批信息处理装置，用以提高银行信用卡审批效率，降低银行资金损失风险，改善用户体验，该装置包括：
接收模块，用于接收用户提交的信用卡申请信息，所述信用卡申请信息包括用户的身份信息、财产信息、工作信息和信用卡申请等级，其中不同的信用卡申请等级对应不同的授信额度；
信用信息获取模块，用于根据用户的身份信息查询用户的个人征信，获取用户的信用信息；
风险识别模块，用于根据用户的身份信息、财产信息、工作信息、信用信息和信用卡申请等级，得到用户的多个特征属性，对每一特征属性进行风险识别，采用决策树分类算法根据每一特征属性的风险识别结果，对用户进行风险分类；
审批确定模块，用于在用户的风险分类为存在风险时，确定用户的信用卡申请审批结果为不通过，将审批结果和用户的身份信息上传指定数据库备份。
本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述信用卡审批信息处理方法。
本发明实施例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存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述信用卡审批信息处理方法。
本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述信用卡审批信息处理方法。
与现有技术中通过人工审批信用卡的方法不同，本发明实施例中，接收用户提交的信用卡申请信息，所述信用卡申请信息包括用户的身份信息、财产信息、工作信息和信用卡申请等级，其中不同的信用卡申请等级对应不同的授信额度；根据用户的身份信息查询用户的个人征信，获取用户的信用信息；根据用户的身份信息、财产信息、工作信息、信用信息和信用卡申请等级，得到用户的多个特征属性，对每一特征属性进行风险识别，采用决策树分类算法根据每一特征属性的风险识别结果，对用户进行风险分类；在用户的风险分类为存在风险时，确定用户的信用卡申请审批结果为不通过，将审批结果和用户的身份信息上传指定数据库备份，可以提高银行信用卡审批效率，降低银行资金损失风险，改善用户体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1为本发明实施例中信用卡审批信息处理方法的处理流程图；
图2为本发明实施例中信用卡审批信息处理方法的一具体实例流程图；
图3为本发明实施例中信用卡审批信息处理方法的一具体实例流程图；
图4为本发明实施例中信用卡审批信息处理装置的结构示意图；
图5为本发明一实施例的计算机设备结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
图1为本发明实施例中信用卡审批信息处理方法的处理流程图。如图1所示，本发明实施例中信用卡审批信息处理方法可以包括：
步骤101、接收用户提交的信用卡申请信息，所述信用卡申请信息包括用户的身份信息、财产信息、工作信息和信用卡申请等级，其中不同的信用卡申请等级对应不同的授信额度；
步骤102、根据用户的身份信息查询用户的个人征信，获取用户的信用信息；
步骤103、根据用户的身份信息、财产信息、工作信息、信用信息和信用卡申请等级，得到用户的多个特征属性，对每一特征属性进行风险识别，采用决策树分类算法根据每一特征属性的风险识别结果，对用户进行风险分类；
步骤104、在用户的风险分类为存在风险时，确定用户的信用卡申请审批结果为不通过，将审批结果和用户的身份信息上传指定数据库备份。
首先可以接收用户提交的信用卡申请信息，信用卡申请信息可以包括用户的身份信息、财产信息、工作信息和信用卡申请等级，其中不同的信用卡申请等级对应不同的授信额度，即申请的信用卡等级越高，用户能够通过信用卡借款的额度越高；然后可以根据用户的身份信息查询用户的个人征信，获取用户的信用信息。
在一个实施例中，其中身份信息可以包括以下至少一项信息：姓名、身份证号、手机号、年龄、指纹信息、人脸信息、居住地址、通讯地址；其中财产信息可以包括以下至少一项信息：银行代发工资记录、所得税扣缴证明、银行定期存单、房产证、汽车行驶证；其中工作信息可以包括以下至少一项信息：工作薪资、工作职位、工作地址、单位名称；其中信用信息可以包括以下至少一项信息：贷款记录、信用黑名单、信用卡账单、逾期记录、社保公积金信息、非金融负债信息、欠税信息、处罚信息。
在通过多方渠道获取大量用户相关信息之后，可以根据用户的身份信息、财产信息、工作信息、信用信息和信用卡申请等级，得到用户的多个特征属性，对每一特征属性进行风险识别，采用决策树分类算法根据每一特征属性的风险识别结果，对用户进行风险分类。
在一个实施例中，根据用户的身份信息、财产信息、工作信息、信用信息和信用卡申请等级，得到用户的多个特征属性，对每一特征属性进行风险识别，可以包括：根据用户的财产信息、工作信息确定用户的还款能力信息，将用户的还款能力信息与用户提交的信用卡申请等级是否匹配作为第一特征属性；根据用户的信用信息确定用户的可信度，将用户的可信度是否低于预设阈值作为第二特征属性；根据用户的身份信息、工作信息查询用户与所在单位的关联关系，将用户是否与其所在单位的行为存在关联关系作为第三特征属性；分别对所述第一特征属性、第二特征属性、第三特征属性，进行风险识别。
具体实施时，交易特征的设定具体可以如下所示：
第一特征属性：用户的还款能力信息与用户提交的信用卡申请等级是否匹配，例如根据用户的财产、薪资等信息确定用户的月还款能力是10000元，若根据用户提交的信用卡申请等级对应的最高额度计算出用户最多每月可以偿还5000元，则说明用户的还款能力信息与用户提交的信用卡申请等级不匹配；
第二特征属性：用户的可信度是否低于预设阈值，银行可以根据不同的信用卡申请等级预先设置不同的可信度阈值，例如用户申请的是最高等级的信用卡，银行对最高等级信用卡预设的可信度阈值是A，根据用户的信用信息确定用户的可信度是B，若B<A，则说明用户可信度是低于预设阈值；
第三特征属性：用户是否与其所在单位的行为存在关联关系，例如根据用户的身份信息、工作信息查询到用户为其所在单位的法人，而其所在单位对外存在欠款或赔偿，则说明用户与其所在单位的行为存在关联关系。
实施例中可以在用户的还款能力信息与用户提交的信用卡申请等级匹配时，将用户的第一特征属性记为“1”，否则将用户的第一交易特征记为“0”；在用户的可信度等于或高于预设阈值时，将用户的第二特征属性记为“1”，否则将用户的第二特征属性记为“0”；在用户是与其所在单位的行为不存在关联关系时，将用户的第三特征属性记为“1”，否则将用户的第三特征属性记为“0”。
在对用户对应的第一特征属性、第二特征属性、第三特征属性，进行风险识别之后，可以采用决策树分类算法根据每一特征属性的风险识别结果，对用户进行风险分类，分类结果包括存在风险和不存在风险两种；例如，对于记为100，010，001，110，101，011，111的交易特征，可以认定信用卡申请用户的风险分类为存在风险。
在用户的风险分类为存在风险时，确定用户的信用卡申请审批结果为不通过，将审批结果和用户的申请信息上传指定数据库备份。具体实施时，若确定用户的信用卡申请审批结果为不通过时，可以将审批结果和用户的申请信息上传指定数据库，在同一用户提交相同的信用卡申请信息时，可以快速得出审批结果，提高银行工作效率；在同一用户提交不同信用卡申请信息时，仍可以通过上述方法对确定用户的信用卡申请审批结果，并更新指定数据库中该用户的申请信息。
在一个实施例中，还可以包括：在用户的风险分类为不存在风险时，将用户的身份信息发送到第三方保险机构，以供第三方保险机构查询用户的社会保险缴费清单；接收第三方保险机构反馈的社会保险缴费清单，在用户超过预设期限未缴纳保险金时，确定用户的信用卡申请审批结果为不通过，将审批结果和对应用户的身份信息上传指定数据库备份。
在一个实施例中，还可以包括：在用户的风险分类为不存在风险时，根据用户在信用卡申请信息中预留的关联人员身份信息，查询关联人员的银行资产金额；在关联人员的银行资产金额不超过用户提交的信用卡申请等级的最高额度时，确定用户的信用卡申请审批结果为不通过，将审批结果和对应用户的身份信息上传指定数据库备份。
具体实施时，银行可以设置在有用户申请最高等级的信用卡时，才需要在用户的风险分类为不存在风险时，继续根据用户在第三方保险机构的缴费清单，或用户的关联人资产金额进一步综合判断用户的信用卡申请是否可以通过；若用户申请的是一般等级的信用卡，则只需要对用户的特征属性进行风险识别即可确定用户的信用卡申请审批结果。
图2为本发明实施例中信用卡审批信息处理方法的一具体实例流程图。如图2所示，本发明实施例中信用卡审批信息处理方法的流程可以包括：
步骤201、接收用户提交的信用卡申请信息，其中信用卡申请信息包括用户的身份信息、财产信息、工作信息和信用卡申请等级；
步骤202、根据用户的身份信息查询用户的个人征信，获取用户的信用信息；
步骤203、根据用户的身份信息、财产信息、工作信息、信用信息和信用卡申请等级，得到用户的多个特征属性，对每一特征属性进行风险识别；
步骤204、采用决策树分类算法根据每一特征属性的风险识别结果，判断用户是否存在风险，若是，执行步骤205，若否，执行步骤206；
步骤205、确定用户的信用卡申请审批结果为不通过，将审批结果和用户的申请信息上传指定数据库备份，结束流程；
步骤206、将用户的身份信息发送到第三方保险机构，接收第三方保险机构反馈的社会保险缴费清单；
步骤207、判断用户是否超过预设期限未缴纳保险金，若是，执行步骤205，若否，执行步骤208；
步骤208、确定用户的信用卡申请审批结果为通过，将审批结果和对应用户的身份信息上传指定数据库备份，结束流程。
图3为本发明实施例中信用卡审批信息处理方法的一具体实例流程图。如图3所示，本发明实施例中信用卡审批信息处理方法的流程可以包括：
步骤301、接收用户提交的信用卡申请信息，其中信用卡申请信息包括用户的身份信息、财产信息、工作信息和信用卡申请等级；
步骤302、根据用户的身份信息查询用户的个人征信，获取用户的信用信息；
步骤303、根据用户的身份信息、财产信息、工作信息、信用信息和信用卡申请等级，得到用户的多个特征属性，对每一特征属性进行风险识别；
步骤304、采用决策树分类算法根据每一特征属性的风险识别结果，判断用户是否存在风险，若是，执行步骤305，若否，执行步骤306；
步骤305、确定用户的信用卡申请审批结果为不通过，将审批结果和用户的申请信息上传指定数据库备份，结束流程；
步骤306、根据用户在信用卡申请信息中预留的关联人员身份信息，查询关联人员的银行资产金额；
步骤307、判断关联人员的银行资产金额是否超过用户提交的信用卡申请等级的最高额度，若是，执行步骤308，若否，执行步骤305；
步骤308、确定用户的信用卡申请审批结果为通过，将审批结果和对应用户的身份信息上传指定数据库备份，结束流程。
本发明实施例中还提供了一种信用卡审批信息处理装置，如下面的实施例所述。由于该装置解决问题的原理与信用卡审批信息处理方法相似，因此该装置的实施可以参见信用卡审批信息处理方法的实施，重复之处不再赘述。
图4为本发明实施例中信用卡审批信息处理装置的结构示意图。如图4所示，本发明实施例中信用卡审批信息处理装置具体可以包括：
接收模块401，用于接收用户提交的信用卡申请信息，所述信用卡申请信息包括用户的身份信息、财产信息、工作信息和信用卡申请等级，其中不同的信用卡申请等级对应不同的授信额度；
信用信息获取模块402，用于根据用户的身份信息查询用户的个人征信，获取用户的信用信息；
风险识别模块403，用于根据用户的身份信息、财产信息、工作信息、信用信息和信用卡申请等级，得到用户的多个特征属性，对每一特征属性进行风险识别，采用决策树分类算法根据每一特征属性的风险识别结果，对用户进行风险分类；
审批确定模块404，用于在用户的风险分类为存在风险时，确定用户的信用卡申请审批结果为不通过，将审批结果和用户的身份信息上传指定数据库备份。
在一个实施例中，所述身份信息包括以下至少一项信息：
姓名、身份证号、手机号、年龄、指纹信息、人脸信息、居住地址、通讯地址；
所述财产信息包括以下至少一项信息：
银行代发工资记录、所得税扣缴证明、银行定期存单、房产证、汽车行驶证；
所述工作信息包括以下至少一项信息：
工作薪资、单位名称、工作地址；
所述信用信息包括以下至少一项信息：
贷款记录、信用黑名单、信用卡账单、逾期记录、社保公积金信息、非金融负债信息、欠税信息、处罚信息。
在一个实施例中，风险识别模块403具体用于：
根据用户的财产信息、工作信息确定用户的还款能力信息，将用户的还款能力信息与用户提交的信用卡申请等级是否匹配作为第一特征属性；
根据用户的信用信息确定用户的可信度，将用户的可信度是否低于预设阈值作为第二特征属性；
根据用户的身份信息、工作信息查询用户与所在单位的关联关系，将用户是否与其所在单位的行为存在关联关系作为第三特征属性；
分别对所述第一特征属性、第二特征属性、第三特征属性，进行风险识别。
在一个实施例中，审批确定模块404还用于：
在用户的风险分类为不存在风险时，将用户的身份信息发送到第三方保险机构，以供第三方保险机构查询用户的社会保险缴费清单；
接收第三方保险机构反馈的社会保险缴费清单，在用户超过预设期限未缴纳保险金时，确定用户的信用卡申请审批结果为不通过，将审批结果和对应用户的身份信息上传指定数据库备份。
在一个实施例中，审批确定模块404还用于：
在用户的风险分类为不存在风险时，根据用户在信用卡申请信息中预留的关联人员身份信息，查询关联人员的银行资产金额；
在关联人员的银行资产金额不超过用户提交的信用卡申请等级的最高额度时，确定用户的信用卡申请审批结果为不通过，将审批结果和对应用户的身份信息上传指定数据库备份。
基于前述发明构思，如图5所示，本发明还提出了一种计算机设备500，包括存储器510、处理器520及存储在存储器510上并可在处理器520上运行的计算机程序530，所述处理器520执行所述计算机程序530时实现前述信用卡审批信息处理方法。
本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述信用卡审批信息处理方法。
本发明实施例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存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述信用卡审批信息处理方法。
本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述信用卡审批信息处理方法。
综上所述，与现有技术中通过人工审批信用卡的方法不同，本发明实施例中，接收用户提交的信用卡申请信息，所述信用卡申请信息包括用户的身份信息、财产信息、工作信息和信用卡申请等级，其中不同的信用卡申请等级对应不同的授信额度；根据用户的身份信息查询用户的个人征信，获取用户的信用信息；根据用户的身份信息、财产信息、工作信息、信用信息和信用卡申请等级，得到用户的多个特征属性，对每一特征属性进行风险识别，采用决策树分类算法根据每一特征属性的风险识别结果，对用户进行风险分类；在用户的风险分类为存在风险时，确定用户的信用卡申请审批结果为不通过，将审批结果和用户的身份信息上传指定数据库备份，可以提高银行信用卡审批效率，降低银行资金损失风险，改善用户体验。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (13)

1.一种信用卡审批信息处理方法，其特征在于，包括：
接收用户提交的信用卡申请信息，所述信用卡申请信息包括用户的身份信息、财产信息、工作信息和信用卡申请等级，其中不同的信用卡申请等级对应不同的授信额度；
根据用户的身份信息查询用户的个人征信，获取用户的信用信息；
根据用户的身份信息、财产信息、工作信息、信用信息和信用卡申请等级，得到用户的多个特征属性，对每一特征属性进行风险识别，采用决策树分类算法根据每一特征属性的风险识别结果，对用户进行风险分类；
在用户的风险分类为存在风险时，确定用户的信用卡申请审批结果为不通过，将审批结果和用户的申请信息上传指定数据库备份。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述身份信息包括以下至少一项信息：
姓名、身份证号、手机号、年龄、指纹信息、人脸信息、居住地址、通讯地址；
所述财产信息包括以下至少一项信息：
银行代发工资记录、所得税扣缴证明、银行定期存单、房产证、汽车行驶证；
所述工作信息包括以下至少一项信息：
工作薪资、工作职位、工作地址、单位名称；
所述信用信息包括以下至少一项信息：
贷款记录、信用黑名单、信用卡账单、逾期记录、社保公积金信息、非金融负债信息、欠税信息、处罚信息。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据用户的身份信息、财产信息、工作信息、信用信息和信用卡申请等级，得到用户的多个特征属性，对每一特征属性进行风险识别，包括：
根据用户的财产信息、工作信息确定用户的还款能力信息，将用户的还款能力信息与用户提交的信用卡申请等级是否匹配作为第一特征属性；
根据用户的信用信息确定用户的可信度，将用户的可信度是否低于预设阈值作为第二特征属性；
根据用户的身份信息、工作信息查询用户与所在单位的关联关系，将用户是否与其所在单位的行为存在关联关系作为第三特征属性；
分别对所述第一特征属性、第二特征属性、第三特征属性，进行风险识别。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
在用户的风险分类为不存在风险时，将用户的身份信息发送到第三方保险机构，以供第三方保险机构查询用户的社会保险缴费清单；
接收第三方保险机构反馈的社会保险缴费清单，在用户超过预设期限未缴纳保险金时，确定用户的信用卡申请审批结果为不通过，将审批结果和对应用户的身份信息上传指定数据库备份。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
在用户的风险分类为不存在风险时，根据用户在信用卡申请信息中预留的关联人员身份信息，查询关联人员的银行资产金额；
在关联人员的银行资产金额不超过用户提交的信用卡申请等级的最高额度时，确定用户的信用卡申请审批结果为不通过，将审批结果和对应用户的身份信息上传指定数据库备份。
6.一种信用卡审批信息处理装置，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收用户提交的信用卡申请信息，所述信用卡申请信息包括用户的身份信息、财产信息、工作信息和信用卡申请等级，其中不同的信用卡申请等级对应不同的授信额度；
信用信息获取模块，用于根据用户的身份信息查询用户的个人征信，获取用户的信用信息；
风险识别模块，用于根据用户的身份信息、财产信息、工作信息、信用信息和信用卡申请等级，得到用户的多个特征属性，对每一特征属性进行风险识别，采用决策树分类算法根据每一特征属性的风险识别结果，对用户进行风险分类；
审批确定模块，用于在用户的风险分类为存在风险时，确定用户的信用卡申请审批结果为不通过，将审批结果和用户的身份信息上传指定数据库备份。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述身份信息包括以下至少一项信息：
姓名、身份证号、手机号、年龄、指纹信息、人脸信息、居住地址、通讯地址；
所述财产信息包括以下至少一项信息：
银行代发工资记录、所得税扣缴证明、银行定期存单、房产证、汽车行驶证；
所述工作信息包括以下至少一项信息：
工作薪资、单位名称、工作地址；
所述信用信息包括以下至少一项信息：
贷款记录、信用黑名单、信用卡账单、逾期记录、社保公积金信息、非金融负债信息、欠税信息、处罚信息。
8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，风险识别模块具体用于：
根据用户的财产信息、工作信息确定用户的还款能力信息，将用户的还款能力信息与用户提交的信用卡申请等级是否匹配作为第一特征属性；
根据用户的信用信息确定用户的可信度，将用户的可信度是否低于预设阈值作为第二特征属性；
根据用户的身份信息、工作信息查询用户与所在单位的关联关系，将用户是否与其所在单位的行为存在关联关系作为第三特征属性；
分别对所述第一特征属性、第二特征属性、第三特征属性，进行风险识别。
9.如权利要求6所述的装置，其特征在于，审批确定模块还用于：
在用户的风险分类为不存在风险时，将用户的身份信息发送到第三方保险机构，以供第三方保险机构查询用户的社会保险缴费清单；
接收第三方保险机构反馈的社会保险缴费清单，在用户超过预设期限未缴纳保险金时，确定用户的信用卡申请审批结果为不通过，将审批结果和对应用户的身份信息上传指定数据库备份。
10.如权利要求6所述的装置，其特征在于，审批确定模块还用于：
在用户的风险分类为不存在风险时，根据用户在信用卡申请信息中预留的关联人员身份信息，查询关联人员的银行资产金额；
在关联人员的银行资产金额不超过用户提交的信用卡申请等级的最高额度时，确定用户的信用卡申请审批结果为不通过，将审批结果和对应用户的身份信息上传指定数据库备份。
11.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5任一所述方法。
12.一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存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5任一所述方法。
13.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5任一所述方法。
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