CN116823432A - 放款申请请求的风险检测方法、装置及电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种放款申请请求的风险检测方法、装置及电子设备，涉及信息安全领域。其中，该方法包括：获取贷款合同并提取贷款合同中的目标要素信息，其中，目标要素信息用于表征贷款合同中记录的贷款对象需要遵守的义务信息以及贷款提供方提供的贷款金额；检测放款申请请求中的请求信息是否与目标要素信息相匹配，其中，放款申请请求为贷款提供方的放款人员用于请求向贷款对象进行放款的申请请求；在请求信息与目标要素信息不匹配的情况下，确定放款申请请求的放款风险大于预设风险阈值，并禁止通过放款申请请求。本申请解决了现有技术中采用人工方式依据贷款合同对放款申请请求进行核查时导致的核查质量稳定性差的技术问题。

Description

放款申请请求的风险检测方法、装置及电子设备

技术领域

本申请涉及信息安全领域，具体而言，涉及一种放款申请请求的风险检测方法、装置及电子设备。

背景技术

目前，银行在正式对贷款对象放贷之前，需要由工作人员在系统中提交放贷申请请求，然后由核查人员调取贷款对象签约的贷款合同，根据贷款合同的信息核查放贷申请请求是否存在信息错误、与贷款合同信息不一致等潜在风险，由于核查人员在进行人工核查时仍然可能出现人为疏忽的问题，因此可能会导致存在潜在风险的放贷申请请求仍然被通过的问题，进而导致放贷申请请求的核查质量不够稳定。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请提供了一种放款申请请求的风险检测方法、装置及电子设备，以至少解决现有技术中采用人工方式依据贷款合同对放款申请请求进行核查时导致的核查质量稳定性差的技术问题。

根据本申请的一个方面，提供了一种放款申请请求的风险检测方法，包括：获取贷款合同并提取贷款合同中的目标要素信息，其中，目标要素信息用于表征贷款合同中记录的贷款对象需要遵守的义务信息以及贷款提供方提供的贷款金额；检测放款申请请求中的请求信息是否与目标要素信息相匹配，其中，放款申请请求为贷款提供方的放款人员用于请求向贷款对象进行放款的申请请求；在请求信息与目标要素信息不匹配的情况下，确定放款申请请求的放款风险大于预设风险阈值，并禁止通过放款申请请求。

进一步地，放款申请请求的风险检测方法还包括：检测请求信息中的请求贷款金额是否与目标要素信息中的贷款提供方提供的贷款金额相同；在请求贷款金额与目标要素信息中的贷款提供方提供的贷款金额不同的情况下，确定请求信息与目标要素信息不匹配。

进一步地，放款申请请求的风险检测方法还包括：检测请求信息中针对贷款对象设置的目标义务信息是否与目标要素信息中的贷款对象需要遵守的义务信息相同；在目标义务信息与目标要素信息中的贷款对象需要遵守的义务信息不同的情况下，确定请求信息与目标要素信息不匹配。

进一步地，贷款对象需要遵守的义务信息至少包括如下至少一项信息：贷款利率、还款周期、还款方式、担保信息以及利息计算方式。

进一步地，放款申请请求的风险检测方法还包括：依据目标要素信息中的担保信息确定贷款对象提供的担保物为待核查担保物；获取在当前时刻待核查担保物的状态信息，其中，状态信息至少包括待核查担保物在当前时刻是否仍在贷款对象名下，以及待核查担保物在当前时刻是否存在归属权纠纷；在状态信息表征待核查担保物在当前时刻未在贷款对象名下，和/或，待核查担保物在当前时刻存在归属权纠纷的情况下，确定请求信息与目标要素信息不匹配。

进一步地，放款申请请求的风险检测方法还包括：在贷款合同正式生效之前，依据贷款合同中记录的贷款对象的身份信息获取贷款对象的年龄；检测贷款对象的年龄是否位于预设年龄区间内；在年龄未位于预设年龄区间内时，生成第一提示信息，其中，第一提示信息用于提醒贷款提供方贷款合同的合规性存在风险。

进一步地，放款申请请求的风险检测方法还包括：在检测贷款对象的年龄是否位于预设年龄区间内之后，在年龄位于预设年龄区间内时，计算区间上限值与年龄的差值，其中，区间上限值为预设年龄区间的上限值；依据差值确定贷款对象对应的最大贷款时长；检测还款周期的时长是否大于贷款对象对应的最大贷款时长；在还款周期的时长大于贷款对象对应的最大贷款时长的情况下，生成第二提示信息，其中，第二提示信息用于提醒贷款提供方贷款对象对于贷款合同存在违约风险。

进一步地，放款申请请求的风险检测方法还包括：基于目标模型对贷款合同进行解析，得到贷款合同中包含有预设关键词的文本信息，并将包含有预设关键词的文本信息作为目标要素信息，其中，目标模型为基于包含有预设关键词的训练文本训练得到的模型。

根据本申请的另一方面，还提供了一种放款申请请求的风险检测装置，包括：获取模块，用于获取贷款合同并提取贷款合同中的目标要素信息，其中，目标要素信息用于表征贷款合同中记录的贷款对象需要遵守的义务信息以及贷款提供方提供的贷款金额；检测模块，用于检测放款申请请求中的请求信息是否与目标要素信息相匹配，其中，放款申请请求为贷款提供方的放款人员用于请求向贷款对象进行放款的申请请求；确定模块，用于在请求信息与目标要素信息不匹配的情况下，确定放款申请请求的放款风险大于预设风险阈值，并禁止通过放款申请请求。

根据本申请的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，在计算机程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行上述的放款申请请求的风险检测方法。

根据本申请的另一方面，还提供了一种电子设备，电子设备包括一个或多个处理器和存储器，存储器用于存储一个或多个程序，其中，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器实现上述的放款申请请求的风险检测方法。

在本申请中，采用自动化检测放款申请请求中的请求信息是否与目标要素信息相匹配的方式，首先获取贷款合同并提取贷款合同中的目标要素信息，然后检测放款申请请求中的请求信息是否与目标要素信息相匹配，其中，目标要素信息用于表征贷款合同中记录的贷款对象需要遵守的义务信息以及贷款提供方提供的贷款金额，放款申请请求为贷款提供方的放款人员用于请求向贷款对象进行放款的申请请求。最后，在请求信息与目标要素信息不匹配的情况下，确定放款申请请求的放款风险大于预设风险阈值，并禁止通过放款申请请求。

由上述内容可知，本申请通过自动提取贷款合同中的目标要素信息，并依据目标要素信息与放款申请请求中的请求信息进行匹配，实现了无需依赖人工经验自动核查放贷申请请求的目的，从而避免了由于人为疏忽导致的存在潜在风险的放贷申请请求仍然被通过的情况发生，进而确保了放贷申请请求的核查质量稳定性。此外，由于本申请为自动提取贷款合同中的目标要素信息以及对放款申请请求进行风险检测，因此无需投入过多的人力成本，从而实现了降低人力成本以及提高放款申请请求的核查效率的技术效果。

由此可见，本申请的技术方案达到了基于贷款合同自动核查放款申请请求的潜在风险的目的，从而实现了提高放款申请请求的核查质量和核查效率的技术效果，进而解决了现有技术中采用人工方式依据贷款合同对放款申请请求进行核查时导致的核查质量稳定性差的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1是根据本申请实施例的一种可选的放款申请请求的风险检测方法的流程图；

图2是根据本申请实施例的一种可选的检测请求信息和目标要素信息是否相匹配的流程图；

图3是根据本申请实施例的另一种可选的检测请求信息和目标要素信息是否相匹配的流程图；

图4是根据本申请实施例的另一种可选的检测目标要素信息与请求信息是否相匹配的流程图；

图5是根据本申请实施例的放款申请请求的风险检测装置的示意图；

图6是根据本申请实施例的一种可选的电子设备的示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

还需要说明的是，本申请所涉及的相关信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于展示的数据、分析的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。例如，本系统和相关用户或机构间设置有接口，在获取相关信息之前，需要通过接口向前述的用户或机构发送获取请求，并在接收到前述的用户或机构反馈的同意信息后，获取相关信息。

下面结合各实施例来进一步说明本申请。

实施例1

根据本申请实施例，提供了一种放款申请请求的风险检测方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，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。

图1是根据本申请实施例的一种可选的放款申请请求的风险检测方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤S101，获取贷款合同并提取贷款合同中的目标要素信息。

在步骤S101中，目标要素信息用于表征贷款合同中记录的贷款对象需要遵守的义务信息以及贷款提供方提供的贷款金额。

在一种可选的实施例中，一种放贷申请请求审批系统(以下简称为审批系统)可作为本申请实施例中的放贷申请请求的风险检测方法的执行主体。

可选的，上述目标要素包括但不限于合同要素信息、借据要素信息以及担保要素信息。具体的，合同要素信息至少包括审批金额、担保方式、贷款期限、计息模式等要素信息，借据要素信息至少包括贷款开始时间、贷款结束时间、利率种类、计息周期、是否为主机业务、还款方式、计息模式、还款计划等要素信息，担保要素信息至少包括担保方式、担保有效起始日期、担保有效性、担保金额等要素信息。

步骤S102，检测放款申请请求中的请求信息是否与目标要素信息相匹配。

在步骤S102中，放款申请请求为贷款提供方的放款人员用于请求向贷款对象进行放款的申请请求。

可选的，在金融贷款领域，银行在正式对贷款对象放贷之前，需要由工作人员在系统中提交放贷申请请求，然后依据贷款对象签约的贷款合同核查放贷申请请求是否存在信息错误、与贷款合同信息不一致等潜在风险，待核查无误之后才能正式通过放贷申请请求，正式向贷款对象发放贷款资金。

但是，现有技术中依据贷款对象签约的贷款合同对放贷申请请求进行核查时主要是采用的人工核查的方式，这种核查方式不仅核查效率较低，并且可能会由于人为疏忽导致核查质量较差的问题。

为了解决现有技术中存在的上述问题，本申请中的审批系统在提取得到贷款合同中的目标要素信息之后，会从放款申请请求中提取与目标要素信息相对应的请求信息，如果请求信息和目标要素信息相匹配，则说明放贷申请请求核查无误，可以审批通过。如果请求信息和目标要素信息不匹配，则审批系统将执行以下步骤S103。

步骤S103，在请求信息与目标要素信息不匹配的情况下，确定放款申请请求的放款风险大于预设风险阈值，并禁止通过放款申请请求。

可选的，请求信息与目标要素信息不匹配，则说明放贷申请请求中的信息与贷款合同中的信息不相符，可能是放贷申请请求的发起者在信息填写时出现了填写错误的问题，为了避免银行出现资金损失的风险或者合同错误履约的风险，审批系统将禁止通过放贷申请请求。

进一步的，在审批系统禁止通过放贷申请请求之后，审批系统还会依据请求信息中与目标要素信息不匹配的信息生成提示消息，然后将提示消息发送给目标终端中，其中，目标终端对应的目标对象为放款申请请求的发起者。目标对象在接收到提示消息之后，可以根据提示消息对放贷申请请求进行重新核查以及重新填写。

基于上述步骤S101至步骤S103的内容可知，在本申请中，采用自动化检测放款申请请求中的请求信息是否与目标要素信息相匹配的方式，首先获取贷款合同并提取贷款合同中的目标要素信息，然后检测放款申请请求中的请求信息是否与目标要素信息相匹配，其中，目标要素信息用于表征贷款合同中记录的贷款对象需要遵守的义务信息以及贷款提供方提供的贷款金额，放款申请请求为贷款提供方的放款人员用于请求向贷款对象进行放款的申请请求。最后，在请求信息与目标要素信息不匹配的情况下，确定放款申请请求的放款风险大于预设风险阈值，并禁止通过放款申请请求。

由上述内容可知，本申请通过自动提取贷款合同中的目标要素信息，并依据目标要素信息与放款申请请求中的请求信息进行匹配，实现了无需依赖人工经验自动核查放贷申请请求的目的，从而避免了由于人为疏忽导致的存在潜在风险的放贷申请请求仍然被通过的情况发生，进而确保了放贷申请请求的核查质量稳定性。此外，由于本申请为自动提取贷款合同中的目标要素信息以及对放款申请请求进行风险检测，因此无需投入过多的人力成本，从而实现了降低人力成本以及提高放款申请请求的核查效率的技术效果。

由此可见，本申请的技术方案达到了基于贷款合同自动核查放款申请请求的潜在风险的目的，从而实现了提高放款申请请求的核查质量和核查效率的技术效果，进而解决了现有技术中采用人工方式依据贷款合同对放款申请请求进行核查时导致的核查质量稳定性差的技术问题。

在一种可选的实施例中，图2示出了根据本申请实施例的一种可选的检测请求信息和目标要素信息是否相匹配的流程图。具体包括如下步骤：

步骤S201，检测请求信息中的请求贷款金额是否与目标要素信息中的贷款提供方提供的贷款金额相同。

步骤S202，在请求贷款金额与目标要素信息中的贷款提供方提供的贷款金额不同的情况下，确定请求信息与目标要素信息不匹配。

可选的，审批系统在检测请求信息和目标要素信息是否相匹配时，至少会检测请求信息中的请求贷款金额与目标要素信息中贷款金额是否一致。例如，如果贷款合同约定贷款提供方为贷款对象提供的贷款金额为50万元，但是放贷申请请求中的请求贷款金额是55万元，则放贷申请请求在请求贷款金额这一项信息上存在信息错误的问题，如果依据该放贷申请请求对贷款对象进行贷款发放，则无疑会对贷款提供方造成资金损失。因此，为了避免这种情况，在请求贷款金额与目标要素信息中的贷款提供方提供的贷款金额不同的情况下，审批系统会确定请求信息与目标要素信息不匹配，并禁止通过该放款申请请求。

另外，图3示出了根据本申请实施例的另一种可选的检测请求信息和目标要素信息是否相匹配的流程图。具体包括如下步骤：

步骤S301，检测请求信息中针对贷款对象设置的目标义务信息是否与目标要素信息中的贷款对象需要遵守的义务信息相同。

步骤S302，在目标义务信息与目标要素信息中的贷款对象需要遵守的义务信息不同的情况下，确定请求信息与目标要素信息不匹配。

可选的，上述贷款对象需要遵守的义务信息至少包括如下至少一项信息：贷款利率、还款周期、还款方式、担保信息以及利息计算方式。

需要注意到的是，贷款对象需要遵守的义务信息除了上述列举的几项信息之外，还至少包括担保方式、贷款期限、计息模式、贷款开始时间、贷款结束时间、计息周期、是否为主机业务、计息模式以及还款计划等信息。

审批系统在检测放款申请请求中的请求信息是否与目标要素信息相匹配的过程中，会将请求信息中针对贷款对象设置的目标义务信息中的每条子信息与目标要素信息中对应的每条子信息进行一一比对，如果有任意一项信息存在不同，则审批系统确定请求信息与目标要素信息不匹配。

举例而言，目标要素信息中记录了贷款利率为利率A，还款周期为第一时间段，利息计算方式为等额本金计算。如果请求信息中的目标义务信息也记录了贷款利率为利率A，还款周期为第一时间段，利息计算方式为等额本金计算，则说明目标义务信息与目标要素信息中的贷款对象需要遵守的义务信息相同，但是如果目标义务信息中的贷款利率为利率B(B与A不同)，则审批系统将确定目标义务信息与目标要素信息中的贷款对象需要遵守的义务信息不相同，进而确定请求信息与目标要素信息不匹配。

在一种可选的实施例中，图4示出了根据本申请实施例的另一种可选的检测目标要素信息与请求信息是否相匹配的流程图。具体包括如下步骤：

步骤S401，依据目标要素信息中的担保信息确定贷款对象提供的担保物为待核查担保物。

可选的，假设贷款合同中记录了贷款对象为获得本次贷款资金，提供了贷款对象名下的房产C为担保物，则审批系统可确定房产C为待核查担保物。

步骤S402，获取在当前时刻待核查担保物的状态信息。

在步骤S402中，状态信息至少包括待核查担保物在当前时刻是否仍在贷款对象名下，以及待核查担保物在当前时刻是否存在归属权纠纷。

可选的，贷款合同的签约时刻通常在放贷申请请求的发起时刻之前，因此，虽然在贷款合同签约时，贷款对象为贷款提供方提供了有效的担保物，但是，在签约时刻至贷款资金发放时刻的期间，贷款对象可能会对担保物进行资金转移或者担保物出现归属权纠纷的情况(此情况为贷款对象对贷款合同进行了违约，并且向贷款提供方隐瞒了违约情况)，如果在这种情况下，贷款提供方还继续向贷款对象发放贷款资金，则无疑会对贷款提供方造成资金损失。因此，为了避免这种情况的产生，审批系统在审批放款申请请求时，需要对待核查担保物在当前时刻的状态信息，重点检测待核查担保物在当前时刻是否仍在贷款对象名下，以及待核查担保物在当前时刻是否存在归属权纠纷。

需要说明的是，对待核查担保物的状态信息的获取方式，可以通过第三方信息获取，例如，如果待核查担保物为房产，则可以通过房产交易市场数据以及房产变更数据确定房产的状态信息。另外，还可以通过搜索是否有与待核查担保物相关的诉讼信息来确定待核查担保物在当前时刻是否存在归属权纠纷。

步骤S403，在状态信息表征待核查担保物在当前时刻未在贷款对象名下，和/或，待核查担保物在当前时刻存在归属权纠纷的情况下，确定请求信息与目标要素信息不匹配。

容易理解的是，如果待核查担保物在当前时刻未在贷款对象名下，则说明贷款对象对贷款合同进行了违约，并对待核查担保物进行了资产转移，因此，为了保护贷款提供方的资金安全，审批系统会确定请求信息与目标要素信息不匹配，并禁止通过放贷申请请求。同理，如果待核查担保物在当前时刻是否存在归属权纠纷，则说明待核查担保物的担保有效性出现了异常，贷款对象同样是对贷款合同进行了违约，因此，在这种情况下，审批系统也会确定请求信息与目标要素信息不匹配，并禁止通过放贷申请请求。

需要注意的到是，如果请求信息中的请求贷款金额与目标要素信息中的贷款提供方提供的贷款金额相同、目标义务信息与目标要素信息中的贷款对象需要遵守的义务信息相同，并且状态信息表征待核查担保物在当前时刻仍在贷款对象名下，以及待核查担保物在当前时刻不存在归属权纠纷，则审批系统可确定请求信息与目标要素信息相匹配，并将通过放贷申请请求。

在一种可选的实施例中，在贷款合同正式生效之前，本申请还可以通过审批系统自动地对贷款合同进行风险检测。具体的，在贷款合同正式生效之前，审批系统依据贷款合同中记录的贷款对象的身份信息获取贷款对象的年龄，并检测贷款对象的年龄是否位于预设年龄区间内，在年龄未位于预设年龄区间内时，生成第一提示信息，其中，第一提示信息用于提醒贷款提供方贷款合同的合规性存在风险。

可选的，由于贷款业务需要具有贷款偿还能力的对象作为贷款对象，因此，贷款合同的签约对象的年龄需要位于预设年龄区间内。举例而言，预设年龄区间为[18,60]，在贷款合同正式生效之前，审批系统依据贷款合同中记录的贷款对象的身份信息(例如身份证号)可以获取贷款对象的年龄，如果贷款对象的年龄超过了60岁或者小于18岁，则说明该贷款合同的合规性存在风险，需要及时提醒贷款合同的拟定人员重新检查贷款合同。

在一种可选的实施例中，在年龄位于预设年龄区间内时，审批系统还会计算区间上限值与年龄的差值，其中，区间上限值为预设年龄区间的上限值。然后，审批系统依据差值确定贷款对象对应的最大贷款时长，并检测还款周期的时长是否大于贷款对象对应的最大贷款时长，在还款周期的时长大于贷款对象对应的最大贷款时长的情况下，审批系统生成第二提示信息，其中，第二提示信息用于提醒贷款提供方贷款对象对于贷款合同存在违约风险。

可选的，仍以预设年龄区间为[18,60]为例，区间上限值为60，假设贷款对象的年龄为50岁，则贷款对象对应的最大贷款时长为60-50＝10年，因此如果贷款合同中的还款周期的时长为10年以下，则说明依据贷款对象的年龄，贷款对象能够执行贷款合同，但是如果贷款合同中的还款周期的时长大于10年，则说明该贷款合同的制定不满足预设的年龄规则，贷款对象对于贷款合同存在违约风险。

在一种可选的实施例中，为了提取贷款合同中的目标要素信息，审批系统可以基于目标模型对贷款合同进行解析，得到贷款合同中包含有预设关键词的文本信息，并将包含有预设关键词的文本信息作为目标要素信息，其中，目标模型为基于包含有预设关键词的训练文本训练得到的模型。

可选的，目标模型为一种基于自然语言处理(NLP Natural LanguageProcessing)技术训练得到的神经网络模型。其中，自然语言处理技术是一种专业分析人类语言的人工智能技术。其主要作用就是在机器语言和人类语言之间建立一种沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。在NLP出现之前，机器只能处理结构化的数据，但是网络中大部分的数据都是非结构化的。在非结构数据中，文本的数量是最多的，信息量大。为了能够分析和利用这些文本信息，就需要利用NLP技术，让机器理解这些文本信息，并加以利用。

具体的，在本申请中，首先会获取大量的包含有预设关键词的训练文本，例如，将包含有“利率”关键词的贷款合同作为训练文本、将包含有“还款方式”关键词的贷款合同作为训练文本，将包含有“贷款金额”关键词的贷款合同作为训练文本等等。同时，对于每个训练文本都设置有对应的标签，例如，结合训练文本1的具体内容，将训练文本1的标签设置为“贷款利率为A利率”。最后，审批系统将每个训练文本和每个训练文本对应的标签输入至深度学习神经网络中，经过多次迭代训练，即可得到目标模型。

由上述内容可知，本申请通过自动提取贷款合同中的目标要素信息，并依据目标要素信息与放款申请请求中的请求信息进行匹配，实现了无需依赖人工经验自动核查放贷申请请求的目的，从而避免了由于人为疏忽导致的存在潜在风险的放贷申请请求仍然被通过的情况发生，进而确保了放贷申请请求的核查质量稳定性。此外，由于本申请为自动提取贷款合同中的目标要素信息以及对放款申请请求进行风险检测，因此无需投入过多的人力成本，从而实现了降低人力成本以及提高放款申请请求的核查效率的技术效果。

实施例2

本申请实施例还提供了一种放款申请请求的风险检测装置，需要说明的是，本申请实施例的放款申请请求的风险检测装置可以用于执行本申请实施例1所提供的放款申请请求的风险检测方法。以下对本申请实施例提供的放款申请请求的风险检测装置进行介绍。

图5是根据本申请实施例的放款申请请求的风险检测装置的示意图。如图5所示，该装置包括：获取模块501，用于获取贷款合同并提取贷款合同中的目标要素信息，其中，目标要素信息用于表征贷款合同中记录的贷款对象需要遵守的义务信息以及贷款提供方提供的贷款金额；检测模块501，用于检测放款申请请求中的请求信息是否与目标要素信息相匹配，其中，放款申请请求为贷款提供方的放款人员用于请求向贷款对象进行放款的申请请求；确定模块502，用于在请求信息与目标要素信息不匹配的情况下，确定放款申请请求的放款风险大于预设风险阈值，并禁止通过放款申请请求。

可选的，检测模块包括：第一检测单元和第一确定单元。其中，第一检测单元，用于检测请求信息中的请求贷款金额是否与目标要素信息中的贷款提供方提供的贷款金额相同；第一确定单元，用于在请求贷款金额与目标要素信息中的贷款提供方提供的贷款金额不同的情况下，确定请求信息与目标要素信息不匹配。

可选的，检测模块包括：第二检测单元和第二确定单元。其中，第二检测单元，用于检测请求信息中针对贷款对象设置的目标义务信息是否与目标要素信息中的贷款对象需要遵守的义务信息相同；第二确定单元，用于在目标义务信息与目标要素信息中的贷款对象需要遵守的义务信息不同的情况下，确定请求信息与目标要素信息不匹配。

可选的，贷款对象需要遵守的义务信息至少包括如下至少一项信息：贷款利率、还款周期、还款方式、担保信息以及利息计算方式。

可选的，检测模块还包括：第三确定单元、获取单元以及第四确定单元。其中，第三确定单元，用于依据目标要素信息中的担保信息确定贷款对象提供的担保物为待核查担保物；获取单元，用于获取在当前时刻待核查担保物的状态信息，其中，状态信息至少包括待核查担保物在当前时刻是否仍在贷款对象名下，以及待核查担保物在当前时刻是否存在归属权纠纷；第四确定单元，用于在状态信息表征待核查担保物在当前时刻未在贷款对象名下，和/或，待核查担保物在当前时刻存在归属权纠纷的情况下，确定请求信息与目标要素信息不匹配。

可选的，放款申请请求的风险检测装置还包括：第一获取模块、第一检测模块以及第一生成模块。其中，第一获取模块，用于依据贷款合同中记录的贷款对象的身份信息获取贷款对象的年龄；第一检测模块，用于检测贷款对象的年龄是否位于预设年龄区间内；第一生成模块，用于在年龄未位于预设年龄区间内时，生成第一提示信息，其中，第一提示信息用于提醒贷款提供方贷款合同的合规性存在风险。

可选的，放款申请请求的风险检测装置还包括：计算模块、第一确定模块、第二检测模块以及第二生成模块。其中，计算模块，用于在年龄位于预设年龄区间内时，计算区间上限值与年龄的差值，其中，区间上限值为预设年龄区间的上限值；第一确定模块，用于依据差值确定贷款对象对应的最大贷款时长；第二检测模块，用于检测还款周期的时长是否大于贷款对象对应的最大贷款时长；第二生成模块，用于在还款周期的时长大于贷款对象对应的最大贷款时长的情况下，生成第二提示信息，其中，第二提示信息用于提醒贷款提供方贷款对象对于贷款合同存在违约风险。

可选的，获取模块还包括：解析单元，用于基于目标模型对贷款合同进行解析，得到贷款合同中包含有预设关键词的文本信息，并将包含有预设关键词的文本信息作为目标要素信息，其中，目标模型为基于包含有预设关键词的训练文本训练得到的模型。

实施例3

根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，计算机程序被设置为运行时执行上述实施例1中的放款申请请求的风险检测方法。

实施例4

根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，该电子设备包括一个或多个处理器和存储器，存储器用于存储一个或多个程序，其中，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器实现上述实施例1中的放款申请请求的风险检测方法。

如图6所示，本申请实施例提供了一种电子设备，设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现以下步骤：

获取贷款合同并提取贷款合同中的目标要素信息，其中，目标要素信息用于表征贷款合同中记录的贷款对象需要遵守的义务信息以及贷款提供方提供的贷款金额；检测放款申请请求中的请求信息是否与目标要素信息相匹配，其中，放款申请请求为贷款提供方的放款人员用于请求向贷款对象进行放款的申请请求；在请求信息与目标要素信息不匹配的情况下，确定放款申请请求的放款风险大于预设风险阈值，并禁止通过放款申请请求。

可选的，处理器执行程序时还实现以下步骤：检测请求信息中的请求贷款金额是否与目标要素信息中的贷款提供方提供的贷款金额相同；在请求贷款金额与目标要素信息中的贷款提供方提供的贷款金额不同的情况下，确定请求信息与目标要素信息不匹配。

可选的，处理器执行程序时还实现以下步骤：检测请求信息中针对贷款对象设置的目标义务信息是否与目标要素信息中的贷款对象需要遵守的义务信息相同；在目标义务信息与目标要素信息中的贷款对象需要遵守的义务信息不同的情况下，确定请求信息与目标要素信息不匹配。

进一步地，贷款对象需要遵守的义务信息至少包括如下至少一项信息：贷款利率、还款周期、还款方式、担保信息以及利息计算方式。

可选的，处理器执行程序时还实现以下步骤：依据目标要素信息中的担保信息确定贷款对象提供的担保物为待核查担保物；获取在当前时刻待核查担保物的状态信息，其中，状态信息至少包括待核查担保物在当前时刻是否仍在贷款对象名下，以及待核查担保物在当前时刻是否存在归属权纠纷；在状态信息表征待核查担保物在当前时刻未在贷款对象名下，和/或，待核查担保物在当前时刻存在归属权纠纷的情况下，确定请求信息与目标要素信息不匹配。

可选的，处理器执行程序时还实现以下步骤：在贷款合同正式生效之前，依据贷款合同中记录的贷款对象的身份信息获取贷款对象的年龄；检测贷款对象的年龄是否位于预设年龄区间内；在年龄未位于预设年龄区间内时，生成第一提示信息，其中，第一提示信息用于提醒贷款提供方贷款合同的合规性存在风险。

可选的，处理器执行程序时还实现以下步骤：在检测贷款对象的年龄是否位于预设年龄区间内之后，在年龄位于预设年龄区间内时，计算区间上限值与年龄的差值，其中，区间上限值为预设年龄区间的上限值；依据差值确定贷款对象对应的最大贷款时长；检测还款周期的时长是否大于贷款对象对应的最大贷款时长；在还款周期的时长大于贷款对象对应的最大贷款时长的情况下，生成第二提示信息，其中，第二提示信息用于提醒贷款提供方贷款对象对于贷款合同存在违约风险。

可选的，处理器执行程序时还实现以下步骤：基于目标模型对贷款合同进行解析，得到贷款合同中包含有预设关键词的文本信息，并将包含有预设关键词的文本信息作为目标要素信息，其中，目标模型为基于包含有预设关键词的训练文本训练得到的模型。

上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本申请的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或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中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (11)

1.一种放款申请请求的风险检测方法，其特征在于，包括：

获取贷款合同并提取所述贷款合同中的目标要素信息，其中，所述目标要素信息用于表征所述贷款合同中记录的贷款对象需要遵守的义务信息以及贷款提供方提供的贷款金额；

检测放款申请请求中的请求信息是否与所述目标要素信息相匹配，其中，所述放款申请请求为所述贷款提供方的放款人员用于请求向所述贷款对象进行放款的申请请求；

在所述请求信息与所述目标要素信息不匹配的情况下，确定所述放款申请请求的放款风险大于预设风险阈值，并禁止通过所述放款申请请求。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，检测放款申请请求中的请求信息是否与所述目标要素信息相匹配，包括：

检测所述请求信息中的请求贷款金额是否与所述目标要素信息中的贷款提供方提供的贷款金额相同；

在所述请求贷款金额与所述目标要素信息中的贷款提供方提供的贷款金额不同的情况下，确定所述请求信息与所述目标要素信息不匹配。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，检测放款申请请求中的请求信息是否与所述目标要素信息相匹配，包括：

检测所述请求信息中针对所述贷款对象设置的目标义务信息是否与所述目标要素信息中的贷款对象需要遵守的义务信息相同；

在所述目标义务信息与所述目标要素信息中的贷款对象需要遵守的义务信息不同的情况下，确定所述请求信息与所述目标要素信息不匹配。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述贷款对象需要遵守的义务信息至少包括如下至少一项信息：贷款利率、还款周期、还款方式、担保信息以及利息计算方式。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，检测放款申请请求中的请求信息是否与所述目标要素信息相匹配，包括：

依据所述目标要素信息中的担保信息确定所述贷款对象提供的担保物为待核查担保物；

获取在当前时刻所述待核查担保物的状态信息，其中，所述状态信息至少包括所述待核查担保物在所述当前时刻是否仍在所述贷款对象名下，以及所述待核查担保物在所述当前时刻是否存在归属权纠纷；

在所述状态信息表征所述待核查担保物在所述当前时刻未在所述贷款对象名下，和/或，所述待核查担保物在所述当前时刻存在归属权纠纷的情况下，确定所述请求信息与所述目标要素信息不匹配。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述贷款合同正式生效之前，所述方法还包括：

依据所述贷款合同中记录的所述贷款对象的身份信息获取所述贷款对象的年龄；

检测所述贷款对象的年龄是否位于预设年龄区间内；

在所述年龄未位于所述预设年龄区间内时，生成第一提示信息，其中，所述第一提示信息用于提醒所述贷款提供方所述贷款合同的合规性存在风险。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在检测所述贷款对象的年龄是否位于预设年龄区间内之后，所述方法还包括：

在所述年龄位于所述预设年龄区间内时，计算区间上限值与所述年龄的差值，其中，所述区间上限值为所述预设年龄区间的上限值；

依据所述差值确定所述贷款对象对应的最大贷款时长；

检测所述还款周期的时长是否大于所述贷款对象对应的最大贷款时长；

在所述还款周期的时长大于所述贷款对象对应的最大贷款时长的情况下，生成第二提示信息，其中，所述第二提示信息用于提醒所述贷款提供方所述贷款对象对于所述贷款合同存在违约风险。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，提取所述贷款合同中的目标要素信息，包括：

基于目标模型对所述贷款合同进行解析，得到所述贷款合同中包含有预设关键词的文本信息，并将包含有所述预设关键词的文本信息作为所述目标要素信息，其中，所述目标模型为基于包含有所述预设关键词的训练文本训练得到的模型。

9.一种放款申请请求的风险检测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取贷款合同并提取所述贷款合同中的目标要素信息，其中，所述目标要素信息用于表征所述贷款合同中记录的贷款对象需要遵守的义务信息以及贷款提供方提供的贷款金额；

检测模块，用于检测放款申请请求中的请求信息是否与所述目标要素信息相匹配，其中，所述放款申请请求为所述贷款提供方的放款人员用于请求向所述贷款对象进行放款的申请请求；

确定模块，用于在所述请求信息与所述目标要素信息不匹配的情况下，确定所述放款申请请求的放款风险大于预设风险阈值，并禁止通过所述放款申请请求。

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中存储有计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1至8中任意一项所述的放款申请请求的风险检测方法。

11.一种电子设备，其特征在于，包括一个或多个处理器和存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现权利要求1至8中任意一项所述的放款申请请求的风险检测方法。