本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种信贷风险联控方法、装置、设备及可读存储介质。
背景技术：
目前，由于金融业的发展，信贷申请也越来越常见，其中，如何规避骗贷等信贷风险成为亟须解决的难题，现有技术中，各类型信贷设备结合移动设备硬件信息进行综合评测，以规避信贷风险，然而，上述方法各类型信贷设备只能处于独立设备状态，不能实时同步申请风险信息，即不能实现异地或者跨类型信贷风险联控。
技术实现要素：
本发明的主要目的在于提供一种信贷风险联控方法、装置、设备及可读存储介质，旨在解决现有技术中各类型信贷设备只能处于独立设备状态，不能实时同步申请风险信息，即不能实现异地或者跨类型信贷风险联控的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种信贷风险联控方法，所述信贷风险联控方法包括：
当在一体机的节点设备上检测到信贷审批指令时，获取所述信贷审批指令对应的申请信息；
识别所述申请信息对应的信贷申请行为是否为欺诈行为；
当所述申请信息对应的信贷申请行为是欺诈行为时，基于所述申请信息生成第一黑名单文件；
将所述第一黑名单文件广播至一体机关联的其它节点设备，以供其它节点设备更新其本地黑名单文件。
可选地，所述识别所述申请信息对应的信贷申请行为是否为欺诈行为步骤包括：
基于所述申请信息，查询对应信贷申请人的信贷次数以及每次信贷的申请时间；
基于所述信贷次数以及每次信贷的申请时间，生成所述信贷申请人的信贷申请特征曲线；
基于所述信贷申请特征曲线，判断所述信贷申请人是否存在集中信贷申请行为；
当所述信贷申请人存在集中信贷申请行为时，识别所述申请信息对应的信贷申请行为是欺诈行为。
可选地，所述识别所述申请信息对应的信贷申请行为是否为欺诈行为步骤还包括：
基于所述申请信息，获取所述信贷申请人的身份信息；
调用征信系统中该信贷申请人的征信信息，比对所述身份信息与征信信息中的基准身份；
当所述身份信息与基准身份不一致时，识别所述申请信息对应的信贷申请行为是欺诈行为。
可选地，所述将所述第一黑名单文件广播至一体机关联的其它节点设备步骤之前包括：
每间隔预设时间段获取所述各个节点设备生成的各个第一黑名单文件；
清洗处理所述各个第一黑名单文件数据，以生成第二黑名单文件；
将所述第二黑名单文件发送至各个节点设备，以供各个节点设备加载。
可选地，所述清洗处理所述各个第一黑名单文件数据，以生成第二黑名单文件步骤包括：
获取一体机各个节点设备对应信贷的类型，分别获取所述类型信贷对应的风控权重信息；
获取第一黑名单文件中各个信贷申请人的信誉分值，基于所述风控权重信息，对第一黑名单文件中的所述信贷申请人的信誉分值进行减分处理，以得到第二黑名单文件。
可选地，所述分别获取所述类型信贷对应的风控权重信息步骤包括：
获取所述类型信贷对应节点设备对申请信息的审核严格度；
基于所述审核严格度分别获取所述类型信贷对应的风控权重信息。
可选地，所述获取所述类型信贷对应节点设备对申请信息的审核严格度步骤包括：
获取所述类型信贷对应节点设备对相应申请信息的目标审核数据量、目标审核数据类型数目和目标审核时间；
对所述目标审核数据量、目标审核数据类型数目和目标审核时间进行归一化处理，以对应得到各个归一化数据；
获取审核数据量、审核数据类型数目和审核时间在审核严格度中的占比信息，基于该占比信息与所述各个归一化数据，计算所述类型信贷对应节点设备对申请信息的审核严格度。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种信贷风险联控设备，所述信贷风险联控设备包括：存储器、处理器，通信总线以及存储在所述存储器上的信贷风险联控程序，
所述通信总线用于实现处理器与存储器间的通信连接；
所述处理器用于执行所述信贷风险联控程序，以实现以下步骤：
当在一体机的节点设备上检测到信贷审批指令时，获取所述信贷审批指令对应的申请信息；
识别所述申请信息对应的信贷申请行为是否为欺诈行为；
当所述申请信息对应的信贷申请行为是欺诈行为时，基于所述申请信息生成第一黑名单文件；
将所述第一黑名单文件广播至一体机关联的其它节点设备，以供其它节点设备更新其本地黑名单文件。
可选地，所述识别所述申请信息对应的信贷申请行为是否为欺诈行为步骤包括：
基于所述申请信息，查询对应信贷申请人的信贷次数以及每次信贷的申请时间；
基于所述信贷次数以及每次信贷的申请时间，生成所述信贷申请人的信贷申请特征曲线；
基于所述信贷申请特征曲线，判断所述信贷申请人是否存在集中信贷申请行为；
当所述信贷申请人存在集中信贷申请行为时，识别所述申请信息对应的信贷申请行为是欺诈行为。
可选地，所述识别所述申请信息对应的信贷申请行为是否为欺诈行为步骤还包括：
基于所述申请信息，获取所述信贷申请人的身份信息；
调用征信系统中该信贷申请人的征信信息，比对所述身份信息与征信信息中的基准身份；
当所述身份信息与基准身份不一致时，识别所述申请信息对应的信贷申请行为是欺诈行为。
可选地，所述将所述第一黑名单文件广播至一体机关联的其它节点设备步骤之前包括：
每间隔预设时间段获取所述各个节点设备生成的各个第一黑名单文件；
清洗处理所述各个第一黑名单文件数据，以生成第二黑名单文件；
将所述第二黑名单文件发送至各个节点设备，以供各个节点设备加载。
可选地，所述清洗处理所述各个第一黑名单文件数据，以生成第二黑名单文件步骤包括：
获取一体机各个节点设备对应信贷的类型，分别获取所述类型信贷对应的风控权重信息；
获取第一黑名单文件中各个信贷申请人的信誉分值，基于所述风控权重信息，对第一黑名单文件中的所述信贷申请人的信誉分值进行减分处理，以得到第二黑名单文件。
可选地，所述分别获取所述类型信贷对应的风控权重信息步骤包括：
获取所述类型信贷对应节点设备对申请信息的审核严格度；
基于所述审核严格度分别获取所述类型信贷对应的风控权重信息。
可选地，所述获取所述类型信贷对应节点设备对申请信息的审核严格度步骤包括：
获取所述类型信贷对应节点设备对相应申请信息的目标审核数据量、目标审核数据类型数目和目标审核时间；
对所述目标审核数据量、目标审核数据类型数目和目标审核时间进行归一化处理，以对应得到各个归一化数据；
获取审核数据量、审核数据类型数目和审核时间在审核严格度中的占比信息，基于该占比信息与所述各个归一化数据，计算所述类型信贷对应节点设备对申请信息的审核严格度。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述一个或者一个以上程序可被一个或者一个以上的处理器执行以用于：
当在一体机的节点设备上检测到信贷审批指令时，获取所述信贷审批指令对应的申请信息；
识别所述申请信息对应的信贷申请行为是否为欺诈行为；
当所述申请信息对应的信贷申请行为是欺诈行为时，基于所述申请信息生成第一黑名单文件；
将所述第一黑名单文件广播至一体机关联的其它节点设备，以供其它节点设备更新其本地黑名单文件。
本发明通过当在一体机的节点设备上检测到信贷审批指令时，获取所述信贷审批指令对应的申请信息；识别所述申请信息对应的信贷申请行为是否为欺诈行为；当所述申请信息对应的信贷申请行为是欺诈行为时，基于所述申请信息生成第一黑名单文件；将所述第一黑名单文件广播至一体机关联的其它节点设备，以供其它节点设备更新其本地黑名单文件。本申请中若在一个节点设备检测到具有欺诈行为的信贷申请人时，能够生成第一黑名单文件并实时广播至一体机的其它节点设备，即在本申请中一体机各个节点设备协同交互共享黑名单文件，因而能够实现一体机不同的节点设备实时同步申请风险信息，有效避免短时间内的集中骗贷，实现了异地或者跨类型信贷风险联控。
附图说明
图1为本发明信贷风险联控方法第一实施例的流程示意图；
图2为本发明信贷风险联控方法第二实施例的流程示意图；
图3是本发明实施例方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
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。
本发明提供一种信贷风险联控方法,，所述信贷风险联控方法应用于一体机，在本发明信贷风险联控方法的第一实施例中，参照图1，所述信贷风险联控方法包括：
当在一体机的节点设备上检测到信贷审批指令时，获取所述信贷审批指令对应的申请信息；识别所述申请信息对应的信贷申请行为是否为欺诈行为；当所述申请信息对应的信贷申请行为是欺诈行为时，基于所述申请信息生成第一黑名单文件；将所述第一黑名单文件广播至一体机关联的其它节点设备，以供其它节点设备更新其本地黑名单文件。具体步骤如下：
步骤S10，当在一体机的节点设备上检测到信贷审批指令时，获取所述信贷审批指令对应的申请信息；
需要说明的是，信贷风险联控方法应用于信贷一体机，具体地，信贷一体机包括各个节点设备，该各个节点设备可是中国农业银行信贷ATM机、中国工商银行信贷ATM机、平安银行信贷ATM机等。
当信贷申请人需要进行信贷时，可在信贷一体机节点设备上进行操作，触发信贷请求。信贷一体机节点设备根据接收到的信贷请求，将查询后台服务器，获取信贷产品信息，并根据产品信息显示可选的信贷产品，以供该目标申请人进行选择。在接收到申请人触发的产品选择指令时，信贷一体机节点设备将根据该产品选择指令确定信贷申请人的目标产品。此时，信贷一体机节点设备将会在服务器中获取该目标产品的信贷流程信息，并根据该信贷流程信息显示对应的信贷流程界面；申请人可根据信贷流程界面中的提示进行输入或其它操作，以完成资料的提供和其它信贷手续。其中，当信贷流程进入到信贷信息审核环节时，需要对信贷信息进行审核，以避免骗贷事件发生，以降低信贷过程中的风险。
当信贷流程进入到信贷信息审核环节时，基于信贷申请人在一体机节点设备上点击或者触摸触发的信贷审批流程，生成信贷审批指令，基于该信贷审批获取所述信贷审批指令对应的申请信息，具体地，该申请信息除包括信贷申请人上传的申请资料外，还包括各个节点设备采集的申请过程中信贷申请人的申请操作信息，其中，申请资料包括信贷申请的申请身份证，申请驾驶证、申请房产证，银行流水，征信信息，申请人申请信贷的历史申请信息以及其它个人信息等，申请操作信息包括信贷申请人申请时所做不同操作之间的时间间隔，以及具体的不同操作如点击，触摸等。
需要说明的是，申请人申请信贷的历史申请信息不仅包括信贷申请人在本地节点设备上的信贷的历史申请信息，还包括信贷申请人在一体机其它节点设备上的信贷历史申请信息，用以具体实施例进行说明，若本次信贷申请人在A节点设备上进行申请信贷，需获取本地A节点设备上该信贷申请人的申请信贷历史申请信息，还需获取一体机A节点设备上其它节点设备的该信贷申请人的申请信贷历史申请信息，其中，该其它节点设备可是与A节点设备不同类型的节点设备，如A节点设备可是中国农业银行信贷ATM机、而其它的节点设备可是中国工商银行信贷ATM机、平安银行信贷ATM机等，另外其它节点设备可是与A节点设备不同地理位置的节点设备，如A节点设备可是深圳本地的中国农业银行信贷ATM机，而其它的节点设备可是上海的中国工商银行信贷ATM机等。
步骤S20，识别所述申请信息对应的信贷申请行为是否为欺诈行为；
在获取申请信息后，基于该申请信息识别对应的信贷申请行为是否为欺诈行为，具体地，首先获取一体机节点设备预存的黑名单文件，基于所述申请信息判断信贷申请人是否在黑名单文件中，当是时，识别所述申请信息对应的信贷申请行为是欺诈行为，当不是时，执行如下步骤S21：
步骤S21，基于所述申请信息，查询对应信贷申请人的信贷次数以及每次信贷的申请时间；
基于所述申请信息，获取信贷申请人的身份信息如身份证号，基于信贷申请人的身份证号在一体机的服务器端或者在本地节点设备的服务器端查询信贷申请人的信贷次数以及每次信贷的申请时间，具体地，还可以在一体机的服务器端或者在本地节点设备的服务器端查询信贷申请人每次信贷的信贷金额。需要说明的是，一体机的服务器端汇总有各个信贷申请人的信贷信息，而本地节点设备可从一体机的服务器端加载对应信贷申请人的信贷信息，因而，可在一体机的服务器端或者在本地节点设备的服务器端查询信贷申请人的信贷次数以及每次信贷的申请时间等信息。
步骤S22，基于所述信贷次数以及每次信贷的申请时间生成所述信贷申请人的信贷申请特征曲线；
在获取信贷申请人的信贷次数以及每次信贷的申请时间后，调用预存的程序段，以实现基于所述信贷次数以及每次信贷的申请时间生成所述信贷申请人的信贷申请特征曲线，特别地，该预存的程序段还还可基于所述每次信贷金额以及每次信贷的申请时间生成对应的信贷金额-时间曲线。
步骤S23，基于所述信贷申请特征曲线，判断所述信贷申请人是否存在集中信贷申请行为；
基于所述信贷次数以及每次信贷的申请时间所生成的信贷申请特征曲线，判断所述信贷申请人是否存在集中信贷申请行为，具体地，该判断过程可以是：判断每次信贷的申请时间间隔是否都短于预设时间，当每次信贷的申请时间间隔都短于预设时间时，判断所述信贷申请人存在集中信贷申请行为，当每次信贷的申请时间间隔未都短于预设时间时，调用预存的识别模型，基于该识别模型识别所述信贷申请人是否存在集中信贷申请行为。
步骤S24，当所述信贷申请人存在集中信贷申请行为时，识别所述申请信息对应的信贷申请行为是欺诈行为。
当基于识别模型，识别所述信贷申请人存在集中信贷申请行为时，识别所述申请信息对应的信贷申请行为是欺诈行为，当所述信贷申请人未存在集中信贷申请行为时，识别所述申请信息对应的信贷申请行为不是欺诈行为。
步骤S30，当所述申请信息对应的信贷申请行为是欺诈行为时，基于所述申请信息生成第一黑名单文件；
当所述申请信息对应的信贷申请行为是欺诈行为时，获取信贷申请人的个人信息，判断该信贷申请人是否存在于本地节点设备预存的本地黑名单文件中，当不存在时，基于所述申请信息生成第一黑名单文件，具体地，从申请信息中获取对应的信贷申请人的身份证号与姓名，基于该身份证号与姓名生成第一黑名单文件。
步骤S40，将所述第一黑名单文件广播至一体机关联的其它节点设备，以供其它节点设备更新其本地黑名单文件。
在生成第一黑名单文件后，通过一体机各个节点设备之间存在的黑名单共享协议，将所述第一黑名单文件广播至一体机关联的其它节点设备，以供其它节点设备更新其本地黑名单文件，以避免集中骗贷行为，其中，其它节点设备在检测到该第一黑名单后，加载该第一黑名单文件至对应节点设备的本地黑名单文件中，以供其它节点设备识别骗贷行为。
本发明通过当在一体机的节点设备上检测到信贷审批指令时，获取所述信贷审批指令对应的申请信息；识别所述申请信息对应的信贷申请行为是否为欺诈行为；当所述申请信息对应的信贷申请行为是欺诈行为时，基于所述申请信息生成第一黑名单文件；将所述第一黑名单文件广播至一体机关联的其它节点设备，以供其它节点设备更新其本地黑名单文件。本申请中若在一个节点设备检测到具有欺诈行为的信贷申请人时，能够生成第一黑名单文件并实时广播至一体机的其它节点设备，即在本申请中一体机各个节点设备协同交互共享黑名单文件，因而能够实现一体机不同的节点设备实时同步申请风险信息，有效避免短时间内的集中骗贷，实现了异地或者跨类型信贷风险联控。
可选地，本发明提供信贷风险联控方法的第二实施例，在第二实施例中，所述识别所述申请信息对应的信贷申请行为是否为欺诈行为步骤还包括：
步骤A1，基于所述申请信息，获取所述信贷申请人的身份信息；
在本实施例中，还需要获取信贷申请人的身份信息，基于该身份信息判断信贷申请人是否身份造假，当信贷申请人身份造假时，信贷申请行为为欺诈行为。
步骤A2，调用征信系统中该信贷申请人的征信信息，比对所述身份信息与征信信息中的基准身份；
判断信贷申请人是否身份造假的具体过程可是：在获取信贷申请人的身份信息后，调用征信系统中该信贷申请人的征信信息，以获取信贷申请人的基准身份，比对所述身份信息与征信信息中的基准身份，以判断两者是否一致，其中，调用征信系统中该信贷申请人的征信信息过程可是：一体机的节点设备基于信贷申请人的姓名以及身份证号，向征信系统请求对应的基准身份，在接收到到该对应的基准身份的请求后，征信系统向信贷申请人请求授权，若获取到信贷申请人的授权后，征信系统把对应基准身份发送给一体机的节点设备，以供一体机的节点设备比对所述身份信息与征信信息中的基准身份。
步骤A3，当所述身份信息与基准身份不一致时，识别所述申请信息对应的信贷申请行为是欺诈行为。
当所述身份信息与基准身份不一致时，识别所述申请信息对应的信贷申请行为是欺诈行为，当所述身份信息与征信信息一致时，识别所述申请信息对应的信贷申请行为不是欺诈行为，其中，身份信息与基准身份一致指的是征信记录中记载的信贷申请人的个人信息如工作职位，姓名等与信贷申请人的身份信息中记载的相同。
在本实施例中，通过基于所述申请信息，获取所述目标信贷申请人的身份信息；调用征信系统中该目标信贷申请人的征信信息，比对所述身份信息与征信信息中的基准身份；当所述身份信息与征信息不一致时，识别所述申请信息对应的信贷申请行为是欺诈行为。本实施例识别一体机信贷申请人的身份信息，准确识别黑名单，以实现与其它节点设备准确共享黑名单。
可选地，本发明提供信贷风险联控方法的第三实施例，在第三实施例中，所述将所述第一黑名单文件广播至一体机关联的其它节点设备步骤之前包括：
步骤B1，每间隔预设时间段获取所述各个节点设备生成的各个第一黑名单文件；
在本实施例中，信贷一体机每间隔预设时间段获取一体机各个节点设备生成的各个第一黑名单文件，其中，该预设时间段可是一天，或者半个月等。
步骤B2，清洗处理所述各个第一黑名单文件数据，以生成第二黑名单文件；
清洗处理所述各个第一黑名单文件数据，其中，该清洗处理过程包括信贷申请人的去重过程，另外，该清洗处理过程还包括对一体机各个节点设备上的不同格式的第一黑名单文件数据进行格式转化处理，以生成统一格式的第二黑名单文件。
步骤B3，将所述第二黑名单文件发送至各个节点设备，以供各个节点设备加载。
在生成第二黑名单文件后，将所述第二黑名单文件统一广播或者发送至各个节点设备，以供各个节点设备加载。
在本实施例中，通过每间隔预设时间段获取一体机各个节点设备生成的各个第一黑名单文件；清洗处理所述各个第一黑名单文件数据，以生成第二黑名单文件；将所述第二黑名单文件发送至各个节点设备，以供各个节点设备加载。本实施例没间隔预设时间段统一更新各个节点设备的黑名单文件，以实现信贷风险联控。
可选地，本发明提供信贷风险联控方法的第四实施例，在第四实施例中，所述清洗处理所述各个第一黑名单文件数据，以生成第二黑名单文件步骤包括：
步骤C1，获取一体机各个节点设备对应信贷的类型，分别获取所述类型信贷对应的风控权重信息；
其中，步骤C1包括：
步骤D1，获取所述类型信贷对应节点设备对申请信息的审核严格度；
获取一体机各个节点设备对应信贷的类型，获取所述类型信贷对应节点设备对申请信息的审核严格度，其中，可基于信贷产品对相应申请信息的审核数据量，审核数据类型，审核时间等确定节点设备对申请信息的审核严格度。
步骤D2，基于所述审核严格度分别获取所述类型信贷对应的风控权重信息。
在本实施例中，当信贷产品对申请信息的审核严格度越严格，则所述类型信贷对应的风控权重信息越重，当信贷产品对申请信息的审核严格度越宽松，则所述类型信贷对应的风控权重信息越轻，用以具体实施例进行说明，信贷产品包括x，y，z等，x，y，z信贷产品对申请信息的审核严格度的严格程度依次减少，则x，y，z信贷产品对应的权重可分别为50％，30％，20％。
步骤C2，获取第一黑名单文件中信贷申请人的信誉分值，基于所述风控权重信息，对第一黑名单文件中的所述信贷申请人的信誉分值进行减分处理，以生成第二黑名单文件。
获取第一黑名单文件中信贷申请人的信誉分值，基于获取的所述类型信贷对应的风控权重信息，计算第一黑名单文件中信贷申请人的信誉分值，对第一黑名单文件中的所述信贷申请人的信誉分值进行减分处理，以生成第二黑名单文件。用以具体实施例进行说明，若第一黑名单文件中A信贷申请人的信誉分值为85分，而该信贷申请人所在第一黑名单文件中对应类型信贷产品的风控权重为50％，而每骗贷或者欺诈一次，该类型信贷产品对信贷申请人的信誉分值减去10*50％＝5分，则若该信贷申请人所在第一黑名单文件中对应类型信贷产品的风控权重为30％，而每骗贷或者欺诈一次，该类型信贷产品对信贷申请人的信誉分值减去10*30％＝3分即可。
在本实施例中，通过获取一体机各个节点设备对应信贷的类型，分别获取所述类型信贷对应的风控权重信息；获取第一黑名单文件中信贷申请人的信誉分值，基于所述风控权重信息，对第一黑名单文件中的所述信贷申请人的信誉分值进行减分处理，以生成第二黑名单文件，因而能够准确客观地获取黑名单中信贷申请人的信誉分值。
可选地，本发明提供信贷风险联控方法的第五实施例，在第五实施例中，所述清洗处理所述各个第一黑名单文件数据，以生成第二黑名单文件步骤包括：
所述获取所述类型信贷对应节点设备对申请信息的审核严格度步骤包括：
步骤E1，获取所述类型信贷对应节点设备对相应申请信息的目标审核数据量、目标审核数据类型数目和目标审核时间；
获取所述类型信贷对应节点设备对相应申请信息的目标审核数据量，目标审核数据类型数目，目标审核时间，其中，审核数据量越多，审核数据类型数目越多，审核时间越长，审核越严格。
步骤E2，对所述目标审核数据量、目标审核数据类型数目和目标审核时间进行归一化处理，以对应得到各个归一化数据；
在获取目标审核数据量、目标审核数据类型数目和目标审核时间后，归一化处理目标审核数据量、目标审核数据类型数目和目标审核，其中，归一化处理过程为：将目标审核数据量、目标审核数据类型数目和目标审核都投影到0-1之间。具体归一化的算法可以是同时除以一个大数字，大数字＝最大值-最小值。最大值是指目标审核数据量、目标审核数据类型数目和目标审核这三个参数值的最大值，最小值是指该三个参数值的最小值。为了避免出现负数，在乘以大数字之前，将所有的参数值都减去最小值，然后再乘以大数字。举个例子，获取到的参数值为1000，10，20等，那么最大值为1000，最小值为10，而为了避免出现负数，首先减去最小值得到990，0，10。然后再除以990，那么相应的参数值就转换为了1，0，10/990。
步骤E3，获取审核数据量、审核数据类型数目和审核时间在审核严格度中的占比信息，基于该占比信息与所述各个归一化数据，计算所述类型信贷对应节点设备对申请信息的审核严格度。
获取审核数据量、审核数据类型数目和审核时间在审核严格度中的占比信息，如审核数据量占比可是50％，审核数据类型数目占比为30％，审核时间占比为20％，基于该占比信息与所述各个归一化数据，计算所述类型信贷对应节点设备对申请信息的审核严格度，具体地，审核数据量占比可是50％，审核数据类型数目占比为30％，审核时间占比为20％，目标审核数据量、目标审核数据类型数目和目标审核时间对应归一化数据可为1，0，10/990，所述类型信贷对应节点设备对申请信息的审核严格度可是 1*50％+0*30％+20％*10/990。
在本实施例中，通过获取所述类型信贷对应节点设备对相应申请信息的目标审核数据量、目标审核数据类型数目和目标审核时间；对所述目标审核数据量、目标审核数据类型数目和目标审核时间进行归一化处理，以对应得到各个归一化数据；获取审核数据量、审核数据类型数目和审核时间在审核严格度中的占比信息，基于该占比信息与所述各个归一化数据，计算所述类型信贷对应节点设备对申请信息的审核严格度。本实施例准确获取审核严格度，因而能够准确客观地获取黑名单中信贷申请人的信誉分值。
本发明还提供一种信贷风险联控装置，所述信贷风险联控装置包括：
第一获取模块，用于当在一体机的节点设备上检测到信贷审批指令时，获取所述信贷审批指令对应的申请信息；
识别模块，用于识别所述申请信息对应的信贷申请行为是否为欺诈行为；
生成模块，用于当所述申请信息对应的信贷申请行为是欺诈行为时，基于所述申请信息生成第一黑名单文件；
广播模块，用于将所述第一黑名单文件广播至一体机关联的其它节点设备，以供其它节点设备更新其本地黑名单文件。
可选地，所述识别模块包括：
查询单元，用于基于所述申请信息，查询对应信贷申请人的信贷次数以及每次信贷的申请时间；
生成单元，用于基于所述信贷次数以及每次信贷的申请时间，生成所述信贷申请人的信贷申请特征曲线；
判断单元，用于基于所述信贷申请特征曲线，判断所述信贷申请人是否存在集中信贷申请行为；
第一识别单元，用于当所述信贷申请人存在集中信贷申请行为时，识别所述申请信息对应的信贷申请行为是欺诈行为。
可选地，识别模块还包括：
第一获取单元，用于基于所述申请信息，获取所述信贷申请人的身份信息；
调用单元，用于调用征信系统中该信贷申请人的征信信息，比对所述身份信息与征信信息中的基准身份；
第二识别单元，用于当所述身份信息与基准身份不一致时，识别所述申请信息对应的信贷申请行为是欺诈行为。
可选地，所述信贷风险联控装置还包括：
第二获取模块，用于每间隔预设时间段获取所述各个节点设备生成的各个第一黑名单文件；
清洗模块，用于清洗处理所述各个第一黑名单文件数据，以生成第二黑名单文件；
发送模块，用于将所述第二黑名单文件发送至各个节点设备，以供各个节点设备加载。
可选地，所述清洗模块包括：
第二获取单元，用于获取一体机各个节点设备对应信贷的类型，分别获取所述类型信贷对应的风控权重信息；
第三获取单元，用于获取第一黑名单文件中各个信贷申请人的信誉分值，基于所述风控权重信息，对第一黑名单文件中的所述信贷申请人的信誉分值进行减分处理，以得到第二黑名单文件。
可选地，所述第二获取单元包括：
第一获取子单元，用于获取所述类型信贷对应节点设备对申请信息的审核严格度；
第二获取子单元，用于基于所述审核严格度分别获取所述类型信贷对应的风控权重信息。
可选地，所述第一获取子单元还用于：
获取所述类型信贷对应节点设备对相应申请信息的目标审核数据量、目标审核数据类型数目和目标审核时间；
对所述目标审核数据量、目标审核数据类型数目和目标审核时间进行归一化处理，以对应得到各个归一化数据；
获取审核数据量、审核数据类型数目和审核时间在审核严格度中的占比信息，基于该占比信息与所述各个归一化数据，计算所述类型信贷对应节点设备对申请信息的审核严格度。
参照图3，图3是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
本发明实施例信贷风险联控设备可以是PC，也可以是智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3(Moving Picture Experts Group Audio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)播放器、MP4(Moving Picture Experts Group Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面3)播放器、便携计算机等终端设备。
如图3所示，该信贷风险联控设备可以包括：处理器1001，例如CPU，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现处理器1001和存储器1005之间的连接通信。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，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的存储设备。
进一步地，该信贷风险联控设备还可以包括用户接口、网络接口、摄像头、RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、音频电路、WiFi模块等等。用户接口可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。
本领域技术人员可以理解，图3中示出的信贷风险联控设备结构并不构成对信贷风险联控设备的限定，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3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、网络通信模块以及信贷风险联控程序。操作系统是管理和控制信贷风险联控设备硬件和软件资源的程序，支持信贷风险联控程序以及其它软件和/或程序的运行。网络通信模块用于实现存储器1005内部各组件之间的通信，以及与信贷风险联控设备中其它硬件和软件之间通信。
在图3所示的信贷风险联控设备中，处理器1001用于执行存储器1005 中存储的信贷风险联控程序，实现上述信贷风险联控方法各实施例中的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明实施例还提供一种信贷风险联控设备，所述信贷风险联控设备包括：存储器、处理器，通信总线以及存储在所述存储器上的信贷风险联控程序，
所述通信总线用于实现处理器与存储器间的通信连接；
所述处理器用于执行所述信贷风险联控程序，以实现上述信贷风险联控方法各实施例中的步骤
本发明实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述一个或者一个以上程序还可被一个或者一个以上的处理器执行以用于实现上述任一项所述的信贷风险联控方法的步骤。
本发明可读存储介质具体实施方式与上述信贷风险联控方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
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处理范围内。