1.一种信用风险的评估方法，其特征在于，包括：
获取待评估用户关联的应用程序清单；
根据所述应用程序清单确认所述待评估用户的评估参数；
将所述评估参数输入至训练好的信用风险评估模型，以对所述待评估用户进行评估；
输出所述待评估用户的信用风险评估结果。
2.如权利要求1所述的信用风险的评估方法，其特征在于，所述应用程序清单包括至少一个第一应用程序，所述根据所述应用程序清单确认所述待评估用户的评估参数，包括：
根据所述应用程序清单匹配预设应用程序分数表，得到每一个所述第一应用程序的应用程序分数；
根据所述应用程序分数计算所述待评估用户的评估参数。
3.如权利要求2所述的信用风险的评估方法，其特征在于，在所述根据所述应用程序清单匹配预设应用程序分数表，得到每一个所述第一应用程序的应用程序分数之前，包括：
获取第一用户集合关联的多个第二应用程序，所述第一用户集合包括多个第一用户；
获取第二用户集合关联的多个第三应用程序，所述第二用户集合包括多个第二用户；
计算至少一个第四应用程序的应用程序分数，所述第四应用程序为所述多个第二应用程序和多个第三应用程序其中的一个应用程序；
将所述至少一个第四应用程序的应用程序分数整合成所述预设应用程序分数表。
4.如权利要求3所述的信用风险的评估方法，其特征在于，所述计算至少一个第四应用程序的应用程序分数，包括：
获取所述第四应用程序在所述第一用户集合的第一比例；
获取所述第四应用程序在所述第二用户集合的第二比例；
基于所述第一比例和所述第二比例计算所述第四应用程序的应用程序分数。
5.如权利要求3所述的信用风险的评估方法，其特征在于，在所述将所述评估参数输入至训练好的信用风险评估模型，以对所述待评估用户进行评估之前，包括：
根据所述至少一个第四应用程序的应用程序分数得到信用风险特征；
基于所述信用风险特征训练信用风险评估模型。
6.如权利要求5所述的信用风险的评估方法，其特征在于，所述根据所述至少一个第四应用程序的应用程序分数得到信用风险特征，包括：
获取第三用户关联的多个第五应用程序，所述第三用户为关联第四应用程序的第一用户或第二用户，所述第五应用程序为所述至少一个第四应用程序其中的一个应用程序；
计算所述第三用户关联的多个第五应用程序的应用程序分数的最大值、最小值、平均数、中位数和标准差；
将所述最大值、最小值、平均数、中位数和标准差其中的一项或多项作为所述统计类的信用风险特征。
7.如权利要求5所述的信用风险的评估方法，其特征在于，所述第四应用程序为多个，所述根据所述至少一个第四应用程序的应用程序分数得到信用风险特征，包括：
基于多个第四应用程序的应用程序分数确定第一类应用程序和第二类应用程序；
获取第四用户关联的多个第六应用程序，第四用户为关联第四应用程序的第一用户或第二用户，所述第六应用程序为所述多个第四应用程序其中的一个应用程序；
匹配所述多个第六应用程序的应用程序类别，以确定所述多个第六应用程序中第一类应用程序的个数和所述多个第六应用程序中第二类应用程序的个数；
将所述多个第六应用程序中第一类应用程序的个数和所述多个第六应用程序中第二类应用程序的个数作为所述信用风险特征。
8.一种信用风险的评估装置，其特征在于，包括：
应用程序清单获取模块，用于获取待评估用户关联的应用程序清单；
评估参数计算模块，用于根据所述应用程序清单确认所述待评估用户的评估参数；
评估模块，用于将所述评估参数输入至训练好的信用风险评估模型，以对所述待评估用户进行评估；
评估结果输出模块，用于输出所述待评估用户的信用风险评估结果。
9.一种服务器，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一项所述的信用风险的评估方法。
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，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的信用风险的评估方法。