1.一种授信客户对象的确定方法，其特征在于，包括：
获取待处理的客户对象集合；所述客户对象集合包含各个目标客户对象；
获取每个所述目标客户对象的第一特征信息；每个所述目标客户对象的第一特征信息基于该目标客户对象在预设的业务时间范围中的目标时段的业务数据得到；
应用授信识别模型对每个所述目标客户对象的第一特征信息进行识别，获得每个所述目标客户对象的识别结果；其中，所述授信识别模型基于训练样本集训练得到，所述训练样本集包含各个训练样本；每个所述训练样本包含其所属的客户对象的第二特征信息以及标签，所述第二特征信息基于所述客户对象在所述业务时间范围中的观察期的业务数据得到，所述标签基于所述客户对象在所述业务时间范围的表现期的表现结果获得；
基于每个所述目标客户对象的识别结果，在所述各个目标客户对象中确定出授信客户对象。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待处理的客户对象集合，包括：
获取初始客户对象列表，所述初始客户对象列表包含多个客户对象；
确定每个所述客户对象的授信评分；
将所述授信评分未大于预先设定的评分阈值的所述客户对象，确定为目标客户对象；
将各个所述目标客户对象组成待处理的客户对象集合。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取每个所述目标客户对象的第一特征信息，包括：
对所述目标客户对象在预设的业务时间范围中的目标时段的业务数据进行特征工程加工，获得预设的各个授信特征维度的第一特征数据；
将所述各个所述授信特征维度的第一特征数据，组成所述目标客户对象的第一特征宽表；
将所述第一特征宽表作为所述目标客户对象的第一特征信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别结果表征其所属的目标客户对象在预设的预测期内违约概率，所述预测期为所述目标时段的下一时段；
所述基于每个所述目标客户对象的识别结果，在所述各个目标客户对象中确定出授信客户对象，包括：
将所述各个目标客户对象中的所述违约概率小于预先设置的概率阈值的目标客户对象，确定为授信客户对象。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每个所述目标客户对象的识别结果，在所述各个目标客户对象中确定出授信客户对象，包括：
基于每个所述目标客户对象的识别结果，在各个所述目标客户对象中确定出备选授信客户对象；
获取每个所述备选授信客户对象的客户信息；
将客户信息满足预先设置的授信条件的所述备选授信客户对象确定为授信客户对象。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
将各个授信客户对象组成授信客户对象列表，并将所述授信客户对象列表进行输出。
7.一种授信客户对象的确定装置，其特征在于，包括：
第一获取单元，用于获取待处理的客户对象集合；所述客户对象集合包含各个目标客户对象；
第二获取单元，用于获取每个所述目标客户对象的第一特征信息；每个所述目标客户对象的第一特征信息基于该目标客户对象在预设的业务时间范围中的目标时段的业务数据得到；
识别单元，用于应用授信识别模型对每个所述目标客户对象的第一特征信息进行识别，获得每个所述目标客户对象的识别结果；其中，所述授信识别模型基于训练样本集训练得到，所述训练样本集包含各个训练样本；每个所述训练样本包含其所属的客户对象的第二特征信息以及标签，所述第二特征信息基于所述客户对象在所述业务时间范围中的观察期的业务数据得到，所述标签基于所述客户对象在所述业务时间范围的表现期的表现结果获得；
确定单元，用于基于每个所述目标客户对象的识别结果，在所述各个目标客户对象中确定出授信客户对象。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一获取单元，包括：
第一获取子单元，用于获取初始客户对象列表，所述初始客户对象列表包含多个客户对象；
第一确定子单元，用于确定每个所述客户对象的授信评分；
第二确定子单元，用于将所述授信评分未大于预先设定的评分阈值的所述客户对象，确定为目标客户对象；
第一执行子单元，用于将各个所述目标客户对象组成待处理的客户对象集合。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第二获取单元，包括：
特征处理子单元，用于对所述目标客户对象在预设的业务时间范围中的目标时段的业务数据进行特征工程加工，获得预设的各个授信特征维度的第一特征数据；
第二执行子单元，用于将所述各个所述授信特征维度的第一特征数据，组成所述目标客户对象的第一特征宽表；
第三执行子单元，用于将所述第一特征宽表作为所述目标客户对象的第一特征信息。
10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述确定单元，包括：
第三确定子单元，用于基于每个所述目标客户对象的识别结果，在各个所述目标客户对象中确定出备选授信客户对象；
第二获取子单元，用于获取每个所述备选授信客户对象的客户信息；
第四确定子单元，用于将客户信息满足预先设置的授信条件的所述备选授信客户对象确定为授信客户对象。