本发明公开了一种基于多模型的信用数据处理方法及装置，其中该方法包括：获取目标用户的至少两种类型的信用数据；对于任一所述信用数据，根据分类神经网络模型，从多个候选的数据验证模型中确定出该信用数据对应的数据验证算法模型；将所有所述信用数据分别输入至对应的所述数据验证算法模型中，以验证每一所述信用数据的真实性；根据所有所述信用数据以及所述真实性，确定所述目标用户的信用评价参数；所述信用评级参数用于指示所述目标用户的信用情况。可见，本发明能够提高信用数据处理的自动化程度，并提高数据验证的精度，使得最终得到的信用评价结果更加准确和可信。