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公开(公告)号：CN119205117A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411216616.2
申请日：2024-08-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q20/40 , G06Q40/06 , G06N3/045 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/0499
Abstract: 本说明书实施例公开了一种风险识别的方法、装置及电子设备。所述风险识别的方法包括：将特征数据中的连续型数据输入风险识别模型中第一特征子模型，得到连续型特征，所述特征数据为与交易主体的交易风险相关的表格类型的数据，所述第一特征子模型用于在对输入的连续型数据分段后、对连续型数据所属的段的离散值进行特征提取；将所述特征数据中的离散型数据输入所述风险识别模型中第二特征子模型，得到离散型特征；基于所述风险识别模型中融合子模型对所述连续型特征和所述离散型特征进行融合处理，得到风险特征；将所述风险特征输入所述风险识别模型的风险识别子模型，得到用于表征所述交易主体在预设时间内是否会产生交易风险的风险识别结果。
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公开(公告)号：CN119048241A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411060108.X
申请日：2024-08-02
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q40/06 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/096
Abstract: 本说明书实施例公开了一种针对表格数据的风险识别方法、装置及设备，该方法包括：获取用户在执行目标业务的过程中的表格数据；分别对表格数据中的类别型数据和数值型数据进行特征提取，得到类别型数据对应的类别表征和数值型数据对应的数值表征，基于类别表征和数值表征，确定表格数据对应的数据表征；将表格数据对应的数据表征输入到预先训练的多任务学习网络中，得到包含表格数据对应的多个任务中不同任务之间的关系的每个任务的风险表征，多任务学习网络中包括多个专家模型和任务对应的门控网络；基于每个任务的风险表征，通过预先训练的风险识别网络确定表格数据是否存在预设风险的识别结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116340852B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310632423.4
申请日：2023-05-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 郑开元
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06Q10/0635 , G06N3/02
Abstract: 本说明书公开了一种模型训练、业务风控的方法及装置，用于隐私保护，可以通过设置在轻量模型中的各辅助分类器对主分类器进行辅助，从而使得主分类器能够集成各辅助分类器的风险预测结果，得到更加准确的风险预测结果。
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公开(公告)号：CN116595486A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310624324.1
申请日：2023-05-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 郑开元
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/2415 , G06F18/27 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/091 , G06N3/096 , G06N3/084 , G06Q20/40 , G06Q40/04 , G06Q50/00 , G06Q50/34
Abstract: 本说明书实施例提供了一种风险识别方法、训练风险识别模型的方法及对应装置。包括：将待识别行为数据输入风险识别模型，风险识别模型包括路由模块、多个不同主键对应的特征提取模块，以及多个不同主键组合对应的集成模块；路由模块用以确定待识别行为数据对应的主键组合，将待识别行为数据提供给主键组合所包含主键对应的各特征提取模块，并确定主键组合对应的集成模块；特征提取模块用以从待识别行为数据中提取该主键对应的特征表示；集成模块用以利用主键组合所包含主键对应的各特征提取模块提取的特征表示，进行风险预测，得到风险信息。本说明书实施例采用通用的集成化的风险识别模型，降低了构建和维护成本，也减轻了对存储性能带来的影响。
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公开(公告)号：CN116340852A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310632423.4
申请日：2023-05-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 郑开元
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06Q10/0635 , G06N3/02
Abstract: 本说明书公开了一种模型训练、业务风控的方法及装置，用于隐私保护，可以通过设置在轻量模型中的各辅助分类器对主分类器进行辅助，从而使得主分类器能够集成各辅助分类器的风险预测结果，得到更加准确的风险预测结果。
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公开(公告)号：CN119599731A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202410977913.2
申请日：2024-07-19
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q30/0226 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06Q40/04
Abstract: 本说明书实施例公开了一种奖励预测模型训练和管控动作推荐模型优化方法、装置，首先，基于预采集的交易特征数据以及预先训练好的初始管控动作推荐模型，构建奖励训练数据；根据奖励训练数据对预构建的奖励预测模型进行监督学习，得到初始奖励预测模型；获取预设的辅助学习标签，辅助学习标签对应不同的学习任务，并根据辅助学习标签对初始奖励预测模型进行多任务学习，得到目标奖励预测模型。通过多任务学习得到的目标奖励预测模型，可以实现在强化学习过程中的奖励信号的预测，有效降低人工成本，提高奖励信号的预测效率，同时保证预测的奖励信号的合理性和有效性，提升奖励信号的可解释性。
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公开(公告)号：CN118691281A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410693321.8
申请日：2024-05-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q20/40 , G06Q40/04 , G06Q50/00 , G06F16/901 , G06F16/9035 , G06F18/2323
Abstract: 本说明书实施例公开了一种数据的处理方法、装置及设备，该方法包括：获取执行目标事件所产生的历史环境信息，所述历史环境信息中包括用户标识和媒介信息，基于所述历史环境信息获取用户执行所述目标事件的过程中用户与所述媒介信息之间的关联关系，基于用户与所述媒介信息之间的关联关系，通过所述媒介信息构建不同用户之间的用户关系图谱，并基于用户与所述媒介信息之间的关联关系为所述用户关系图谱中相互连接的用户对生成用户对权重，基于所述用户关系图谱和所述用户对权重对所述用户关系图谱进行群组挖掘处理，得到由不同用户之间的关联关系构成的一个或多个不同的群组。
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