公开(公告)号：CN114677144A

公开(公告)日：2022-06-28

申请号：CN202210194308.9

申请日：2022-03-01

Applicant: 之江实验室

Inventor： 杨耀 ,  那崇宁

IPC: G06Q30/00 ,  G06Q40/08 ,  G06N20/00 ,  G06F16/29 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明公开一种基于地理大数据的车险理赔欺诈风险识别方法及系统，基于车险事故地点、汽车维修点的地理位置，结合电子地图、交通监控摄像数据、移动通信信令数据等各数据，利用地理大数据和机器学习算法技术，挖掘高欺诈风险事故区域和关联欺诈团伙。本发明输出的结果可以提供给保险反欺诈业务判别人员做参考，也可输出至反欺诈规则系统或反欺诈模型作为因子特征来使用，提升车险反欺诈系统的召回率和准确率。

公开(公告)号：CN118228309A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410372141.X

申请日：2024-03-29

Applicant: 之江实验室

Inventor： 曹思腾 ,  邓潇 ,  陈奎 ,  杨耀 ,  董今妮 ,  卢冰洁 ,  王英瑾

IPC: G06F21/62

Abstract: 本申请涉及一种金融隐私数据混淆方法、装置、设备和可读存储介质，其中，金融隐私数据混淆方法包括：通过根据业务要求获取业务原始数据表；识别所述原始业务数据表中需要进行数据混淆的隐私数据列；根据各所述隐私数据列的数据区间范围，设置对应的数据失真噪声因子；基于各所述数据失真噪声因子，对各对应的隐私数据列中的数据添加噪声，得到数据混淆后的业务数据表，解决了金融隐私数据被泄露的问题，可以在最大程度不影响智能算法应用的前提下，安全地保护金融隐私数据不被泄露。

公开(公告)号：CN118072119A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410055534.8

申请日：2024-01-15

Applicant: 之江实验室

Inventor： 王艺涵 ,  钟鑫 ,  张卓然 ,  翟毅腾 ,  杨耀 ,  陈奎 ,  王英瑾

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/77 ,  G06V10/762 ,  G06V10/75 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明公开了一种面向数据隐私保护的多源异质数据蒸馏方法和装置，该方法包括：首先获得待蒸馏的多源异质图像数据集并进行相应的数据预处理；其次利用卷积神经网络获得图像表征后利用无监督聚类方法对表征数据进行聚类；然后构建同时满足分布匹配和参数匹配的双层网络模型，匹配每个聚类簇中的质心点所对应的原始数据点作为合成数据集，通过异步更新机制，迭代更新合成数据集和网络参数直至模型收敛；最后获得蒸馏后的图像数据集。本发明能精准的识别多源异质图像数据集的隐含模式，并从每个隐含模式中合成一张最具代表性的图像数据集，最终达到数据隐私保护和数据压缩的目的。

公开(公告)号：CN117235584B

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202311522727.1

申请日：2023-11-15

Applicant: 之江实验室

Inventor： 黄勇 ,  韩乔 ,  杨耀 ,  翟毅腾

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06N3/042 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请涉及一种图数据分类方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该图数据分类方法包括：获取图数据训练集；对目标待训练图数据中的邻接矩阵进行降维处理，得到降维目标邻接矩阵；基于目标待训练图数据的节点属性特征以及降维目标邻接矩阵对待训练图神经网络模型进行训练，得到训练好的图神经网络模型；基于训练好的图神经网络模型对待分类图数据进行分类，得到待分类图数据的分类结果。通过本申请，解决了现有图神经网络模型对社交网络图数据的分类结果的准确度较低的问题，提高了图神经网络模型的鲁棒性，进而提高了图神经网络模型对社交网络图数据的分类结果的稳定性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN117273963A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311550781.7

申请日：2023-11-21

Applicant: 之江实验室

Inventor： 董今妮 ,  杨耀 ,  陈奎 ,  王英瑾

IPC: G06Q40/08 ,  G06Q50/30 ,  G06F18/21 ,  G06F18/213

Abstract: 本申请涉及一种基于车险场景的风险识别方法和装置。所述方法包括：对获取到的车险场景预测数据集进行预处理，得到待预测特征；将所述待预测特征输入人工智能模型进行风险预测，得到是否为风险案件的结论；将被预测为所述风险案件的所述待预测特征送入可解释性模型进行分析，得到所述风险案件的建议检查点。采用本方法能够解决人工手段识别车险场景的风险效率低，准确性差的问题，实现对车险场景下风险案件的快速预测和对疑点的准确迅速定位。

公开(公告)号：CN117235584A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202311522727.1

申请日：2023-11-15

Applicant: 之江实验室

Inventor： 黄勇 ,  韩乔 ,  杨耀 ,  翟毅腾

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06N3/042 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请涉及一种图数据分类方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该图数据分类方法包括：获取图数据训练集；对目标待训练图数据中的邻接矩阵进行降维处理，得到降维目标邻接矩阵；基于目标待训练图数据的节点属性特征以及降维目标邻接矩阵对待训练图神经网络模型进行训练，得到训练好的图神经网络模型；基于训练好的图神经网络模型对待分类图数据进行分类，得到待分类图数据的分类结果。通过本申请，解决了现有图神经网络模型对社交网络图数据的分类结果的准确度较低的问题，提高了图神经网络模型的鲁棒性，进而提高了图神经网络模型对社交网络图数据的分类结果的稳定性和鲁棒性。