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公开(公告)号：CN109978170A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910164816.0
申请日：2019-03-05
Applicant: 浙江邦盛科技有限公司
IPC: G06N7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多要素的移动设备识别方法，包括：创建移动设备要素模型，移动设备要素模型保存设备要素名称、设备要素值及设备要素置信度；对高于置信度阈值的要素称为决策要素；对待识别的设备创建移动设备要素模型，并选取决策要素；在已识别的设备中，查找与决策要素名称相同且设备要素值相同的所有设备要素，之后将属于同一个移动设备的设备要素作为一组，多组数据构成临时集合，根据公式计算最终偏置信度，若最终置信度大于等于设定的最终置信度阈值，则认为待识别的移动设备与最终置信度对应的移动设备为相同设备；否则认为是新设备。本发明可以关联多个要素同时进行分析，准确辨别设备。
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公开(公告)号：CN106682067A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201610981804.3
申请日：2016-11-08
Applicant: 浙江邦盛科技有限公司
CPC classification number: G06F17/30563 , G06F17/30303 , G06Q40/04
Abstract: 本发明公开了一种基于交易数据的机器学习反欺诈监测系统，包括管理平台、ETL模块、采样引擎、流处理引擎、训练引擎、预测引擎和决策引擎；流处理引擎通过流式大数据处理对庞大的交易原始数据进行特征的快速提取和计算，从海量原始数据中得到有代表性的特征，充分提取数据中的信息。模型训练模块使用多种针对资金损失率、黑样本查全率优化过的机器学习模型和集成学习框架，得到的是针对某个指标优化的复合模型，克服了单个模型带来的过拟合、不稳定的缺陷，提高了模型的稳定性和泛化能力；模型训练模块通过预先设置的更新时间，自动获取最新数据并重新训练模型，从而使模型始终保持有效性，避免欺诈变异带来的模型失效问题。
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公开(公告)号：CN112559807A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011410948.6
申请日：2020-12-03
Applicant: 浙江邦盛科技有限公司
IPC: G06F16/901 , G06F16/903
Abstract: 本发明公开了一种基于多源点并行探索的图模式匹配方法，可用于图数据库中确定点出发的图模式模糊查询。本发明根据层次结构将待查询的模式图分解，以图层为单位进行图遍历查询，可以显著减少探索深度，提高并行探索性能。本发明提出中心模式集和边缘模式集的概念，用于控制探索流程，将探索任务由子图为中心转变为以点为中心，可将算法实现于通用分布式图计算平台。本发明提出了一种合并多源点探索结果的匹配结果精炼方法，通过指定多个辅助源点进行重复探索，利用不同视角带来的图层差异加强对匹配结果的约束，提高匹配精度。
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公开(公告)号：CN111461216A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010244378.1
申请日：2020-03-31
Applicant: 浙江邦盛科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的案件风险识别方法，首先对案件进行分析，提取出有效案件特征列表，并利用随机欠采样的方式抽取白样本，平衡数据中的黑白样本比；然后基于交易流水、账户基本信息、客户基本信息等数据加工特征宽表，并基于特征宽表对随机森林算法进行训练，提取能够有效区分黑白样本的重要特征列表。最后基于重要特征宽表对随机森林算法进行训练与预测，得到最终可疑的账户集合，并针对可疑账户进行核查验证。本发明首次将机器学习有监督算法应用于小样本银行案件风险场景，不仅能够准确识别风险账户，还能够解析出有效的规则，为银行案件风险场景下的规则制定和防控思路提供参考依据。
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公开(公告)号：CN111105043A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911321039.2
申请日：2019-12-19
Applicant: 浙江邦盛科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于指标维度实施银行业案件和操作风险防控的方法，该方法利用专家经验对银行业案件或者操作风险事件进行研究，还原风险场景，提炼风险特征，并回溯业务流程中的操作缺陷和管理漏洞，然后解析风险规则，生成相关指标。指标进而用于规则配置、风险画像、机器学习模型训练和智能规则输出。本发明首次将指标用于银行的案防领域，实现对具有相关风险特征的账户、可疑的交易或者异常的业务操作进行监控、画像和预警。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109948007A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910219682.8
申请日：2019-03-21
Applicant: 浙江邦盛科技有限公司
IPC: G06F16/9035 , G06Q40/04
Abstract: 本发明公开了一种对时序数据统计最大连续递增次数与递增次数的处理方法，本发明预先对数据序列分组，然后计算每个分组的最大连续递增与递减次数、首元素、尾元素、从首元素开始的连续递增与递减次数、以尾元素为止的连续递增与递减次数及每个分组的元素个数，把中间结果存储在相应时间戳上，查询时根据指定时间戳快速得到计算结果；由于只存储计算后的中间结果，内存耗费降低，存储效率提高，因为提前计算好了中间结果，所以在查询时响应速度极快；最为重要的是，这部分结果跟着系统时间移动而不断变化，能够达到时间窗口平滑移动的目的。本发明适用于时序数据处理技术等数据分析领域，能够显著提升计算时序数据最大连续递增与递减次数的速度。
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公开(公告)号：CN108681936A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810382121.5
申请日：2018-04-26
Applicant: 浙江邦盛科技有限公司
CPC classification number: G06Q30/0609
Abstract: 本发明公开了一种基于模块度和平衡标签传播的欺诈团伙识别方法，包括：利用ID特征结合用户自身已知的欺诈标识，对所有用户计算两两相似度，建立相似度矩阵，通过相似度矩阵建立关联图；对建立的图运行Louvain算法得出每个节点所属的社区及层级信息；以每个节点所属的社区、层级信息及欺诈标识作为每个节点初始的社区信息，运行平衡标签传播过程得到每个节点最终所属社区，再根据是否归属共同社区划分网络，根据传播获得的欺诈标识划分欺诈团伙。本发明首次将基于模块度和平衡标签传播的欺诈团伙识别方法应用到申请反欺诈和交易反欺诈领域，利用交易关联等信息构建关联图谱，综合社团模块度信息，利用平衡标签传播算法检测欺诈社团，防范潜在欺诈交易。
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公开(公告)号：CN106682067B
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201610981804.3
申请日：2016-11-08
Applicant: 浙江邦盛科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于交易数据的机器学习反欺诈监测系统，包括管理平台、ETL模块、采样引擎、流处理引擎、训练引擎、预测引擎和决策引擎；流处理引擎通过流式大数据处理对庞大的交易原始数据进行特征的快速提取和计算，从海量原始数据中得到有代表性的特征，充分提取数据中的信息。模型训练模块使用多种针对资金损失率、黑样本查全率优化过的机器学习模型和集成学习框架，得到的是针对某个指标优化的复合模型，克服了单个模型带来的过拟合、不稳定的缺陷，提高了模型的稳定性和泛化能力；模型训练模块通过预先设置的更新时间，自动获取最新数据并重新训练模型，从而使模型始终保持有效性，避免欺诈变异带来的模型失效问题。
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公开(公告)号：CN112818039B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202110158646.2
申请日：2021-02-04
Applicant: 浙江邦盛科技有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/2453 , G06F16/23
Abstract: 本发明公开了一种解决乱序事件和晚到数据的精准窗口处理方法。该方法采用精准窗口记录原始业务流水数据，可以通过时间窗口的长度和不同流水个数这两种方式，实现对乱序和晚到数据的更新以及业务流水数据的查询；本发明提供的解决乱序事件和晚到数据的精准窗口处理方法主要分为三个部分：精准窗口的创建、精准窗口的更新以及基于精准窗口对时序数据的查询。本发明提出的解决乱序事件和晚到数据的精准窗口处理方法可保留用户自定义的最近时间范围或者最近几笔的原始有序流水数据，并且实现数据的动态更新，同时也能达到毫秒级的查询延时。
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公开(公告)号：CN110096520B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201910350049.2
申请日：2019-04-28
Applicant: 浙江邦盛科技有限公司 , 中车唐山机车车辆有限公司
IPC: G06F16/2455
Abstract: 本发明公开了一种用于轨道交通多源流数据的分布式实时处理方法，该方法包括多源流数据的合并和合并后流数据的分布式处理两部分；多源流数据的合并首先对同一轨道线路上同一车辆的实时数据进行维度上的合并，对维度合并后得到的新流进行广度上的合并；合并后流数据的分布式处理在分布式系统上实现，分布式系统拥有两种类型的Manager，分别为JobManager以及TaskManager；设置多个JobManager；本发明具有一定的伸缩度，且整个架构的伸缩不会降低或增加整体的流处理计算量；本发明拥有性能高的特点；本发明在进行分布式处理时，采用了分布式多JobManager状态同步的方式实现了完全的分布式处理。
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