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公开(公告)号：CN117853217A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311620308.1
申请日：2023-11-28
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q40/03 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F21/62
Abstract: 本申请涉及一种数据隐私保护的金融违约率预测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：在利用金融样本数据对预训练模型训练的过程中，获取各风险因子的贡献度并确定其中的目标风险因子；确定目标风险因子的分数映射区间以及各分数映射区间所对应的映射比例；基于分数映射区间以及映射比例，对金融样本数据进行数据映射处理得到模糊样本数据；利用模糊样本数据重新构建模型进行训练得到违约率预测模型；基于分数映射区间和映射比例，对待预测金融数据进行数据映射处理后输入违约率预测模型，输出违约概率。采用本方法能够实现数据隐私保护场景下的金融违约率与目标风险因子的强相关性，提高金融违约率预测的准确率。
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公开(公告)号：CN118072119B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202410055534.8
申请日：2024-01-15
Applicant: 之江实验室
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。
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公开(公告)号：CN117273963B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202311550781.7
申请日：2023-11-21
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q40/08 , G06Q50/40 , 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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116578877B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202310867387.X
申请日：2023-07-14
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/214 , G06Q10/0635
Abstract: 本说明书公开了一种模型训练及二次优化打标的风险识别的方法及装置，通过根据风险识别模型所确定出的低于预设风险阈值的数据，来对辅助模型进行训练。并将风险识别模型与训练所得到的辅助模型相结合，来判断用户所执行的目标业务对应的业务数据是否存在风险。从而保证对于该目标业务是否存在风险的判断的准确性。
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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
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。
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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
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。
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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
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。
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公开(公告)号：CN116578877A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310867387.X
申请日：2023-07-14
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/214 , G06Q10/0635
Abstract: 本说明书公开了一种模型训练及二次优化打标的风险识别的方法及装置，通过根据风险识别模型所确定出的低于预设风险阈值的数据，来对辅助模型进行训练。并将风险识别模型与训练所得到的辅助模型相结合，来判断用户所执行的目标业务对应的业务数据是否存在风险。从而保证对于该目标业务是否存在风险的判断的准确性。
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