公开(公告)号：CN115345622A

公开(公告)日：2022-11-15

申请号：CN202210957712.7

申请日：2022-08-10

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 朱新新

IPC: G06Q20/40

Abstract: 本说明书实施例提供了账户扣款处理方法及装置，其中，一种账户扣款处理方法包括：获取用户资金账户的扣款失败信息，以及针对所述用户资金账户进行扣款处理的扣款处理信息；将所述扣款失败信息和所述扣款处理信息输入扣款决策模型进行扣款预测，输出所述扣款处理的扣款失败概率；若所述扣款失败概率处于预设概率区间，则对所述扣款处理进行拦截处理；所述预设概率区间对应于满足扣款拦截条件的概率分布区间。

公开(公告)号：CN111415145A

公开(公告)日：2020-07-14

申请号：CN202010224931.5

申请日：2020-03-26

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 朱新新

IPC: G06Q20/10 ,  G06Q20/08 ,  G06Q40/02

Abstract: 本说明书实施例涉及一种扣款业务的处理方法、装置及电子设备。该方法包括：获取待扣款账户信息以及扣款计划金额；在从待扣款账户中扣除扣款计划金额失败时，将所述扣款计划金额划分为多份扣款执行金额；并从所述待扣款账户中扣除所述扣款执行金额；将成功扣除的每份所述扣款执行金额存储至资金过渡账户中；在所述资金过渡账户中的所述扣款执行金额等于所述扣款计划金额时，将所述资金过渡账户中的金额转到目标账户。从而通过减小划扣金额，将用户不同账户中的资产扣款到资金过渡账户，解决了整扣成功率低的问题。

公开(公告)号：CN116070773A

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202310147923.9

申请日：2023-02-08

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 周凡 ,  潘晨 ,  马琳涛 ,  刘雨 ,  詹姆士·张 ,  林炜韬 ,  胡轩维 ,  朱新新 ,  胡云华

IPC: G06Q10/04 ,  G06F16/901 ,  G06N3/044 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06F123/02

Abstract: 本说明书实施例提供一种预测时序指标的方法的装置。根据该方法，首先基于n个业务对象各自在目标时段t的业务特征，获得对应的n个第一表征；其中，n个业务对象基于其范围归属关系而形成树结构中的节点。接着，对于n个第一表征进行卷积操作，得到n个第二表征；其中，n个业务对象中任意的目标业务对象对应的第二表征，通过对目标卷积窗口中的第一表征进行卷积运算而得到，所述目标卷积窗口包括，树结构中从根节点到目标业务对象的路径所覆盖的若干业务对象。基于此，可以根据n个第二表征，确定n个业务对象的n个对象表征；并根据n个对象表征，预测n个业务对象各自在目标时段t的业务指标值。

公开(公告)号：CN115409269A

公开(公告)日：2022-11-29

申请号：CN202211070702.8

申请日：2022-09-02

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 潘晨 ,  杜荣 ,  解承莹 ,  胡轩维 ,  朱新新 ,  詹姆士·张 ,  庄紫 ,  郭正元 ,  张鑫 ,  王世军

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本说明书实施例提供了一种执行时间预测方法和系统，所述方法包括：基于对象在多个历史时间点的历史特征值，预测得到所述对象的一个或多个样本路径，其中样本路径包括所述对象在预设的未来多个时间点的预测特征值；利用示性函数预测模型处理一个或多个样本路径，得到各样本路径中不同时间点对应的示性函数预测值；所述示性函数预测值指示所述对象在样本路径中相应时间点对应的预测特征值是否是最优值；分别基于各样本路径中不同时间点对应的示性函数预测值，确定各样本路径对应的最优时间点；将各样本路径中成为最优时间点的频次最高的时间点，作为对所述对象执行预设操作的执行时间。

公开(公告)号：CN110825873B

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN201910963708.X

申请日：2019-10-11

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 朱新新

IPC: G06F16/35

Abstract: 本公开提供了一种用于对日志异常分类规则进行扩充的方法及装置，利用该方法，对未分类异常日志集中的日志数据进行聚类处理以得到日志数据的日志异常类别，并提取各种日志异常类别中的日志数据的关键特征集，基于所提取的关键特征集来生成日志异常分类规则，再将所生成的日志异常分类规则添加至日志异常分类规则库。这样实现了对已有的日志异常分类规则进行扩充，并且经过扩充后的日志异常分类规则库可以提高对日志异常分类的分类成功率。

公开(公告)号：CN110825873A

公开(公告)日：2020-02-21

申请号：CN201910963708.X

申请日：2019-10-11

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 朱新新

IPC: G06F16/35

Abstract: 本公开提供了一种用于对日志异常分类规则进行扩充的方法及装置，利用该方法，对未分类异常日志集中的日志数据进行聚类处理以得到日志数据的日志异常类别，并提取各种日志异常类别中的日志数据的关键特征集，基于所提取的关键特征集来生成日志异常分类规则，再将所生成的日志异常分类规则添加至日志异常分类规则库。这样实现了对已有的日志异常分类规则进行扩充，并且经过扩充后的日志异常分类规则库可以提高对日志异常分类的分类成功率。