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公开(公告)号：CN116187397A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310183332.7
申请日：2023-02-23
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本说明书实施例公开了一种模型的处理方法、装置及设备，该方法包括：获取待处理的目标模型，所述目标模型中包括卷积层；对所述目标模型中包含的网络层进行分组，得到多个不同的网络层分组；对所述网络层分组中的卷积层和/或所述卷积层中的卷积核进行处理，得到多个不同的处理后的网络层分组；基于多个不同的处理后的网络层分组，对所述处理后的网络层分组中的模型参数进行训练，并基于所述目标模型的增益贡献度对训练后的模型参数进行筛选，得到筛选后的模型参数，基于所述筛选后的模型参数构建所述目标模型。
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公开(公告)号：CN116091004A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310164788.9
申请日：2023-02-13
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q10/10 , G06Q40/04 , G06Q30/016 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06F18/214
Abstract: 本说明书公开了一种举报信息处理方法、装置、存储介质及电子设备。在本说明书提供的举报信息处理方法中，接收用户提交的举报信息；将所述举报信息输入预先训练的识别模型中，通过所述识别模型识别所述举报信息包含的业务要素；根据预设的必要要素以及所述举报信息包含的业务要素，确定所述举报信息缺失的必要要素；根据所述举报信息缺失的必要要素，向所述用户发送提示消息，使所述用户基于所述举报信息缺失的必要要素，对所述举报信息进行补充；将所述用户补充的补充信息以及所述举报信息，发送至审理设备，使所述审理设备根据所述补充信息以及所述举报信息进行举报审理。
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公开(公告)号：CN116070180A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211407188.2
申请日：2022-11-10
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F21/31 , G06F21/50 , G06F18/214
Abstract: 本说明书提供了一种安全业务执行方法、装置、存储介质及电子设备。在本说明书提供的安全业务执行方法中，获取用户在执行业务过程中的操作数据，并提取操作数据的数据特征；将数据特征输入预先训练的识别模型中，其中，所述识别模型用于输出所述操作数据是否为模拟操作数据，所述识别模型是采用模拟的操作数据和采集的用户操作数据分别确定出的训练样本，预先训练得到的；当根据所述识别模型的输出结果，确定所述操作数据为模拟操作数据时，确定所述用户作弊，并拒绝根据所述操作数据执行业务。采用本说明书提供的安全业务执行方法能够在用户完成业务之前判断出用户是否作弊，对作弊进行及时有效的防控，保证了正常用户执行业务时的体验。
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公开(公告)号：CN113220852B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202110490492.7
申请日：2021-05-06
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33
Abstract: 本说明书一个实施例提了一种人机对话方法、装置、设备和存储介质，其中方法包括：获取人机对话过程中用户的会话数据和人机对话的场景数据，根据预先训练的待追问对象标注模型，在用户的会话数据中标注待追问对象，根据待追问对象和人机对话的场景数据，生成会话数据的回复数据，向用户推送该回复数据，以进行人机对话。
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公开(公告)号：CN115983860A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211678491.6
申请日：2022-12-26
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本公开提供了一种用于事务风险识别的方法和系统，方法包括：从服务端接收风险识别模型，其中，该风险识别模型是在服务端以非隐私数据集作为训练样本来构建的；获取与事务相关联的扫码图像，该扫码图像包含隐私数据；将该扫码图像送入该风险识别模型以得到事务风险分；以及向服务端发送该事务风险分以用于该事务的风险识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115983858A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211675809.5
申请日：2022-12-26
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了一种模型的处理、风险防控的处理方法、装置及设备，该模型的处理方法包括：获取应用于元学习的样本数据，该样本数据中包括对应事件的特征、样本标签信息和支撑集，支撑集中包括多个不同的事件类别，以及每个事件类别对应的支撑样本数据；基于样本数据、支撑集中不同事件类别的支撑样本数据对应的注意力权重和支撑集中不同事件类别包含的支撑样本数据的数量，确定支撑集中不同事件类别对应的第一类别中心，并基于样本数据，确定支撑集中不同事件类别对应的特征的均值作为不同事件类别对应的第二类别中心；基于第一类别中心、第二类别中心和样本数据对应用于可信场景中的目标模型进行模型训练，得到训练后的目标模型。
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公开(公告)号：CN115965380A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211592805.0
申请日：2022-12-13
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q20/40 , G06Q30/0207 , G06F18/241 , G06F18/22 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 说明书实施例提供了一种行为样本生成模型的训练方法、行为样本生成方法及装置，生成模型包括生成网络和判别网络，该训练方法包括：获取第一样本集合，第一样本集合包括若干源于真实的第一类型的用户行为的真实行为样本；通过生成网络，生成第二样本集合，第二样本集合包括若干模拟第一类型的用户行为的模拟行为样本；将第一样本集合与第二样本集合输入判别网络，获取第一样本集合和第二样本集合中各个样本分别对应的样本表征；根据样本表征，确定第一样本集合与第二样本集合的相似度损失、以及第二样本集合内包含的样本的差异度损失；以相似度损失趋于变大、差异度损失趋于变小为目标，更新生成网络的参数。
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公开(公告)号：CN113256300B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110582927.0
申请日：2021-05-27
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q20/40 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例提供了一种交易的处理方法及装置，该方法包括：接收第一用户的交易请求；其中，该交易请求指示第一用户与第二用户进行交易；获取与上述交易请求相关联的历史记录数据；根据该历史记录数据，采用机器学习模型预测上述交易是否为可信交易；其中，该交易被判定为可信交易的条件包括该交易不存在囤号风险；其中，上述历史记录数据包括以下数据中的至少一种：第一用户的历史点击行为序列数据、第一用户的交易关系数据、第二用户的交易关系数据，以及第一用户与第二用户之间的历史交易数据。
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公开(公告)号：CN115859975A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310104834.6
申请日：2023-02-07
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F40/289 , G10L15/02 , G10L15/26
Abstract: 本说明书实施例提供了一种数据处理方法、装置及设备，其中，该方法包括：获取目标数据对应的第一分词结果，所述目标数据为人机交互过程中生成的数据；基于所述第一分词结果中每个分词包括的多个字符，确定所述每个分词对应的信息值，所述分词对应的信息值用于表征所述每个分词包括的多个字符之间的关联强度；基于所述每个分词对应的信息值和所述分词之间的音标关联关系，对所述第一分词结果进行修正处理，得到第二分词结果；基于所述第二分词结果，对所述目标数据进行风险检测处理。
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公开(公告)号：CN115758141A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211400826.8
申请日：2022-11-09
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/214 , G06N20/00 , G06F16/33
Abstract: 本说明书公开了一种模型训练和业务风控的方法及装置，可以获取用户在历史上执行业务时的投诉文本信息和业务数据，以及风控规则，而后，将投诉文本信息输入到业务模型中的第一编码层，以及将业务数据输入到该业务模型中的第二编码层，并基于该第一编码层以及第二编码层输出的结果，对业务模型进行第一训练，进而，将投诉文本信息输入到训练后的第一编码层，以及将风控规则输入到第三编码层，并基于训练后的第一编码层以及第三编码层输出的结果，对业务模型进行第二训练，最后，将投诉文本信息、业务数据以及风控规则输入到业务模型中，对业务模型整体性地进行训练，进而提高了为用户进行业务风控的效率以及准确性，保护用户的隐私数据。
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