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公开(公告)号：CN118366171A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410473501.5
申请日：2024-04-18
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06V30/19 , G06V30/146 , G06V30/18 , G06N20/00
Abstract: 本说明书实施例公开了一种凭证图像解析模型的训练方法、装置及电子设备，该训练方法包括：获取多个凭证图像和与各凭证图像对应的文本信息，根据多个凭证图像和对应的文本信息对待训练凭证图像解析模型进行光学字符识别OCR训练；基于语言模型和图像渲染模型生成包含各种凭证类型的多个凭证图像‑文本对，获取各凭证图像中各字段对应的位置框信息；根据各凭证图像‑文本对和与凭证图像对应的位置框信息对OCR训练后的待训练凭证图像解析模型进行再训练，以获取用于解析各类凭证的凭证图像解析模型。
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公开(公告)号：CN117313824A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311220864.X
申请日：2023-09-20
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N3/09 , G06N3/082 , G06N3/0495 , G06N3/0499 , G06N3/042 , G06Q20/38 , G06Q20/40
Abstract: 本说明书实施例公开了一种数据资产的融合方法、装置及设备，该方法包括：获取来自一种或多种不同数据源的数据资产构成的数据资产集，数据资产集中包括携带有标签信息的数据资产构成的第一数据资产子集；基于第一数据资产子集中携带有标签信息的数据资产和预设的损失函数对目标模型进行有监督的模型训练，得到训练后的目标模型，损失函数是由不变风险最小化损失函数、分布鲁棒优化损失函数和集成蒸馏学习损失函数中的一项或多项构建的损失函数；将数据资产集中的数据资产分别输入到训练后的目标模型中，得到相应的预测结果；基于得到的预测结果确定数据资产集对应的融合数据资产，并将融合数据资产提供给其它场景进行数据应用。
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公开(公告)号：CN116933131A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310870923.1
申请日：2023-07-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06Q20/40
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：获取应用于元学习的样本数据，样本数据中包括对应事件的特征、样本标签信息、对应事件所属的业务场景和支撑集，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类别中心；获取该样本数据对应的查询集，查询集中包括基于多个不同的事件类别生成的新事件类别和每个新事件类别对应的查询样本数据；基于确定的类别中心、查询集和样本数据对风险识别模型进行模型训练。
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公开(公告)号：CN116579777A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310582016.7
申请日：2023-05-22
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方法、装置及设备，该方法包括：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、对应事件所属的业务场景和支撑集，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，然后，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不同事件类别包含的支撑样本数据的数量，确定不同事件类别对应的类别中心，最终，基于不同事件类别对应的类别中心、样本数据和预设的优化目标函数对风险识别模型进行模型训练，得到训练后的风险识别模型，优化目标函数基于经验风险最小化学习策略和样本数据对应的概率分布的分布鲁棒优化策略构建。
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公开(公告)号：CN116028820A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310299829.5
申请日：2023-03-20
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/214 , G06Q20/40
Abstract: 本说明书公开了一种模型训练的方法、装置、存储介质及电子设备，所述方法包括：先获取风控样本以及风控样本对应于各风险类型的原始标注，再根据风控样本对应于各风险类型的原始标注和预设的规则，确定风控样本的综合风险标注。之后，在训练待训练的风险识别模型时，若风险类型对应的梯度与综合梯度存在冲突，将风险类型对应的梯度与综合梯度不冲突的梯度分量重新作为风险类型对应的梯度，从而可以消除风险类型对应的梯度与综合梯度冲突的梯度分量。然后，根据各风险类型分别对应的梯度，确定出不存在冲突的待训练的风险识别模型的梯度来调整模型参数，减少了梯度冲突对模型训练的影响，使得训练得到的风险识别模型更准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114444074A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210074156.9
申请日：2022-01-21
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书公开了一种异常区块链节点检测方法及装置。所述方法包括：针对区块链网络中至少2个区块链节点构建图结构，各个图节点与各个区块链节点一一对应，每个图节点连接至少一个边，任一个边的权重正相关于该边所连接的两个图节点之间的相似度，两个图节点之间的相似度为相应两个区块链节点的区块链上相同地址的数据之间的相似度；将图结构对应的原始表示输入图神经网络进行映射处理，得到图结构对应的映射表示；原始表示包括每个图节点的原始特征以及每个边的权重，映射表示包括每个图节点的映射特征；在各个图节点的映射特征中应用异常检测算法，确定出异常映射特征，将具有异常映射特征的图节点所对应的区块链节点，确定为异常区块链节点。
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公开(公告)号：CN112200382A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011167597.0
申请日：2020-10-27
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 说明书披露一种风险预测模型的训练方法和装置。所述方法包括：接收若干个数据提供方发送的三元组，三元组为各个数据提供方基于本方持有的数据提取得到，三元组中包括第一实体、第二实体和连边，连边表示第一实体和第二实体之间存在关联关系；基于各个数据提供方的三元组构建全局知识图谱；针对每一条样本交易数据，获取样本交易数据中涉及的各目标实体，并确定各目标实体在全局知识图谱中的邻居实体和与邻居实体之间的连边；基于各目标实体、各目标实体的邻居实体、各目标实体与其邻居实体之间的连边和所述样本交易数据构造训练样本；采用所述训练样本训练风险预测模型。
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公开(公告)号：CN112200380A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011147798.4
申请日：2020-10-23
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种优化风险检测模型的方法和装置，该方法包括，首先获取样本集，其中包括具有第一标签值的正常样本和具有第二标签值的原始风险样本。对于各个原始风险样本，根据训练风险检测模型使用的损失函数以及当前的风险检测模型，确定攻击者对该原始风险样本进行潜在攻击变换而得到的对抗风险样本。然后基于损失函数，确定风险检测模型针对各个对抗风险样本的第一预测损失，以及针对各个正常样本的第二预测损失；并至少基于该第一和第二预测损失，确定总预测损失。接着，以总预测损失最小化为目标，调整风险检测模型的模型参数，以优化该风险检测模型。
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公开(公告)号：CN111401916B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010504586.0
申请日：2020-06-05
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 说明书披露一种交易风险的识别方法和装置。本说明书中，雾端设备在接收到交易请求后，将交易数据先进行同态加密再进行ABE加密得到加密交易数据，然后将该加密交易数据与交易用户标识发送给支付平台。对于支付平台而言，可以根据交易用户标识查找交易用户的ABE私钥，并使用该ABE私钥对加密交易数据进行解密，得到同态加密交易数据，并将同态加密交易数据和交易用户的业务数据输入已训练的风险识别模型，得到风险识别结果返回给雾端设备。
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公开(公告)号：CN119963319A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510114272.2
申请日：2025-01-23
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智能生成还款计划建议信息的方法、装置、设备及介质，方案可以包括：获取用户的当前基础信息以及信用相关数据；所述信用相关数据包括所述用户的贷款历史信息、所述用户的财务信息以及所述用户的个人属性信息中至少一种信息；根据所述用户的当前基础信息以及信用相关数据，预测所述用户的逾期风险概率；基于所述逾期风险概率，确定与所述逾期风险概率对应的还款计划建议信息；所述还款计划建议信息中包括还款期限信息、还款金额信息、还款方式以及还款利率信息中至少一种；发送所述还款计划建议信息至所述用户的用户终端。
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