公开(公告)号：CN116070916B

公开(公告)日：2023-06-16

申请号：CN202310229786.3

申请日：2023-03-06

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 李佳霓 ,  吴垠 ,  王梦麟 ,  宋博文 ,  张天翼

IPC: G06F17/00 ,  G06Q10/0635 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/088

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：获取待检测的目标数据，所述目标数据包括人机交互过程中生成的多个行为数据；基于预先训练的风险检测模型和所述目标数据，确定所述目标数据的风险类型以及目标事件组合，所述目标事件组合包含所述行为数据中具有预设关联关系的多个行为数据，所述风险检测模型为基于历史数据和所述预设关联关系对应的损失函数，对由预设深度学习算法构建的模型进行训练得到；基于所述目标数据的风险类型以及所述目标事件组合，确定针对所述目标数据的风险检测结果。

公开(公告)号：CN116070916A

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202310229786.3

申请日：2023-03-06

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 李佳霓 ,  吴垠 ,  王梦麟 ,  宋博文 ,  张天翼

IPC: G06Q10/0635 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/088

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：获取待检测的目标数据，所述目标数据包括人机交互过程中生成的多个行为数据；基于预先训练的风险检测模型和所述目标数据，确定所述目标数据的风险类型以及目标事件组合，所述目标事件组合包含所述行为数据中具有预设关联关系的多个行为数据，所述风险检测模型为基于历史数据和所述预设关联关系对应的损失函数，对由预设深度学习算法构建的模型进行训练得到；基于所述目标数据的风险类型以及所述目标事件组合，确定针对所述目标数据的风险检测结果。

公开(公告)号：CN117807439A

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202311848645.6

申请日：2023-12-28

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 彭逸洲 ,  宝鹏庆 ,  谭鸿 ,  曹林春 ,  万昕 ,  王梦麟 ,  顾书轩

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06F18/22 ,  G06F40/279 ,  G06F40/30 ,  G06Q40/06 ,  H04L9/40 ,  H04L41/14

Abstract: 本说明书公开了一种模型训练的方法、业务风控的方法及装置，具体包括：通过对获取到的历史会话流量数据进行筛选，得到对应的会话序列信息。然后对会话序列信息中的部分信息进行遮盖，将遮盖后序列信息输入到待训练的目标模型，使得目标模型对被遮盖信息进行预测，生成预测结果。以最小化预测结果与被遮盖信息的偏差为优化目标，训练目标模型。利用训练好的目标模型，提取待风控流量数据的特征信息，并将待风控流量数据的特征信息与流量库中的特征信息进行匹配，根据匹配结果进行风控。相比于现有的风控方法来说，本说明书中的模型训练方法，训练效率较高，整个训练过程中所消耗的成本较少，使得对于流量数据的风控过程的风控效率获得明显提升。