公开(公告)号：CN116307697A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310119410.7

申请日：2023-01-17

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 郑行 ,  孙清清 ,  袁始股 ,  吴歌 ,  张天翼

IPC: G06Q10/0635 ,  G06Q20/40 ,  G06Q10/10

Abstract: 本说明书公开了一种业务风控方法、装置、存储介质及电子设备，本说明书实施例中在接收到针对目标业务场景的策略调整请求后，基于策略调整请求，确定目标业务场景下所使用的各候选风控策略和风控目标。以采用选取出的风控策略对目标业务场景下的业务进行风控时满足风控目标为约束条件，基于历史上采用各候选风控策略对目标业务场景下的业务进行风控时所统计出的风控记录，从各候选风控策略中选取出目标策略，部署目标策略，并在接收到针对目标业务场景的业务请求时，通过目标策略，执行业务风控。在此方法中，通过自动化选取风控策略的方法来降低人力成本且提高风控策略的配置效率，以历史上的风控记录来保证选择出的风控策略符合实际风控需求。

公开(公告)号：CN117171706A

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202311214004.5

申请日：2023-09-19

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 郑行 ,  陈珺 ,  袁始股 ,  孙清清 ,  张天翼

IPC: G06F18/25 ,  G06F40/30 ,  G06V30/16 ,  G06Q10/0635

Abstract: 本说明书公开了一种业务风控方法、装置、存储介质及电子设备，可以通过特征提取模型的第一编码层提取出待风控对象的业务数据的语义、字音、字形等模态上的特征，并可以将提取出的待风控对象的各模态特征进行融合，得到融合后的特征，从而可以基于融合后的特征进行业务风控，进而可以避免风险用户对自身的用户信息进行语义、字音、字形上的部分修改后无法被有效识别的情况发生。

公开(公告)号：CN116822961A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310865597.5

申请日：2023-07-13

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 郑行 ,  袁始股 ,  吴歌 ,  王巍 ,  孙清清 ,  张天翼

IPC: G06Q10/0635 ,  G06Q40/04 ,  G06F16/2455

Abstract: 本说明书实施例提供了风险识别模型的模型处理方法及装置，其中，一种风险识别模型的模型处理方法包括：将目标服务下的交易事件样本输入风险识别模型进行风险命中分数计算，获得交易事件样本在各风险项下的风险命中分数，借助风险命中分数、交易事件样本的样本分数、命中状态标签和风险识别模型的模型参数确定风险命中指标，通过损失函数基于风险命中指标和目标服务的风险约束指标计算训练损失，基于训练损失对风险识别模型进行参数调整。

公开(公告)号：CN116010246A

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202211590876.7

申请日：2022-12-12

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 孙清清 ,  袁始股 ,  邹泊滔 ,  张天翼

IPC: G06F11/36 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/092

Abstract: 本说明书实施例提供了名单筛查系统的有效性评估方法和装置。该方法包括：将至少一个原始业务信息输入预先训练出的测试用例生成模型，得到该测试用例生成模型输出的至少一个对抗业务信息；其中，所述测试用例生成模型是利用真实业务信息训练得到的，且该测试用例生成模型对每一个原始业务信息进行变异后得到该原始业务信息对应的对抗业务信息；将测试用例生成模型输出的至少一个对抗业务信息输入名单筛查系统；根据至少一个原始业务信息、测试用例生成模型输出的至少一个对抗业务信息、名单筛查系统识别出的对抗业务信息，得到名单筛查系统的有效性。本说明书实施例能够更为准确地评估出一个名单筛查系统的有效性。

公开(公告)号：CN117829145A

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202311758476.7

申请日：2023-12-19

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 孙清清 ,  何茂林 ,  袁始股 ,  邹泊滔 ,  张天翼

IPC: G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06F18/22 ,  G06F18/25 ,  G06F40/211

Abstract: 本说明书一个或多个实施例公开了一种实体匹配模型的训练方法，包括：构建训练数据集；确定实体匹配任务的子任务；基于所述训练数据集对实体匹配模型进行训练，得到训练好的目标实体匹配模型；训练过程中，通过所述实体匹配模型的第一模型学习输入的样本对的浅层特征表示和深层特征表示，通过所述实体匹配模型的第二模型来基于所述浅层特征表示和所述深层特征表示中的至少一个，预测出所述子任务的预测结果，并确定所述子任务的损失函数；基于至少一个所述子任务的损失函数，确定所述实体匹配任务的损失函数，来更新所述实体匹配模型的参数。相应地，本说明书还公开了实体匹配模型的训练装置、实体匹配方法及实体匹配装置。

公开(公告)号：CN117114393A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202311008623.9

申请日：2023-08-10

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 郑行 ,  袁始股 ,  吴歌 ,  王巍 ,  孙清清

IPC: G06Q10/0635 ,  G06Q10/0639

Abstract: 本说明书公开了一种风险扫描规则的生成方法、装置、介质和电子设备，所述方法包括：确定当前初始规则组合和除初始规则组合中的扫描规则外的各待选规则。将各待选规则分添加到初始规则组合中，得到各待选组合。根据各待选组合的总得分，判断总得分最高的待选组合是否满足选中条件。若是，从各待选组合中确定选中组合。若否，从至少除总得分最高的待选组合之外的各其他待选组合中确定选中组合。根据初始规则组合的总得分和选中组合的总得分，重新确定初始规则组合以及选中组合，直至满足结束条件时，将确定出的选中组合作为对交易事件进行风险扫描的风险扫描规则组合，使采用风险扫描规则组合对交易事件进行风险扫描后得到的扫描结果更加准确。

公开(公告)号：CN116502176A

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202310333653.0

申请日：2023-03-28

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 郑行 ,  袁始股 ,  孙清清 ,  张天翼

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/22 ,  G06F18/24 ,  G06N20/00 ,  G06F40/20

Abstract: 本说明书公开了一种语言模型的预训练方法、装置、介质及电子设备，可先获取样本文本，将样本文本输入到特征提取网络，以提取样本文本的文本特征，并通过提示网络生成提示特征。然后将文本特征和提示特征融合，得到融合特征。最后针对预设的每个训练任务，根据融合特征以及该训练任务的训练目标，对语言模型中的编码端进行预训练。通过在预训练语言模型的编码端添加提示网络，使得在对语言模型进行预训练时候，可以将样本文本的文本特征和通过提示网络得到的提示特征进行融合，进而根据训练任务，完成训练目标，使得预训练后的语言模型可以更好的适配应用场景中的实际任务，以提高语言模型执行任务的能力，达到更好的效果。