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公开(公告)号：CN113361962A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110741318.5
申请日：2021-06-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司 , 蚂蚁区块链科技(上海)有限公司
Inventor： 孙宝林
Abstract: 本说明书实施例提供一种识别企业风险性的方法及装置，为了挖掘更多的风险因素，采用图模型处理知识图谱的方式，将企业的关联企业的特征融合为关联特征，并将关联特征和风险特征一起用于风险识别，从而充分利用企业之间的关联关系，提高识别风险企业的准确度。另一方面，在构建知识图谱过程中，为了利用更准确、更全面的数据，通过区块链上的智能合约来实现企业风险预测。为了保护数据隐私，将全局知识图谱构建和处理过程放在区块链网络的TEE中，从而既可以利用多个数据持有方的隐私数据，又不能获取这些数据，从而在尽可能保护各个数据方的隐私数据的基础上，较大限度地利用多个数据持有方的数据，增强风险预测准确度。
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公开(公告)号：CN112465411A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202110111444.2
申请日：2021-01-27
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司 , 蚂蚁区块链科技(上海)有限公司
Inventor： 孙宝林
Abstract: 本说明书实施例公开了一种风险预测方法、装置及设备，所述方法包括：通过从区块链系统中获取待预测企业的具有时间顺序的风险标签序列，将所述风险标签序列输入训练完成的隐马尔可夫模型中，得到对于所述待预测企业的经营状态的预测结果；预测结果中包括每个风险对应的预测概率，将预测概率达到预设阈值的风险作为所述待预测企业的预测风险，将预测得到的预测风险发送给相关用户。
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公开(公告)号：CN112465411B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110111444.2
申请日：2021-01-27
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司 , 蚂蚁区块链科技(上海)有限公司
Inventor： 孙宝林
Abstract: 本说明书实施例公开了一种风险预测方法、装置及设备，所述方法包括：通过从区块链系统中获取待预测企业的具有时间顺序的风险标签序列，将所述风险标签序列输入训练完成的隐马尔可夫模型中，得到对于所述待预测企业的经营状态的预测结果；预测结果中包括每个风险对应的预测概率，将预测概率达到预设阈值的风险作为所述待预测企业的预测风险，将预测得到的预测风险发送给相关用户。
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公开(公告)号：CN114742448B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202210466259.X
申请日：2022-04-29
Applicant: 蚂蚁区块链科技(上海)有限公司
Inventor： 孙宝林
IPC: G06Q10/0639 , G06Q40/04 , G06F16/27 , G06F21/60 , G06F21/64
Abstract: 本说明书实施例提供了对象评价方法及装置，其中，一种对象评价方法包括：获取多个样本对象在各个维度的样本数据；根据先验知识对各维度的样本数据的评价缩放参数进行标注；根据标注结果设置评价模型的损失函数的约束条件；根据多个维度的样本数据和约束条件，对评价模型进行训练，以得到用于对目标对象进行评价的训练后的评价模型；评价模型中的待训练参数包括各维度的评价缩放参数以及各维度的中性评价参数；中性评价参数表征在其所对应的维度上对样本对象中性评价的数据。
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公开(公告)号：CN116415175A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202211702351.8
申请日：2022-12-28
Applicant: 蚂蚁区块链科技(上海)有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/214
Abstract: 本公开提供了一种用于多标签分类的方法和系统，所述方法包括：将待预测对象的特征向量送入层级门控模型以输出关于专家模型的权重向量，其中每个专家模型对应于一个标签的分类器；根据所输出的权重向量来选择一个或多个专家模型；根据所选的一个或多个专家模型来确定待预测对象的特征向量触发多个标签中的每个标签的概率；以及基于所确定的概率来预测与待预测对象相对应的一个或多个标签。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114970816A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210551012.8
申请日：2022-05-20
Applicant: 蚂蚁区块链科技(上海)有限公司
Inventor： 孙宝林
Abstract: 本申请披露了一种训练图神经网络的方法及装置，所述图神经网络用于表征学习图结构数据，所述图神经网络包括至少两个编码层及dropout层，所述方法包括：将所述图结构数据的节点数据输入所述图神经网络的第一编码层及第一dropout层，得到第一表征向量；将所述图结构数据的节点数据输入所述图神经网络的第二编码层及第二dropout层，得到第二表征向量；计算所述第一表征向量和所述第二表征向量的损失值；根据所述第一表征向量和所述第二表征向量的损失值，优化所述图神经网络的参数，得到第一图神经网络模型。
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公开(公告)号：CN114969073A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210635263.4
申请日：2022-06-07
Applicant: 蚂蚁区块链科技(上海)有限公司
Inventor： 孙宝林
Abstract: 本说明书一个或多个实施例公开了基于区块链的风控方法及装置。所述方法包括：检测第一数据提供方提供的针对多个风控对象的第一数据源是否存在缺失数据，所述第一数据提供方为接入区块链服务平台的多个数据提供方中的一个或多个。若是，则从所述区块链服务平台获取各所述数据提供方分别提供的数据源的关联数据，根据所述关联数据确定所述缺失数据对应的预测值，所述关联数据包括各所述数据源之间的相关性信息。利用所述预测值填充所述缺失数据，得到所述第一数据源对应的目标数据源；根据所述目标数据源、其他各所述数据源以及预设的风控模型，对各所述风控对象进行风险评估。
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公开(公告)号：CN115829102A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211480644.6
申请日：2022-11-24
Applicant: 蚂蚁区块链科技(上海)有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06F16/27 , G06F21/60 , G06F21/62
Abstract: 本说明书实施例提供了基于区块链的模型训练、风险预测的方法及装置。区块链中部署有第一智能合约，第一智能合约的状态中存储有接入区块链且归属于目标行业的多个业务方各自的训练样本集，训练样本中包括对应业务方的用户的用户标识、用户特征信息和用于指示该用户是否存在风险的训练标签，区块链对应的计算节点中存储有待训练的联合模型，联合模型中包括共享编码层和该多个业务方各自对应的风险预测模型，风险预测模型中包括编码层、全连接层和分类层。对于第一业务方的训练样本集中的第一样本，当其他业务方的训练样本集中均不包括与第一样本具有相同用户标识的样本时，可以基于第一样本对共享编码层和第一业务方对应的风险预测模型进行训练。
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公开(公告)号：CN115564059A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211302313.3
申请日：2022-10-24
Applicant: 蚂蚁区块链科技(上海)有限公司
Abstract: 本公开提供了一种训练模型的方法及装置。所述方法包括：基于企业通用数据和所述企业通用数据的标签数据训练教师模型；将企业特色数据输入所述教师模型，得到第一预测结果；将所述企业特色数据输入学生模型，得到第二预测结果；根据所述第一预测结果和所述第二预测结果，计算知识蒸馏损失；根据所述企业特色数据的标签数据和所述第二预测结果，计算所述学生模型的预测损失；根据所述知识蒸馏损失和所述预测损失，更新所述学生模型。
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公开(公告)号：CN114742448A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210466259.X
申请日：2022-04-29
Applicant: 蚂蚁区块链科技(上海)有限公司
Inventor： 孙宝林
Abstract: 本说明书实施例提供了对象评价方法及装置，其中，一种对象评价方法包括：获取多个样本对象在各个维度的样本数据；根据先验知识对各维度的样本数据的评价缩放参数进行标注；根据标注结果设置评价模型的损失函数的约束条件；根据多个维度的样本数据和约束条件，对评价模型进行训练，以得到用于对目标对象进行评价的训练后的评价模型；评价模型中的待训练参数包括各维度的评价缩放参数以及各维度的中性评价参数；中性评价参数表征在其所对应的维度上对样本对象中性评价的数据。
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