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公开(公告)号:CN118194113A
公开(公告)日:2024-06-14
申请号:CN202410258099.9
申请日:2024-03-07
Applicant: 江苏苏宁银行股份有限公司 , 南京大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N5/045 , G06Q40/02 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于时域卷积网络和注意力机制的银行欺诈检测方法。该方法包括获取原始数据,并将原始数据脱敏后结构化存储至数据库中,将存储的数据进行特征提取,以获得特征向量矩阵,将提取获得的特征向量矩阵输入至训练合格的时域卷积网络模型中,以提取时序特征向量矩阵,根据时序特征向量矩阵和注意力机制计算获得欺诈特征向量矩阵,将所述欺诈特征向量矩阵输入至分类器中,以获得欺诈判断结果。本发明通过将时域卷积网络和注意力机制有效结合,银行反欺诈技术在以下方面带来了显著优势,时域卷积网络可以有效学习时间序列数据中的特征,而注意力机制可以进一步指导模型集中关注关键特征,提高特征提取的准确性和效率。
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公开(公告)号:CN117786592A
公开(公告)日:2024-03-29
申请号:CN202311733585.3
申请日:2023-12-18
Applicant: 江苏苏宁银行股份有限公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于复合层次融合的多模态情感方法及其系统,属于人工智能技术领域,包括:基于预先获取的视频,提取得到不同模态的信息特征;对得到的不同模态的信息特征进行复合层次融合,获得多模态情感特征信息。基于预先设置的情感分类表和获得的多模态情感特征信息,判定获得多模态情感特征信息的预测结果。本发明使用复合层次融合有效的整合了不同模态之间的信息,使得最终的多模态情感分析效果得到有效的提升。
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公开(公告)号:CN117056350A
公开(公告)日:2023-11-14
申请号:CN202311093350.2
申请日:2023-08-29
Applicant: 江苏苏宁银行股份有限公司
IPC: G06F16/242 , G06F16/2455 , G06F16/22
Abstract: 本发明涉及数据分析技术领域,公开了一种基于自适应的多维分析动态加速方法、系统及装置,其技术方案要点是包括如下步骤:根据动态加速指令,基于数仓中的事实表,构建逻辑模型表,定义逻辑模型表的维度、度量以及计算逻辑;为非可加性指标,建立虚拟计算度量,所述虚拟计算度量通过编程语句定义计算逻辑,所述非可加性指标对应所述虚拟计算度量的总和;为逻辑模型表关联明细表和预汇总表,根据常用分析场景,获取常用查询维度组合,并定义所述预汇总表的维度和度量,所述预汇总表用于为常用查询维度组合进行预计算;响应于查询语句的查询命令,判断是否有与查询语句对应的预汇总表,若有,则路由至对应的预汇总表,若否,则路由至明细表。
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