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公开(公告)号：CN112989988B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202110255321.6
申请日：2021-03-09
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司
IPC: G06Q30/02
Abstract: 本发明公开了一种信息整合方法、装置、设备、可读存储介质及程序产品，所述方法包括：获取拍摄线下门店所采集的视频数据，对所述视频数据中的各帧图像进行人体跟踪分析，得到各客户对应的线下实际信息，其中，所述线下实际信息包括客户特征信息和客户在门店内的时间属性信息；根据所述时间属性信息将各客户与线上订单信息进行匹配，得到下单客户，其中，所述线上订单信息是在所述视频数据的拍摄期间记录的；将所述下单客户对应的线下实际信息和线上订单信息进行关联存储。本发明实现了将线下门店客户的线下实际信息与线上订单信息进行整合，为线下门店的营销人员提供了更加丰富的营销策略参考信息，有利于门店实现精准营销。
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公开(公告)号：CN114418120B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202210080616.9
申请日：2022-01-24
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司
Abstract: 本申请提供了一种联邦树模型的数据处理方法、装置、设备，应用于第一参与方设备；方法包括：获取目标节点在联邦树模型中的第一节点路由，目标节点与第一参与方设备提供的至少两个第一特征相对应；接收第二参与方设备发送的至少一个匿名特征，以及与各匿名特征对应的第二节点路由；基于第一节点路由及第二节点路由，模拟联邦树模型，得到联邦树模型对应的伪联邦树模型，并通过伪联邦树模型，对用作联邦树模型的训练样本的特征集合所包括的特征子集进行预测，得到相应的预测值；结合预测值及目标预测结果，确定特征集合中各特征对应目标预测结果的贡献信息。通过本申请，能够快速、准确的确定样本中各参与方所提供的各特征的贡献信息。
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公开(公告)号：CN111738019B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202010591982.1
申请日：2020-06-24
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司
IPC: G06F40/35 , G06F40/247 , G06F40/279 , G06F40/211 , G06F16/3329 , G06F18/22 , G06Q30/00
Abstract: 本发明提供了一种复述句识别的方法及装置，该方法包括：获取待识别的两个句子，在确定两个句子的编辑距离不为0时，确定两个句子中每个词的语义角色，若两个句子中的语义角色相同且相同语义角色对应的词相同或为同义词，则确定两个句子为复述句。在确定两个句子的编辑距离不为0时，识别出两个句子的语义角色后，通过判断两个句子中的语义角色相同和相同的语义角色的词相同或为同义词时，可以确定这两个句子为复述句。由于同为复述句的两个句子的语义角色应该是相同的，并且语义角色对应的词也应该是相同的或互为同义词，因此句子语义角色及其对应词的一致性来进行复述句识别，可以提高复述句识别的准确率。
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公开(公告)号：CN111414636B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202010206242.1
申请日：2020-03-20
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司
IPC: G06F21/60 , G06F21/62 , G06F18/214 , G06F8/65
Abstract: 本发明公开了一种识别模型的更新方法、装置、设备及存储介质，涉及金融科技领域，该方法包括步骤：当接收到各终端设备发送的用户标识后，检测各终端设备中待更新模型的类型；若检测到各终端设备中待检测模型属于第一类型，则根据用户标识进行样本对齐，得到对齐后的用户标识；根据对齐后的用户标识构造训练样本，并根据用户标识将训练样本发送给各终端设备，以供各终端设备根据所接收的训练样本计算得到样本向量；接收各终端设备发送的样本向量，根据样本向量计算得到损失值，并将损失值发送给各终端设备，以供各终端设备根据损失值更新对应的第一识别模型。本发明避免了训练数据泄露的问题出现，提高了所更新的识别模型的识别准确率。
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公开(公告)号：CN114595683B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202011421420.9
申请日：2020-12-07
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司
IPC: G06F40/247 , G06F40/216 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种评价对象抽取方法、装置、设备、存储介质及程序产品，该方法包括：获取待处理评价数据；确定待处理评价数据中词与词之间的依存关系信息，词的词信息以及词性信息，并输入到预设抽取模型中；其中，所述预设抽取模型由基于标注有第一预设标签的第一训练数据，对第一预设待训练模型进行第一迭代训练得到，第一训练数据包括训练语句和所述训练语句对应的预设拼接依存向量；基于预设抽取模型对依存关系信息，词的词性信息以及词的词信息进行对象抽取处理，得到目标评价对象。在本申请中，从各个维度考虑隐含的精度分析，因而，提升评价对象的抽取精度。解决现有通过序列标注方式进行评价对象的抽取，抽取精度低的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111967412B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202010850623.3
申请日：2020-08-21
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司
Abstract: 本发明涉及金融科技技术领域，公开了一种基于联邦学习的人脸属性识别方法、客户端、设备及介质。所述基于联邦学习的人脸属性识别方法应用于客户端，所述人脸属性的识别方法包括：所述客户端获取人脸图像；通过所述客户端内的人脸属性识别模型对所述人脸图像进行识别得到人脸属性，所述人脸属性识别模型根据不同客户端提供的人脸特征进行纵向联邦学习得到；输出所述人脸属性。本发明克服了现有技术中客户端采用自身所拥有的人脸图像训练人脸属性识别模型导致客户端人脸属性的识别准确率较低的缺陷。
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公开(公告)号：CN111008273B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN201911239146.0
申请日：2019-12-05
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司
Inventor： 徐倩
IPC: G06F16/3329 , G06F16/334 , G06F16/338 , G06Q10/10 , G06Q30/01 , G06Q40/02
Abstract: 本申请公开了一种智能服务系统驱动方法、装置、设备和可读存储介质，所述智能服务系统驱动方法包括：接收客户端发送的沟通信息，并基于所述沟通信息通过AI智能客服模块对所述客户端进行业务咨询服务，获得业务咨询结果，基于所述业务咨询结果，通过身份核验模块对所述客户端进行身份核验，获得身份核验结果，基于所述身份核验结果，通过资料审核模块对所述客户端上传的业务相关资料进行识别，获得资料审核结果，并将所述资料审核结果计入放款参考因子，基于所述放款参考因子，通过操作放款模块向所述客户端对应的客户提供相应的金融产品。本申请解决了传统人工客服模式服务效率低的技术问题。
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公开(公告)号：CN112069798B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202010962477.3
申请日：2020-09-14
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司
IPC: G06F40/211 , G06F40/30
Abstract: 本申请公开了一种基于依存句法的复述句识别方法、设备和可读存储介质，所述基于依存句法的复述句识别方法包括：获取第一待识别语句和第二待识别语句，生成第一待识别语句和第二待识别语句共同对应的句子向量表示，进而分别对第一待识别语句和第二待识别语句进行依存句法分析，获得第一待识别语句对应的第一依存句法分析结果和第二待识别语句对应的第二依存句法分析结果，进而基于句子向量表示、第一依存句法分析结果和第二依存句法分析结果，对第一待识别语句和第二待识别语句进行复述句识别，获得第一复述句识别结果。本申请解决了复述句识别准确率低的技术问题。
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公开(公告)号：CN111222309B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202010040957.4
申请日：2020-01-15
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司
IPC: G06F40/166 , G06F40/284 , G06F40/30
Abstract: 本发明涉及金融科技(Fintech)领域，并公开了一种问句生成的方法及装置，其中，方法包括：获取预设问句中的关键词语和关键词语的上下文；从预设问句的目标模板中确定候选槽位和候选槽位的上下文；若关键词语的上下文和候选槽位的上下文之间的相似度符合第一预设条件，则将关键词语填入至候选槽位，以生成预设问句对应的问句。该技术方案无需人工标记大量问句，节省人力资源，且生成的问句可用性强。
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公开(公告)号：CN113297353B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202110667338.2
申请日：2021-06-16
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司
Abstract: 本公开提供一种文本匹配方法、装置、设备及存储介质，可应用于智能问答领域，该方法包括：获取待匹配的第一文本数据，通过文本摘要模型确定第一文本数据的摘要数据，其中摘要数据是第一文本数据中的核心数据，根据第一文本数据的摘要数据从文本数据库中确定第一文本数据的文本匹配结果，文本匹配结果包括与第一文本数据相似度最高的匹配文本数据。其中文本摘要模型是采用BERT模型以及MLP训练得到的，文本摘要模型通过对文本数据的特征向量进行数据分析，能够充分理解文本数据的语义信息，因此可以较为准确地获取第一文本数据的摘要数据，为文本匹配提供数据支撑，进而提高文本匹配的准确率。
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