[發(fā)明專(zhuān)利]用戶風(fēng)險(xiǎn)的確定方法和目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型的建立方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910608864.4
• 申請(qǐng)日: 2019-07-08
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN110458572A
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-11-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 宋博文;陳弢;陳帥;楊陸毅
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 阿里巴巴集團(tuán)控股有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06Q20/40
• 分類(lèi)號(hào): G06Q20/40;G06Q30/06
• 代理公司: 11127 北京三友知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司
• 代理人: 李輝<國(guó)際申請(qǐng)>=<國(guó)際公布>=<進(jìn)入國(guó)

1.一種用戶風(fēng)險(xiǎn)的確定方法，包括：

獲取目標(biāo)區(qū)域中的目標(biāo)用戶的特征數(shù)據(jù)；

利用針對(duì)目標(biāo)區(qū)域的目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型對(duì)目標(biāo)用戶的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別處理，得到識(shí)別結(jié)果；其中，所述目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型為在目標(biāo)區(qū)域中，根據(jù)目標(biāo)區(qū)域的樣本數(shù)據(jù)和第一風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型得到的；所述第一風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型為在第一區(qū)域中，利用第一區(qū)域的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練得到的；

根據(jù)所述識(shí)別結(jié)果，確定目標(biāo)用戶的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，所述目標(biāo)用戶的特征數(shù)據(jù)包括以下至少之一：目標(biāo)用戶的登錄地址、目標(biāo)用戶的登錄設(shè)備、目標(biāo)用戶的歷史交易記錄、目標(biāo)用戶的身份信息。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，在根據(jù)所述識(shí)別結(jié)果，確定目標(biāo)用戶的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)后，所述方法還包括：

根據(jù)目標(biāo)用戶的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，向目標(biāo)用戶提供與所述風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)匹配的業(yè)務(wù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，所述第一風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型按照以下方式獲取：

接收第一區(qū)域的服務(wù)器反饋的關(guān)于第一風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型的模型數(shù)據(jù)，其中，所述第一區(qū)域?yàn)榕c目標(biāo)區(qū)域不同的區(qū)域；

根據(jù)所述模型數(shù)據(jù)，在所述目標(biāo)區(qū)域中建立所述第一風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型。

5.一種目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型的建立方法，包括：

獲取目標(biāo)區(qū)域的樣本數(shù)據(jù)，以及關(guān)于第一風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型的模型數(shù)據(jù)，其中，所述第一風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型為在第一區(qū)域中利用第一區(qū)域的樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的初始模型，所述第一區(qū)域?yàn)榕c目標(biāo)區(qū)域不同的區(qū)域；

根據(jù)所述模型數(shù)據(jù)，在所述目標(biāo)區(qū)域中建立第一風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型；

在目標(biāo)區(qū)域中，利用所述目標(biāo)區(qū)域的樣本數(shù)據(jù)對(duì)第一風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，在目標(biāo)區(qū)域中，利用所述目標(biāo)區(qū)域的樣本數(shù)據(jù)對(duì)第一風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型后，所述方法還包括：

將所述目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型發(fā)送至第一區(qū)域的服務(wù)器，其中，所述第一區(qū)域的服務(wù)器用于利用第一區(qū)域的樣本數(shù)據(jù)在所述第一區(qū)域中，對(duì)所述目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型進(jìn)行調(diào)整，得到調(diào)整后的目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型，并反饋調(diào)整后的目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型；

接收調(diào)整后的目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型；

利用目標(biāo)區(qū)域的樣本數(shù)據(jù)，在目標(biāo)區(qū)域中對(duì)所述調(diào)整后的目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練，以獲取更新后的目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型。

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，所述第一風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型包括以下至少之一：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、隨機(jī)森林模型、梯度提升樹(shù)模型。

8.一種目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型的建立方法，包括：

獲取目標(biāo)區(qū)域的樣本數(shù)據(jù)，以及多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型，其中，所述多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型分別為利用對(duì)應(yīng)區(qū)域的樣本數(shù)據(jù)在對(duì)應(yīng)區(qū)域中訓(xùn)練得到的初始模型，所述多個(gè)區(qū)域分別為與目標(biāo)區(qū)域不同的區(qū)域；

融合所述多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型，得到初始的目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型；

利用目標(biāo)區(qū)域的樣本數(shù)據(jù)，在目標(biāo)區(qū)域中對(duì)所述初始的目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型。

9.一種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理方法，包括：

獲取目標(biāo)區(qū)域中的目標(biāo)數(shù)據(jù)；

利用針對(duì)目標(biāo)區(qū)域的目標(biāo)業(yè)務(wù)處理模型對(duì)所述目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，得到業(yè)務(wù)處理結(jié)果，其中，所述目標(biāo)業(yè)務(wù)處理模型為在目標(biāo)區(qū)域中，根據(jù)目標(biāo)區(qū)域的樣本數(shù)據(jù)和第一業(yè)務(wù)處理模型得到的；所述第一業(yè)務(wù)處理模型為在第一區(qū)域中，利用第一區(qū)域的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練得到的。

10.一種目標(biāo)業(yè)務(wù)處理模型的建立方法，包括：

獲取目標(biāo)區(qū)域的樣本數(shù)據(jù)，以及關(guān)于第一業(yè)務(wù)處理模型的模型數(shù)據(jù)，其中，所述第一業(yè)務(wù)處理模型為在第一區(qū)域中利用第一區(qū)域的樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的初始模型，所述第一區(qū)域?yàn)榕c目標(biāo)區(qū)域不同的區(qū)域；

根據(jù)所述模型數(shù)據(jù)，在目標(biāo)區(qū)域中建立第一業(yè)務(wù)處理模型；

利用目標(biāo)區(qū)域的樣本數(shù)據(jù)，在目標(biāo)區(qū)域中對(duì)第一業(yè)務(wù)處理模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述目標(biāo)業(yè)務(wù)處理模型。