[發(fā)明專利]風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的訓(xùn)練、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法及裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010256586.3
• 申請(qǐng)日: 2020-04-02
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111401914B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-07-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 許小龍
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 支付寶（杭州）信息技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06Q20/40
• 分類號(hào): G06Q20/40;G06K9/62
• 代理公司: 北京億騰知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11309
• 代理人: 張明;周良玉

1.一種風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的訓(xùn)練方法，所述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型包括特征編碼層、綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估層和若干單一風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估層；各單一風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估層中的每個(gè)單一風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估層對(duì)應(yīng)于各預(yù)定風(fēng)險(xiǎn)類型中的一種風(fēng)險(xiǎn)類型；所述方法包括：

收集一批用戶樣本，其中的每個(gè)用戶樣本包括用戶特征和風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽；所述風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽用于指示出用戶的總風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分以及對(duì)應(yīng)于所述各預(yù)定風(fēng)險(xiǎn)類型的多個(gè)單獨(dú)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分；

基于所述一批用戶樣本中各用戶樣本的用戶特征，以及所述各用戶樣本的風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽中的總風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，對(duì)所述特征編碼層進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練的特征編碼層；所述訓(xùn)練的特征編碼層包括多棵決策樹(shù)，其中的每棵決策樹(shù)的每個(gè)非葉子節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)于一個(gè)用戶特征；

基于訓(xùn)練的特征編碼層，獲取所述各用戶樣本的特征編碼結(jié)果；任意的第一用戶樣本的特征編碼結(jié)果，基于其在各棵決策樹(shù)所落入葉子節(jié)點(diǎn)至根節(jié)點(diǎn)之間的路徑所覆蓋的各節(jié)點(diǎn)所對(duì)應(yīng)用戶特征的歸一化處理結(jié)果確定；

基于所述各用戶樣本的特征編碼結(jié)果，以及所述各用戶樣本的風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽中的總風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，對(duì)所述綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估層進(jìn)行訓(xùn)練；

對(duì)于所述各單一風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估層中的每個(gè)單一風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估層，基于所述各用戶樣本的特征編碼結(jié)果，以及所述各用戶樣本的風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽中的對(duì)應(yīng)于該單一風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估層的風(fēng)險(xiǎn)類型的單獨(dú)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，對(duì)該單一風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估層進(jìn)行訓(xùn)練。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，所述基于訓(xùn)練得到的特征編碼層，獲取所述各用戶樣本的特征編碼結(jié)果，包括：

確定所述各用戶樣本在所述多棵決策樹(shù)中各棵決策所落入葉子節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)標(biāo)識(shí)；

基于所述各用戶樣本在所述多棵決策樹(shù)中各棵決策所落入葉子節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)標(biāo)識(shí)，確定所述各用戶樣本的特征編碼結(jié)果。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，所述每棵決策樹(shù)的葉子節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)標(biāo)識(shí)表征從該葉子節(jié)點(diǎn)至其所在決策樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)之間的路徑所覆蓋的各節(jié)點(diǎn)所對(duì)應(yīng)用戶特征的歸一化處理結(jié)果。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，所述綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估層以及所述各單一風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估層中的每個(gè)單一風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估層均包括迭代決策樹(shù)模型。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，所述迭代決策樹(shù)模型包括以下任一種：梯度提升決策樹(shù)GBDT模型、adaboost決策樹(shù)模型以及XGBoost決策樹(shù)模型。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，所述各預(yù)定風(fēng)險(xiǎn)類型包括違規(guī)違禁類型、反作弊類型、投資理財(cái)類型以及欺詐類型中的若干種。

7.根據(jù)權(quán)利要求1-6任一項(xiàng)所述的方法，所述用戶特征包括用戶屬性、歷史高危稽查記錄、歷史行為記錄以及每天策略處罰結(jié)果中的若干種。

8.一種風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，包括：

獲取待評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)用戶的目標(biāo)特征；

將所述目標(biāo)特征輸入風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的特征編碼層，得到目標(biāo)特征編碼結(jié)果；所述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型通過(guò)如權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的方法訓(xùn)練得到；

將所述目標(biāo)特征編碼結(jié)果分別輸入所述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估層和各單一風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估層；

通過(guò)所述綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估層的輸出，得到所述待評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)用戶的總風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分；通過(guò)所述各單一風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估層中的每個(gè)單一風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估層的輸出，得到所述待評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)用戶的對(duì)應(yīng)于每個(gè)單一風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估層的風(fēng)險(xiǎn)類型的單獨(dú)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分。