[發(fā)明專(zhuān)利]風(fēng)險(xiǎn)信息確定方法、模型訓(xùn)練方法、設(shè)備、程序產(chǎn)品

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110350708.X
• 申請(qǐng)日: 2021-03-31
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113762967A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-12-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 石亞慶;林元晟;柳婷;王曉勤;羅尚勇
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 北京沃東天駿信息技術(shù)有限公司;北京京東世紀(jì)貿(mào)易有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06Q20/40
• 分類(lèi)號(hào): G06Q20/40;G06N3/04;G06K9/62
• 代理公司: 北京同立鈞成知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11205
• 代理人: 霍莉莉;黃健

1.一種業(yè)務(wù)活動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)信息確定方法，其特征在于，包括：

獲取與所述業(yè)務(wù)活動(dòng)對(duì)應(yīng)的待評(píng)估業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；所述待評(píng)估業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)包括多個(gè)數(shù)據(jù)特征，每個(gè)所述數(shù)據(jù)特征對(duì)應(yīng)于一個(gè)特征域；

將與同一特征域?qū)?yīng)的所述數(shù)據(jù)特征，輸入與所述特征域?qū)?yīng)的編碼網(wǎng)絡(luò)，得到與所述特征域?qū)?yīng)的特征向量；

將與所述特征域?qū)?yīng)的特征向量輸入注意力層，得到包括各個(gè)所述特征向量之間關(guān)系的總向量；

將所述總向量輸入確定子模塊，利用所述確定子模塊確定與所述待評(píng)估業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的期望；

根據(jù)所述期望確定與所述待評(píng)估業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)信息，所述風(fēng)險(xiǎn)信息用于指示所述待評(píng)估業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)程度。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將與所述特征域?qū)?yīng)的特征向量輸入注意力層，得到包括各個(gè)所述特征向量之間關(guān)系的總向量，包括：

根據(jù)與各個(gè)特征域?qū)?yīng)的所述特征向量，確定每?jī)蓚€(gè)特征向量之間的特征相似度；

根據(jù)各個(gè)特征相似度，確定包括各個(gè)所述特征向量之間關(guān)系的總向量。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)每?jī)蓚€(gè)特征向量之間的特征相似度，確定包括各個(gè)所述特征向量之間關(guān)系的總向量，包括：

根據(jù)每個(gè)特征向量與其他特征向量之間的特征相似度，確定每個(gè)特征向量與其他特征向量之間的關(guān)系系數(shù)，所述關(guān)系系數(shù)用于表征兩個(gè)特征向量之間的關(guān)系；

根據(jù)每個(gè)特征向量與其他特征向量之間的關(guān)系系數(shù)、每個(gè)所述特征向量，確定每個(gè)特征向量的特征域嵌入向量；其中，所述特征域嵌入向量用于表征嵌入有其他特征向量信息的特征向量；

根據(jù)各特征域嵌入向量，確定包括各個(gè)所述特征向量之間關(guān)系的總向量。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述總向量輸入確定子模塊，利用所述確定子模塊確定與所述待評(píng)估數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的期望，包括：

將所述總向量輸入壓縮網(wǎng)絡(luò)，得到壓縮向量；

根據(jù)所述壓縮向量、與各高斯分布對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)參數(shù)，確定與所述待評(píng)估數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的期望；所述高斯分布的數(shù)量為所述特征域的數(shù)量；所述期望用于表征所述待評(píng)估數(shù)據(jù)與各所述高斯分布之間的距離。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述將所述總向量輸入壓縮網(wǎng)絡(luò)，得到壓縮向量，包括：

根據(jù)編碼函數(shù)、第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，對(duì)所述總向量進(jìn)行編碼，得到編碼向量；

根據(jù)解碼函數(shù)、第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，對(duì)所述編碼向量進(jìn)行解碼，得到解碼向量；

根據(jù)所述待評(píng)估數(shù)據(jù)的特征、所述解碼向量，確定重構(gòu)誤差；所述重構(gòu)誤差用于表征所述解碼向量與所述待評(píng)估數(shù)據(jù)的特征之間的差異；

根據(jù)所述編碼向量、所述重構(gòu)誤差，確定所述壓縮向量。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述期望確定與所述待評(píng)估數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，包括：

根據(jù)預(yù)設(shè)映射函數(shù)，將所述待評(píng)估數(shù)據(jù)的所述期望映射為所述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分。

7.根據(jù)權(quán)利要求1-6任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，獲取與所述業(yè)務(wù)活動(dòng)對(duì)應(yīng)的待評(píng)估數(shù)據(jù)，包括：

獲取與所述業(yè)務(wù)活動(dòng)對(duì)應(yīng)的離線特征，獲取與業(yè)務(wù)活動(dòng)對(duì)應(yīng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述離線特征、所述實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，確定所述業(yè)務(wù)活動(dòng)的待評(píng)估數(shù)據(jù)。

8.根據(jù)權(quán)利要求1-6任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，還包括：

若所述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分大于閾值，則進(jìn)行預(yù)警。