[发明专利]业务风险的确定方法、模型训练方法和数据处理方法在审
| 申请号： | 201910417688.6 | 申请日： | 2019-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN110222880A | 公开（公告）日： | 2019-09-10 |
| 发明（设计）人： | 赖清泉;侯宪龙;陈侃;徐莎;贾佳;陈知己;方俊;曾小英 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q10/06 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 李辉 |
| 地址： | 英属开曼*** | 国省代码： | 开曼群岛;KY |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本说明书提供了一种业务风险的确定方法、模型训练方法和数据处理方法。其中，业务风险的确定方法包括：获取目标用户的属性数据；利用预设的业务风险识别模型根据目标用户的属性数据，得到针对目标用户的结果数据；其中，预设的业务风险识别模型包括串联的第一模型和第二模型，第一模型用于提取用于特征数据，第二模型包括多个并联的业务子模型，多个业务子模型分别对应于一种业务的业务风险的识别；根据结果数据，确定目标用户在多个业务中的业务风险。由于通过利用预先训练好的同时包含有串联的第一模型和第二模型的预设的业务风险识别模型来对目标用户的属性数据进行识别处理，从而能高效、准确地同时预测出目标用户在多个业务中的业务风险。 | ||
| 搜索关键词： | 目标用户 风险识别 属性数据 预设 结果数据 模型训练 数据处理 子模型 串联 获取目标 特征数据 并联 预测 | ||
【主权项】：
1.一种业务风险的确定方法，包括：获取目标用户的属性数据；利用预设的业务风险识别模型根据所述目标用户的属性数据，得到针对目标用户的结果数据；其中，所述预设的业务风险识别模型包括串联的第一模型和第二模型，所述第一模型用于提取用于业务风险识别的特征数据，所述第二模型包括多个并联的业务子模型，所述多个业务子模型分别对应于一种业务的业务风险的识别；根据所述目标用户的结果数据，确定目标用户在多个业务中的业务风险。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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