风控模型的基于知识表征学习的融合训练方法和系统与流程

技术特征：
1.一种风控模型的融合训练方法，包括：接收标签数据并提炼专家知识；将所述标签数据和所述专家知识分别进行多阶特征交叉以获取数据表征和规则表征；基于所述规则表征提纯所述数据表征；以及基于经提纯的数据表征训练并输出所述风控模型。2.如权利要求1所述的方法，所述多阶特征交叉包括一阶特征交叉、二阶特征交叉和高阶特征交叉。3.如权利要求1所述的方法，将所述标签数据和所述专家知识分别进行多阶特征交叉分别通过数据编码器和规则编码器实现。4.如权利要求1所述的方法，基于所述规则表征提纯所述数据表征进一步包括采用由多个专家块构成的决策块来提纯所述数据表征。5.如权利要求1所述的方法，基于所述规则表征提纯所述数据表征包括基于所述规则表征引入规则相关的损失函数。6.如权利要求1所述的方法，基于所述规则表征提纯所述数据表征包括构建规则相关的损失函数与任务相关的损失函数的融合损失函数。7.如权利要求1所述的方法，所述标签数据为黑白标签数据。8.如权利要求2所述的方法，所述一阶特征交叉采用多层感知机mlp，所述二阶特征交叉采用因子分解机fm，而所述高阶特征交叉采用对数神经网络lnn。9.如权利要求4所述的方法，采用由多个专家块构成的决策块来提纯所述数据表征是通过不同权重的专家块实现的。10.如权利要求6所述的方法，基于经提纯的数据表征训练所述风控模型包括优化所构建的融合损失函数。11.一种风控模型的融合训练系统，包括：信息获取模块，接收标签数据并提炼专家知识；特征交叉模块，将所述标签数据和所述专家知识分别进行多阶特征交叉以获取数据表征和规则表征；提纯模块，基于所述规则表征提纯所述数据表征；以及训练模块，基于经提纯的数据表征训练并输出所述风控模型。12.一种存储有指令的计算机可读存储介质，当所述指令被执行时使得机器执行如权利要求1-10中任一项所述的方法。

技术总结
本公开提供了一种风控模型的融合训练方法，包括：接收标签数据并提炼专家知识；将所述标签数据和所述专家知识分别进行多阶特征交叉以获取数据表征和规则表征；基于所述规则表征提纯所述数据表征；以及基于经提纯的数据表征训练并输出所述风控模型。征训练并输出所述风控模型。征训练并输出所述风控模型。


技术研发人员：周璟 吕乐 傅幸 王宁涛 杨信 杨阳 蒋晨之 刘芳卿 王维强
受保护的技术使用者：支付宝（杭州）信息技术有限公司
技术研发日：2022.06.20
技术公布日：2022/8/12