一种业务风控的方法、装置、存储介质及电子设备与流程

技术特征：
1.一种业务风控的方法，包括：获取业务数据，所述业务数据中包含有不同类型的数据；针对所述业务数据中包含的每种类型的数据，将该种类型的数据输入到预先训练的预测模型中该类型对应的编码层中，得到该种类型的数据对应的数据特征，所述预测模型中包含有多个编码层，不同的编码层对应不同类型的数据；将各种类型的数据特征输入到所述预测模型中包含的影响性确定层中，以确定每种类型的数据对所述预测模型输出的结果的影响程度；将所述影响程度以及所述各种类型的数据特征输入到所述预测模型中的数据处理层中，以通过所述影响程度对各种类型的数据特征进行数据处理，得到处理后特征，并将所述处理后特征输入到所述预测模型中的预测层中，以预测所述业务数据对应业务的业务提供方按照所述业务数据执行的业务的业务类别，作为预测类别；根据所述预测类别以及所述业务提供方约定的所提供的业务的业务类别，进行业务风控。2.如权利要求1所述的方法，所述业务数据中包含的不同类型的数据包括：时序数据，所述时序数据是按照时间的先后顺序将所述业务提供方的订单数据进行排序后得到的；针对所述业务数据中包含的每种类型的数据，将该种类型的数据输入到预先训练的预测模型中该类型对应的编码层中，得到该种类型的数据对应的数据特征，具体包括：将所述时序数据输入到预先训练的预测模型中所述时序数据对应的编码层中，确定各时刻的订单数据对应的业务特征以及各时刻的订单数据对应的权重，其中，当前时刻的订单数据对应的权重大于历史时刻的订单数据对应的权重；根据各时刻的订单数据对应的业务特征以及各时刻的订单数据对应的权重，确定所述时序数据对应的数据特征。3.如权利要求1所述的方法，所述预测模型包含有各种类型的数据特征对应的影响性确定层；将各种类型的数据特征输入到所述预测模型中包含的影响性确定层中，以确定每种类型的数据对所述预测模型输出的结果的影响程度，具体包括：针对每种类型的数据特征，将该种类型的数据特征输入到该种类型的数据特征对应的影响性确定层中，确定该种类型的数据对所述预测模型输出的结果的影响程度。4.如权利要求1所述的方法，所述预测模型包含有特征提取层；将所述影响程度以及所述各种类型的数据特征输入到所述预测模型中的数据处理层中，以通过所述影响程度对各种类型的数据特征进行数据处理，得到处理后特征，并将所述处理后特征输入到所述预测模型中的预测层中，以预测所述业务数据对应业务的业务提供方按照所述业务数据执行的业务的业务类别，作为预测类别，具体包括：对各种类型的数据特征进行拼接，得到拼接特征，并将所述拼接特征输入到所述特征提取层中，以对所述拼接特征进行特征交叉，得到融合特征；将所述影响程度以及所述各种类型的数据特征输入到所述预测模型中的数据处理层中，以通过所述影响程度对各种类型的数据特征进行数据处理，得到处理后特征，并将所述处理后特征以及所述融合特征输入到所述预测模型中的预测层中，以预测所述业务数据对应业务的业务提供方按照所述业务数据执行的业务的业务类别，作为预测类别。
5.如权利要求1所述的方法，训练预测模型，包括：获取样本业务数据；针对所述样本业务数据中包含的每种类型的样本数据，将该种类型的样本数据输入到待训练的预测模型中该类型对应的编码层中，得到该种类型的样本数据对应的数据特征；将各种类型的样本数据对应的数据特征输入到所述预测模型中包含的影响性确定层中，以确定每种类型的样本数据对所述预测模型输出的结果的影响程度；将所述各种类型的样本数据对所述预测模型输出的结果的影响程度以及所述各种类型的样本数据对应的数据特征输入到所述预测模型中的数据处理层中，以通过所述各种类型的样本数据对所述预测模型输出的结果的影响程度对各种类型的样本数据对应的数据特征进行数据处理，得到处理后样本特征，并将所述处理后样本特征输入到所述预测模型中的预测层中，以预测所述样本业务数据对应业务的业务提供方按照所述样本业务数据执行的业务的业务类别，作为预测类别；以最小化所述样本业务数据对应的预测类别以及所述样本业务数据对应的标签信息之间的偏差，对所述预测模型进行训练。6.一种业务风控的装置，包括：获取模块，用于获取业务数据，所述业务数据中包含有不同类型的数据；输入模块，用于针对所述业务数据中包含的每种类型的数据，将该种类型的数据输入到预先训练的预测模型中该类型对应的编码层中，得到该种类型的数据对应的数据特征，所述预测模型中包含有多个编码层，不同的编码层对应不同类型的数据；确定模块，用于将各种类型的数据特征输入到所述预测模型中包含的影响性确定层中，以确定每种类型的数据对所述预测模型输出的结果的影响程度；预测模块，用于将所述影响程度以及所述各种类型的数据特征输入到所述预测模型中的数据处理层中，以通过所述影响程度对各种类型的数据特征进行数据处理，得到处理后特征，并将所述处理后特征输入到所述预测模型中的预测层中，以预测所述业务数据对应业务的业务提供方按照所述业务数据执行的业务的业务类别，作为预测类别；风控模块，用于根据所述预测类别以及所述业务提供方约定的所提供的业务的业务类别，进行业务风控。7.如权利要求6所述的装置，所述业务数据中包含的不同类型的数据包括：时序数据，所述时序数据是按照时间的先后顺序将所述业务提供方的订单数据进行排序后得到的；所述输入模块，具体用于将所述时序数据输入到预先训练的预测模型中所述时序数据对应的编码层中，确定各时刻的订单数据对应的业务特征以及各时刻的订单数据对应的权重，其中，当前时刻的订单数据对应的权重大于历史时刻的订单数据对应的权重；根据各时刻的订单数据对应的业务特征以及各时刻的订单数据对应的权重，确定所述时序数据对应的数据特征。8.如权利要求6所述的装置，所述预测模型包含有各种类型的数据特征对应的影响性确定层；所述确定模块，具体用于针对每种类型的数据特征，将该种类型的数据特征输入到该种类型的数据特征对应的影响性确定层中，确定该种类型的数据对所述预测模型输出的结果的影响程度。
9.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述权利要求1-5任一项所述的方法。10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述权利要求1-5任一项所述的方法。

技术总结
本说明书公开了一种业务风控的方法、装置、存储介质及电子设备，首先，获取业务数据。其次，针对业务数据中包含的每种类型的数据，将该种类型的数据输入到预先训练的预测模型中该类型对应的编码层中，得到该种类型的数据对应的数据特征。而后，将各种类型的数据特征输入到影响性确定层中，以确定每种类型的数据对预测模型输出的结果的影响程度。然后，将影响程度以及各种类型的数据特征输入到预测层中，以预测业务数据对应业务的业务提供方按照业务数据执行的业务的业务类别，作为预测类别。最后，根据预测类别以及业务提供方约定的所提供的业务的业务类别，进行业务风控。本方法可以减少人工审核数据的成本，并且，提高了预测类别的准确率。预测类别的准确率。预测类别的准确率。


技术研发人员：赵闻飙 陆奕强 郑霖
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：2022.11.29
技术公布日：2022/12/30