(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211508347.8 (22)申请日 2022.11.29 (71)申请人 支付宝 （杭州） 信息技 术有限公司 地址 310000 浙江省杭州市西湖区西溪路 556号8层B段801-1 1 (72)发明人 赵闻飙　陈琢　傅幸　蒋晨之　 靳如一　陈默　 (74)专利代理 机构 北京博思佳知识产权代理有 限公司 1 1415 专利代理师 李威 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种业务风控的方法、 装置、 设备及存储介 质 (57)摘要 本说明书公开了一种业务风控的方法、 装 置、 设备及存储介质， 可 以通过双塔模型的第一 特征提取子网， 提取出用户的业务数据的第一特 征， 从而可以从通过双塔模型的第二特征提取子 网提取出的各历史业务数据的第二特征中， 匹配 出参考特征， 进而可以根据参考特征对应的历史 业务数据的风控结果对用户的业 务进行风控。 权利要求书2页 说明书10页 附图4页 CN 115545572 A 2022.12.30 CN 115545572 A 1.一种业 务风控的方法， 包括： 获取用户的业 务数据； 将所述业务数据输入到预先训练的目标模型中， 以通过所述目标模型的第 一特征提取 子网， 提取 出所述业务数据的第一特 征， 所述目标模型为双塔模型； 从预先确定的各历史业务数据的第 二特征中， 筛选出与 所述业务数据的第 一特征之间 的相似度相匹配的第二特征， 作为参考特征， 所述各历史业务数据的第二特征是通过将各 历史业务数据输入到所述目标模型中后， 由所述目标模型中的第二特征提取子网提取出 的； 根据所述 参考特征对应的历史业 务数据的风控结果， 对所述 业务进行业 务风控。 2.如权利要求1所述的方法， 训练目标模型， 具体包括： 获取第一历史业务数据和第 二历史业务数据， 所述第 一历史业务数据对应的风控结果 与所述第二历史业 务数据对应的风控结果相匹配； 将所述第二历史业务数据输入到预设的树模型中， 得到所述第 二历史业务数据对应的 树模型编码特 征； 将所述第一历史业务数据输入到所述目标模型中， 以通过所述第一特征提取子网， 提 取出所述第一历史业务数据对应的第一特征， 以及将所述树模型编 码特征输入到所述目标 模型中， 以通过 所述第二特 征提取子网， 提取 出所述第二历史业 务数据对应的第二特 征； 以最大化所述第一历史业务数据对应的第一特征与所述第二历史业务数据对应的第 二特征之间的相似度为优化目标， 对所述目标模型进行训练。 3.如权利要求2所述的方法， 将所述第 二历史业务数据输入到预设的树模型中， 得到所 述第二历史业 务数据对应的树模型编码特 征， 具体包括： 通过所述树模型， 对所述第二历史业务数据中包含的各数据进行分类， 以确定出所述 第二历史业 务数据中包 含的每个数据所落入的叶子节点； 根据所述第 二历史业务数据中包含的每个数据所落入的叶子节点， 确定所述第 二历史 业务数据对应的树模型编码特 征。 4.如权利要求2所述的方法， 以最大化所述第一历史业务数据对应的第一特征与所述 第二历史业务数据对应的第二特征之 间的相似度为优化目标， 对所述目标模型进 行训练之 前， 所述方法还 包括： 获取第三历史业务数据， 所述第 三历史业务数据对应的风控结果与 所述第二历史业务 数据对应的风控结果 不相匹配； 将所述第三历史业务数据输入到预设的树模型中， 得到所述第 三历史业务数据对应的 树模型编码特 征； 将所述第三历史业务数据输入到所述目标模型中， 以通过所述第二特征提取子网， 提 取出所述第三历史业 务数据对应的第二特 征； 以最大化所述第一历史业务数据对应的第一特征与所述第二历史业务数据对应的第 二特征之间的相似度为优化目标， 对所述目标模型进行训练， 具体包括： 以所述第一历史业务数据的第一特征和所述第二历史业务数据的第二特征之间的相 似度， 相比于所述第三历史业务数据的第一特征和所述第三历史业务数据的第二特征之间 的相似度越大为优化目标， 对所述目标模型进行训练。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115545572 A 25.如权利要求2所述的方法， 以最大化所述第一历史业务数据对应的第一特征与所述 第二历史业务数据对应的第二特征之 间的相似度为优化目标， 对所述目标模型进 行训练之 前， 所述方法还 包括： 将所述第一历史业务数据输入到预设的树模型中， 得到所述第 一历史业务数据对应的 树模型编码特 征； 将所述第一历史业务数据输入到所述目标模型中， 以通过所述第二特征提取子网， 提 取出所述第一历史业 务数据对应的第二特 征； 以最大化所述第一历史业务数据对应的第一特征与所述第二历史业务数据对应的第 二特征之间的相似度为优化目标， 对所述目标模型进行训练， 具体包括： 以最大化所述第一历史业务数据对应的第一特征与所述第一历史业务数据对应的第 二特征之间的相似度为优化目标， 对所述目标模型进行训练。 6.一种业 务风控的装置， 包括： 获取模块， 用于获取用户的业 务数据； 特征提取模块， 用于将所述业务数据输入到预先训练的目标模型中， 以通过所述目标 模型的第一特 征提取子网， 提取 出所述业务数据的第一特 征， 所述目标模型为双塔模型； 匹配模块， 用于从预先确定的各历史业务数据的第二特征中， 筛选出与所述业务数据 的第一特征之间的相似度相匹配的第二特征， 作为参考特征， 所述各历史业务数据的第二 特征是通过将各历史业务数据输入到所述目标模型中后， 由所述目标模型中的第二特征提 取子网提取 出的； 执行模块， 用于根据所述参考特征对应的历史业务数据的风控结果， 对所述业务进行 业务风控。 7.如权利要求6所述的装置， 所述装置还 包括： 训练模块； 所述训练模块具体用于， 获取第一历史业务数据和第二历史业务数据， 所述第一历史 业务数据对应的风控结果与所述第二历史业务数据对应的风控结果相匹配； 将所述第二历 史业务数据输入到预设的树模型中， 得到所述第二历史业务数据对应的树模型编码特征； 将所述第一历史业务数据输入到所述 目标模型中， 以通过所述第一特征提取子网， 提取出 所述第一历史业务数据对应的第一特征， 以及将所述树模型编 码特征输入到所述目标模型 中， 以通过所述第二特征提取子网， 提取出所述第二历史业务数据对应的第二特征； 以最大 化所述第一历史业务数据对应的第一特征与所述第二历史业务数据对应的第二特征之间 的相似度为优化目标， 对所述目标模型进行训练。 8.如权利要求7所述的装置， 所述训练模块具体用于， 通过所述树模型， 对所述第二历 史业务数据中包含的各数据进 行分类， 以确定出所述第二历史业务数据中包含的每个数据 所落入的叶子节点； 根据所述第二历史业务数据中包含的每个数据所落入的叶子节点， 确 定所述第二历史业 务数据对应的树模型编码特 征。 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。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115545572 A 3