【技术实现步骤摘要】
私有数据保护的业务风险控制方法、装置、平台及系统
本文件涉及数据处理
,尤其涉及一种私有数据保护的业务风险控制方法、装置、平台及系统。
技术介绍
随着人工智能的发展,风控模型凭借机械化的风险识别能力,被越来越多的机构重视。目前,风控模型的普及还存在较多的限制,其中一部分原因是风险特征数据的分布存在严重倾斜,再加上这类数据敏感性较强,机构之间不方便彼此共享,导致“数据孤岛”的形成。在数据割裂的现况下,很多机构没有条件构建风控模型而导致风险决策能力受限。有鉴于此,如何在保证机构私有数据隐私的前提下,通过机构联合建模实现风险防控,是当前亟需解决的技术问题。
技术实现思路
本说明书实施例目的是提供一种私有数据保护的业务风险控制方法及相关硬件,能够在保证机构私有数据隐私的前提下,通过机构联合建模实现风险防控。为了实现上述目的,本说明书实施例是这样实现的:第一方面,提供一种私有数据保护的业务风险控制方法,包括:业务提供方基于安全多方计算协议,将属于私有数据的风险特征集合发送至集中计算平台;所述集中计算平台至少基于所述集中计算平台和所述业务提供方的风险特征集合,对风控模型进行训练;所述业务提供方向所述集中计算平台发送风险识别请求,所述风险识别请求携带有目标业务对象的风险特征;所述集中计算平台将所述目标业务对象的风险特征输入至所述风控模型,以将所述风控模型确定的所述目标业务对象的风险识别结果发送至所述业务提供方;所述业务提供方对所述目标业务对象 ...
【技术保护点】
1.一种私有数据保护的业务风险控制方法,包括:/n业务提供方基于安全多方计算协议,将属于私有数据的风险特征集合发送至集中计算平台;/n所述集中计算平台至少基于所述集中计算平台和所述业务提供方的风险特征集合,对风控模型进行训练;/n所述业务提供方向所述集中计算平台发送风险识别请求,所述风险识别请求携带有目标业务对象的风险特征;/n所述集中计算平台将所述目标业务对象的风险特征输入至所述风控模型,以将所述风控模型确定的所述目标业务对象的风险识别结果发送至所述业务提供方;/n所述业务提供方对所述目标业务对象执行与所述风险识别结果相匹配的业务风险控制决策。/n
【技术特征摘要】
1.一种私有数据保护的业务风险控制方法,包括:
业务提供方基于安全多方计算协议,将属于私有数据的风险特征集合发送至集中计算平台;
所述集中计算平台至少基于所述集中计算平台和所述业务提供方的风险特征集合,对风控模型进行训练;
所述业务提供方向所述集中计算平台发送风险识别请求,所述风险识别请求携带有目标业务对象的风险特征;
所述集中计算平台将所述目标业务对象的风险特征输入至所述风控模型,以将所述风控模型确定的所述目标业务对象的风险识别结果发送至所述业务提供方;
所述业务提供方对所述目标业务对象执行与所述风险识别结果相匹配的业务风险控制决策。
2.根据权利要求1所述的方法,
业务提供方基于安全多方计算协议,将属于私有数据的风险特征集合发送至集中计算平台,包括:
业务提供方将本地的样本业务对象的风险分类标签和经安全多方计算的样本业务对象的风险特征集合发送至集中计算平台;
其中,在所述集中计算平台对风控模型进行训练的过程中,样本业务对象的风险特征集合作为所述风控模型的输入数据,样本业务对象的风险分类标签作为所述风控模型的输出数据。
3.根据权利要求2所述的方法,
所述安全多方计算包括基于软件保护扩展SGX执行的安全计算。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法,
所述目标业务对象在所述业务提供方的业务受理难易程度与所述风险识别结果相关联。
5.根据权利要求1-3中任一项所述的方法,
所述业务提供方对所述目标业务对象执行与所述风险识别结果相匹配的业务风险控制决策,包括以下至少一者:
为所述目标业务对象配置与所述风险识别结果相匹配的业务额度;
为所述目标业务对象配置与所述风险识别结果相匹配的身份认证方式;
为所述目标业务对象配置与所述风险识别结果相匹配的业务项目。
6.一种私有数据保护的业务风险控制方法,包括:
业务提供方基于安全多方计算协议,将属于私有数据的风险特征集合发送至集中计算平台,使得所述集中计算平台至少基于所述集中计算平台和所述业务提供方的风险特征集合,对风控模型进行训练;
所述业务提供方向所述集中计算平台发送携带有目标业务对象的风险特征的风险识别请求,使得将所述目标业务对象的风险特征输入至所述风控模型,得到所述目标业务对象的风险识别结果;
所述业务提供方接收所述集中计算平台发送的所述目标业务对象的风险识别结果;
所述业务提供方对所述目标业务对象执行与所述风险识别结果相匹配的业务风险控制决策。
7.一种私有数据保护的业务风险控制方法,包括:
集中计算平台接收业务提供方基于安全多方计算协议发送的风险特征集合,其中,所述业务提供方发送的风险特征集合属于所述业务提供方的私有数据;
所述集中计算平台至少基于所述集中计算平台和所述业务提供方的风险特征集合,对风控模型进行训练;
所述集中计算平台接收所述业务提供方发送的风险识别请求,所述风险识别请求携带有目标业务对象的风险特征;
所述集中计算平台将所述目标业务对象的风险特征输入至所述风控模型,得到所述目标业务对象的风险识别结果;
所述集中计算平台将所述目标业务对象的风险识别结果发送至所述业务提供方,使得所述业务提供方对所述目标业务对象执行与所述风险识别结果相匹配的业务风险控制决策。
8.一种业务提供方装置,包括:
发送模块,基于安全多方计算协议,将属于业务提供方装置私有数据的风险特征集合发送至集中计算平台,使得所述集中计算平台至少基于所述集中计算平台和所述业务提供方的风险特征集合,对风控模型进行训练;
请求模块,向所述集中计算平台发送携带有目标业务对象的风险特征的风险识别请求,使得将所述目标业务对象的风险特征输入至所述风控模型,得到所述目标业务对象的风险识别结果;
接收模块,接收所述集中计算平台发送的所述目标业务对象的风险识别结果;
决策模块,对所述目标业务对象执行与所述风险识别结果相匹配的业务风险控制决策。
9.一种集中计算平台,包括:
第一接收模块,接收业务提供方基于安全多方计算协议发送的风险特征集合,其中,所述业务提供方发送的风险特征集合属于所述业务提供方的私有数...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘昕纯,
申请(专利权)人:支付宝杭州信息技术有限公司,
类型:发明
国别省市:浙江;33
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。