【技术实现步骤摘要】
涉赌风险客户识别方法及装置
[0001]本专利技术涉及人工智能
，具体而言，涉及一种涉赌风险客户识别方法及装置。
技术介绍
[0002]面对网络赌博不断升级的形势，需要准确的对涉赌风险账户进行识别。目前，银行侧通过客户的银行侧特征训练出识别模型来对涉赌风险客户进行识别。现有的模型只使用银行侧特征，精准率较低，不能准确识别涉赌风险客户。现有技术缺少一种更为准确的识别涉赌风险客户的方案。
技术实现思路
[0003]本专利技术为了解决上述
技术介绍
中的至少一个技术问题，提出了一种涉赌风险客户识别方法及装置。
[0004]为了实现上述目的，根据本专利技术的一个方面，提供了一种涉赌风险客户识别方法，该方法包括：
[0005]根据客户的银行侧特征数据对第一识别模型进行训练，并在训练中将所述第一识别模型的模型参数发送到联邦学习平台，以使所述联邦学习平台根据所述第一识别模型的模型参数以及第二识别模型的模型参数对联邦学习识别模型进行训练，其中，电信运营商侧根据客户的电信运营商侧特征数据对所述第二识别模型进行...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种涉赌风险客户识别方法，其特征在于，包括：根据客户的银行侧特征数据对第一识别模型进行训练，并在训练中将所述第一识别模型的模型参数发送到联邦学习平台，以使所述联邦学习平台根据所述第一识别模型的模型参数以及第二识别模型的模型参数对联邦学习识别模型进行训练，其中，电信运营商侧根据客户的电信运营商侧特征数据对所述第二识别模型进行训练，并在训练中将所述第二识别模型的模型参数发送到所述联邦学习平台；根据训练出的所述联邦学习识别模型对第一目标客户进行涉赌风险客户识别，得到第一识别结果。2.根据权利要求1所述的涉赌风险客户识别方法，其特征在于，所述根据训练出的所述联邦学习识别模型对第一目标客户进行涉赌风险客户识别，得到第一识别结果，具体包括：根据所述第一目标客户的银行侧特征数据生成第一涉赌风险识别请求，并将所述第一涉赌风险识别请求发送到所述联邦学习平台，以使所述联邦学习平台在接收到所述第一涉赌风险识别请求时从所述电信运营商侧获取所述第一目标客户的电信运营商侧特征数据，进而将所述第一目标客户的银行侧特征数据和电信运营商侧特征数据输入到训练出的所述联邦学习识别模型中，得出第一识别结果；接收所述联邦学习平台根据所述第一涉赌风险识别请求返回的所述第一识别结果。3.根据权利要求1所述的涉赌风险客户识别方法，其特征在于，还包括：获取所述联邦学习平台发送的第一涉赌风险客户信息，其中，所述电信运营商侧根据第二目标客户的电信运营商侧特征数据生成第二涉赌风险识别请求，并将所述第二涉赌风险识别请求发送到所述联邦学习平台，所述联邦学习平台在接收到所述第二涉赌风险识别请求时从所述银行侧获取所述第二目标客户的银行侧特征数据，进而将所述第二目标客户的银行侧特征数据和电信运营商侧特征数据输入到训练出的所述联邦学习识别模型中，得出第二识别结果，以及在所述第二识别结果为存在涉赌风险时生成所述第一涉赌风险客户信息并将所述第一涉赌风险客户信息发送给银行侧。4.根据权利要求1所述的涉赌风险客户识别方法，其特征在于，还包括：获取所述电信运营商侧发送的第二涉赌风险客户信息，其中，所述电信运营商侧根据第三目标客户的电信运营商侧特征数据生成第三涉赌风险识别请求，并将所述第三涉赌风险识别请求发送到所述联邦学习平台，所述联邦学习平台在接收到所述第三涉赌风险识别请求时从所述银行侧获取所述第三目标客户的银行侧特征数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：石友谊，曾雨欣，冯十辰，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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