关联方识别模型的训练方法、关联方识别方法以及装置制造方法及图纸

本说明书公开了一种关联方识别模型的训练方法、关联方识别方法以及装置。本说明书的实施例中，获取服务器发送的第一全局模型参数，第一全局模型参数为服务器基于第一平台和第二平台在上一轮上传的本地模型参数生成的；基于第一全局模型参数和第一本地交互数据集，训练第一本地关联方识别模型，得到第一本地关联方识别模型的第一本地模型参数，第一本地交互数据集包括与第一参与方发生过交互的参与方的参与方信息；将第一本地模型参数发送至服务器，以使服务器基于第一本地模型参数生成第二全局模型参数；接收服务器返回的第二全局模型参数；基于第一本地交互数据集及第二全局模型参数，训练第一本地关联方识别模型。训练第一本地关联方识别模型。训练第一本地关联方识别模型。

【技术实现步骤摘要】
关联方识别模型的训练方法、关联方识别方法以及装置


[0001]本说明书实施例涉及计算机
，特别涉及一种关联方识别模型的训练方法、关联方识别方法以及装置。

技术介绍

[0002]随着消费金融公司业务的不断拓展，消费金融公司与其他主体之间发生的关联交易也越来越多，按照消费金融相关规则及其他监管披露要求，关联方认证以及交易事项的发生需要有完善的认定，审批，披露流程。
[0003]然而，现有的关联方识别方法是通过人工进行，即从签约合同中获取关联方，或者从发生的交易事项中人工摘取关联方，然后通过线下邮件上报董事会的方式确认。这种方式的流程长达几个月，时效性不够，同时个人隐私，姓名、公司持股比例等有泄露风险。因此，如何在高效低成本地识别交互的关联方的同时，保障用户的隐私，成为了亟待解决的技术难题。

技术实现思路

[0004]本说明书实施例提供了一种关联方识别模型的训练方法、关联方识别方法以及装置，提高了关联方识别的效率，同时可以降低在关联方识别的过程中数据发生泄露的风险，技术方案如下。
[0005]一方面，提供了一种关本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种关联方识别模型的训练方法，由第一平台执行，所述方法包括：获取服务器发送的第一全局模型参数，所述第一全局模型参数为所述服务器基于所述第一平台和第二平台在上一轮上传的本地模型参数生成的，所述第一平台对应的第一参与方与所述第二平台对应的第二参与方之间发生过交互；基于所述第一全局模型参数和第一本地交互数据集，训练第一本地关联方识别模型，得到所述第一本地关联方识别模型的第一本地模型参数，所述第一本地交互数据集包括与所述第一参与方发生过交互的参与方的参与方信息；将所述第一本地模型参数发送至所述服务器，以使所述服务器基于所述第一本地模型参数生成第二全局模型参数；接收所述服务器返回的第二全局模型参数；基于所述第一本地交互数据集及所述第二全局模型参数，训练所述第一本地关联方识别模型，所述第一本地关联方识别模型用于基于交互数据识别所述第一参与方的关联方。2.根据权利要求1所述的方法，所述基于所述第一全局模型参数和第一本地交互数据集，训练第一本地关联方识别模型，得到所述第一本地关联方识别模型的第一本地模型参数包括：采用所述第一全局模型参数更新所述第一本地关联方识别模型的模型参数；采用所述第一本地交互数据集中第一批次的多个第一本地交互数据，训练模型参数更新后的第一本地关联方识别模型，得到所述第一本地关联方识别模型的第一本地模型参数。3.根据权利要求2所述的方法，所述采用所述第一本地交互数据集中第一批次的多个第一本地交互数据，训练模型参数更新后的第一本地关联方识别模型，得到所述第一本地关联方识别模型的第一本地模型参数包括：将所述第一批次的多个第一本地交互数据输入所述参数更新后的第一本地关联方识别模型；由所述参数更新后的第一本地关联方识别模型基于所述多个第一本地交互数据进行关联方识别，得到所述多个第一本地交互数据对应的多个关联方预测结果；基于所述多个关联方预测结果与所述多个第一本地交互数据对应的多个关联方标注结果之间的差异信息，训练所述参数更新后的第一本地关联方识别模型，得到所述第一本地模型参数。4.根据权利要求3所述的方法，所述由所述参数更新后的第一本地关联方识别模型基于所述多个第一本地交互数据进行关联方识别，得到所述多个第一本地交互数据对应的多个关联方预测结果包括：对于所述多个第一本地交互数据中的任一第一本地交互数据，由所述参数更新后的第一本地关联方识别模型对所述第一本地交互数据进行全连接和归一化，得到所述第一本地交互数据的关联方预测值；基于所述关联方预测值与关联方预测阈值，确定所述第一本地交互数据的关联方预测结果。5.根据权利要求3所述的方法，所述基于所述多个关联方预测结果与所述多个第一本地交互数据对应的多个关联方标注结果之间的差异信息，训练所述参数更新后的第一本地
关联方识别模型，得到所述第一本地模型参数包括：基于所述多个关联方预测结果与所述多个第一本地交互数据对应的多个关联方标注结果之间的差异信息，更新所述参数更新后的第一本地关联方识别模型的模型参数；将所述多个第一本地交互数据中最后一个第一本地交互数据对应的所述参数更新后的第一本地关联方识别模型的模型参数，确定为所述第一本地模型参数。6.根据权利要求1所述的方法，所述将所述第一本地模型参数发送至所述服务器包括：采用所述服务器的公钥对所述第一本地模型参数进行加密，得到第一加密信息；将所述第一加密信息发送至所述服务器。7.根据权利要求1所述的方法，所述获取服务器发送的第一全局模型参数包括：获取服务器发送的第二加密信息；采用所述服务器的公钥对所述第二加密信息进行解密，得到所述第一全局模型参数。8.一种关联方识别模型的训练方法，由服务器执行，所述方法包括：发送第一全局模型参数给第一平台和第二平台，所述第一全局模型参数为基于所述第一平台和所述第二平台在上一轮上传的本地模型参数生成的，所述第一平台对应的第一参与方与所述第二平台对应的第二参与方之间发生过交互；分别接收所述第一平台发送的第一本地模型参数以及所述第二平台发送的第二本地模型参数，所述第一本地模型参数为所述第一平台基于所述第一全局模型参数和第一本地交互数据集，训练第一本地关联方识别模型后得到的模型参数，所述第一本地交互数据集包括与所述第一参与方发生过交互的参与方的参与方信息；所述第二本地模型参数为所述第二平台基于所述第一全局模型参数和第二本地交互数据集，...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈森，杨俊，黎文江，
申请(专利权)人：重庆蚂蚁消费金融有限公司，
类型：发明
国别省市：