[发明专利]金融交易欺诈风险人工智能建模参数化热敏缩放校正方法在审
| 申请号： | 202111335305.4 | 申请日： | 2021-11-11 |
| 公开（公告）号： | CN114022266A | 公开（公告）日： | 2022-02-08 |
| 发明（设计）人： | 金坚 | 申请（专利权）人： | 上海开明智盾智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/00 | 分类号： | G06Q40/00;G06Q40/04 |
| 代理公司： | 北京盛凡佳华专利代理事务所(普通合伙) 11947 | 代理人： | 靳桂琳 |
| 地址： | 201100 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 金融交易 欺诈 风险 人工智能 建模 参数 热敏 缩放 校正 方法 | ||
【权利要求书】：
1.金融交易欺诈风险人工智能建模参数化热敏缩放校正方法，其特征在于包括确定加权交易参数及计算参数对分数的加权值、利用公式而对分数基于加权值α进行提升、对加权校正后的分数进行边界限制四个步骤；所述确定加权交易参数中，加权交易参数由客户指定，客户希望模型倾向于抓住交易金额较大的欺诈，那么就会选定交易参数-交易金额，作为模型加权参数；所述计算参数对分数的加权值的公式为α＝νhTP；所述计算参数对分数的加权值的公式为所述对加权校正后的分数进行边界限制公式为：
2.根据权利要求1所的金融交易欺诈风险人工智能建模参数化热敏缩放校正方法，其特征在于，计算参数对分数的加权值中，Vh为缩放校正参数输入值，TP为缩放温度指数，TP是需要优化的参数。
3.根据权利要求1所的金融交易欺诈风险人工智能建模参数化热敏缩放校正方法，其特征在于利用公式而对分数基于加权值α进行提升中，其中Scoremax，Scoremin，分别为交易风险分数最大和最小边界值，均属于常数。
4.根据权利要求1所的金融交易欺诈风险人工智能建模参数化热敏缩放校正方法，其特征在于对加权校正后的分数进行边界限制中，其中Scoremax，Scoremin，分别为交易风险分数最大和最小边界值，均属于常数。
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