(19)中华 人民共和国 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 202111385863.1 (22)申请日 2021.11.22 (71)申请人 支付宝 （杭州） 信息技 术有限公司 地址 310013 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 张力文　 (74)专利代理 机构 北京智信禾专利代理有限公 司 11637 代理人 赵杰 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/04(2012.01) (54)发明名称 风险预测模 型的训练方法及装置、 风险预测 方法及装置 (57)摘要 本说明书实施例提供风险预测模型的训练 方法及装置、 风险预测方法及装置， 其中所述风 险预测模型的训练方法包括： 获取待检测方的待 检测多维度风险信息和所述待检测方的样本风 险概率值； 将所述待检测多维度风险信息输入至 风险预测模 型， 获取所述风险预测模 型输出的预 测风险概率值； 根据所述样本风险概率值和所述 预测风险概率值计算损失值； 基于所述损失值调 整所述风险预测模型的模型参数， 继续训练所述 风险预测模型， 直至达到训练停止条件。 通过本 方法可以训练出一个准确高效的风险预测模型。 权利要求书2页 说明书11页 附图3页 CN 114091902 A 2022.02.25 CN 114091902 A 1.一种风险预测模型的训练方法， 包括： 获取待检测方的待检测多维度风险信息和所述待检测方的样本风险概 率值； 将所述待检测多维度风险信 息输入至风险预测模型， 获取所述风险预测模型输出的预 测风险概 率值； 根据所述样本风险概 率值和所述预测风险概 率值计算损失值； 基于所述损 失值调整所述风险预测模型的模型参数， 继续训练所述风险预测模型， 直 至达到训练停止条件。 2.如权利要求1所述的风险预测模型的训练方法， 获取待检测方的待检测多维度风险 信息， 包括： 在所述待检测方为项目提供方的情况下， 获取所述项目提供方的项目提供方资质信 息、 项目提供 方资源消耗信息和项目提供 方资源储备信息 。 3.如权利要求2所述的风险预测模型的训练方法， 获取所述项目提供方的项目提供方 资质信息、 项目提供 方资源消耗信息和项目提供 方资源储备信息， 包括： 采集所述项目提供方对应的项目平台注册信息和/或第三方评价信息， 并组成项目提 供方资质信息； 采集所述项目提供方对应的线上资源消耗信息和/或线下资源消耗信息， 并组成项目 提供方资源消耗信息； 采集所述项目提供方对应的在项目平台的资源储备信 息， 生成项目提供方资源储备信 息。 4.如权利要求1所述的风险预测模型的训练方法， 获取待检测方的待检测多维度风险 信息， 包括： 在所述待检测方为项目参与方的情况下， 获取所述项目参与 方的项目参与 方信誉信 息 和项目参与方资源消耗信息 。 5.如权利要求1所述的风险预测模型的训练方法， 获取所述项目参与方的项目参与方 信誉信息和项目参与方资源消耗信息， 包括： 采集所述项目参与方的平台信誉信息和/或第三方信誉信息， 组成项目参与方信誉信 息； 采集所述项目参与方的资源波动信息和/或风险承受信息， 组成项目参与方资源消耗 信息。 6.如权利要求1所述的风险预测模型的训练方法， 所述待检测多维度风险信息包括至 少一个待检测维度信息， 每 个待检测维度信息对应一个 检测权重； 将所述待检测多维度风险信息 输入至风险预测模型， 包括： 将每个待检测维度信息和对应的检测权 重输入至风险预测模型。 7.如权利要求1所述的风险预测模型的训练方法， 所述训练停止条件， 包括： 损失值小于预设阈值； 或 训练轮次达 到预设的训练轮次。 8.一种风险预测方法， 包括： 确定待检测方； 获取所述待检测方的待检测多维度风险信息；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114091902 A 2将所述待检测多维度风险信 息输入至风险预测模型进行处理， 获得所述风险预测模型 输出的风险概率值， 其中， 所述风险预测模型是通过权利要求 1‑7任意一项 所述的训练方法 训练得到的。 9.一种风险预测模型的训练装置， 包括： 获取模块， 被配置为获取待检测方的待检测多维度风险信 息和所述待检测方的样本风 险概率值； 预测模块， 被配置为将所述待检测多维度风险信息输入至风险预测模型， 获取所述风 险预测模型输出的预测风险概 率值； 计算模块， 被 配置为根据所述样本风险概 率值和所述预测风险概 率值计算损失值； 训练模块， 被配置为基于所述损 失值调整所述风险预测模型的模型参数， 继续训练所 述风险预测模型， 直至 达到训练停止条件。 10.一种风险预测装置， 包括： 确定模块， 被 配置为确定待检测方； 获取模块， 被 配置为获取 所述待检测方的待检测多维度风险信息； 预测模块， 被配置为将所述待检测多维度风险信息输入至风险预测模型进行处理， 获 得所述风险预测模型输出的风险概率值， 其中， 所述风险预测模型是通过权利要求 1‑7任意 一项所述的训练方法训练得到的。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114091902 A 3