(19)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 202211042961.X (22)申请日 2022.08.29 (71)申请人 中国银行股份有限公司 地址 100818 北京市西城区复兴门内大街1 号 (72)发明人 夏雪　郭群　周庆鹏　霍丽娟　 李玉林　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 张东梅 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种模型训练方法及 装置、 存储介质及电子 设备 (57)摘要 本发明提供了一种模 型训练方法及装置、 存 储介质及电子设备， 可应用于 金融领域或其他领 域， 可以获取第一模型和第一样本数据； 第一样 本数据包括用户的金融行为信息； 根据第一模型 和第一样 本数据生成第一中间结果； 根据第一中 间结果以及接收到的第二加密中间结果， 生成第 一模型的第一加密梯度； 第二加密中间结果由第 二参与方对第二中间结果加密得到； 第二中间结 果由第二参与方根据第二模型以及第二样本数 据生成； 第二样本数据包括用户的通信行为信 息； 将第一加密梯度发往联邦学习系统的中间 方， 获得第一梯度； 根据第一梯度对第一模型的 模型参数进行更新。 能够提高信用风险的评价准 确性。 权利要求书2页 说明书8页 附图4页 CN 115375458 A 2022.11.22 CN 115375458 A 1.一种模型训练方法， 其特征在于， 应用于联邦学习系统的第一参与方， 所述方法包 括： 获取第一模型和第一样本数据； 所述第一样本数据包括用户的金融行为信息； 所述金 融行为信息包括收支信息、 信贷信息和还款记录中的至少一种； 根据所述第一模型和所述第一样本数据生成第一中间结果； 根据所述第 一中间结果以及接收到的第 二加密中间结果， 生成所述第 一模型的第 一加 密梯度； 第二加密中间结果由所述联邦学习系统的第二参与方对第二中间结果加密得到； 所述第二中间结果由所述第二参与方根据第二模型以及第二样本数据生成； 所述第二样本 数据包括用户的通信行为信息； 所述通信行为信息包括用户短信信息和上网情况中的至少 一种； 将所述第一加密梯度发往所述联邦学习系统 的中间方， 使得所述联邦学习系统 的中间 方对所述第一加密 梯度进行解密， 获得第一梯度； 根据所述中间方解密得到的第 一梯度对所述第 一模型的模型参数进行更新， 以实现对 所述第一模型的训练。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 获取第一样本数据的过程， 包括： 获取原始样本数据； 应用预设的邻近算法对所述原 始样本数据进行 预处理， 获得第一样本数据。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述第 一模型和所述第 一样本数 据生成第一中间结果之后， 还 包括： 根据所述中间方 下发的密钥对所述第一中间结果进行加密， 获得第一加密中间结果； 将所述第一加密中间结果发往所述第二 参与方。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述中间方解密得到的第 一梯度 对所述第一模型的模型参数进行 更新之后， 还 包括： 判断更新后的所述第一模型 是否满足预设的训练完成条件； 在更新后的所述第 一模型满足预设的训练完成条件的情况下， 利用训练好的所述第 一 模型对目标用户进行风险监测； 在更新后的所述第 一模型不满足预设的训练完成条件的情况下， 获取新的第 一样本数 据， 并返回执 行根据所述第一模型和所述第一样本数据生成第一中间结果的步骤。 5.一种模型训练装置， 其特征在于， 应用于联邦学习系统的第一参与方， 所述装置包 括： 获取单元， 用于获取第一模型和第一样本数据； 所述第一样本数据包括用户的金融行 为信息； 所述金融行为信息包括收支信息、 信贷信息和还款记录中的至少一种； 第一生成单元， 用于根据所述第一模型和所述第一样本数据生成第一中间结果； 第二生成单元， 用于根据所述第一中间结果以及接收到的第二加密中间结果， 生成所 述第一模型的第一加密梯度； 第二加密中间结果由所述联邦学习系统的第二参与方对第二 中间结果加密得到； 所述第二中间结果由所述第二参与方根据第二模型以及第二样本数据 生成； 所述第二样本数据包括用户的通信行为信息； 所述通信行为信息包括用户短信信息 和上网情况中的至少一种； 传输单元， 用于将所述第一加密梯度发往所述联邦学习系统的中间方， 使得所述联邦权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115375458 A 2学习系统的中间方对所述第一加密 梯度进行解密， 获得第一梯度； 更新单元， 用于根据 所述中间方解密得到的第 一梯度对所述第 一模型的模型参数进行 更新， 以实现对所述第一模型的训练。 6.根据权利要求5所述的装置， 其特 征在于， 获取 单元， 包括： 获取子单 元， 用于获取原 始样本数据； 预处理单元， 用于应用预设的邻近算法对所述原始样本数据进行预处理， 获得第一样 本数据。 7.根据权利要求5所述的装置， 其特 征在于， 还 包括： 加密单元， 用于根据所述中间方下发的密钥对所述第一中间结果进行加密， 获得第一 加密中间结果； 发送单元， 用于将所述第一加密中间结果发往所述第二 参与方。 8.根据权利要求5所述的装置， 其特 征在于， 还 包括： 判断单元， 用于判断更新后的所述第一模型 是否满足预设的训练完成条件； 第一执行单元， 用于在更新后的所述第一模型满足预设的训练完成条件的情况下， 利 用训练好的所述第一模型对目标用户进行风险监测； 第二执行单元， 用于在更新后的所述第一模型不满足预设的训练完成条件的情况下， 获取新的第一样本数据， 并返回执行根据所述第一模型和所述第一样本数据生成第一中间 结果的步骤。 9.一种存储介质， 其特征在于， 所述存储介质包括存储指令， 其中， 在所述指令运行时 控制所述存 储介质所在的设备 执行如权利要求1～4任意 一项所述的模型训练方法。 10.一种电子设备， 其特征在于， 包括存储器， 以及一个或者一个以上的指令， 其中一个 或一个以上指 令存储于存储器中， 且经配置以由一个或者一个以上处理器执行如权利要求 1～4任意 一项所述的模型训练方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115375458 A 3