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申请/专利权人：支付宝(杭州)信息技术有限公司

摘要：本说明书实施例提供一种私有数据保护的风险决策方法、装置、系统及设备。方法应用于目标联邦学习训练中的目标成员对象，包括：将属于私有数据的风险特征集合输入至本地的第一风控模型，确定目标风险特征维度的预测贡献值，目标风险特征维度为该风险特征集合和第一风控模型对应的其中一个风险特征维度，第一风控模通过目标联邦学习训练得到。接收目标联邦学习训练的其他成员对象发送的目标风险特征维度的预测贡献值，其他成员对象确定的目标风险特征维度的预测贡献值的方法与目标成员对象一致。基于包含自身在内的至少两个成员对象确定的目标风险特征维度的预测贡献值，确定目标风险特征维度的重要性的解释数据，以进行风险决策。

主权项：1.一种私有数据保护的风险决策方法，包括：目标联邦学习训练中的目标成员对象将属于私有数据的风险特征集合输入至本地的第一风控模型，确定目标风险特征维度的预测贡献值，包括：目标联邦学习训练中的目标成员对象按照本地的第一风控模型具有的风险特征维度，确定多种风险特征维度组合，所述多种风险特征维度组合中的至少一部分不包含有所述目标风险特征维度；所述目标成员对象按照所述多种风险特征维度组合，将属于私有数据的风险特征集合输入至本地的第一风控模型，确定多种预测结果；所述目标成员对象基于对应有目标风险特征维度的预测结果的预测值总和，以及未对应有目标风险特征维度的预测结果的预测值总和，确定所述目标风险特征维度的预测贡献值；其中，所述目标风险特征维度为所述目标成员对象的风险特征集合和所述第一风控模型对应的其中一个风险特征维度，所述第一风控模型通过所述目标联邦学习训练得到，所述目标风险特征维度的预测贡献值反映对预测结果的影响；所述目标成员对象接收所述目标联邦学习训练中的其他成员对象发送的所述目标风险特征维度的预测贡献值，其中，所述其他成员对象发送的目标风险特征维度的预测贡献值是所述其他成员对象将属于私有数据的风险特征集合输入至所述其他成员对象的第二风控模型确定得到的，所述第二风控模型通过所述目标联邦学习训练得到，所述目标风险特征维度为所述其他成员对象的风险特征集合和所述第二风控模型对应的其中一个风险特征维度；所述目标成员对象基于包含所述目标成员对象在内的至少两个成员对象确定的目标风险特征维度的预测贡献值，确定所述目标风险特征维度的重要性的解释数据，以基于所述解释数据进行风险决策。

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