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申请/专利权人：深圳优特云商贸有限公司

摘要：本发明公开了一种跨境电子商务交易行为的风险管理方法及系统，包括：采集用户历史交易数据，并对所述历史交易数据进行数据清洗；搭建大语言模型LLM的多智能体框架，针对跨境电子商务不同的风险类型设计对应不同子任务的智能体；通过流处理框架实时采集和预处理交易数据以形成特征向量；将所述特征向量输入所述不同子任务的智能体，以获得实时风险预测；确定实时风险的风险等级，针对不同的风险等级，匹配差异化管控措施。

主权项：1.一种跨境电子商务交易行为的风险管理方法，其特征在于，包括：采集用户历史交易数据，并对所述历史交易数据进行数据清洗；搭建大语言模型LLM的多智能体框架，针对跨境电子商务不同的风险类型设计对应不同子任务的智能体；通过流处理框架实时采集和预处理交易数据以形成特征向量；将所述特征向量输入所述不同子任务的智能体，以获得实时风险预测；确定实时风险的风险等级，针对不同的风险等级，匹配差异化管控措施；其中，针对跨境电子商务不同的风险类型设计对应不同子任务的智能体，包括：选择预训练大语言模型作为基座，所述预训练大语言模型包括GPT或PaLM模型；针对信用风险、售后纠纷风险、物流风险、营销作弊风险的细分领域，搭建多个对应的子任务，并为每个子任务初始化一个对应的智能体，所述智能体共享所述预训练大语言模型的参数，且不同的智能体定制面向细分风险的特征提取网络；利用少样本学习范式few-shotLearning对所述不同的智能体进行微调；在所述不同的智能体内部应用对比学习方法增强特征表征；其中，利用少样本学习范式few-shotLearning对所述不同的智能体进行微调，包括:构建小样本支持集和查询集,利用MAML元学习算法对所述智能体进行梯度下降，并在查询集上评估微调后所述智能体的性能；将微调后的所述智能体蒸馏到轻量学生模型中，加入对比损失提升泛化性能；其中，在所述不同的智能体内部应用对比学习方法增强特征表征，包括:使用随机梯度估计技术计算对比损失函数关于所述智能体参数的本地零阶梯度；在计算出所述本地零阶梯度后，每一所述智能体将所述本地零阶梯度发送至邻居智能体，并接收所述邻居智能体的梯度估计，定义所述邻居智能体的梯度估计为邻居梯度；将所述本地零阶梯度和邻居梯度进行加权平均，得到一个聚合后的梯度估计；基于所述聚合后的梯度估计，采用Adam自适应优化算法对本地模型参数进行更新，并在参数更新时，引入一致性正则化项，以使不同所述智能体的模型参数向全局参数的一致性方向收敛；构建自适应通信调度机制，动态控制不同所述智能体的梯度交换的频率和范围。

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