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千信智服-基于联邦学习的金融风控平台

功能介绍

​ 千信智服是一个金融科技服务平台,利用联邦学习和迁移学习在金融风控领域的优势,打破数据孤岛、保障数据安全。在实现数据隔离的前提下,通过多方数据聚合设计评估体系,自动化评估流程,评估初创企业的成长风险,帮助金融机构识别企业的潜在风险,有效管理和降低风险可能带来的损失。

​ 千信智服基于金融研究机构、第三方企业、互联网公开数据集,结合PADDLEPADDLE、PADDLEHUB、AIStudio进行应用创新,结合百度开放API,舆论分析、知识图谱实体标注、预训练模型库,实现核心算法应用:联邦学习共建模型、产品介绍智能分类、团队能力预测、企业能力预测等,最终平台呈现行情汇报、风险预测、风险跟踪、投资决策、账号管理等各项服务能力。

运行环境

Ubuntu 16.04

Python 3.7

Paddlepaddle 1.6/1.5(Product_predict)

PaddleFL 0.1

Paddlehub 1.1.1

sklearn

工程结构介绍

  • AI
    • data:训练及测试数据
    • models:部分预训练模型
    • **_predict.py: 预测文件
    • **_train.py:训练文件
  • Server
    • data: 数据模型
    • maker:请求处理模块
    • scumaker:后端总体配置
    • util:工具模块
    • venv:运行环境
  • FrontPage
    • admin:系统运行后台界面
    • qianxin:网页前端界面

详细文件介绍

FederatePredict

User-Defined-Program: PaddlePaddle的程序定义了机器学习模型结构和训练策略

Distributed-Config: 在联邦学习中,系统会部署在分布式环境中。分布式训练配置定义分布式训练节点信息。

FL-Job-Generator: 给定FL-Strategy, User-Defined Program 和 Distributed Training Config,联邦参数的Server端和Worker端的FL-Job将通过FL Job Generator生成。FL-Jobs 被发送到组织和联邦参数服务器以进行联合训练。 fltrainer.py :喂入数据,联邦各方训练 flserver.py :服务端,云或第三方集群中运行的联邦参数服务器。 run.sh :运行整个项目

ProductPredict

Product_predict.py : 预测文件,直接运行即可。·模型需要提前从网盘中下载,环境需要是paddle1.5(1.6还没搞懂为什么不行,貌似你们改了接口。)

Product_train.py:数据集经过百度API的知识图谱实体标注进行过处理,使用ERNIE+BiLstm/GRU进行finetune训练。

models/Product:训练好的模型

TeamPredict

Team_predict.py : 预测文件,直接运行即可。模型需要提前从网盘中下载,环境需要是paddle1.5(1.6还没搞懂为什么不行,貌似你们改了接口。)

Team_train.py:数据集经过百度API的知识图谱实体标注进行过处理,使用ERNIE+BiLstm/GRU进行finetune训练。

models/Product:训练好的模型

CompanyPredict

Company_predict.py : 预测文件,直接运行即可。模型需要提前从网盘中下载,环境需要是paddle1.5(1.6还没搞懂为什么不行,貌似你们改了接口。)

Company_train.py:数据集经过百度API的知识图谱实体标注进行过处理,使用ERNIE+BiLstm/GRU进行finetune训练。

models/Company:训练好的模型

项目地址集合

AISTUDIO

产品网页地址

http://qianxin.xixfeng.cn/

点击产品使用进入系统

测试账号:17381589960

账号密码:123

模型地址

models/Product: 放入:https://pan.baidu.com/s/1xUjlnnukI_QXb-Q5V7Xi4g

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