一种多方风险标签实时数据处理方法及系统

本发明公开了一种多方风险标签实时数据处理方法及系统，所述方法包括以下步骤：数据方获取本地用户风险标签数据，并通过标签对齐处理生成对齐后的数据集进行秘密分享或同态加密处理；任务参与方获取加密数据，基于所述加密数据进行联合训练，生成基础模型，将训练完成的基础模型部署至业务系统；通过业务系统持续采集新增用户风险标签数据，对新增数据进行标签对齐处理，再通过秘密分享或同态加密进行密态处理；基于密态增量数据进行联合训练，生成增量模型；结合基础模型与增量模型进行模型融合，生成融合模型替换基础模型部署至业务系统。本发明可提高多方风险标签实时数据处理的计算效率，满足了业务系统对低时延的要求。