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龍圖騰網獲悉佛山大學申請的專利基于大數據的金融合規風險評估方法、系統及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120182006B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510654978.8，技術領域涉及：G06Q40/04；該發明授權基于大數據的金融合規風險評估方法、系統及存儲介質是由韓曉茹設計研發完成，并于2025-05-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于大數據的金融合規風險評估方法、系統及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請涉及數據處理技術領域，公開了一種基于大數據的金融合規風險評估方法、系統及存儲介質。該方法包括：采集與標準化處理多源數據形成結構化數據集；構建包含風險領域、子類和指標的三級評估體系；訓練層疊式融合網絡獲取評估模型；實時分析生成風險報告；識別風險點并量化評估；設定預警閾值，超閾值時生成預警信號并發送至風險管理部門。本申請實現了合規風險的高效識別、精準評估和及時預警，提升金融機構合規風險管理的自動化水平和科學決策能力。

本發明授權基于大數據的金融合規風險評估方法、系統及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種基于大數據的金融合規風險評估方法，其特征在于，所述方法包括： 對金融交易數據、客戶信息數據、監管要求數據以及市場數據進行采集與標準化處理，得到結構化數據集，包括：從金融機構內部系統提取交易記錄、資金流水、賬戶信息的金融交易數據，從客戶管理系統獲取客戶基本資料、信用記錄、交易偏好的客戶信息數據，得到原始數據集，其中，交易記錄包括交易流水號、交易時間、交易金額、交易類型以及交易對手信息；對所述原始數據集進行數據清洗，得到清洗數據集，并對所述清洗數據集進行格式轉換，得到格式統一數據集；對所述格式統一數據集中的數值型數據進行歸一化處理，并對所述格式統一數據集中的類別型數據進行編碼轉換，得到標準化數據集；對所述標準化數據集進行數據標注，添加風險相關標簽，得到標簽數據集；將所述標簽數據集整合存儲到數據倉庫中，建立數據索引和訪問控制機制，形成結構化數據集； 基于所述結構化數據集構建多層次金融合規風險評估指標體系，所述指標體系為包括風險領域、風險子類及風險指標的三級結構； 利用所述結構化數據集和所述多層次金融合規風險評估指標體系訓練包含決策樹、神經網絡及支持向量機的層疊式融合網絡，得到金融合規風險評估模型，包括：根據所述多層次金融合規風險評估指標體系中的風險領域、風險子類及風險指標的對應關系，從所述結構化數據集中提取訓練特征，并按7:2:1的比例劃分訓練集、驗證集和測試集，得到模型訓練數據集；利用所述模型訓練數據集中的風險指標值作為輸入特征，將所述風險指標對應的風險等級作為目標標簽，分別訓練決策樹模型、五層前饋神經網絡模型和徑向基核支持向量機模型，得到三個基礎模型；將所述三個基礎模型應用于驗證集，針對所述多層次金融合規風險評估指標體系中的每個風險領域計算各模型的F1得分，形成包含風險領域與模型性能映射關系的性能矩陣；基于所述性能矩陣構建層疊式融合架構，對于每個風險領域選擇性能最優的模型作為主模型，其余模型作為輔助模型，通過加權投票方式組合三個基礎模型的輸出結果，得到初始融合網絡；對所述初始融合網絡在驗證集上進行網格搜索參數優化，調整各基礎模型的權重系數和決策閾值，得到參數優化的融合網絡；將所述參數優化的融合網絡應用于測試集，計算各風險領域的平均精確率和召回率，形成所述金融合規風險評估模型，所述金融合規風險評估模型用于接收所述結構化數據集并輸出風險評分和風險等級； 將所述結構化數據集輸入所述金融合規風險評估模型進行多維度實時分析，得到合規風險評估報告，包括：將所述結構化數據集按照客戶維度、交易維度、業務維度和機構維度進行數據分組，并根據所述多層次金融合規風險評估指標體系的指標定義，提取與風險指標對應的特征，得到多維度特征矩陣；對所述多維度特征矩陣進行數據標準化和缺失值處理，使其符合所述金融合規風險評估模型的輸入要求，得到預處理特征數據；將所述預處理特征數據分別輸入所述金融合規風險評估模型中的決策樹模型、五層前饋神經網絡模型和徑向基核支持向量機模型，得到三組模型的風險評估值；根據所述性能矩陣中各風險領域的模型性能映射關系，對所述三組模型的風險評估值進行加權融合計算，利用所述參數優化的融合網絡生成各風險指標的風險得分，得到綜合風險評估結果；根據所述綜合風險評估結果，按照所述多層次金融合規風險評估指標體系的層級關系，對風險指標層級的得分進行加權聚合計算，依次得到風險子類層級和風險領域層級的風險評分，形成層級風險評分表；將所述層級風險評分表與風險等級劃分標準對照，生成風險等級分布圖和風險趨勢分析圖，組合成所述合規風險評估報告； 根據所述合規風險評估報告識別潛在的合規風險點，并對所述合規風險點分配權重進行量化評估，得到風險點量化評估結果； 基于所述風險點量化評估結果設定分級預警閾值，當風險量化指標超過預設閾值時，生成包含風險點描述、風險等級、處理建議的預警信號，并將所述預警信號發送至相應的風險管理部門。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人佛山大學，其通訊地址為：528000 廣東省佛山市禪城區江灣一路18號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。