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龙图腾网获悉上海同余信息科技有限公司申请的专利基于异构数据融合的场外衍生品跨境监管智能适配系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120147014B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510633475.2，技术领域涉及：G06Q40/04；该发明授权基于异构数据融合的场外衍生品跨境监管智能适配系统是由董文峰;施振兴;孔祥超设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于异构数据融合的场外衍生品跨境监管智能适配系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于异构数据融合的场外衍生品跨境监管智能适配系统，涉及大数据处理技术领域，设置数据采集模块获取场外衍生品交易数据，生成原始数据集，设置数据结构化处理模块对所述原始数据集采用面向金融文本的文本模型进行语义解析，生成交易信息表，设置交易类型分类模块根据所述交易信息表中的交易类型，判断是否涉及跨境交易，若涉及跨境交易，则设置跨境合规评估模块，对所述交易信息表进行动态规则匹配，生成合规报告；否则设置风险预测模块，对交易信息表采用预训练的交易图神经网络模型进行风险预测，生成风险预警信号，执行对应预警措施。降低合规成本，提高风险管控能力。

本发明授权基于异构数据融合的场外衍生品跨境监管智能适配系统在权利要求书中公布了：1.基于异构数据融合的场外衍生品跨境监管智能适配系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据结构化处理模块、交易类型分类模块、跨境合规评估模块、风险预测模块以及监管决策模块；其中，各个模块之间通过电性方式连接； 数据采集模块，用于获取场外衍生品交易数据，包括来自交易所的结构化数据、银行的非结构化数据以及监管机构的监管审查信息，生成原始数据集，并将所述原始数据集发送至数据结构化处理模块； 数据结构化处理模块，采用面向金融文本的文本模型对所述原始数据集进行语义解析，生成交易信息表，并将所述交易信息表发送至交易类型分类模块；其中，对所述原始数据集采用面向金融文本的文本模型进行语义解析，生成交易信息表包括以下步骤： 步骤21：构建金融领域专用的预训练语言模型；所述金融领域专用的预训练语言模型采用基于Transformer架构的双向编码器表示变体； 步骤22：对银行非结构化数据应用自然语言处理技术，提取关键交易要素和条款信息； 步骤23：对监管审查信息进行结构化转换，提取合规要求和监管决策依据； 步骤24：基于预训练语言模型，构建金融文本的多模态融合模型，整合结构化数据、关键交易要素和条款信息以及合规要求和监管决策依据的语义信息；所述多模态融合模型采用基于Transformer的跨模态注意力架构； 步骤25：对融合后的语义信息进行深度信息抽取，识别并提取交易的核心要素和关联属性，转换为结构化的图谱单元； 步骤26：将所述图谱单元进行语义整合，构建交易知识图谱，形成交易实体间的关联网络； 步骤27：基于交易知识图谱，执行多维度特征提取，生成交易的结构化表示； 步骤28：基于交易的结构化表示，生成标准化的交易信息表；所述交易信息表的生成包括字段设计、数据填充两个阶段； 交易类型分类模块，根据所述交易信息表中的交易类型，判断是否涉及跨境交易，若涉及跨境交易，则将所述交易信息表发送至跨境合规评估模块；否则，将所述交易信息表发送至风险预测模块； 跨境合规评估模块，基于预构建的规则知识图谱，对所述交易信息表进行动态规则匹配，生成合规报告； 风险预测模块，对交易信息表采用预训练的交易图神经网络模型进行风险预测，生成风险预警信号，执行对应预警措施。

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