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龙图腾网获悉渤海银行股份有限公司申请的专利一种财报风险识别方法、装置、电子设备及存储介质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：CN116307712B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310243791.X，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种财报风险识别方法、装置、电子设备及存储介质是由姜超;钟坚文;李学勇;何海清;郝寸平;周俊;张皓东;郭正斌;刘鹏飞设计研发完成，并于2023-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种财报风险识别方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种财报风险识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取财报数据集，对财报数据集进行预处理和数据清洗，构造特征矩阵，对不同企业在对应时间维度上的财报数据进行对比学习处理，得到每个企业在不同时间维度上的隐含特征矩阵，然后构建监督学习模型，从无标注样本集中筛选出已有规则无法检测出的目标样本，接着再从目标样本中筛选出疑似粉饰财报数据，对疑似粉饰财报数据进行归因分析，得到粉饰财报和粉饰财报对应的粉饰行为，最后基于粉饰财报和粉饰行为更新财报粉饰规则库。本申请能够较高程度地识别财务粉饰情况。

本发明授权一种财报风险识别方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种财报风险识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取财报数据集，并对所述财报数据集进行预处理，得到标注样本集和无标注样本集，其中，所述标注样本集表示已经确定是否具有粉饰的财报数据，所述无标注样本集表示不能确定是否具有粉饰的财报数据； 对所述无标注样本集进行数据清洗，并基于清洗后的所述无标注样本集构造特征矩阵，其中，所述特征矩阵用于表示每个企业在不同时间维度上的所述财报数据； 基于所述特征矩阵，对不同企业在对应时间维度上的所述财报数据进行对比学习处理，得到每个企业在不同时间维度上的隐含特征矩阵，其中，所述隐含特征矩阵中包括用于描述是否具有粉饰的区分度特征； 基于所述标注样本集和所述每个企业在不同时间维度上的隐含特征矩阵构建监督学习模型，并通过所述监督学习模型从所述无标注样本集中筛选出已有规则无法检测出的目标样本； 从所述目标样本中筛选出疑似粉饰财报数据，对所述疑似粉饰财报数据进行归因分析，得到每个疑似粉饰财报数据存在粉饰的概率，并根据所述概率得到粉饰财报和所述粉饰财报对应的粉饰行为； 基于所述粉饰财报和所述粉饰行为更新财报粉饰规则库； 其中，所述基于所述特征矩阵，对不同企业在对应时间维度上的所述财报数据进行对比学习处理，得到每个企业在不同时间维度上的隐含特征矩阵，包括： 以企业为单位，选取任意企业任意季度的财报数据作为锚样本，将非锚样本所在企业的财报数据作为负样本，以及将选取的该企业其他季度的财报数据作为正样本； 基于每次选取的所述锚样本、所述负样本和所述正样本，对该次选取的所述正样本输入深度神经网络进行对比学习处理，并通过对比学习损失函数确定每个企业在不同时间维度上的所述区分度特征； 将所述区分度特征添加至所述特征矩阵，得到所述隐含特征矩阵。

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