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龙图腾网获悉福州大学至诚学院申请的专利一种基于征信信息数据管理分析方法及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：CN120563232B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511052667.0，技术领域涉及：G06Q40/03；该发明授权一种基于征信信息数据管理分析方法及系统是由杨雄;于嘉璐设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于征信信息数据管理分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明适用于信息管理方法技术，提供了一种基于征信信息数据管理分析方法及系统，获取征信数据信息；根据代理变量构建边权重形成多维信用图谱，根据现有数据识别出信用行为相似社群，得到定位相似人群，根据白户用户贡献度判定贡献度评分；根据实时行为数据流和平台数据构建多维信用行为轨迹图，识别轨迹图中的突变节点，根据突变节点判断该行为变化是否构成信用风险偏移的信号；根据最终评分量化每一个行为特征对最终评分的正向或负向影响幅度，根据评分要素获取更新后的证据材料信息，根据证据材料信息得到新的评分建议值，具有有效解决了传统征信系统中对白户用户建模困难、评分结果静态僵化以及无法反馈申诉等关键问题。

本发明授权一种基于征信信息数据管理分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于征信信息数据管理分析方法，其特征在于，所述方法包括： 获取征信数据信息，所述征信数据信息通过多个异构来源获取，所述异构来源包括银行、消费金融、和运营商数据； 根据代理变量构建边权重形成多维信用图谱，根据现有数据识别出信用行为相似社群，得到目标社群，根据白户用户贡献度判定贡献度评分；贡献度是衡量白户用户行为与所归属的目标社群中心特征的一致性程度；将贡献度评分作为信用评分权重的参考指标； 根据实时行为数据流和平台数据构建多维信用行为轨迹图，识别轨迹图中的突变节点，根据突变节点判断该行为变化是否构成信用风险偏移的信号；具体包括： 获取实时行为数据流，所述数据流包括金融、电商与公共服务数据，根据授权API接口对接平台获取平台数据； 根据实时行为数据流和平台数据构建多维信用行为轨迹图，所述轨迹图维度代表信用关键因子，识别轨迹图中的突变节点； 根据突变节点判断该行为变化是否构成信用风险偏移的信号，若判定存在信用风险偏移，则通过计算修正因子对信用评分进行下调，得到最终评分，并保留节点记录用于趋势监控； 根据最终评分量化每一个行为特征对最终评分的正向或负向影响幅度，根据评分要素获取更新后的证据材料信息，根据证据材料信息得到新的评分建议值； 其中，所述根据代理变量构建边权重形成多维信用图谱，根据现有数据识别出信用行为相似社群，得到定位相似人群，根据白户用户贡献度判定贡献度评分的步骤，具体包括： 根据征信数据判定白户用户，所述白户用户为无信贷历史用户，根据白户用户获取代理变量，所述代理变量包括水电燃气缴费记录和电商平台中的履约率与退货率； 根据代理变量判定金融行为能力，根据代理变量构建边权重形成多维信用图谱，获取现有数据，根据现有数据识别出信用行为相似社群，得到定位相似人群； 获取现有白户用户贡献度，所述贡献度包括连续缴费、电商好评及位置不稳定，根据白户用户贡献度判定贡献度评分； 所述根据最终评分量化每一个行为特征对最终评分的正向或负向影响幅度，根据评分要素获取更新后的证据材料信息，根据证据材料信息得到新的评分建议值的步骤，具体包括： 获取最终评分，根据最终评分量化每一个行为特征对最终评分的正向或负向影响幅度，对量化结果进行可视化展示； 获取评分构成要素，所述评分构成要素包括信用增强因子、信用风险因子及中性特征，根据评分要素获取更新后的证据材料信息，所述证据材料信息用于评分申诉； 根据证据材料信息得到新的评分建议值，若该建议值与原评分差异显著且证据材料信息可信，则对评分进行修正并记录评分修正路径。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人福州大学至诚学院，其通讯地址为：350002 福建省福州市鼓楼区杨桥西路50号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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