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龙图腾网获悉北京中诺链捷数字科技有限公司申请的专利一种基于大数据分析的银行贷款业务风险控制系统及方法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：CN120952948B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511121287.8，技术领域涉及：G06Q40/03；该发明授权一种基于大数据分析的银行贷款业务风险控制系统及方法是由陆英怀设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据分析的银行贷款业务风险控制系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据分析的银行贷款业务风险控制系统及方法，涉及金融风控技术领域，包括，采集实时行为数据并预处理，获取用户行为特征集；基于用户行为特征集，调用行为图谱建模引擎进行结构化建图，与风险锚点规则库匹配，识别潜在风险模式并标注初始锚点风险标签；采用价值函数优化方法，对初始风险锚点标签与实际违约记录之间的偏差进行修正，并结合用户历史行为样本数据和贷款反馈数据，预测每个用户当前行为的风险等级评分；通过用户风险等级评分及历史状态演化数据，预测未来迁移至违约状态的概率分布；结合各行为路径下的潜在损失，评估当前贷款业务风险，并通过风险等级映射规则与策略决策引擎生成风险控制策略。

本发明授权一种基于大数据分析的银行贷款业务风险控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据分析的银行贷款业务风险控制方法，其特征在于：包括， 采集实时行为数据并进行预处理，获取用户行为特征集； 基于用户行为特征集，调用行为图谱建模引擎对实时行为数据进行结构化处理，构建多维行为图谱并与风险锚点规则库进行匹配，获取潜在的风险行为模式，同时标注初始风险锚点标签； 基于初始风险锚点标签，采用强化学习中的价值函数优化方法，对初始风险锚点与实际违约记录之间的偏差进行修正，并结合用户历史行为样本数据和贷款反馈数据，预测每个用户当前行为的风险等级评分； 结合历史状态演化数据和用户当前行为的风险等级评分，预测未来迁移至违约状态的概率分布； 依据用户迁移至违约状态的概率分布结合各行为路径下的潜在损失，获取用户在当前时点的贷款业务风险，并通过风险等级映射规则与策略决策引擎生成风险控制策略； 所述预测每个用户当前行为的风险等级评分，步骤如下， 基于多维行为图谱，对初始风险锚点标签与用户历史贷款表现进行关联统计分析，预测每类初始风险锚点标签在历史贷款样本中的历史违约概率； 采用强化学习算法中的价值函数优化方法，将用户在高风险结构下对应的信贷决策动作及后续实际信贷结果构成状态-动作-反馈三元组； 通过构建价值函数，将用户行为状态作为输入，实际信贷结果作为反馈，评估当前风险评分处理逻辑在长期风险预测上的表现偏差； 若表现偏差大于风险评分容差阈值，则通过调整风险评分处理逻辑进行初步风险标签的修正； 将修正后的初始风险锚点标签和多维行为图谱中的时序与高风险结构融合，生成刻画用户当前行为风险态势的综合行为特征向量，并预测用户在当前行为风险水平的风险等级评分； 所述结合历史状态演化数据和用户当前行为的风险等级评分，预测未来迁移至违约状态的概率分布，步骤如下， 基于风险等级评分，结合当前贷款账户的业务属性，获取当前贷款账户的信贷状态； 采用多状态马尔可夫建模方法，基于历史账户状态演化数据和当前贷款账户的信贷状态，建立不同贷款风险状态转移矩阵，并动态计算用户在未来时间周期内从当前信贷状态迁移至各类目标风险状态的路径分布及概率分布； 所述依据用户迁移至违约状态的概率分布结合各行为路径下的潜在损失，获取用户在当前时点的贷款业务风险，步骤如下， 基于概率分布，获取迁移至高风险结构状态的累计概率； 结合每条迁移路径所对应的潜在信贷损失值，执行风险评估计算，获取贷款账户的预期信用损失值； 将预期信用损失值与概率分布进行融合，生成用户在当前时点的综合贷款业务风险评分。

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