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龙图腾网获悉上海安硕信息技术股份有限公司申请的专利AI Agent驱动的信贷风险预警策略自动化评估方法、装置、控制设备及计算机可读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：CN120807138B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511280243.X，技术领域涉及：G06Q40/03；该发明授权AI Agent驱动的信贷风险预警策略自动化评估方法、装置、控制设备及计算机可读存储介质是由高鸣;张怀;何国松;梅杨;王一平;朱彦成;汤惠芬;胡教;王飞飞;陈家波;宋秀丽;黄缘婷;王承林;邱宇;颜科琦设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本AI Agent驱动的信贷风险预警策略自动化评估方法、装置、控制设备及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种AIAgent驱动的信贷风险预警策略自动化评估方法、装置、控制设备及计算机可读存储介质，其包括通过多源数据获取企业的结构化财务数据、非结构化文本数据及动态时序数据，并进行标准化处理，输出标准化风险数据集；基于所述标准化风险数据集，提取静态财务特征、动态衍生特征及关联网络特征，通过特征筛选与降维优化，生成高区分度特征集；采用多模型集成策略，将所述高区分度特征集输入至神经网络、Stacking集成模型及图神经网络，输出企业风险评分及等级；基于所述企业风险评分及等级自动匹配预警规则，根据所述预警规则对企业信贷进行实时监控及预警。

本发明授权AI Agent驱动的信贷风险预警策略自动化评估方法、装置、控制设备及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种AIAgent驱动的信贷风险预警策略自动化评估方法，其特征在于，包括： 通过多源数据获取企业的结构化财务数据、非结构化文本数据及动态时序数据，并进行标准化处理，输出标准化风险数据集； 基于所述标准化风险数据集，提取静态财务特征、动态衍生特征及关联网络特征，通过特征筛选与降维优化，生成高区分度特征集； 采用多模型集成策略，将所述高区分度特征集输入至神经网络、Stacking集成模型及图神经网络，输出企业风险评分及等级； 基于所述企业风险评分及等级自动匹配预警规则，根据所述预警规则对企业信贷进行实时监控及预警； 其中，所述采用多模型集成策略，将所述高区分度特征集输入至神经网络、Stacking集成模型及图神经网络，输出企业风险评分及等级，包括： 将所述静态财务特征与所述动态衍生特征输入神经网络，将所述关联网络特征输入图神经网络，得到作为Stacking集成模型的元特征； 对神经网络采用正则化与早停机制进行训练，对图神经网络采用邻域聚合算法优化节点特征传播，对Stacking集成模型通过交叉验证筛选基分类器与元分类器组合，并将模型训练结果与预设的验证集进行对比，获取验证集风险预测误差； 基于所述验证集风险预测误差动态调整各模型权重，基于所述元特征，通过加权投票融合神经网络输出的基础风险分数、图神经网络输出的关联传导分数，生成Stacking集成模型的输入特征； 基于所述输入特征，通过Stacking集成模型输出综合风险评分，通过预设的风险等级划分规则将所述综合风险评分映射为风险等级，所述风险等级至少包括低风险、中风险及高风险三个层级； 其中，所述通过多源数据获取企业的结构化财务数据、非结构化文本数据及动态时序数据，并进行标准化处理，输出标准化风险数据集，包括： 对接企业ERP系统及征信平台API，采集资产负债表、利润表、现金流量表及历史违约记录，并采用OCR技术识别财报，获取所述结构化财务数据； 基于大语言模型对企业年报的隐性风险信号进行分析，获取所述非结构化文本数据； 采用联邦学习技术采集企业实时交易流水、物联网生产数据及经济指标，在不共享原始数据的前提下完成数据加密融合，获取所述动态时序数据； 构建生成式对抗网络，采用LSTM时间序列预测模型填补短期缺失值，并对长期缺失数据标记为数据异常特征； 基于预设的标准化规则库，对财务指标进行分位数标准化，对时序数据统一转换为相同的时间戳格式，输出所述标准化风险数据集； 其中，所述基于所述标准化风险数据集，提取静态财务特征、动态衍生特征及关联网络特征，通过特征筛选与降维优化，生成高区分度特征集，包括： 从所述标准化风险数据集中提取反映企业基础财务状况的指标，包括偿债能力指标、盈利能力指标及运营能力指标，形成所述静态财务特征； 基于所述标准化风险数据集中的所述动态时序数据，通过时间序列分析计算指标的变化率、波动率及趋势斜率，结合滑动窗口统计方法生成所述动态衍生特征； 根据企业关联关系数据构建网络拓扑结构，提取节点度中心性、中介中心性及边权重特征，结合网络传播算法生成所述关联网络特征； 对所述静态财务特征子集、动态衍生特征子集及关联网络特征子集进行特征重要性评估与多重共线性检验，去除冗余特征后，通过降维算法将高维特征空间映射至低维空间，生成高区分度特征集。

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