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龙图腾网获悉上海点涨网络科技有限公司申请的专利智能金融风险预警方法、系统、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：CN121032676B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511546096.6，技术领域涉及：G06Q40/06；该发明授权智能金融风险预警方法、系统、设备及存储介质是由罗勍;管雅丽;颜廷进;米峰南设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能金融风险预警方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种智能金融风险预警方法、系统、设备及存储介质。智能金融风险预警方法通过构建包含数值型特征与文本型特征的多模态时序数据集，并行执行的第一分析子路径与第二分析子路径，实现了对财经文本内容上下文语义与关键风险信号的双重捕获；通过时序对齐与特征聚合，将不同来源、不同时间产生的多模态特征统一到标准化的时间单元上，生成了统一风险特征向量；通过采用时间序列交叉验证策略训练模型，集成多种机器学习算法，并引入固定效应逻辑回归模型，有效控制了时间趋势和群体差异的干扰，综合了不同算法的优势。本申请能够更早、更全面、更准确地发现金融实体的潜在风险，为投资者和监管机构提供了决策支持。

本发明授权智能金融风险预警方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种智能金融风险预警方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取并标准化来自异构数据源的金融实体数据，构建包含数值型特征与文本型特征的多模态时序数据集； 其中，所述数值型特征包括财务因子、治理因子和或市场因子中的至少一种，所述文本型特征包括与所述金融实体相关的财经文本内容； S2：基于所述文本型特征，并行处理第一分析子路径与第二分析子路径； 其中，所述第一分析子路径被配置为：利用预训练的大语言模型分析所述财经文本内容的深度语义，生成基于上下文的情感分值及财务舞弊风险等级标签； 所述第二分析子路径被配置为：基于财务舞弊种子词库，通过弱监督扩展机制构建动态风险词库，并基于所述动态风险词库计算所述财经文本内容中风险关键词的加权频次，生成财务舞弊风险因子； S3：将所述情感分值、所述财务舞弊风险等级标签和所述财务舞弊风险因子，与所述数值型特征按预设时间频率对齐并聚合，生成所述金融实体在每个时间单元上的统一风险特征向量； S4：采用时间序列交叉验证策略划分所述统一风险特征向量，基于划分后的所述统一风险特征向量训练固定效应逻辑回归模型，并集成多种机器学习分类算法，输出所述金融实体在未来时间窗口的风险概率预测结果。

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