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龙图腾网获悉中国工商银行股份有限公司申请的专利风险管理方法、风险模型训练方法、装置、设备和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：CN114971841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202210376473.6，技术领域涉及：G06Q40/03；该发明授权风险管理方法、风险模型训练方法、装置、设备和介质是由宋瑞;梁杰;丁琪设计研发完成，并于2022-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本风险管理方法、风险模型训练方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种风险管理方法，可以应用于人工智能技术领域、大数据技术领域或金融领域。该方法包括：获取信贷请求数据，其中，所述信贷请求数据包含用户标识；基于所述用户标识获取对应的用户特征数据；将所述用户特征数据输入预训练得到的第一风险联邦模型，获取风险评估结果；以及基于所述风险评估结果生成信贷请求反馈数据以及信贷白名单，其中，所述第一风险联邦模型基于联邦学习算法训练得到，所述训练由银行服务器和大数据局服务器联合执行，其中，用于训练的数据包含押品样本数据，所述押品样本数据获取自大数据局服务器。本公开还提供了一种风险管理装置、风险模型训练方法及装置、设备、介质和程序产品。

本发明授权风险管理方法、风险模型训练方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种风险管理方法，应用于银行服务器，其特征在于，包括： 获取信贷请求数据，其中，所述信贷请求数据包含用户标识； 基于所述用户标识获取对应的用户特征数据； 将所述用户特征数据输入预训练得到的第一风险联邦模型，获取风险评估结果；以及 基于所述风险评估结果生成信贷请求反馈数据以及信贷白名单， 其中，所述第一风险联邦模型基于联邦学习算法训练得到，所述训练由银行服务器和大数据局服务器联合执行，其中，用于训练的数据包含押品样本数据，所述押品样本数据获取自大数据局服务器， 其中，所述训练包括： 基于非对称加密算法获取第一用户标识数据和第二用户标识数据的交集标识数据，其中，所述第一用户标识数据获取自银行服务器，所述第二用户标识数据获取自大数据局服务器； 初始化部署于所述银行服务器的第一联邦模型参数，以及部署于大数据局服务器的第二联邦模型参数； 基于同态加密算法对所述第一联邦模型参数和第二联邦模型参数进行训练更新，直至达到预设的训练截止条件，其中，第一联邦模型和第二联邦模型基于第一特征数据和第二特征数据联合训练，所述第一特征数据为所述银行服务器侧与所述交集标识数据存在映射关系的用户特征数据，所述第二特征数据为所述大数据局服务器侧与所述交集标识数据存在映射关系的用户特征数据，所述第一特征数据包含用户信用样本数据，所述用户信用样本数据包含用户特征样本数据和用户信用标签，所述第二特征数据包括押品样本数据；以及 获取所述第一风险联邦模型和第二风险联邦模型，其中，第一风险联邦模型为包含训练截止时第一联邦模型参数的第一联邦模型，第二风险联邦模型为包含训练截止时第二联邦模型参数的第二联邦模型。

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