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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基于多源数据融合与增强学习的信贷风险控制方法及装置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：CN119831721B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411717746.4，技术领域涉及：G06Q40/03；该发明授权基于多源数据融合与增强学习的信贷风险控制方法及装置是由武文轩;虞杰;侯宇锋;邱存月;王诗慧设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据融合与增强学习的信贷风险控制方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源数据融合与增强学习的信贷风险控制方法及装置，涉及金融科技领域或其他相关领域，该方法包括：响应借贷者发起的借贷申请，从多个数据源中获取信贷数据集合，对信贷数据集合进行预处理，采用层次分析策略确定信贷数据集合中各信贷数据的权重向量，基于权重向量对所有信贷数据进行融合得到目标特征向量，将目标特征向量输入预先构建的风险评估模型得到模型输出结果，模型输出结果包括风险评估得分，在借贷者申请的目标金融资本的资本回报率大于预设回报率阈值时批准借贷者的借贷申请，基于风险评估得分确定贷款额度、利率和期限。本发明解决了相关技术中信贷风险评估无法全面、准确地反映借款者信用状况的技术问题。

本发明授权基于多源数据融合与增强学习的信贷风险控制方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据融合与增强学习的信贷风险控制方法，其特征在于，包括： 响应借贷者发起的借贷申请，从多个数据源中获取所述借贷者的信贷数据集合，并对所述信贷数据集合进行预处理，其中，所述信贷数据集合至少包括：客户基本信息、财务报表、信用记录和交易流水； 采用层次分析策略确定预处理后的所述信贷数据集合中各信贷数据的权重向量，并基于所述权重向量对所有所述信贷数据进行融合，得到目标特征向量； 将所述目标特征向量输入预先构建的风险评估模型，得到模型输出结果，其中，所述模型输出结果至少包括：风险评估得分，计算公式为： ; 其中，Score为风险评估得分，P为预测得到的违约风险概率，L为预测得到的违约风险损失，R为借贷者的历史信用评分，α、β、γ分别为违约风险概率、违约风险损失以及历史信用评分的权重系数； 在所述借贷者申请的目标金融资本的资本回报率大于预设回报率阈值的情况下，批准所述借贷者的借贷申请，并基于所述风险评估得分确定贷款额度、利率和期限； 采用层次分析策略确定所述信贷数据集合中各种信贷数据的权重向量的步骤，包括：获取所述信贷数据之间的重要性比值，基于所述重要性比值构建判断矩阵，对所述判断矩阵进行归一化处理；计算所述判断矩阵的特征向量，对所述特征向量进行归一化处理，得到所述信贷数据的权重向量，其中，各所述信贷数据对应的权重向量不同；计算所述权重向量的一致性比率，在所述一致性比率大于预设指数阈值的情况下，调整所述判断矩阵，重新计算所述权重向量，其中，所述一致性比率用于衡量所述判断矩阵的逻辑一致性； 所述风险评估模型通过如下方式训练得到：采用增强学习算法初始化风险评估模型，定义状态空间、动作空间、奖励函数以及Q值，其中，所述状态空间包括：所述目标特征向量，所述动作空间包括：批准贷款动作、拒绝贷款动作、调整贷款额度动作，所述奖励函数包括：预期收益和预期风险，所述Q值为当前状态下选择目标动作的预期收益；基于历史目标特征向量训练所述风险评估模型，训练步骤包括：将所述历史目标特征向量输入所述风险评估模型，基于输出的Q值更新所述风险评估模型；在Q值达到收敛条件的情况下，结束所述风险评估模型的训练。

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