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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区块链的银行风控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：CN113554505B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202110696871.1，技术领域涉及：G06Q40/03；该发明授权基于区块链的银行风控方法及装置是由李景裕;吴能斌;黄菁;利德新设计研发完成，并于2021-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于区块链的银行风控方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于区块链的银行风控方法及装置，涉及金融领域，方法包括：通过区块链接收各样本数据参与方提供的样本数据；对接收到的各样本数据参与方的样本数据进行数据对齐处理；利用数据对齐处理后样本数据对预设的银行风控预测模型进行模型训练；利用模型训练后的银行风控预测模型对接收的银行风控数据进行处理生成银行风控结果。对接收到的各样本数据参与方的样本数据进行数据对齐处理，实现利用用户的金融数据进行更加准确的风控，利用数据对齐处理后样本数据对预设的银行风控预测模型进行模型训练，在参与方都不暴露各自金融数据的前提下，更加准确的进行模型训练，生成更加精准的风控模型，解决互联网公司与银行用户精准风控的问题。

本发明授权基于区块链的银行风控方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于区块链的银行风控方法，其特征在于，所述的方法包括： 通过区块链接收各样本数据参与方提供的样本数据； 对接收到的各样本数据参与方的样本数据进行数据对齐处理； 其中，第一参与方在本地根据RSA算法生成加密样本ID所需的公钥、私钥对，将私钥保存在本地，将样本集ID和公钥发送给区块链节点；区块链节点将样本集ID和公钥发送至第二参与方；第二参与方先用约定的哈希函数将本地样本原始ID进行哈希映射，保证用户ID不会被明文传输，接着用第一参与方的公钥加密该映射过后的样本集ID，生成加密后的样本集ID，将加密后的样本集ID发送给区块链节点；区块链节点将加密后的样本集ID发送给第一参与方；第一参与方解密得到经过哈希映射后的样本集ID，再将本地样本经相同映射函数进行映射，与来自第二参与方的样本ID进行匹配，把匹配的样本集ID发送至区块链节点；区块链节点将匹配的样本集ID发送给第二参与方，完成样本对齐过程； 利用数据对齐处理后样本数据对预设的银行风控预测模型进行模型训练； 利用模型训练后的银行风控预测模型对接收的银行风控数据进行处理生成银行风控结果； 所述基于区块链的银行风控方法还包括： 第一参与方的对齐样本集用表示，第二参与方的对齐样本集用注意到第一参与方与第二参与方的样本数量均为m，且DA中不包含样本的真实标签y，也就是说在信贷联邦场景中，只有一个参与方具备样本真实标签； 第一参与方与第二参与方的模型参数分别初始化为θA，θB，优化的原始目标函数为： 其中，βA和βB分别是第一参与方与第二参与方的本地模型参数的二范数正则系数，目标是寻找到最优的参数{θA，θB}集合使得下式成立： 将和分别记作以及为了保护数据隐私以及解密后进行梯度聚合，需要对原始目标函数进行同态加密过程，这种加密方式允许加密双方对密文进行代数运算后仍为加密的结果，但保证解密后所得的结果与对明文进行同样运算所得结果一致，该技术可以使得在加密的数据进行检索、比较操作，在整个过程中对数据无需进行解密； 经过加密后的函数记作： 其中，Enc[·]表示加密过程，接着将加密后目标函数展开，得到三个子函数： 其中，Enc[LADA,DB；θA,θB]代表仅第一参与方涉及的损失部分； Enc[LBDA,DB；θA,θB]代表仅第二参与方涉及的损失部分； Enc[LA∩BDA,DB；θA,θB]表示第一参与方与第二参与方共同涉及到损失部分； 公式如4.5，4.6所示： 根据式4.4、式4.5以及式4.6可知： Enc[LDA,DB；θA,θB]＝Enc[LADA,DB；θA,θB]+Enc[LBDA,DB；θA,θB]+ Enc[LA∩BDA,DB；θA,θB]4.7 令Enc[LDA,DB；θA,θB]对θA求偏导数，可得： 同理对θB求偏导，如式4.9所示 注意到对θA以及θB的偏导的计算都依赖于其公共部分因此，更新梯度时，第二参与方将先计算本地梯度，再将该公共部分发送给第一参与方，然后第一参与方才能计算对θA的梯度； 客户端传输的用户相关数据用Enc[y]表示； 其中，表示属于第一参与方的数据维度； 则是属于第二参与方的数据维度； 第一参与方的端侧模型推理过程用式4.10表示： 其中，代表第一参与方的私有参数； 同理第二参与方的端侧推理过程如式4.11： 最终将第一参与方与第二参与方的端侧推理结果也就是Enc[uA]与Enc[uB]汇总，汇总过程如式4.12所示： 然后通过Dec[y]实现信用分值的解码；Dec[y]指的是对Enc[y]的数据进行解密；最终将信用分传给客户端，客户端根据信用分值作出最终的信贷决策； 将参与方本地训练的梯度数据：式4.8、式4.9、式4.12，和联邦学习处理后的数据发送至区块链； 将模型训练的结果保存到区块链上，利用区块链的工作量证明算法算出贡献度大的参与方，并用区块链的奖励机制对贡献度大的参与方激励模型的预测效果，贡献度大的参与方可以查看各个阶段模型的预测结果，确保提供数据多的机构可获取更佳的模型效果，以此体现出机构对模型的贡献程度。

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