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龙图腾网获悉睿智合创(北京)科技有限公司申请的专利一种零售金融大数据信贷风控方法及系统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：CN119941380B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202411791142.4，技术领域涉及：G06Q40/03；该发明授权一种零售金融大数据信贷风控方法及系统是由龙泳先;何小雄设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种零售金融大数据信贷风控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种零售金融大数据信贷风控方法及系统，其方法，包括：步骤1：采集零售金融大数据风控场景下的建模样本数据集，并根据建模样本数据集构建信贷风控模型；步骤2：基于目标方法对信贷风控模型进行模型迭代训练，并求解模型参数，且根据模型参数对信贷风控模型进行自动优化，获得优化模型；步骤3：对优化模型进行综合调优，获得目标信贷风控模型；步骤4：实时采集用户信息，并将实时采集的用户信息传输至目标信贷风控模型进行分析，输出对用户的信贷风控评估结果；保障获得的目标信贷风控模型的稳定性，为后续对用户信息进行分析提供了便利与准确性。

本发明授权一种零售金融大数据信贷风控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种零售金融大数据信贷风控方法，其特征在于，包括： 步骤1：采集零售金融大数据风控场景下的建模样本数据集，并根据建模样本数据集构建信贷风控模型； 步骤2：基于目标方法对信贷风控模型进行模型迭代训练，并求解模型参数，且根据模型参数对信贷风控模型进行自动优化，获得优化模型； 步骤3：对优化模型进行综合调优，获得目标信贷风控模型； 步骤4：实时采集用户信息，并将实时采集的用户信息传输至目标信贷风控模型进行分析，输出对用户的信贷风控评估结果； 步骤2中，基于目标方法对信贷风控模型进行模型迭代训练，并求解模型参数，且根据模型参数对信贷风控模型进行自动优化，获得优化模型，包括： 读取建模样本数据集中的预测变量，并对预测变量进行分箱处理，获得变量分箱，同时，对变量分箱的预测变量进行独热编码，获得预测变量的独热编码宽表； 根据目标方法求解独热编码宽表中的系数向量，并根据系数向量确定每个变量分箱的得分，其中，系数向量中一个系数对应一个变量分箱的得分； 根据变量分箱的得分设置优化目标； 基于零售金融大数据风控业务场景需求确定约束条件，并根据目标方法基于优化目标对信贷风控模型进行模型迭代训练，其中，在模型迭代训练过程中对约束条件的目标函数进行凸优化求解，获得模型参数； 根据模型参数对信贷风控模型进行自动优化，同时，获取迭代训练的最大迭代次数，并当达到最大迭代次数时，迭代训练停止，获得优化模型。

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