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龙图腾网获悉广州乐税信息科技有限公司申请的专利一种基于多源数据联动的发票风控管理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：CN121120289B 。

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：202511649154.8，技术领域涉及：G06Q40/12；该发明授权一种基于多源数据联动的发票风控管理方法及系统是由林灿锋;翁时良;施泽枞设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据联动的发票风控管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及发票风控管理技术领域，公开了一种基于多源数据联动的发票风控管理方法及系统。该方法通过多源数据融合网关实时采集发票业务全流程的多源数据。对多源数据进行流式ETL处理与加密整合，生成加密的统一数据视图。基于该视图，利用动态图谱关联技术构建关联超图，并借助图神经网络解析实体关系，识别虚开发票团伙和重复融资风险。采用风险量化与溯源技术，计算动态风险评分，输出风险等级、责任节点标识及资金流向热力图。当风险评分超阈值时，在集团总部、分子公司、税银机构之间安全共享风险梯度信息，触发发票冻结、红字通知或授信调整等联动处置动作。根据人工复审结果，通过知识自更新技术微调风险模型并热更新规则库。

本发明授权一种基于多源数据联动的发票风控管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据联动的发票风控管理方法，其特征在于，所述方法包括： 实时通过多源数据融合网关采集发票业务全流程的多源数据，包括税局底账、银行流水、物流GPS信号、合同区块链存证、工商司法记录及ERP影像数据，并对所述多源数据进行流式ETL处理与加密整合，生成加密的统一数据视图； 基于所述加密的统一数据视图，利用动态图谱关联技术构建发票、企业、人员、资产四元组之间的关联超图，并通过图神经网络对实体关系进行分钟级解析，识别虚开发票团伙和重复融资风险； 采用风险量化与溯源技术，使用异构时序Transformer模型对所述关联超图的边权进行多尺度异常分析，计算动态风险评分，并输出风险等级、责任节点标识及资金流向热力图； 当所述动态风险评分超过预定义风险阈值时，通过联邦协同处置机制，基于差分隐私和零知识证明在集团总部、分子公司、税银机构之间安全共享风险梯度信息，触发发票冻结、红字通知或授信调整的联动处置动作； 根据联动处置动作的人工复审结果，通过知识自更新技术将复审反馈转化为强化学习奖励，在线微调风险模型并热更新规则库； 所述构建发票、企业、人员、资产四元组之间的关联超图包括： 从所述加密的统一数据视图提取发票代码、企业统一社会信用代码、人员身份证号、资产序列号作为实体节点，并抽取发票开具时间、交易金额、物流轨迹、合同条款作为边属性； 利用图神经网络的邻域聚合函数对实体节点进行嵌入表示学习，计算节点之间的相似度矩阵； 基于相似度矩阵动态更新超图结构，添加虚边以捕获跨实体类型的潜在关联，并通过社区检测算法识别风险团伙的子图模式； 所述通过图神经网络对实体关系进行分钟级解析包括： 调度图神经网络模型加载预训练权重，对所述关联超图执行多轮消息传递迭代，更新节点嵌入； 使用注意力机制计算边权的重要性分数，筛选高权重边作为风险关联的关键路径； 对关键路径上的实体进行实时聚类，生成风险团伙的拓扑指纹，并与历史风险模式库进行匹配； 所述对所述关联超图的边权进行多尺度异常分析包括： 将边权数据转换为时序序列，并输入异构时序Transformer模型的编码器层，捕捉长期依赖关系； 通过多头自注意力机制计算不同时间尺度的异常特征，包括短期波动、中期趋势和长期周期； 融合多尺度异常特征，使用全连接层输出动态风险评分，并通过梯度反向传播生成责任节点标识。

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