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龙图腾网获悉江苏苏商银行股份有限公司;南京大学申请的专利用于智能信贷审计助手的非结构化提示词优化评分方法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：CN120975912B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202511508826.3，技术领域涉及：G06Q40/03；该发明授权用于智能信贷审计助手的非结构化提示词优化评分方法是由施志晖;张浩然;李华帅;方立兵;卜宇桥;孙扬;吴奕宏设计研发完成，并于2025-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于智能信贷审计助手的非结构化提示词优化评分方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于智能信贷审计助手的非结构化提示词优化评分方法。该方法包括采集企业非结构化的信贷审计文本，所述信贷审计文本包括信贷审计材料、尽职报告和贷后巡检文档数据；对采集的信贷审计文本进行分块、索引，构建智能审计向量知识库；利用大语言模型对信贷审计文本进行分析，生成对于客户信贷的审计意见，并给出企业风险评分；将企业风险评分与实际违约风险指标相关联，构建度量二者差异的损失函数，将大模型提示视为训练参数，反向传播迭代优化提示；通过可视化手段直观展示企业风险评分。本发明可有效解决风险度量中的主观性难题，提升模型在无标准答案任务中的性能，为智能信贷审计提供了更可靠的基础。

本发明授权用于智能信贷审计助手的非结构化提示词优化评分方法在权利要求书中公布了：1.用于智能信贷审计助手的非结构化提示词优化评分方法，其特征在于，包括： 步骤1、采集企业的信贷审计材料、尽职报告和贷后巡检文档数据； 步骤2、对采集的数据进行分块、索引，构建智能审计向量知识库； 步骤3、基于所述智能审计向量知识库，并利用大语言模型对当前企业的信贷审计文本进行分析，生成对于客户信贷的审计意见，并给出企业风险评分； 步骤4、将企业风险评分与实际违约风险指标相关联，构建度量二者差异的损失函数，将大模型提示视为训练参数，反向传播迭代优化提示； 步骤5、通过可视化手段直观展示企业风险评分； 所述损失函数为： ； 其中，为损失函数的输出结果，为企业的实际违约风险指标，选择为违约损失率；代表均方误差，作为企业风险评分合理性的度量指标； 所述步骤4中通过反向传播计算用以优化输入提示词的文本梯度，优化过程的梯度计算方式如下： ； 其中，代表损失函数对风险评分的一阶偏微分，代表大语言模型的输入提示，代表该梯度是由大语言模型以文本的方式计算输出，代表输入提示词的优化梯度； 结合文本梯度与现有输入提示词不断迭代优化输入提示词： ； 其中，代表第次迭代优化后的输入提示词，代表第次迭代优化后的输入提示词； 还包括设置验证集val，并设置提示词优化的停止标准，以防止过拟合，具体如下： ； 其中，为新提示词在验证集上的损失，为设定的当前最优损失。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江苏苏商银行股份有限公司;南京大学，其通讯地址为：210000 江苏省南京市建邺区河西金融城4号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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