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龙图腾网获悉杭州微风企科技有限公司申请的专利企业税务风险预测方法、装置、计算机设备及存储介质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：CN119250991B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202411728013.0，技术领域涉及：G06Q40/10；该发明授权企业税务风险预测方法、装置、计算机设备及存储介质是由潘成挺;钟红义;张文会;张中一设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本企业税务风险预测方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了企业税务风险预测方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取待预测企业税务数据；将所述待预测企业税务数据进行特征工程处理，以得到处理结果；将所述处理结果输入至预测模型中进行风险值预测，以得到预测结果；根据所述预测结果与设定风险阈值确定风险等级；输出所述风险等级；其中，所述预测模型是通过风险样本数据集以及非风险样本数据集组成的全量样本集训练多任务学习网络所得的。通过实施本发明的方法可实现提高税务风险的识别能力，提高预测准确率和全面性。

本发明授权企业税务风险预测方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.企业税务风险预测方法，其特征在于，包括： 获取待预测企业税务数据； 将所述待预测企业税务数据进行特征工程处理，以得到处理结果； 将所述处理结果输入至预测模型中进行风险值预测，以得到预测结果； 根据所述预测结果与设定风险阈值确定风险等级； 输出所述风险等级； 其中，所述预测模型是通过风险样本数据集以及非风险样本数据集组成的全量样本集训练多任务学习网络所得的； 所述将所述待预测企业税务数据进行特征工程处理，以得到处理结果，包括： 对所述待预测企业税务数据进行连续型特征WOE化，以得到转换结果； 对所述待预测企业税务数据进行命名实体识别，以得到关键信息； 对所述待预测企业税务数据进行设定规则处理，以得到加工结果； 将所述转换结果、关键信息以及加工结果整合为处理结果； 所述预测模型包括输入层、特征融合层、门控网络层、专家网络层以及输出层； 所述将所述处理结果输入至预测模型中进行风险值预测，以得到预测结果，包括： 将所述处理结果输入至预测模型中； 将所述处理结果进行融合，以得到融合结果； 根据所述融合结果由门控网络层确定参与处理专家网络层； 利用确定的专家网络层处理所述融合结果，以确定税务风险类型； 将专家网络输出的税务风险类型整合，经过Softmax层计算得出税务风险预测概率，以得到预测结果。

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