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龙图腾网获悉北京浩鸿达迅捷科技发展有限公司申请的专利基于多维度数据分析的智能风险预警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：CN120410205B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202510532347.9，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于多维度数据分析的智能风险预警方法及系统是由李树佳;郝英迅设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维度数据分析的智能风险预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及企业风险预警分析领域，尤其涉及一种基于多维度数据分析的智能风险预警方法及系统。该方法包括以下步骤：获取多维度企业数据流，进行异构指标信息解析及逻辑层级重构，构建企业运行状态感知图谱；对企业运行状态感知图谱进行多指标局部波动幅度计算，并进行动态扰动特征挖掘，以构建风险扰动频谱图；对风险扰动频谱图进行深度语义解析及节点状态突变特征解析，生成突变节点的动态跃迁类型；对风险扰动频谱图进行全周期时序追溯，并基于所述动态跃迁类型进行潜在风险节点预测，识别其他潜在风险传播端口。本发明通过精准、高效的企业风险感知，进行提前风险干预决策，提高企业的抗风险能力及运营稳定。

本发明授权基于多维度数据分析的智能风险预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多维度数据分析的智能风险预警方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取多维度企业数据流，进行异构指标信息解析及逻辑层级重构，构建企业运行状态感知图谱； 步骤S2：对企业运行状态感知图谱进行多指标局部波动幅度计算，并进行动态扰动特征挖掘，以构建风险扰动频谱图； 步骤S3：对风险扰动频谱图进行深度语义解析及节点状态突变特征解析，生成突变节点的动态跃迁类型； 步骤S4：对风险扰动频谱图进行全周期时序追溯，并基于所述动态跃迁类型进行潜在风险节点预测，识别其他潜在风险传播端口； 步骤S5：对其他潜在风险传播端口进行多时点风险演化模拟及风险扰动扩散耦合，构建多维风险轨迹矢量场； 步骤S6：对多维风险轨迹矢量场进行多策略抗风险干预推演，再进行抗风险决策优化，构建抗风险决策优化策略； 其中，步骤S1具体步骤为： 基于企业内部运营系统获取多维度企业数据流； 对多维度企业数据流进行异构指标信息解析，以生成异构指标信息，所述异构指标信息包括财务流水信息、上下游交易链条及供应链物流轨迹信息； 对异构指标信息进行时间戳对齐处理，并进行结构标准化，构建多维运营标准化指标； 对多维运营标准化指标进行多指标因果关系分析，提取不同指标间的因果关系； 对多维运营标准化指标进行逻辑维度挖掘，并基于所述因果关系进行逻辑层级重构，构建企业运行状态感知图谱； 其中，步骤S2具体步骤为： 对企业运行状态感知图谱进行时序状态分解，生成多个状态感知窗口； 对多个状态感知窗口进行多指标局部波动幅度计算，以得到每一个窗口的状态波动幅度值； 基于所述状态波动幅度值进行瞬态高波动畸变识别，标记状态波动畸变点； 基于预设的风险敏感度阈值对状态波动畸变点进行异常风险敏感性评估，提取潜在风险感知因子； 对潜在风险感知因子进行动态扰动特征挖掘，以构建风险扰动频谱图； 其中，所述对潜在风险感知因子进行动态扰动特征挖掘，以构建风险扰动频谱图的具体步骤为： 对潜在风险感知因子进行周期性风险扰动特征分析，提取周期性风险扰动特征； 根据周期性风险扰动特征进行多时点扰动拟合，构建风险扰动波形曲线； 计算所述风险扰动波形曲线的扰动频率强度与趋势斜率； 根据所述扰动频率强度与趋势斜率进行扰动频率连续性挖掘，以构建风险扰动频谱图； 其中，步骤S3具体步骤为： 对风险扰动频谱图进行深度语义解析，并进行语义标注嵌套编码，得到风险扰动语义编码； 根据风险扰动语义编码对企业运行状态感知图谱进行关联映射及拓扑结构定位，以得到风险因子的图谱位置信息； 基于所述图谱位置信息进行风险行为传播路径挖掘，提取风险行为传播路径； 对风险行为传播路径进行路径突变关键节点分析，提取路径中的跳跃事件节点、延迟扩散节点与低频激活节点； 对所述跳跃事件节点、延迟扩散节点与低频激活节点进行节点状态突变特征解析，生成突变节点的动态跃迁类型。

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北京浩鸿达迅捷科技发展有限公司，其通讯地址为：102400 北京市房山区天星街1号院16号楼10层1112；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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