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龙图腾网获悉上海市大数据中心申请的专利基于人工智能的监管数据质量监测系统及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：CN120336129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510840263.1，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权基于人工智能的监管数据质量监测系统及方法是由茅炯;李伟诚;黄旻;高吉瑞;韩庆龙设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的监管数据质量监测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明申请公开了一种基于人工智能的监管数据质量监测系统及方法，涉及人工智能技术领域，本发明申请通过设定固定采集周期，标准化获取业务接口调用数据并构建双索引集合，确保数据采集及时规范，整合分散信息，为后续分析提供高质量基础，提升效率与准确性。借助加权融合计算和时间序列预测模型，基于峰值数据计算预测阈值，结合历史数据预测调用及异常次数，构建多层级监测体系，精准捕捉动态变化，前瞻分析趋势，提升异常检测实时性与预警精准度。基于系统负载与异常趋势图，运用三西格玛原则设置动态监控阈值，对比预测值实现分级预警，改变传统固定阈值局限，精准捕捉异常波动，及时预警，为数据质量动态管控提供量化依据。

本发明授权基于人工智能的监管数据质量监测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的监管数据质量监测方法，其特征在于：监管数据质量监测方法包括以下步骤： 步骤S1、设置监管数据采集周期，根据监管数据采集周期获取所有业务接口的调用数据构建业务接口负载分析集合； 步骤S2、根据业务接口负载分析集合分析得到业务接口时间戳对应的调用次数和调用异常次数数据，获取业务接口历史各个监管数据采集周期业务接口的调用数据进行分析，得到业务接口的峰值调用次数； 步骤S3、通过业务接口的峰值调用次数分析预测得到业务接口的调用次数趋势，根据业务接口对应时间戳的调用异常次数数据分析得到调用异常比例趋势；根据业务接口的调用异常次数数据构建调用异常变化趋势图，结合调用异常次数趋势分析预测得到出业务接口的调用异常次数； 步骤S3-1、选取峰值调用次数对应的时间戳为起始点，获取业务接口起始点与当前时间段内仅小于峰值调用次数的调用次数数据，记为第二峰值调用次数； 步骤S3-2、根据业务接口的峰值调用次数和第二峰值调用次数，通过加权融合计算得到业务接口下一个监管数据采集周期T内最大的调用次数，记为调用次数预测阈值； 步骤S4、根据各个业务接口的调用次数趋势和用异常比例趋势得到系统的调用次数总计数据和调用异常次数总计数据；获取系统历史的调用次数总计数据和调用异常次数总计数据分析业务接口的负载趋势和异常趋势； 步骤S5、根据系统的负载趋势和异常趋势设置监控阈值，利用监控阈值对系统进行数据质量检测； 根据负载趋势图和异常趋势图分析，计算出业务接口调用次数和调用异常次数的平均值与方差，通过三西格玛原则根据上限值设置调用次数监控阈值和异常次数监控阈值，所述调用次数监控阈值的设置计算公式如下： ； 式中，EA表示为调用次数监控阈值；Aavg表示为调用次数的平均值；n表示为参与平均值计算的监管数据采集周期T的数量；k表示为标准差倍数系数，由三西格玛原则确定取值，k的取值范围为2≤k≤3；ai表示为第i个监管数据采集周期T时的调用次数； 所述异常次数监控阈值的设置计算公式如下： ； 式中，EB表示为调用次数监控阈值；Bavg表示为调用次数的平均值；bi表示为第i个监管数据采集周期T时的调用异常次数； 根据调用次数监控阈值和异常次数监控阈值对系统进行数据质量检测，所述数据质量检测具体过程如下： 当调用次数预测值超过调用次数监控阈值时，发出第一质量预警信号； 当调用次数预测值未超过调用次数监控阈值时，持续对系统的业务接口调用进行监测； 当调用异常次数预测值超过异常次数监控阈值时，发出第二质量预警信号； 当调用异常次数预测值未超过异常次数监控阈值时，持续对系统的业务接口调用进行监测。

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