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龙图腾网获悉成都冰鉴信息科技有限公司申请的专利针对金融服务操作风险的事件根因智能诊断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：CN120655396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511165702.X，技术领域涉及：G06Q40/00；该发明授权针对金融服务操作风险的事件根因智能诊断方法及系统是由顾凌云;王伟设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对金融服务操作风险的事件根因智能诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种针对金融服务操作风险的事件根因智能诊断方法及系统，首先采集金融服务系统中操作风险事件产生的包含多种信息的操作风险事件数据集合，接着对操作风险事件数据集合进行特征提取，生成包含多方面特征的事件特征集合，然后基于事件特征集合构建动态事件关联网络，明确节点及影响强度参数，再利用预设的根因推理规则集合对网络进行因果路径权重迭代计算，定位根因节点集合，最后根据根因节点集合生成包含根因类型标识、影响路径描述及关联特征贡献度的根因诊断结果，从而提升了金融服务操作风险根因诊断的准确性和效率。

本发明授权针对金融服务操作风险的事件根因智能诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种针对金融服务操作风险的事件根因智能诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 采集金融服务系统中发生操作风险事件时产生的操作风险事件数据集合，所述操作风险事件数据集合包含事件发生时间信息、业务操作环节标识、系统交互日志片段及人工操作记录； 对操作风险事件数据集合进行特征提取，生成事件特征集合，所述事件特征集合包含业务流程特征、系统交互特征、人员操作特征及环境影响特征； 基于事件特征集合构建动态事件关联网络，所述动态事件关联网络的节点包含事件节点及事件特征集合中的特征节点，节点间的有向边表示特征节点对事件节点的影响强度参数； 利用预设的根因推理规则集合对动态事件关联网络进行因果路径权重迭代计算，通过节点影响强度参数的传递性分析定位操作风险事件的根因节点集合； 根据根因节点集合生成包含根因类型标识、影响路径描述及关联特征贡献度的根因诊断结果； 所述对操作风险事件数据集合进行特征提取，生成事件特征集合，包括： 对操作风险事件数据集合中的业务操作环节标识进行流程节点解析处理，提取操作风险事件涉及的业务环节先后执行顺序及环节间依赖关系，生成业务流程节点序列； 根据业务流程节点序列计算相邻业务环节的执行时间间隔参数，结合各业务环节的标准执行时长生成业务流程特征中的流程偏差度指标，所述流程偏差度指标用于表示实际执行时间与标准执行时长的偏离程度； 对操作风险事件数据集合中的系统交互日志片段进行交互行为序列提取处理，识别系统组件间的请求响应交互记录，生成包含交互频率、响应延迟及错误码分布的系统交互特征； 分析操作风险事件数据集合中的人工操作记录，提取操作人员的操作序列、权限等级及操作合规性校验结果，生成包含操作熟练度参数、权限匹配度参数及合规校验通过率的人员操作特征； 整合业务流程特征、系统交互特征、人员操作特征，并结合操作风险事件发生时的外部环境因素记录生成环境影响特征，将业务流程特征、系统交互特征、人员操作特征及环境影响特征按预设维度权重进行特征拼接处理，生成事件特征集合； 所述基于事件特征集合构建动态事件关联网络，包括： 将操作风险事件数据集合中的每个操作风险事件定义为动态事件关联网络中的事件节点，将事件特征集合中的各维度特征分别定义为特征节点，形成包含事件节点层和特征节点层的双层节点结构； 计算每个特征节点与事件节点之间的关联强度初始值，所述关联强度初始值基于特征节点对应的特征在操作风险事件发生时的出现频率及影响程度评估值的乘积确定； 对特征节点之间的共现关系进行统计分析，计算任意两个特征节点在同一操作风险事件数据集合中共同出现的概率作为共现关联度参数，生成特征节点间的无向边及对应的共现关联度参数； 根据事件发生时间信息对事件节点进行时间序列排序，计算相邻时间戳的事件节点之间的传递概率参数，生成事件节点间的时间序列有向边及对应的传递概率参数； 将事件节点与特征节点的有向边、特征节点间的无向边及事件节点间的时间序列有向边进行网络融合处理，结合关联强度初始值、共现关联度参数及传递概率参数构建动态事件关联网络，所述动态事件关联网络能够随新操作风险事件数据的加入进行节点与边的动态更新； 所述利用预设的根因推理规则集合对动态事件关联网络进行因果路径权重迭代计算，通过节点影响强度参数的传递性分析定位操作风险事件的根因节点集合，包括： 从预设的根因推理规则集合中提取包含因果关系描述、影响阈值条件及路径约束规则的根因推理元规则，所述根因推理元规则用于指导动态事件关联网络中的因果路径搜索方向； 基于根因推理元规则中的因果关系描述，在动态事件关联网络中识别潜在的因果路径起点节点，所述起点节点为与操作风险事件直接关联的特征节点或上游事件节点； 对每个起点节点沿有向边方向进行路径遍历，计算候选因果路径中各节点的累计影响强度参数，所述累计影响强度参数为路径上各边的关联强度参数与传递概率参数的乘积之和； 根据根因推理元规则中的影响阈值条件对累计影响强度参数进行筛选处理，保留累计影响强度参数超过影响阈值条件的候选因果路径，排除未达阈值的无效路径； 对筛选后的候选因果路径进行路径约束规则校验，检查是否符合业务流程逻辑顺序、系统交互规范及人员操作权限范围，剔除违反约束规则的异常路径； 将通过校验的候选因果路径的终点节点标记为潜在根因节点，统计各潜在根因节点在所有有效候选因果路径中的出现频次及平均累计影响强度参数，生成根因节点集合，所述根因节点集合包含出现频次最高且平均累计影响强度参数最大的前预设数量个潜在根因节点。

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