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龙图腾网获悉厦门渊亭信息科技有限公司申请的专利一种基于多源数据的金融风险动态监控与报告生成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：CN119379428B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510000431.6，技术领域涉及：G06Q40/03；该发明授权一种基于多源数据的金融风险动态监控与报告生成方法是由洪万福;朱成忠;董庆利设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据的金融风险动态监控与报告生成方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于多源数据的金融风险动态监控与报告生成方法，包括：获取信用违约互换的多源数据，针对不同期限的利差数据进行预处理和特征提取，得到期限结构特征向量；基于实时获取的长短期利差数据得到长短期利差曲线，对长短期利差曲线的形态变化进行异常检测，当检测到利差曲线扭曲异常时，触发信用风险蔓延效应的评估流程；在风险评估和监控过程中,持续收集市场评价,提取与关键信用违约互换属性相关的信息，将所述信息作为风险传导机理分析和监控策略的补充输入,动态优化风险管理策略。

本发明授权一种基于多源数据的金融风险动态监控与报告生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据的金融风险动态监控与报告生成方法，其特征在于，所述方法包括： S1，获取信用违约互换的多源数据，针对不同期限的利差数据进行预处理和特征提取，得到期限结构特征向量； S2，基于实时获取的长短期利差数据得到长短期利差曲线，对长短期利差曲线的形态变化进行异常检测，当检测到利差曲线扭曲异常时，触发信用风险蔓延效应的评估流程，具体包括： S21，根据预设采样频率从市场数据库获取长期利差数据与短期利差数据，通过数据标准化处理与时间戳对齐得到基础利差数据集； S22，针对所述基础利差数据集，采用三次样条插值方法与最小二乘法确定样条函数系数，得到连续平滑的利差曲线数据； S23，对所述利差曲线数据计算相邻期限点位间的利差变化率，通过滑动窗口法与自回归移动平均方法得到曲线异常程度数据； S24，若曲线异常程度数据超出预警阈值，则计算风险传导概率，通过风险传导概率建立风险传导矩阵，得到期限结构风险传导系数； S3，在触发信用风险蔓延效应的评估流程时，将标准化的期限结构特征向量作为图的节点属性，利差曲线扭曲异常作为边的属性，通过图神经网络学习信用风险在不同期限和市场主体之间的传导路径和强度，以分析基于图神经网络的信用风险传导机理； S4，采用蒙特卡洛模拟方法对图神经网络学习到的信用风险传导机理进行分析，生成不同期限信用违约互换利差异常变化驱动的风险蔓延情景，评估在不同情景下信用风险的累积损失分布，确定以关键信用违约互换属性为核心的风险监控指标阈值和预警等级； S5，对关键信用违约互换属性进行动态监控，当信用违约互换利差超出预设阈值，触发风险预警和应急响应流程，并根据预警等级采取相应的风险缓释措施； S6，在风险评估和监控过程中，持续收集市场评价，提取与关键信用违约互换属性相关的信息，将所述信息作为风险传导机理分析和监控策略的补充输入，动态优化风险管理策略； S7，定期生成信用风险监控报告，汇总风险评估结果、预警情况和应对措施，以及在不同风险蔓延情景下的累积损失分布，采用数据可视化方法可视化信用风险监控内容，包括信用违约互换属性变化的时间序列图、信用风险传导网络图、累积损失分布的概率密度图。

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