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龙图腾网获悉上海安硕信息技术股份有限公司;贵州银行股份有限公司申请的专利基于数字孪生驱动的信贷策略智能优化方法及装置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：CN120807139B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511299570.X，技术领域涉及：G06Q40/03；该发明授权基于数字孪生驱动的信贷策略智能优化方法及装置是由高鸣;张怀;张学贤;蹇睿;翟涛;侯小东;黄文慧;徐蓓芸;连枫;徐晶晶;陈家波;宋秀丽;黄缘婷;王承林;邱宇;郝炳辉;韦皓中;颜科琦设计研发完成，并于2025-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字孪生驱动的信贷策略智能优化方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于数字孪生驱动的信贷策略智能优化方法及装置，其包括基于多源数据融合技术，整合内部财务数据以及外部关联数据，得到多源数据，并基于多源数据及知识图谱技术构建数字孪生体；基于数字孪生体，通过预设的信用评估模型与数字孪生仿真技术，输入实时变量数据，得到与业务场景适配的风险评估结果；基于风险评估结果及数字孪生体构建风险场景库，模拟不同信贷策略的实施效果，生成最优策略组合；基于最优策略组合以及预设的信贷目标，利用粒子群优化算法，生成包括授信额度、利率定价、担保条件及贷后管理策略的动态调整方案；采集业务执行的反馈数据，将反馈数据同步至数字孪生体，修正虚拟模型与物理业务的偏差。

本发明授权基于数字孪生驱动的信贷策略智能优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生驱动的信贷策略智能优化方法，其特征在于，包括： 基于多源数据融合技术，整合内部财务数据以及外部关联数据，得到多源数据，并基于所述多源数据及知识图谱技术构建数字孪生体，所述多源数据包括：客户基础信息、风险特征、行业影响信息及业务场景信息； 基于所述数字孪生体，通过预设的信用评估模型与数字孪生仿真技术，输入实时变量数据，得到与业务场景适配的风险评估结果； 基于所述风险评估结果及所述数字孪生体构建风险场景库，模拟不同信贷策略的实施效果，生成最优策略组合； 基于所述最优策略组合以及预设的信贷目标，利用粒子群优化算法，生成包括授信额度、利率定价、担保条件及贷后管理策略的动态调整方案； 采集业务执行的反馈数据，将所述反馈数据同步至所述数字孪生体，修正虚拟模型与物理业务的偏差； 其中，所述基于所述数字孪生体，通过预设的信用评估模型与数字孪生仿真技术，输入实时变量数据，得到与业务场景适配的风险评估结果，包括： 基于所述数字孪生体，将所述信用评估模型与数字孪生仿真技术进行融合，生成动态评估框架； 基于所述数字孪生体的三维映射特性，将所述实时变量数据输入至所述动态评估框架中，通过仿真计算模拟输出初始风险演变路径，并验证所述动态评估框架是否符合预设的风险逻辑； 若所述动态评估框架符合所述风险逻辑，则通过所述数字孪生体获取业务场景特征，结合实时反馈数据以及所述初始风险演变路径，对所述动态评估框架中的模型参数进行自适应调整； 调整后的所述动态评估框架进行仿真验证，输出最终风险演变路径，计算所述最终风险演变路径与所述业务场景特征中的所述风险特征的匹配度； 若所述匹配度大于预设的阈值，则输出与业务场景适配的所述风险评估结果； 其中，所述计算所述最终风险演变路径与所述业务场景特征中的所述风险特征的匹配度，包括： 采用欧氏距离计算调整后路径的违约概率分布与业务场景历史实际违约概率分布的差异值； 计算所述最终风险演变路径中的节点对预设的核心节点的覆盖率； 根据所述数字孪生体中筛选与所述业务场景特征的最相近的若干个目标样本； 根据所述数字孪生体整合所述目标样本对应的历史违约数据、实时行为数据以及行业数据，提取关键特征； 根据预设的风险等级量化规则以及所述关键特征，确定实际风险等级； 根据所述动态评估框架仿真所述业务场景特征的预测违约概率，并将所述预测违约概率映射为预测风险等级，计算实际风险等级与所述预测风险等级的等级差值； 若所述差异值、所述覆盖率以及所述等级差值满足预设的匹配条件，则输出与业务场景适配的所述风险评估结果。

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上海安硕信息技术股份有限公司;贵州银行股份有限公司，其通讯地址为：200082 上海市杨浦区国泰路11号2308室；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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