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龙图腾网获悉深圳前海微众银行股份有限公司申请的专利信用风险预测方法、电子设备及可读存储介质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：CN116151961B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310189917.X，技术领域涉及：G06Q40/03；该发明授权信用风险预测方法、电子设备及可读存储介质是由谭蕴琨;陈婷;吴三平;庄伟亮;张鹏;黄勇卫;王永兴;许逸翰设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本信用风险预测方法、电子设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种信用风险预测方法、电子设备及可读存储介质，应用于金融科技技术领域，所述信用风险预测方法包括：获取用户的历史行为数据集，其中，所述历史行为数据集至少来源于两种数据源；将所述历史行为数据集整合为历史行为融合数据；根据所述历史行为融合数据和风险预测模型，对所述用户进行信用风险预测，得到风险预测结果。本申请解决了无法兼顾用户信用风险的预测准确度和预测效率的技术问题。

本发明授权信用风险预测方法、电子设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种信用风险预测方法，其特征在于，所述信用风险预测方法包括： 获取用户的历史行为数据集，其中，所述历史行为数据集至少来源于两种数据源； 将所述历史行为数据集整合为历史行为融合数据； 根据所述历史行为融合数据和风险预测模型，对所述用户进行信用风险预测，得到风险预测结果； 其中，所述将所述历史行为数据集整合为历史行为融合数据的步骤包括： 确定所述历史行为数据集中来源于各所述数据源的各变量对应的变量融合系数； 根据各所述变量融合系数，将各所述变量整合为历史行为融合数据； 所述确定所述历史行为数据集中来源于各所述数据源的各变量对应的变量融合系数的步骤包括： 对所述历史行为数据集进行分解得到分解矩阵； 根据所述历史行为数据集和所述分解矩阵，确定所述历史行为数据集中来源于各所述数据源的各变量对应的变量融合系数； 所述分解矩阵包括结果矩阵和系数矩阵， 所述对所述历史行为数据集进行分解得到分解矩阵的步骤包括： 通过预设矩阵分解法对所述历史行为数据集进行分解得到预设数据维度的结果矩阵和一维的系数矩阵，其中，所述结果矩阵和所述系数矩阵为非负矩阵，所述预设数据维度与所述历史行为数据集来源的数据源数量一致，所述预设矩阵分解法为非负矩阵分解算法； 所述分解矩阵包括结果矩阵， 所述根据所述历史行为数据集和所述分解矩阵，确定所述历史行为数据集中来源于各所述数据源的各变量对应的变量融合系数的步骤包括： 将所述历史行为数据集作为回归模型输入值，将所述结果矩阵作为所述回归模型输入值对应的输入标签； 根据所述回归模型输入值和所述输入标签，通过多元线性回归模型拟合得到所述历史行为数据集中来源于各所述数据源的各变量对应的变量融合系数。

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深圳前海微众银行股份有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室(入驻深圳市前海商务秘书有限公司)；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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