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龙图腾网获悉湖南高阳通联信息技术有限公司申请的专利面向供应链数据的企业上下游协同风控预测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：CN121146534B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511689347.6，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权面向供应链数据的企业上下游协同风控预测方法及系统是由封帆设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向供应链数据的企业上下游协同风控预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开面向供应链数据的企业上下游协同风控预测方法及系统，涉及供应链金融风险管理技术领域，包括提取企业间支付时间偏差值构建支付行为序列，基于波动幅度与历史违约记录计算供应链协同信用评级，识别风险源企业；采用递归分区时间窗口提取支付行为的周期指标和突变指标，构建支付行为画像；通过支付行为轨迹的相位重叠度识别关联企业，形成风险传导顺序；基于支付行为画像的演化规律和风险传导顺序，预测风险触发节点，生成包含信用额度调控指令和行为监测策略的风险防控方案。本发明能有效识别供应链风险源头，预测风险传导路径，提高供应链金融风控能力。

本发明授权面向供应链数据的企业上下游协同风控预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.面向供应链数据的企业上下游协同风控预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取供应链上游企业和下游企业间的交易记录，提取企业间支付时间偏差值，构建支付行为序列； 基于支付行为序列计算波动幅度，基于波动幅度与历史违约记录计算供应链协同信用评级，当供应链协同信用评级连续下降时，将对应企业标记为风险源； 采用递归分区时间窗口，将风险源企业的支付行为序列映射至多维特征空间，提取支付行为的周期指标和突变指标，构建支付行为画像； 在多维特征空间中构建企业支付行为轨迹，通过支付行为轨迹的相位重叠度识别关联企业，并基于同步变化强度形成风险传导顺序； 利用支付行为画像在多维特征空间中的演化规律，结合风险传导顺序，预测风险触发节点，生成包含信用额度调控指令和行为监测策略的风险防控方案； 获取供应链上游企业和下游企业间的交易记录，提取企业间支付时间偏差值，构建支付行为序列包括： 获取供应链上游企业和下游企业间的交易记录信息，所述交易记录信息包含交易金额和支付时间； 计算交易记录信息中实际支付时间与约定支付时间的时间偏差值，并进行标准化处理； 计算标准化处理后的时间偏差值与企业历史违约记录的相关系数，生成支付特征值； 基于支付特征值与企业在供应链中的交易关联度，构建支付行为矩阵，对支付行为矩阵中相邻企业间的支付特征值进行加权计算，得到支付行为波动值，根据所述支付行为波动值按时间顺序构建支付行为序列； 采用递归分区时间窗口，将风险源企业的支付行为序列映射至多维特征空间，提取支付行为的周期指标和突变指标，构建支付行为画像包括： 提取风险源企业支付行为序列中相邻时间点的变化特征构建特征矩阵，基于所述特征矩阵计算波动方向累积值，生成波动曲线； 计算波动曲线中趋势拐点的波动累积值，将所述波动累积值与历史波动阈值比对确定候选分区位置； 在候选分区位置构建时间窗口，基于所述时间窗口内支付行为的聚集度分布特征确定窗口边界； 对时间窗口边界递归划分获取时间序列片段，根据所述时间序列片段内支付行为变化规律的相似度合并相邻片段； 在合并片段的边界构建过渡窗口，计算所述过渡窗口内支付行为的波动斜率和离散度，调整过渡窗口的范围，得到递归分区时间窗口； 提取递归分区时间窗口内支付行为的时间维度特征、金额维度特征和频次维度特征构建多维特征空间，在所述多维特征空间中提取支付行为的周期指标和突变指标，构建支付行为画像； 在多维特征空间中构建企业支付行为轨迹，通过支付行为轨迹的相位重叠度识别关联企业，并基于同步变化强度形成风险传导顺序包括： 提取企业支付行为序列中相邻时间点的金额变化和频次变化，构建变化特征矩阵，将所述变化特征矩阵映射至多维特征空间构建支付行为轨迹； 对支付行为轨迹构建初始时间窗口，计算所述初始时间窗口内轨迹的波动幅度，根据所述波动幅度动态调整初始时间窗口长度； 在调整后的时间窗口内，计算不同企业支付行为轨迹的夹角变化序列，基于所述夹角变化序列得到相位重叠度； 提取相位重叠度的波动特征，计算波动累积值，将所述波动累积值与历史数据计算的动态阈值比对，识别持续重叠区间，基于所述持续重叠区间识别关联企业； 计算关联企业在持续重叠区间内支付行为轨迹的变化同步性，得到同步变化强度，基于所述同步变化强度形成风险传导顺序。

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