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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于批流一体计算引擎的征信智能评估方法和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：CN115018616B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202210444203.4，技术领域涉及：G06Q40/03；该发明授权基于批流一体计算引擎的征信智能评估方法和系统是由宋美娜;董亚飞;鄂海红;欧中洪;张光卫;罗显宴;李国英;江志航;于勰;冯煜;郭京荆设计研发完成，并于2022-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于批流一体计算引擎的征信智能评估方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提出了一种基于批流一体计算引擎的征信智能评估方法，涉及征信智能评估技术领域，其中，该方法包括：通过Kafka获取多个维度的用户征信数据，并按照主题将用户征信数据划分为待训练征信数据和待预测征信数据；获取预先训练的征信评估模型，将待预测征信数据输入至征信评估模型进行实时评估，得到评估结果，其中，征信评估模型是通过待训练征信数据对原始训练数据进行数据增量后，利用增量后的训练数据进行动态更新的。本申请利用经典的神经网络模型算法动态预测征信智能评分，并且能够根据实时流式征信数据实现评估模型的在线学习，同时能够结合历史规律与实时变化，更新模型评估效果，消除模型的不稳定性，从而提升征信智能评估的准确率。

本发明授权基于批流一体计算引擎的征信智能评估方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于批流一体计算引擎的征信智能评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过Kafka获取多个维度的用户征信数据，并按照主题将所述用户征信数据划分为待训练征信数据和待预测征信数据； 获取预先训练的征信评估模型，将所述待预测征信数据输入至所述征信评估模型进行实时评估，得到评估结果，其中，所述征信评估模型是通过所述待训练征信数据对原始训练数据进行数据增量后，利用增量后的训练数据进行动态更新的； 其中，对所述征信评估模型进行动态更新，包括： 通过所述待训练征信数据对所述原始训练数据进行数据增量，得到增量训练数据； 当所述增量训练数据达到预设数量要求或触发定时条件时，对所述增量训练数据进行预处理，并将经过预处理的增量训练数据发送至TensorFlow服务器，同时将征信评估模型发送至TensorFlow服务器； 根据增量训练数据，通过TensorFlow服务器对征信评估模型进行训练更新，得到训练后的征信评估模型，其中，征信评估模型更新，表示为： Mnew＝trainMold,Iinc其中，Mnew表示更新后的模型，Mold表示上一个阶段的旧模型，Iinc表示上一阶段到当前阶段的增量训练数据。

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