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龙图腾网获悉北京百融睿博科技有限公司申请的专利数字资产风险预测模型构建方法、装置、设备和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：CN120088048B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202510001951.9，技术领域涉及：G06Q40/03；该发明授权数字资产风险预测模型构建方法、装置、设备和存储介质是由张焕;黄希璇;张向松;孙邦宇设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本数字资产风险预测模型构建方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供一种数字资产风险预测模型构建方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：获取建模样本集，根据各建模样本的数字资产申请数据和真实风险标签值，生成训练后的数字资产风险预测基础模型；根据训练后的数字资产风险预测基础模型，获得各建模样本的目标预测风险标签值以及真实风险标签值与目标预测风险标签值之间的风险差值；根据各建模样本的数字资产关联数据和各建模样本的目标预测风险标签值以及真实风险标签值与目标预测风险标签值之间的风险差值，生成训练后的数字资产风险差值预测模型；根据训练后的数字资产风险预测基础模型和训练后的数字资产风险差值预测模型，生成目标数字资产风险预测模型。

本发明授权数字资产风险预测模型构建方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种数字资产风险预测模型构建方法，其特征在于，包括： 获取建模样本集，其中，所述建模样本集包括各建模样本的数字资产申请数据、真实风险标签值和数字资产关联数据； 根据各所述建模样本的所述数字资产申请数据和所述真实风险标签值，生成训练后的数字资产风险预测基础模型，其中，所述根据各所述建模样本的所述数字资产申请数据和所述真实风险标签值，生成训练后的数字资产风险预测基础模型，包括：根据各所述建模样本中各训练样本的所述数字资产申请数据、所述真实风险标签值和待训练的所述数字资产风险预测基础模型，生成待测试的所述数字资产风险预测基础模型；当根据各所述建模样本中各测试样本确定待测试的所述数字资产风险预测基础模型的第一测试结果合格时，将经过测试的所述数字资产风险预测基础模型确定为训练后的所述数字资产风险预测基础模型； 根据训练后的所述数字资产风险预测基础模型，获得各所述建模样本的目标预测风险标签值以及所述真实风险标签值与所述目标预测风险标签值之间的风险差值； 根据各所述建模样本的所述数字资产关联数据和各所述建模样本的所述真实风险标签值与所述目标预测风险标签值之间的风险差值，生成训练后的数字资产风险差值预测模型，其中，所述根据各所述建模样本的所述数字资产关联数据以及所述真实风险标签值与所述目标预测风险标签值之间的风险差值，生成训练后的数字资产风险差值预测模型，包括：根据各所述建模样本中各所述训练样本的所述数字资产关联数据和所述风险差值对待训练的所述数字资产风险差值预测模型进行训练，生成待测试的所述数字资产风险差值预测模型；当根据各所述建模样本中各所述测试样本确定待测试的所述数字资产风险差值预测模型的第二测试结果合格时，将经过测试的所述数字资产风险差值预测模型确定为训练后的所述数字资产风险差值预测模型； 根据训练后的所述数字资产风险预测基础模型和训练后的所述数字资产风险差值预测模型，生成目标数字资产风险预测模型。

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