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龙图腾网获悉四川水利职业技术学院申请的专利融合图神经网络的财务信用风险评估与动态优化方法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：CN121724740B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610206562.4，技术领域涉及：G06Q40/03；该发明授权融合图神经网络的财务信用风险评估与动态优化方法是由徐映若;郭朝晖;张敏设计研发完成，并于2026-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合图神经网络的财务信用风险评估与动态优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了融合图神经网络的财务信用风险评估与动态优化方法，涉及金融管理数据处理技术领域，通过计算企业节点与资金节点之间的风险关联度。若风险关联度不超过预设第一阈值，则标记对应节点为风险节点，并根据风险关联度与预设第一阈值的差值进行多轮次风险传播模拟；在模拟过程中重新计算风险节点的风险关联度，汇总得到风险关联节点集合并划分为多个数据领域，对每个数据领域进行时序图谱分析并据此提取对应数据领域中的风险节点，并据此生成差异化的风险优化策略。通过图神经网络和动态优化机制，显著提升了财务信用风险评估的精确度和实时性，能够有效识别潜在风险并制定针对性应对措施。

本发明授权融合图神经网络的财务信用风险评估与动态优化方法在权利要求书中公布了：1.融合图神经网络的财务信用风险评估与动态优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取根据企业实体数据构建的企业实体图谱以及根据资金流转数据构建的资金流转图谱,计算并得到企业实体图谱的企业节点与资金流转图谱的资金节点之间的风险关联度； 若风险关联度不超过预设第一阈值，则获取对应的企业节点与资金节点并记为风险节点，将风险关联度与预设第一阈值的差值记为第一差值并据此进行多轮次的风险传播模拟； 在风险传播模拟中，重新计算风险节点的风险关联度，若重新计算的风险关联度不超过预设第一阈值，将对应的风险节点汇总得到风险关联节点集合； 将风险关联节点集合划分为至少一个数据领域，对每个数据领域进行时序图谱分析，得到风险演化系数； 若风险演化系数超过预设第二阈值，则提取对应的数据领域对应的风险节点； 根据提取得到的风险节点生成差异化的风险优化策略； 获取根据企业实体数据构建的企业实体图谱，企业实体图谱包含企业节点和企业关系边，其中，企业节点为预设维度的企业特征向量，企业关系边为包含交易频次和平均交易金额的交易特征向量； 根据资金流转数据构建的资金流转图谱，资金流转图谱包含资金节点和资金关系边，其中，资金节点为机构类型和资本充足率的机构特征向量，资金关系边为包含通道费率、平均清算时长和历史违约次数的通道特征向量； 据此进行多轮次的风险传播模拟，具体包括： 在每轮次风险传播模拟中，从风险节点开始，根据第一差值修正预设节点数量范围，根据修正后的预设节点数量范围在双层网络结构上进行随机游走； 所述预设节点数量范围用于确定以风险节点为起点的最大邻居节点数量； 在选择下一节点时，采用基于注意力权重的概率选择策略，即下一节点从当前节点的邻居集合中被选中的概率由以下公式计算： ，其中，和分别是和的特征向量，是共享权重矩阵，是注意力向量，表示向量拼接操作，是经过共享权重矩阵线性变换后得到的新特征向量，是经过共享权重矩阵线性变换后得到的新特征向量，表示注意力向量的转置，表示泄漏线性整流函数，表示指数函数，表示当前节点的所有邻居节点数量； 得到风险演化系数，具体包括： 通过预设时间间隔生成双层网络结构的时间切片，提取每个数据领域在连续个时间切片上的风险关联的算术平均值序列，根据以下公式计算风险演化系数： ，其中，表示当前时间切片，，为自然常数，表示当前时间切片的风险演化系数。

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