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龙图腾网获悉湖北消费金融股份有限公司申请的专利风险贷款申请的动态干预方法、系统、介质及设备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：CN120852031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202510817139.3，技术领域涉及：G06Q40/03；该发明授权风险贷款申请的动态干预方法、系统、介质及设备是由刘迪兆;孙岳;邹博韬设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本风险贷款申请的动态干预方法、系统、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种风险贷款申请的动态干预方法、系统、介质及设备，其方法包括以下步骤：获取目标用户的贷款申请操作数据；实时根据所述贷款申请操作数据进行风险判定，并根据风险判定结果进行初始动态干预；利用时空注意力增强的ST‑GCN网络对所述贷款申请操作数据进行时空特征提取，并融合双向GRU网络与自适应门控AGU网络捕捉长时序依赖，得到行为偏离度；根据所述行为偏离度实施风险分级干预策略。因此本发明融合时空图卷积网络ST‑GCN与自适应门控AGU，通过时空特征提取与捕捉长时序依赖，实现高精度的贷款申请行为偏离度计算，解决现有技术中多维度特征融合不足、长程依赖捕捉能力弱的问题。

本发明授权风险贷款申请的动态干预方法、系统、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种风险贷款申请的动态干预方法，其特征在于，包括： 获取目标用户的贷款申请操作数据； 实时根据所述贷款申请操作数据进行风险判定，并根据风险判定结果进行初始动态干预； 利用时空注意力增强的ST-GCN网络对所述贷款申请操作数据进行时空特征提取，并融合双向GRU网络与自适应门控AGU网络捕捉长时序依赖，得到行为偏离度； 根据所述行为偏离度实施风险分级干预策略； 所述利用时空注意力增强的ST-GCN网络对所述贷款申请操作数据进行时空特征提取，并融合双向GRU网络与自适应门控AGU网络捕捉长时序依赖，得到行为偏离度，包括： 利用动态图构建方法对所述贷款申请操作数据中的每个操作事件按操作时间窗口进行动态图构建，生成动态异构图； 利用两层卷积网络提取所述动态异构图中的时空节点特征，并利用时空注意力机制计算所述时空节点特征的时空相关性，得到时空特征矩阵； 将所述时空特征矩阵按操作时间戳排序生成操作序列，对所述操作序列进行滑动窗口分割得到多个子序列； 利用双向GRU网络对每个所述子序列进行时序特征提取，并利用自适应门控AGU网络从提取到的所述时序特征中筛选出长时序关键信息，得到所有子序列的长时序特征矩阵； 将所述时空特征矩阵与所述长时序特征矩阵进行特征对齐与标准化，得到对齐特征，对所述对齐特征分别计算马氏距离与余弦相似度； 根据所述马氏距离与所述余弦相似度，计算得到行为偏离度； 所述利用双向GRU网络对每个所述子序列进行时序特征提取，并利用自适应门控AGU网络从提取到的所述时序特征中筛选出长时序关键信息，得到所有子序列的长时序特征矩阵，包括： 利用双向GRU网络中的前向GRU网络处理每个所述子序列的时间正向序列，并利用双向GRU网络中的后向GRU网络处理每个所述子序列的时间反向序列，融合所述时间正向序列与所述时间反向序列得到时序特征； 利用自适应门控AGU网络计算当前时间步对应的所述时序特征，得到门控信息，根据所述门控信息对当前时间步对应的所述时序特征进行加权融合计算，并根据每个子序列的所有时间步及加权融合计算结果得到每个子序列的子序列特征； 对所有子序列的子序列特征按时间顺序排序，得到长时序特征矩阵。

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