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申请/专利权人：湖南三湘银行股份有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种综合信贷系统的授信数据处理方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取银行信息中心网络接口，对银行信息中心网络接口进行异构数据收集云端整合处理，生成申请人信用云端数据，基于申请人信用云端数据进行深度学习风险评估处理，生成银行信用风险评分数据，对银行信用风险评分数据进行智能信用产品匹配和元宇宙信用模拟处理，生成银行信用行为预测报告数据，对银行信用行为预测报告数据进行动态信用决策优化处理，生成银行授信决策报告数据；本发明基于预测报告的动态决策，提高决策透明度，申请人清楚了解决策过程，利用元宇宙模拟申请人未来信用行为，增加其未来行为预测能力。

主权项：1.一种综合信贷系统的授信数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取银行信息中心网络接口，对银行信息中心网络接口进行异构数据收集并在云端整合处理，生成申请人信用云端数据；步骤S2：基于申请人信用云端数据进行深度学习风险评估处理，生成银行信用风险评分数据；步骤S3：对银行信用风险评分数据进行智能信用产品清单匹配处理，生成银行信用产品匹配清单数据；步骤S4：对银行信用产品匹配清单数据进行元宇宙信用模拟处理，生成银行信用行为预测报告数据；步骤S4包括以下步骤：步骤S41：对银行信用产品匹配清单数据进行元宇宙信用景观塑造处理，生成超级信用景观表征数据；步骤S42：基于超级信用景观表征数据进行异构角色建模处理，生成异构角色信用基因数据；步骤S43：对异构角色信用基因数据进行异构角色信用行为模拟处理，生成异构角色信用行为模拟场数据；步骤S44：对异构角色信用行为模拟场数据进行信用行为模式谱系融合分析，生成融合信用行为模式谱系数据；其中，步骤S44包括以下步骤：步骤S441：对异构角色信用行为模拟场数据进行信用行为模式分析，得到各个异构角色的信用行为模拟模式数据；步骤S442：对各个异构角色的信用行为模拟模式数据进行模式关联分析，得到各个异构角色的信用行为模式关联关系数据；步骤S443：基于各个异构角色的信用行为模式关联关系数据对各个异构角色的信用行为模拟模式数据进行模式演化预测分析，得到各个异构角色的信用行为模式演化发展趋势数据；步骤S444：对各个异构角色的信用行为模式演化发展趋势数据进行演化路径模拟分析，得到各个异构角色的信用行为模式演化路径；步骤S445：基于各个异构角色的信用行为模式关联关系数据以及各个异构角色的信用行为模式演化路径对各个异构角色的信用行为模拟模式数据进行信用行为模式谱系融合分析，生成融合信用行为模式谱系数据；步骤S45：对融合信用行为模式谱系数据进行信用行为预测报告生成处理，生成银行信用行为预测报告数据；步骤S5：对银行信用行为预测报告数据进行动态信用决策优化处理，生成银行授信决策报告数据。

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