天眼查App显示，2025年5月23日，「一种基于政务数据的企业风险评估模型训练方法和系统」正式进入专利公布阶段。申请人为浙江孚临科技有限公司，该项金融科技专利涉及企业风险评估领域。据专利信息显示，通过采用KMeansSMOTE算法扩充违约样本数量并进行均衡化处理，以及使用FocalLoss修正BPNN算法的交叉熵损失函数构建模型，实现对样本异常或不平衡问题的显著优化。发明人为唐科伟、朱超、陈声鸿。「本发明公开了一种基于政务数据的企业风险评估模型训练方法和系统，在采集样本企业基础数据建立初始信用评价指标集后，根据所述初始信用评价指标集中的特征缺失值、特征数据类型分布和正负样本比对其进行筛选调整，同时对违约特征进行标注后形成测试样本，将测试样本数据按比例划分为第一训练集、测试集和验证集后形成风险评估测试集合，进而针对第一训练集采用KMeansSMOTE算法扩充违约样本数量并进行均衡化处理获得第二训练集；最后使用FocalLoss修正BPNN算法的交叉熵损失函数构建企业风险评估模型并使用第二训练集进行训练，利用验证集调整企业风险评估模型超参数，通过测试集得到最终的企业风险评估模型，降低样本异常或不平衡对模型训练的影响。」

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