一种基于机器学习的企业信用风险智能监测方法及系统

本发明涉及企业信用风险智能监测领域，尤其涉及一种基于机器学习的企业信用风险智能监测方法及系统，该方法包括：先汇聚财务、供应链、税务与舆情事件，生成负曲率异构图嵌入；再经量子振幅编码与带熵最优传输耦合，并结合国内生产总值指数与利率指数约束，得到因果‑量子‑物理联合表征及自适应噪声日程。联合表征输入扩散时间点过程模型生成违约风险密度；报警智能体与算力智能体在该密度指导下，通过近端策略优化动态调整观测延迟、报警阈值与硬件资源。若转移熵漂移超过阈值，即以五批微调快速校准模型，并用因果SHAP给出特征贡献解释，连同模型版本哈希写入区块链。本发明实现了企业信用风险的高频、可解释监测。