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本申请公开了一种策略评估及优化方法、装置及设备、计算机程序产品，方法包括：获取当前策略场景的结构化配置参数和业务执行结果数据并进行绑定；利用基于多智能体协同的评估和归因机制对绑定后的数据进行量化评估与逻辑归因，得到量化评估结果和逻辑归因结果；根据量化评估结果和逻辑归因结果生成可视化成效看板并展示；根据逻辑归因结果，利用预设优化智能体输出结构化的优化建议，基于可视化成效看板，利用结构化的优化建议对当前策略场景的结构化配置参数进行优化。本申请过多智能体协同机制实现了策略的“评估‑归因‑优化”的全链路自动化处理，提升了企微运营策略的评估准确性、归因效率与迭代速度，实现了降本增效的业务闭环。

本发明公开了一种基于神经网络模型的贷后风险传导预警方法，所述预警方法包括：获取企业节点数据和企业关系边数据；对企业节点变量进行清洗、缺失值填充、类别变量编码和特征拼接；按照时间片构建企业产业链动态图；将图数据输入带边特征的异构图注意力神经网络，得到每一企业节点的多维风险预测值；根据不同风险变量对应阈值生成预警信号，并在需要时输出风险传导路径。能够把企业基本属性、产业链关联关系、制造业生产经营数据以及历史风险事件统一转化为图数据，并通过深度学习模型进行多任务风险预测和风险传导路径识别的贷后风险传导预警方法。

本申请涉及一种基于源码路径的应用编排构建方法、装置、设备及介质，涉及计算机软件开发技术领域，包括：接收Git服务端Webhook事件，经校验后提取目标提交标识及仓库信息。调用Git API获取变更文件列表，并与预置应用源码路径前缀映射表匹配，精准确定有效变更应用集合。为集合内各应用创建绑定目标提交标识的CI任务，触发应用过程流水线执行单应用构建发布。当需多应用组合发布时，触发蓝图流水线，按预设编排关系依次调用各应用过程流水线，并传递统一的目标提交标识。本方案实现了构建任务的精准触发与多应用自动化有序编排，避免了无效构建，消除了人工编排误差，确保了组合发布的版本一致性。

本发明公开了一种区域产业节点价值评估与招商企业推荐方法，所述推荐方法包括：步骤S1：多源数据获取与融合；步骤S2：利用多源融合数据，构建产业依存度模型，从资本关系、技术协同、人才流动、交易关系四个维度计算区域间产业节点的量化依存度；步骤S3：构建强链产业节点识别模型；步骤S4：构建延链及补链产业节点识别模型；步骤S5：基于强链、延链、补链识别模型完成产业节点打标后，结合产业依存度模型推断目标企业关联触达可能性及企业成长性特征，构建针对性招商企业推荐方法。构建从产业节点价值评估到招商企业推荐的闭环决策机制，提升招商引资工作的针对性。

本发明公开了一种多智能体协同式信贷审批辩论系统工作流控制方法，所述工作流控制方法包括：步骤S1：接收审批请求并初始化工作流；步骤S2：分析客户信息；步骤S3：通过方与拒绝方对抗辩论，审批经理裁决；步骤S4：授信决策引擎制定授信方案；步骤S5：三方风险辩论，风控总监最终裁定；步骤S6：汇总生成审批报告并推送。通过方和拒绝方必须针对同一批分析报告各抒己见，审批经理基于双方论证质量做裁决，避免了单一审批员的主观偏差。

本申请公开了一种目标客户的营销方法、装置及电子设备、存储介质，其中所述方法包括基于客户数据集以及营销数据集，建立预测模型，所述预测模型用于预测目标客户对营销动作敏感性；以及将待预测的实际客户数据、营销数据输入训练完成的所述预测模型，根据所述预测模型输出所述目标客户对营销动作敏感性的预测结果，并依据所述预测结果生成匹配的营销方案。本申请提供了多模态数据匹配客户与营销方案的模型同时，本申请还提供了客户个性化营销方案的制定方法。

本申请公开了一种用户行为数据处理方法、装置及电子设备、存储介质，所述方法包括获取用户多源行为数据，转化为行为事件；按用户维度对所述行为事件进行聚合，将同一用户的所有行为事件按照事件发生时间升序排列，构建用户动态行为事件序列，记为S_u={E1,E2,...,En}，其中n为该用户的行为事件总数；对构建的用户动态行为事件序列中的每个事件进行进一步编码和风险属性标注；采用多类型窗口对用户动态行为事件序列进行切分，基于切分后的多类型窗口，从用户行为事件序列中提取动态行为时序特征；将上述提取的不同窗口、不同类型、不同风险含义的动态行为时序特征进行融合，生成可供风控模型使用的用户风险特征向量。通过本申请提升信贷风控的准确性和时效性。

本发明公开了一种基于供应链多源数据的企业经营风险评估方法，所述风险评估方法包括：步骤S1：进行多源数据采集；步骤S2：对采集的多源数据进行数据清洗；步骤S3：进行业务映射与主键打通；步骤S4：多粒度时间对齐与面板样本构造；步骤S5：跨表融合特征工程；步骤S6：衍生前瞻性风险标签；步骤S7：划分测试集和训练集；步骤S8：基于SCWGAN‑GP的生成式增强；步骤S9：增强训练集构造；步骤S10：下游分类器训练，并进行风险评分与评估。显著提升供应链金融贷中风险识别能力，并保证合成样本符合业务物理和逻辑约束。