원래 이름 기록: 鼎鉴（北京）信息技术有限公司

本发明公开一种基于图分析的智能识别方法及系统。所述方法包括：实时采集多模态数据(通话记录、车辆损伤图像等)；构建动态图结构并提取时间衰减社区影响力特征；融合互信息与KL散度筛选特征；训练GBDT‑GAT集成模型；通过贝叶斯优化调参后部署至Apache Flink引擎实时评分；基于动态阈值触发预警。系统包含多源采集、图计算等模块。通过本发明，解决了多模态数据割裂、动态检测延迟高的技术难题，检出率提升35％，推理延迟<100ms。

本发明公开了一种前端呼叫中心实时语音质检的方法，涉及语音质检技术领域，包括，实时采集麦克风输入音频流和声卡输出音频流，生成混合音频流数据，对混合音频流数据进行自适应滤波降噪处理，得到降噪后的音频数据；通过加密算法对待上传数据集合进行加密生成加密数据包，并将加密数据包通过加密流式通道上传至后端服务器；后端服务器对加密数据包进行高精度语音转写与深度语义分析，生成质检决策指令；将质检决策指令实时传递至前端界面进行可视化展示，完成对坐席服务行为的实时指导与纠正。本发明通过动态上下文感知模型对初步异常事件特征序列进行多维关联分析，能够精准捕捉多个异常事件在时序上的关联模式。

本发明涉及一种风险识别方法及系统。所述方法包括：通过隐私合规接口实时获取通信行为、设备指纹及业务交互数据；对数据并行预处理与安全脱敏；输入特征构造引擎并行提取通信模式、设备行为、交互语义特征向量，同时构建动态加权超图通讯图谱，并使用时序超图神经网络输出社交风险特征向量；将四类特征输入隐私感知多模态门控注意力融合模块输出融合特征；经深度神经网络分类器生成风险评分；基于Apache Flink监听异常事件，结合动态风险熵自适应调整决策边界，触发二级验证。本发明解决了多模态数据冲突、隐私泄露与决策僵化问题，提升识别精度与实时性。

本发明公开了一种基于大模型的营销投诉检测方法，涉及营销智能分析技术领域，包括，实时采集用户交互数据，进行清洗、情绪分析和编码处理，生成多模态数据集合；对多模态投诉数据集合进行情绪分析和优先级自动分配，输出优先级标记投诉数据；将优先级标记投诉数据通过用户行为图谱分析和恶意投诉识别，输出恶意投诉标识记录；对恶意投诉标识记录进行大语言模型分类和根因推理分析，生成投诉分析结果；将投诉分析结果通过知识库更新和数据融合，输出优化处理方案；对优化处理方案进行数据推理和决策生成，输出投诉处理反馈报告。实现智能化、准确高效的投诉分析和处理，有效提升系统响应能力和处理质量。