中国金融科技专利数据库是覆盖中国境内金融科技领域相关专利的数据库。数据采集过程严格，确保专利有效性、权属信息及技术细节的准确性。通过对接国家级专利数据库，本库可追溯专利从申请、审查到授权的全生命周期信息，包括法律状态变更、权利转移及引用关系等核心字段。

一、数据独特性​

1. 领域聚焦性​：专注金融科技领域人工智能专利，金融科技专利词典（含78个底层技术关键词及应用场景分类），构建"ABCD+"技术体系（人工智能、区块链、云计算、大数据、互联技术、安全技术）的多维度分类框架，实现技术颗粒度精细化拆分。
2. 金融属性强化：突破通用专利数据库的行业标签局限，新增"金融应用场景"字段（如信贷评估、反欺诈、智能投顾等），建立技术与业务场景的关联网络。

二、数据完整性​​

1. 全流程数据覆盖：提供专利申请号、公开号、授权号、优先权号等全标识符，完整记录法律状态（有效/无效/审查中）、专利类型（发明/实用新型/外观）、权利要求数、引用文献等关键字段。特别补充专利复审、无效宣告等争议信息，构建专利稳定性评价维度。
2. 时空维度拓展：支持按省份、城市等维度统计AI专利密度，识别长三角、珠三角、京津冀等技术集聚区。

三、数据可靠性

1. ​数据清洗流程：通过申请号、公开号等多维度标识去重。剔除明显错误数据，进行异常值过滤。
2. 权威性验证机制：通过多源数据进行交叉验证，确保关键字段的准确性，并提供专利唯一识别符供使用者进行三方对比核验，建立交叉验证机制。

四、潜在应用场景

（一）学术研究

1. 技术演进路径分析：基于专利时间序列数据，追踪AI技术在金融领域的渗透过程（如机器学习从风控向智能投研的迁移）。结合专利引用网络，识别颠覆性技术（如联邦学习）的起源与扩散路径。
2. 创新生态研究：构建“专利-论文-政策”三维关联模型，揭示产学研协同创新规律。量化评估高校专利对金融科技产业的实际贡献度。

（二）金融监管与合规

1. 技术风险评估：识别高风险技术领域，制定针对性监管措施。追踪算法专利的伦理争议（如信用评分模型的公平性专利争议），完善算法治理框架。
2. 创新激励政策设计：基于区域专利密度优化科创资源配置。评估税收优惠、专利补贴等政策对中小金融科技企业创新的激励效果。
3. 合规性审查：自动化筛查专利技术是否涉及个人敏感信息。验证金融科技公司宣称的技术能力与其专利布局的一致性。

（三）商业服务

1. 技术竞争力评估：通过专利布局密度（如某银行在智能客服领域的专利数量与质量）评估其技术护城河。利用专利同族数据识别全球头部企业的核心技术壁垒。
2. 创新投资决策：基于专利价值评估模型筛选高潜力投资标的。预测新兴技术赛道的市场爆发期，辅助VC/PE布局。