1.一种经济风险智能识别方法，其特征在于，应用于经济风险监测场景；所述经济风险智能识别方法包括：实时监测目标金融系统中的多模态监测数据；所述多模态监测数据至少包括：结构型经济数据和非结构型经济数据；所述目标金融系统对应于特定地理区域和/或组织机构；所述多模态监测数据来自于多个数据源；

对所述多模态监测数据进行网络拓扑编辑，以获得所述目标金融系统的实时监测拓扑网络；其中，所述实时监测拓扑网络中的节点元素表示所述多模态监测数据中的各个监测对象，各个监测对象的对象类型包括实体对象和/或变量对象；所述实时监测拓扑网络中网络拓扑结构用于表示各个监测对象对应的经济环境特征之间的关系模式；各个监测对象具有对应的特定数据模式；各个监测对象的特定数据模式用于表示各个监测对象对应的经济特征指标的变化特点；

通过风险识别模型，对所述实时监测拓扑网络进行风险识别，以得到所述目标金融系统中的潜在风险对象；

对所述潜在风险对象进行监测设置优化以及数据重采集，以获得所述潜在风险对象的优化分析数据；

基于所述潜在风险对象的优化分析数据，生成针对所述目标金融系统的风险预警信息；

所述风险识别模型至少包括：风险对象初筛层、对比校验层、风险识别层；

所述通过风险识别模型，对所述实时监测拓扑网络进行风险识别，以得到所述目标金融系统中的潜在风险对象，包括：通过风险对象初筛层，以所述实时监测拓扑网络作为输入，通过多层图注意力层，从所述实时监测拓扑网络中提取与同类其他元素节点在数据模式上存在差异表现的候选元素节点；

通过对比校验层，采用与多层图注意力层匹配的星状结构对冲校验单元，对所述候选元素节点进行对比校验处理，以获得所述候选元素节点在各个潜在风险模式下的异常表现概率；其中，异常表现概率越高，候选元素节点被鉴别为潜在风险对象的概率越高；所述对比校验层中包含与所述实时监测拓扑网络的实时网络拓扑结构匹配的星状结构对冲校验单元；

通过风险识别层，基于所述异常表现概率确定最终输出的候选元素节点，作为所述潜在风险对象；

所述对比校验层中获取第y个候选元素节点在第i个潜在风险模式下的异常表现概率其中，

2.根据权利要求1所述的经济风险智能识别方法，其特征在于，所述对所述多模态监测数据进行网络拓扑编辑，以获得所述目标金融系统的实时监测拓扑网络，包括：识别所述多模态监测数据中的各个监测对象，并以各个监测对象对应的多个数据点分别作为所述实时监测拓扑网络中对应的节点元素；其中，各个监测对象通过节点识别模型对所述多模态监测数据执行数据模式挖掘得到；

获取各个监测对象在所述多模态监测数据中与其他监测对象之间的关联关系；

基于各个监测对象与其他监测对象之间的关联关系，设置各个节点元素之间的网络拓扑结构；所述网络拓扑结构至少包括：节点布局方式、节点间连接关系、节点连接密度、节点所属的网络层次；

基于各个节点元素以及各个节点元素之间的网络拓扑结构，构建所述实时监测拓扑网络。

3.根据权利要求2所述的经济风险智能识别方法，其特征在于，所述实时监测拓扑网络中各个节点元素之间的边用于表示各监测对象之间的关联关系；各个边的属性表示各自连接的监测对象之间的关联程度；

所述基于各个监测对象与其他监测对象之间的关联关系，设置各个节点元素之间的网络拓扑结构，包括：获取各个监测对象与其他监测对象之间的关联关系；

对于各个监测对象，基于所述关联关系执行如下连接边构建步骤：

判断第一监测对象与第二监测对象之间是否满足动态更新的关联性配置条件；

若所述第一监测对象与所述第二监测对象之间满足所述关联性配置条件，则在所述第一监测对象对应的第一节点元素与所述第二监测对象对应的第二节点元素之间建立一条边；其中，边的属性由所述第一监测对象与所述第二监测对象之间的相关性系数、权重系数、统计变化特征、依从性中的至少一个因素决定；

若新建完成一条边，或者所述第一监测对象与所述第二监测对象之间不满足所述关联性配置条件，则继续判断所述第一监测对象是否与其他监测对象之间满足所述关联性配置条件，直到遍历完所有监测对象。

4.根据权利要求3所述的经济风险智能识别方法，其特征在于，所述基于各个监测对象与其他监测对象之间的关联关系，设置各个节点元素之间的网络拓扑结构之后，还包括：根据各个监测对象所属的量化颗粒度类型，对各个节点元素进行聚类处理，以得到实时监测热点分布；所述实时监测热点分布用于表示各个节点元素在不同监测维度下各自的实时变动情况；

将所述实时监测热点分布输入到第一实时热点特征提取单元以及第二实时热点特征提取中；

通过第一实时热点特征提取单元，提取所述实时监测热点分布中的预警特征；所述预警特征至少包括用于指示潜在金融突发事件的第一预警特征、和/或用于指示潜在政策调整风险的第二预警特征；

通过第二实时热点特征提取单元，从所述实时监测热点分布中获取多维实时变动特征；

基于所述预警特征以及所述多维实时变动特征，对所述实时监测热点分布中的目标元素节点进行动态属性调整，以更新优化所述网络拓扑结构。

5.根据权利要求4所述的经济风险智能识别方法，其特征在于，所述多维实时变动特征分别对应于多种金融指标数据；

所述金融指标数据至少包括：宏观经济指标、行业指标、金融市场指标、消费者指标、劳动力市场指标；

所述通过第二实时热点特征提取单元，从所述实时监测热点分布中获取多维实时变动特征，包括：将所述实时监测热点分布输入到所述第二实时热点特征提取单元中；

对于通过所述第二实时热点特征提取单元，通过以下公式计算各个节点元素，获得对应的实时变动特征；其中，第x个监测对象在第k个特征数据维度对应的第二实时热点特征值其中，N为所述实时监测热点分布中的有效热点分布数量，D为所述实时监测热点分布中所有监测对象的特征数据维度总数，

6.根据权利要求2所述的经济风险智能识别方法，其特征在于，所述识别所述多模态监测数据中的各个监测对象，并以各个监测对象对应的多个数据点分别作为所述实时监测拓扑网络中对应的节点元素，包括：基于先验专家知识库，构建具有关键指标和核心实体的监测目标；其中，关键指标和核心实体均与历史经济风险因子相关；

对所述多模态监测数据进行大数据探索分析，以获得所述多模态监测数据中与不同经济风险因子关联的潜在风险模式；

将潜在风险模式关联到所述多模态监测数据中；

通过节点识别模型，对所述多模态监测数据进行相似性识别，以使具有相似数据模式特征的数据点，作为同一监测对象对应的多个候选节点元素；所述数据模式特征用于表示监测对象的数据变化规律；

按照各自关联的潜在风险模式，对识别出的各个候选节点元素进行验证，并将通过验证的候选节点元素，确认为各自监测对象对应的节点元素。

7.根据权利要求1所述的经济风险智能识别方法，其特征在于，所述对所述潜在风险对象进行监测设置优化以及数据重采集，以获得所述潜在风险对象的优化分析数据，包括：对所述潜在风险对象进行数据完整性检测，以获得数据完整性检测结果；

对所述潜在风险对象进行数据清洁度检测，以获得数据清洁度检测结果；

若数据完整性检测结果和数据清洁度检测结果均达标，则对所述潜在风险对象进行采集粒度重置设置；其中，重置的多样化粒度属性与所述潜在风险对象中的潜在风险模式对应；

基于重置后的多样化粒度设置，重新获取所述潜在风险对象的多模态监测数据，并将重新获取的多模态监测数据与所述潜在风险对象中的异常预警信息进行关联标注，以获得所述优化分析数据。

8.一种经济风险智能识别系统，其特征在于，应用于经济风险监测场景；所述经济风险智能识别系统包括：监测单元，被配置为实时监测目标金融系统中的多模态监测数据；所述多模态监测数据至少包括：结构型经济数据和非结构型经济数据；所述目标金融系统对应于特定地理区域和/或组织机构；所述多模态监测数据来自于多个数据源；

编辑单元，被配置为对所述多模态监测数据进行网络拓扑编辑，以获得所述目标金融系统的实时监测拓扑网络；其中，所述实时监测拓扑网络中的节点元素表示所述多模态监测数据中的各个监测对象，所述监测对象包括实体对象和/或变量对象；所述实时监测拓扑网络中网络拓扑结构用于表示各个监测对象对应的经济环境特征之间的关系模式；各个监测对象具有对应的特定数据模式；各个监测对象的特定数据模式用于表示各个监测对象对应的经济特征指标的变化特点；

识别单元，被配置为通过风险识别模型，对所述实时监测拓扑网络进行风险识别，以得到所述目标金融系统中的潜在风险对象；

重采单元，被配置为对所述潜在风险对象进行监测设置优化以及数据重采集，以获得所述潜在风险对象的优化分析数据；

预警单元，被配置为基于所述潜在风险对象的优化分析数据，生成针对所述目标金融系统的风险预警信息；

所述风险识别模型至少包括：风险对象初筛层、对比校验层、风险识别层；

所述通过风险识别模型，对所述实时监测拓扑网络进行风险识别，以得到所述目标金融系统中的潜在风险对象，包括：通过风险对象初筛层，以所述实时监测拓扑网络作为输入，通过多层图注意力层，从所述实时监测拓扑网络中提取与同类其他元素节点在数据模式上存在差异表现的候选元素节点；

通过对比校验层，采用与多层图注意力层匹配的星状结构对冲校验单元，对所述候选元素节点进行对比校验处理，以获得所述候选元素节点在各个潜在风险模式下的异常表现概率；其中，异常表现概率越高，候选元素节点被鉴别为潜在风险对象的概率越高；所述对比校验层中包含与所述实时监测拓扑网络的实时网络拓扑结构匹配的星状结构对冲校验单元；

通过风险识别层，基于所述异常表现概率确定最终输出的候选元素节点，作为所述潜在风险对象；

所述对比校验层中获取第y个候选元素节点在第i个潜在风险模式下的异常表现概率其中，