1.一種對不良資產關聯案件進行智能摘要的方法，其特征在于：所述方法由多模態數據處理系統執行，所述多模態數據處理系統中包括數據標準化模塊、加密處理模塊、圖譜構建模塊、摘要生成模塊、反饋優化模塊、驗證模塊和區塊鏈存儲模塊，所述方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種對不良資產關聯案件進行智能摘要的方法，其特征在于：所述sp1中所述領域適配模板匹配技術通過法律和金融領域的預定義模板匹配法律文書文本數據中的案件編號、債務人和擔保人，所述領域適配模板基于不良資產案件的語義特征定制，通過語義相似度匹配算法優化模板選擇，所述語義相似度匹配算法基于不良資產案件的法律和金融術語庫計算文本數據與模板的匹配度，所述圖像語義提取技術通過圖像分割和語義解析技術從合同掃描件圖像數據中提取關鍵文本字段，所述結構化數據以可擴展標記語言格式通過內部數據總線傳輸至加密處理模塊。
3.根據權利要求1所述的一種對不良資產關聯案件進行智能摘要的方法，其特征在于：所述sp2中所述加密分片算法通過多項式插值技術將結構化數據分割為多個加密片段并存儲在本地節點，所述多方安全聚合協議通過加權統計技術計算債務金額和風險等級的聚合值，所述加密片段和聚合值通過傳輸層安全協議加密后傳輸至圖譜構建模塊，所述傳輸層安全協議確保聚合計算不泄露原始數據。
4.根據權利要求1所述的一種對不良資產關聯案件進行智能摘要的方法，其特征在于：所述sp3中所述路徑推理算法通過風險傳播分析技術識別動態關系圖譜中的擔保鏈風險，所述風險傳播分析技術基于擔保人和抵押物的信用評分來對權重進行動態調整，所述動態關系圖譜通過事件監聽技術實時更新節點和邊的狀態，所述風險評估結果以鍵值對格式通過內部數據總線傳輸至摘要生成模塊。
5.根據權利要求1所述的一種對不良資產關聯案件進行智能摘要的方法，其特征在于：所述sp4中所述語義優先級提取技術通過句法依存分析和關鍵詞優先級排序從結構化數據中提取關鍵短語，所述關鍵詞優先級排序基于不良資產案件的風險權重，所述領域模板填充技術通過預定義的摘要模板生成初始摘要，所述模板根據案件類型和用戶角色定制，所述初始摘要以文本格式通過內部數據總線傳輸至反饋優化模塊。
6.根據權利要求1所述的一種對不良資產關聯案件進行智能摘要的方法，其特征在于：所述sp5中所述內容優先級調整算法通過用戶反饋數據中的評分和標注動態調整摘要模板的字段優先級，所述用戶反饋數據以可擴展標記語言格式存儲，優化后的個性化摘要通過用戶交互界面傳輸至用戶并通過內部數據總線傳輸至驗證模塊。
7.根據權利要求1所述的一種對不良資產關聯案件進行智能摘要的方法，其特征在于：所述sp6中所述形式化規則通過邏輯推理技術檢查個性化摘要中債務金額與抵押物價值的邏輯關系，所述事實一致性核查技術通過字段匹配技術驗證個性化摘要與結構化數據的字段一致性，所述驗證后的摘要以加密文本格式通過內部數據總線傳輸至區塊鏈存儲模塊。
8.根據權利要求1所述的一種對不良資產關聯案件進行智能摘要的方法，其特征在于：所述sp7中所述智能合約通過預定義的事件觸發條件控制摘要生成和更新，所述事件觸發條件包括案件狀態變更和用戶請求，所述分布式賬本技術通過一致性算法同步已驗證的摘要數據，所述元數據包括案件編號、生成時間和通過安全哈希算法生成的內容哈希。
9.根據權利要求1所述的一種對不良資產關聯案件進行智能摘要的方法，其特征在于：所述sp1中所述多模態數據在進入領域適配模板匹配技術之前，通過數據清洗模塊執行格式規范化操作，所述格式規范化操作去除法律文書文本數據中的無關格式并標準化財務表格數據中的數值，清洗后的數據以可擴展標記語言格式通過內部數據總線傳輸至sp1的后續操作。
10.根據權利要求1所述的一種對不良資產關聯案件進行智能摘要的方法，其特征在于：所述sp3中所述動態關系圖譜通過關系優先級分配技術增強圖數據庫中邊的權重，所述關系優先級分配基于擔保人和抵押物的信用評分和歷史案件數據的統計分析，所述風險評估結果以鍵值對格式通過內部數據總線傳輸至摘要生成模塊，sp1中所述領域適配模板匹配技術通過語義相似度匹配算法優化模板選擇，所述語義相似度匹配算法基于不良資產案件的法律和金融術語庫計算文本數據與模板的匹配度，所述包含案件編號、債務人、債務金額、抵押物、擔保人和案件狀態的結構化數據以可擴展標記語言格式通過內部數據總線傳輸至加密處理模塊，sp2中所述多方安全聚合協議通過分層聚合技術優化計算效率，所述分層聚合技術將統計信息分層計算以減少通信開銷，所述加密片段和聚合值通過傳輸層安全協議加密后傳輸至圖譜構建模塊，sp4中所述領域模板填充技術通過動態模板選擇算法根據用戶角色選擇摘要模板，所述動態模板選擇算法基于用戶的歷史反饋數據和案件類型，所述初始摘要以文本格式通過內部數據總線傳輸至反饋優化模塊。