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龙图腾网获悉中国工商银行股份有限公司申请的专利异常交易网络的识别方法及其装置、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119741124B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411837451.0，技术领域涉及：G06Q40/04；该发明授权异常交易网络的识别方法及其装置、电子设备及存储介质是由欧阳春;王佳捷;任若文;郑加鑫设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本异常交易网络的识别方法及其装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种异常交易网络的识别方法及其装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能领域或其他相关技术领域，其中，该方法包括：获取目标时间段内金融机构的所有交易数据集合；基于交易数据集合构建交易网络图，其中，交易网络图是以交易主体为节点，以交易主体之间的交易关系为边界构建的网络图；将交易网络图输入至异常交易网络识别模型，输出异常交易网络子图；基于异常交易网络子图识别异常交易网络。本发明解决了相关技术中，基于专家规则的监督学习方法主要聚焦于分析单个客户或其直接交易伙伴的交易信息，对规模性的异常交易识别准确率较低的技术问题。

本发明授权异常交易网络的识别方法及其装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种异常交易网络的识别方法，其特征在于，包括： 获取目标时间段内金融机构的所有交易数据集合，其中，所述交易数据集合中包含M笔金融交易的交易数据，每笔所述金融交易的交易数据至少包括：交易类型、交易主体、交易金额，所述交易主体表示执行所述金融交易的用户； 基于所述交易数据集合构建交易网络图，其中，所述交易网络图是以所述交易主体为节点，以所述交易主体之间的交易关系为边界构建的网络图； 将所述交易网络图输入至异常交易网络识别模型，输出异常交易网络子图，其中，所述异常交易网络模型是预先构建的用于识别规模性的异常交易的神经网络模型； 基于所述异常交易网络子图识别异常交易网络； 其中，基于所述交易数据集合构建交易网络图的步骤包括：基于所述交易数据集合构建初始交易网络图；提取所述交易主体的交易行为特征数据，并基于所述交易行为特征数据和所述交易金额为所述初始交易网络图中的各个边界配置权重值，得到交易网络图； 具体包括将所述交易主体在目标时间段内的交易行为特征数据与预先配置的特征库进行匹配，得到匹配结果； 在所述匹配结果指示所述交易行为特征数据命中所述特征库中的目标特征的情况下，基于命中的所述目标特征对应的权重值为所述交易主体配置权重值，得到所述交易主体的金融交易的第一权重值； 对所述交易主体对应的金融交易的交易金额进行分箱处理，确定所述交易金额所属的金额区间； 为所述交易主体的金融交易配置该金额区间对应的权重值，得到所述交易主体的金融交易的第二权重值； 对所述交易主体的金融交易的所述第一权重值和所述第二权重值进行累加计算，得到所述交易主体的金融交易的权重值，并基于所述交易主体的金融交易额权重值为所述初始交易网络图中的该金融交易对应的边界配置权重值； 其中，将所述交易网络图输入至异常交易网络识别模型，输出异常交易网络子图的步骤包括： 将所述交易网络图输入至所述异常交易网络识别模型，通过异常交易网络识别模型对所述交易网络图中的各个节点进行遍历，识别所述异常交易网络，其中，所述异常交易网络满足以下条件：所述异常交易网络包含至少三个节点、所述异常交易网络中任意两个节点之间的测地距离小于等于模型参数、所述异常交易网络中任意两个节点存在直接关联关系或间接关联关系，所述模型参数是基于模型的迭代训练得到的，所述测地距离是对两个节点之间的所有边界的权重值进行累加的结果，所述直接关联关系表示两个节点通过边界直接相连，所述间接关联关系表示两个节点通过多个节点和边界间接相连； 从所述交易网络图中提取所述异常交易网络子图，并对所述异常交易网络子图进行输出。

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