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龙图腾网获悉深圳市赢时胜信息技术股份有限公司申请的专利基于大模型行为链分析的交易风险自适应阻断系统及方法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：CN120746712B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511238841.0，技术领域涉及：G06Q40/04；该发明授权基于大模型行为链分析的交易风险自适应阻断系统及方法是由唐球;李跃峰;王淼;请求不公布姓名设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型行为链分析的交易风险自适应阻断系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于大模型行为链分析的交易风险自适应阻断系统，通过构建交易行为链，结合大模型分析提取深度风险特征与动态时序建模生成时序风险特征，并拼接后输入动态异构模型阵列；元强化学习控制器融合多模型输出，生成综合风险评估分数，由风险评估与阻断模块实现自适应阻断。系统能快速识别潜在风险交易，提前预警。同时，风险评估与阻断模块依据市场波动和交易主体信用状况动态调整风险阈值，自适应阻断高风险交易，确保防控策略与实际需求匹配。同时融合多维度数据，包括地理位置和操作行为信息，进一步提升风险识别的全面性和准确性。为金融交易风险防控提供了创新、有效的技术手段，有力保障金融交易安全稳定运行。

本发明授权基于大模型行为链分析的交易风险自适应阻断系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型行为链分析的交易风险自适应阻断系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于实时采集交易系统的交易数据，所述交易数据包括交易主体信息、交易时间、交易金额、交易类型、交易终端设备信息以及用户的实时交互行为流； 行为链构建引擎，与数据采集模块相连，用于根据交易数据构建交易行为链，所述交易行为链包括交易主体在不同时间点的交易行为序列；所述行为链构建引擎采用基于有向无环图结构的多链融合机制，将同一交易主体在不同终端、不同业务场景下的子行为链进行融合，生成统一的主行为链，所述主行为链具有唯一的链标识符、版本号及基于哈希算法的链摘要；其中，所述行为链构建引擎在融合子行为链时，还执行：基于交易事件的语义相似性和时序接近性，对来自不同终端的子行为链节点进行跨链关联；为关联后的节点生成超节点，该超节点存储其所有关联子节点的多模态特征摘要；通过对所述超节点结构进行哈希运算生成链摘要； 大模型分析模块，与行为链构建引擎相连，用于对交易行为链进行大模型分析，提取深度风险特征； 动态时序建模模块，与行为链构建引擎相连，用于对交易行为链进行动态时序建模，生成时序风险特征，所述时序风险特征用于表征交易行为链在时序上的风险特征； 所述大模型分析模块与动态时序建模模块采用联合训练机制，使用历史交易行为链数据对BERT模型进行微调，使其适应交易语义特征提取；将BERT输出的语义特征向量与交易行为特征向量拼接，输入至LSTM模型；LSTM模型输出时序风险特征，并计算风险评估损失；将损失值通过反向传播机制同时更新LSTM与BERT模型的参数； 其中，在训练完成后，所述大模型分析模块采用经过交易语料微调的多模态大语言模型，多模态大语言模型为经微调的BERT与GNN融合结构；其将交易行为链中的结构化数据和非结构化上下文数据共同编码为一个统一的嵌入向量，通过计算该嵌入向量与预定义的风险原型向量库的余弦相似度，来提取所述深度风险特征； 该系统还包括动态异构模型阵列及元强化学习控制器，其中：深度风险特征与时序风险特征拼接后输入至所述动态异构模型阵列；所述动态异构模型阵列包含多个结构相异的风险评估模型；所述元强化学习控制器根据当前交易上下文，动态选择并融合动态异构模型阵列中风险评估模型的输出，生成一个综合风险评估分数；所述元强化学习控制器的状态空间包括交易类型、设备指纹、网络延迟及实时计算资源占用率，其奖励函数用于平衡风险评估准确性与决策延迟； 风险评估与阻断模块，与元强化学习控制器相连，用于接收所述综合风险评估分数，并在该分数超过预设阈值时自适应阻断交易。

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