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龙图腾网获悉上海南洋万邦软件技术有限公司申请的专利一种基于智能体的客户识别和动态监管分析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：CN121010380B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511544479.X，技术领域涉及：G06Q20/40；该发明授权一种基于智能体的客户识别和动态监管分析系统及方法是由韩兆祥;黄金丹;徐畅;孟克非设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能体的客户识别和动态监管分析系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于智能体的客户识别和动态监管分析系统及方法，涉及大数据监管技术领域，本发明通过识别目标客户转账请求中的结构化交易数据，为每个客户分配独立编码；并根据第一风险判断条件筛选出疑似风险数据；计算转账时间关联度、共现关联度与间隔关联度，加权得到疑似风险数据与交易数据之间的关联度，根据第二风险判断条件区分风险数据与非风险数据；同时设置优化周期，根据风险数据与第一风险判断条件分别调整关联度计算中的权重。该方法能够降低误触发率，减少人工与计算成本，动态适配风险特征，提升风险拦截时效性与非法交易识别全面性，保障金融安全。

本发明授权一种基于智能体的客户识别和动态监管分析系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能体的客户识别和动态监管分析方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1、当目标客户发起或收到转账请求时,识别转账请求中的交易数据，所述交易数据包括交易时间、资金来源与资金去向； 步骤S2、设置第一风险判断条件，根据第一风险判断条件对所述交易数据进行筛选，得到疑似风险数据； 步骤S3、获取疑似风险数据与交易数据之间的风险关联度，设置第二风险判断条件，根据第二风险判断条件对所述风险关联度进行筛选，得到风险数据与非风险数据； 步骤S4、根据所述风险数据与所述第一风险判断条件对风险关联度的获取进行优化； 所述步骤S3还包括： 步骤S3-1、获取目标客户在风险判断周期内的日均总交易次数，所述日均总交易次数包括在风险判断周期内，目标客户在风险时段的日均交易次数与非风险时段的日均交易次数；计算当日中转账请求在风险时段内被标记为疑似风险请求的次数在日均总交易次数中的占比，作为转账时间关联度； 步骤S3-2、获取疑似风险数据中其他用户的编码，记为待检验编码；若所述待检验编码在风险判断编码库中，获取风险判断周期内风险数据中的资金来源与资金去向，统计其中所有编码出现的总次数，计算所述待检验编码在总次数中的占比，记为共现关联度；若所述待检验编码不在风险判断编码库中，将共现关联度记为1； 步骤S3-3、若当日中疑似风险请求出现的次数大于1，则计算当日中相邻疑似风险请求之间的平均交易时间间隔，获取风险判断周期内风险数据中不同交易时间的日均交易时间间隔，计算间隔关联度=[1-|-|]×100%，其中代表当日中相邻疑似风险请求之间的平均交易时间间隔，代表风险判断周期内风险数据中不同交易时间的日均交易时间间隔，|-|代表取-计算结果的绝对值；若当日中疑似风险请求出现的次数等于1，则记为0； 步骤S3-4、根据所述转账时间关联度、共现关联度与间隔关联度计算疑似风险数据与交易数据之间的风险关联度S=α×+β×+γ×，其中α、β和γ分别为对应的权重系数，相加之和等于1；预设关联度阈值作为所述第二风险判断条件，若风险关联度S大于或等于所述第二风险判断条件，则将对应的疑似风险请求标记为风险请求，对应的交易数据标记为风险数据；否则将对应的疑似风险请求标记为非风险请求，对应的交易数据标记为非风险数据。

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