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龙图腾网获悉中国平安财产保险股份有限公司申请的专利一种数据异常识别方法、装置、设备及其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：CN117056782B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202311037408.1，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种数据异常识别方法、装置、设备及其存储介质是由陈奕宇设计研发完成，并于2023-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据异常识别方法、装置、设备及其存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例属于人工智能及金融科技技术领域，应用于理赔风险预测业务中，涉及一种数据异常识别方法、装置、设备及其存储介质，包括获取待进行识别的测试数据；对测试数据进行时序处理和特征提取，获取测试特征集；对测试特征集进行更新处理；将更新后的测试特征集输入到训练完成的数据异常识别模型，根据训练完成的数据异常识别模型预测测试数据是否为异常数据。引入长短期记忆网络解决传统车辆理赔时相关业务数据涉及多个环节，不利于时序化训练的问题。同时，引入梯度递减算法，筛选出代价函数递减速度最快的模型超参数组合，保证了训练收敛速度和预测速度，快速预测出理赔数据异常与否，便于对理赔数据进行异常智能分析。

本发明授权一种数据异常识别方法、装置、设备及其存储介质在权利要求书中公布了：1.一种数据异常识别方法，其特征在于，包括下述步骤： 获取待进行识别的测试数据，其中，所述待进行识别的测试数据包括车险事故发生后，与理赔业务相关的所有审核数据，包括报案环节数据、勘验环节数据、事故定责环节数据、保单审核环节数据； 对所述测试数据进行时序处理和特征提取，获取测试特征集，其中，所述对所述测试数据进行时序处理，即按照整个理赔业务流程中，报案环节数据、勘验环节数据、事故定责环节数据、保单审核环节数据的时序性，将所述测试数据整理为时间序列数据； 对所述测试特征集进行特征工程处理，获取衍生的特征； 将所述衍生的特征并入到所述测试特征集中，以对所述测试特征集进行更新； 将更新后的测试特征集输入到训练完成的数据异常识别模型，根据所述训练完成的数据异常识别模型预测所述测试数据是否为异常数据，其中，在执行所述将更新后的测试特征集输入到训练完成的数据异常识别模型的步骤之前，所述方法还包括： 获取全量样本数据，其中，所述全量样本数据包括正样本数据和反样本数据，所述正样本数据为理赔案件中的异常结案数据，所述反样本数据为理赔案件中的正常结案数据； 按照预设的采样方式，对所述正样本数据进行重采样处理，获取重采样结果，并根据所述重采样结果获取新的正样本数据； 将所述反样本数据和所述新的正样本数据一并输入预构建的数据异常识别模型，进行模型训练，获取预训练完成的数据异常识别模型，其中，所述数据异常识别模型由长短期记忆网络和梯度递减算法共同架构而成； 将所述全量样本数据输入所述预训练完成的数据异常识别模型，获取模型输出结果； 根据所述全量样本数据的标注结果和所述模型输出结果，对所述预训练完成的数据异常识别模型进行输出验证； 若验证失败，则对所述预构建的数据异常识别模型进行超参数调优，并进行迭代训练，直到模型损失值满足预设的损失阈值，则验证成功，停止迭代训练，获得训练成功的数据异常识别模型。

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