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龙图腾网恭喜闽西职业技术学院申请的专利一种用于财务系统的交易异常检测方法、装置、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：CN119474947B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202510050087.1，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权一种用于财务系统的交易异常检测方法、装置、设备及存储介质是由张芮设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于财务系统的交易异常检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种用于财务系统的交易异常检测方法、装置、设备及存储介质，包括以下步骤：首先，获取财务系统中各交易账户的交易数据，并建立交易行为模型。其次，提取每个账户的交易特征并与正常阈值比较，标记偏离阈值的特征为异常。然后，通过聚类算法分析异常特征，将异常程度高的账户定义为可疑账户。接着，将交易类型、账户和数据分别定义为具有不同权重的节点，并输出至可疑账户。之后，初始化节点位置并获取关联权重总和。通过全局寻优算法迭代更新节点位置，以最大化关联权重总和，最终确定异常检测位置。本发明可以有效识别和定位财务系统中的异常交易行为，提高交易安全性和风险防控能力。

本发明授权一种用于财务系统的交易异常检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用于财务系统的交易异常检测方法，所述财务系统包括多个交易账户、多个交易类型以及多个交易数据，其特征在于，所述检测方法包括：步骤S1，获取所述财务系统中各个交易账户的交易数据，并通过预设策略建立所述交易账户的交易行为模型；步骤S2，分别获取所述交易行为模型中每个交易账户的交易特征，并将交易特征与预设正常交易特征阈值进行比较，将偏离阈值的交易特征标记为异常交易特征；步骤S3，通过聚类算法对所述异常交易特征进行聚类分析；包括：步骤S31，在所述异常交易特征中建立特征集，并对所述特征集中的每个特征赋值为0，每个特征的维度均小于等于每个交易账户的特征维度；步骤S32，分别判断每个特征中是否存在所述异常交易特征，并将存在所述异常交易特征的特征赋值为1；步骤S33，将当前的特征和相邻的特征定义为一个特征窗口，并分别获取每个特征窗口中的所有特征的赋值数值；包括：步骤S331，将当前的特征以及与当前的特征相邻的二十六个特征定义为一个3×3×3特征窗口；步骤S332，分别判断每个3×3×3特征窗口中是否有特征的赋值数值为0，若当前的3×3×3特征窗口中没有特征的赋值数值为0，则执行步骤S333；步骤S333，删除没有特征的赋值数值为0的3×3×3特征窗口；步骤S34，分别判断每个特征窗口中是否有特征的赋值数值为0，若当前的特征窗口中有特征的赋值数值为0，则执行步骤S35；步骤S35，提取有赋值数值为0的特征窗口并标记为边缘窗口；步骤S36，分别提取每个边缘窗口中的异常交易特征并标记为边缘特征；步骤S37，依次连接相邻的边缘特征以形成聚类结果；步骤S38，判断当前的聚类结果是否异常程度高，若当前的聚类结果异常程度高，则执行步骤S39；步骤S39，判定当前的聚类结果已完成定义一个可疑交易账户；步骤S4，分别将每个交易类型定义为一个具有第一权重的第一节点、将每个交易账户定义为一个具有第二权重的第二节点、每个交易数据定义为一个具有第三权重的第三节点，且所有第一节点、所有第二节点、所有第三节点的权重极性相同；步骤S5，将所有第一节点、所有第二节点、所有第三节点输出至所述可疑交易账户；步骤S6，初始化所有第一节点、所有第二节点、所有第三节点的位置，并获取所有第一节点、所有第二节点、所有第三节点的关联权重总和；步骤S7，通过全局寻优算法迭代更新所有第一节点、所有第二节点、所有第三节点的实时位置，以获取所有交易数据的关联权重总和的最大值，同时使得所述关联权重总和最大；步骤S8，获取所述关联权重总和达到最大时的所有实时位置，并定义为所有交易账户、所有交易类型、所有交易数据的异常检测位置。

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