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龍圖騰網恭喜珠海易伙伴科技有限公司申請的專利一種支付交易信息處理方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118657530B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411010387.9，技術領域涉及：G06Q20/40；該發明授權一種支付交易信息處理方法及系統是由顏朵;楊菊秀;黎亮;劉乙設計研發完成，并于2024-07-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種支付交易信息處理方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種支付交易信息處理方法及系統，涉及交易信息處理技術領域，包括基于賬戶數據設定初始時間窗口并進行身份驗證，持續采集用戶面部特征，進行周期性面部識別與驗證；基于支付交易頻次設定子時間窗口，進行數據聚合并形成綜合驗證集，通過交易信息進行異常評分，分析并判定交易風險。本發明所述方法通過分析不同用戶賬戶類型的平均交易頻率，可以設定更加個性化的初始時間窗口，并基于初始時間窗口通過周期性人臉信息，提高了人臉信息的利用效率，通過設定子時間窗口，系統能夠在更短的時間段內進行細粒度的監控，并將子時間窗口內的交易數據進行聚合后再進行統一驗證進行異常評分，減少了對每筆交易的重復驗證請求。

本發明授權一種支付交易信息處理方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種支付交易信息處理方法，其特征在于：包括，基于賬戶數據設定初始時間窗口并進行身份驗證，持續采集用戶面部特征，進行周期性面部識別與驗證；基于支付交易頻次設定子時間窗口，進行數據聚合并形成綜合驗證集，通過交易信息進行異常評分，分析并判定交易風險；綜合初始時間窗口的異常評分進行最終風險評估，動態調整初始時間窗口；基于信息加密技術對交易數據進行安全傳輸和存儲；所述基于賬戶數據設定初始時間窗口并進行身份驗證，包括，基于賬戶數據庫和交易記錄數據庫，提取用戶賬戶類型數據和用戶歷史交易數據，用戶歷史交易數據包括交易頻率、交易金額、交易時間；對歷史交易數據進行統計分析，計算不同用戶賬戶類型的平均交易頻率；基于用戶賬戶類型和平均交易頻率確定身份驗證平均窗口時間，并作為交易的初始時間窗口T；所述持續采集用戶面部特征，進行周期性面部識別與驗證，包括，用戶發起交易請求時進行生物特征驗證；生物特征驗證基于人臉識別系統通過賬戶數據庫中的面部特征數據，比對攝像頭采集的用戶當前面部特征數據，進行面部識別，通過動態密碼驗證，向用戶注冊的手機號碼發送一次性動態密碼，進行密碼識別，完成初步身份驗證；基于初始時間窗口T，通過攝像頭持續采集用戶面部特征數據，并進行數據緩存；根據歷史交易數據的平均交易頻率，設定周期性驗證時間，表示為： ；其中表示周期性驗證時間，f表示平均交易頻率；在初始時間窗口T內間隔的時間，基于人臉識別系統通過緩存的面部特征數據進行周期性面部識別；若面部識別通過，則更新緩存的面部特征數據，并繼續下一個周期性驗證時間；若驗證不通過，則提醒用戶重新進行身份驗證；所述基于支付交易頻次設定子時間窗口，進行數據聚合并形成綜合驗證集，包括，在設定的初始時間窗口T內，根據用戶的支付交易請求進行實時監控，包括交易時間、交易金額和交易地點；基于初始時間窗口T內的支付交易頻次，設定子時間窗口，表示為： ； ；其中表示第i個子時間窗口，n表示子時間窗口數量，表示每個子時間窗口內期望的平均交易次數，表示歷史交易頻次；將子時間窗口內交易請求的數據進行聚合，形成綜合驗證集，包括交易請求的交易時間、交易金額和交易地點及初步身份驗證結果，將聚合后的綜合驗證請求發送到驗證服務器；所述通過交易信息進行異常評分，分析并判定交易風險，包括，驗證服務器對綜合驗證請求中的交易數據進行驗證，其中對每筆交易請求的金額進行驗證，表示為： ；其中表示當前交易金額，表示用戶賬戶的歷史平均交易金額，表示用戶賬戶的歷史交易金額標準差，表示偏差金額；對每筆交易請求的地點進行驗證，表示為： ；其中和表示當前交易地點坐標，和表示歷史常用交易地點坐標，D表示驗證距離；對每筆交易請求的時間進行驗證，表示為： ；其中表示偏差時間，表示當前交易時間，表示常規交易時間段；對偏差金額、驗證距離D和偏差時間分別進行標準差處理，構建線性回歸模型，綜合考慮標準化后的交易金額、交易地點和交易時間并進行異常評分，表示為： ；其中表示第i個綜合驗證集的異常評分，、和均為權重系數，表示標準化后的偏差金額，表示標準化后的驗證距離，表示標準化后的偏差時間；使用訓練集通過均方誤差損失函數計算損失，通過Adam優化器并通過梯度下降法進行模型參數迭代優化，當在連續迭代過程中線性回歸模型的損失不再明顯下降則停止迭代輸出模型參數更新線性回歸模型；基于99.7%覆蓋原則，將歷史異常評分的均值與三倍標準差的和作為交易閾值，若聚合后的綜合驗證數據計算的異常評分S大于等于交易閾值，則判定為存在交易風險，若聚合后的綜合驗證數據計算的異常評分S小于交易閾值，則判定為不存在交易風險；所述綜合初始時間窗口的異常評分進行最終風險評估，動態調整初始時間窗口，包括，基于初始時間窗口T內每個子時間窗口的異常評分值作為評分特征X，構建機器學習模型進行最終風險評估，表示為： ；其中R表示最終風險評分，表示sigmoid函數，w表示模型權重，b表示偏置項；通過訓練集使用損失函數計算損失，通過Adam優化器并通過梯度下降法進行模型參數迭代優化，當在連續迭代過程中機器學習模型的損失不再明顯下降則停止迭代輸出模型參數更新機器學習模型；計算歷史最終風險評分的平均值和標準差，設定歷史最終風險評分的平均值和標準差的和作為高風險閾值，設定歷史最終風險評分的平均值和標準差的差作為低風險閾值；若最終風險評分R大于等于低風險閾值且小于高風險閾值，則判定為風險適中，若最終風險評分R大于等于高風險閾值，則判定為交易高風險，并縮短初始時間窗口，若最終風險評分R小于低風險閾值，則判定為交易低風險，并延長初始時間窗口；調整初始時間窗口表示為： ； ；其中表示調整的初始時間窗口，表示調整系數，sig表示sigmiod函數，表示歷史終風險評分最大值，表示歷史終風險評分最小值，表示歷史終風險評分的標準差，表示歷史終風險評分的均值，sign表示符號函數。

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