本申请涉及一种异常交易识别模型训练方法和装置、异常交易识别方法和装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：获取第一类型分类单元对应的训练样本集；通过训练样本集对第一类型分类单元中的第一个决策树进行训练；针对除第一个决策树以外的每个决策树，根据上一个决策树分类错误的异常交易类型的样本和训练样本集得到第二样本集，对决策树进行训练；根据训练后的第一类型分类单元对训练样本集的分类结果和训练样本集，确定新的训练样本集，返回执行对第一类型分类单元中的第一个决策树进行训练，直到达到预设训练结束条件。采用本方法得到的异常交易识别模型，可以提高识别异常交易的准确性。