CN118967344B 一種用于企業數據自動對賬系統及其實現方法 （湖北泰能佳網絡科技有限公司）

武漢保利城K1地塊二期G1幢B單元16一種用于企業數據自動對賬系統及其實現2步驟S132：根據多源格式解析數據對標準多步驟S134：根據企業賬單地址追蹤數據對標準多源企業步驟S1342：通過常用地址賬單數據對標準多源企業賬單數據進行銀行對賬分析和企步驟S1343：對標準多源企業賬單數據進行賬單內容特征提取，得到賬單內容特征數3步驟S4：對異常對賬記錄預警反饋數據和逐級賬單初3.根據權利要求2所述的用于企業數據自動對步驟S232：根據日期匹配結果數據和金額匹配結果數步驟S41：利用機器學習方法對異常對賬記錄預警反饋數據和逐級賬單初核對數據進46.根據權利要求5所述的用于企業數據自動對賬實步驟S411：對異常對賬記錄預警反饋數據和逐級賬單初步驟S413：利用卷積神經網絡算法對模型訓練集進行模步驟S414：基于對賬規則生成模型對異常對賬記錄異常賬單處理模塊，用于對時序關聯存儲修正表進行差異5[0008]步驟S4：對異常對賬記錄預警反饋數據和逐級賬單初核對數據進行對賬規則生[0009]本發明通過對多源企業賬單數據進行預處理和標準化，6[0018]步驟S132：根據多源格式解析數據對標準多源企業賬單數據進行賬單IP信息提[0020]步驟S134：根據企業賬單地址追蹤數據對標準多源企業7多源企業賬單數據進行賬單IP信息提取，并通過外部地址驗證生成多源賬單地址驗證數[0024]步驟S1342：通過常用地址賬單數據對標準多源企業賬單數據進行第一類型傾向8通過時序金額交易數據對規范化企業存儲數據集進行存儲表關聯，生成時序關聯存儲表，和企業客戶金額關聯表進行交易類別匹配，生成交易類別匹配數據；將日期匹配結果數中的潛在錯誤和異常。根據日期匹配結果數據和金額匹配結果數據對交易類別進行匹配，9[0045]步驟S41：利用機器學習方法對異常對賬記錄預警反饋數據和逐級賬單初核對數[0047]步驟S43：對企業自動對賬數據進行數據可視化，從而生成企業自動對賬結果報[0048]本發明通過利用機器學習方法對異常對賬記錄預警反饋數據和逐級賬單初核對[0050]步驟S411：對異常對賬記錄預警反饋數據和逐級賬單初[0054]本發明通過對異常對賬記錄預警反饋數據和逐級賬單初據集；術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范[0073]步驟S4：對異常對賬記錄預警反饋數據和逐級賬單初核對數據進行對賬規則生[0074]本發明通過對多源企業賬單數據進行預處理和標準化，清洗和格式化后的數據整合到一個標準化的數據結構中，創建統一的賬單數據庫或數據分數據按類型歸檔存儲到不同的數據庫表或數據庫中，以確保數據的結構化和便于查詢。使用SQL查詢語句中的ORDERBY子句或數據處理工具中的時間序列排序功能。創建時序關聯存儲表，將不同賬單類型的數據按時間序列進行關聯。可以利用數據庫管理系統中的出一定范圍的賬單標記為異常。應用標記規則對時序關聯存儲修正表中的記錄進行標記。[0082]步驟S4：對異常對賬記錄預警反饋數據和逐級賬單初核對數據進行對賬規則生規則轉化為可以自動執行的邏輯。將多源企業賬單數據輸入到企業自動對賬規則引擎中。[0092]步驟S132：根據多源格式解析數據對標準多源企業賬單數據進行賬單IP信息提[0094]步驟S134：根據企業賬單地址追蹤數據對標準多源企業析過程中出現的格式錯誤或數據丟失問題。從賬單數據中提取IP地址信息。如果賬單中沒息數據中的驗證結果，生成多源賬單地址驗證數據。使用地理編碼服務（如GoogleMapsAPI、OpenStreetMap）將驗證后的IP信息轉換為經緯度坐標，生成多源賬單經緯度信息數地址追蹤數據對賬單進行分類，識別出不同的賬單類型，制定分類規則，如根據賬單來源和客戶交易記錄數據。將分類后的數據歸檔到規范化的存儲系統中，確保數據的可查詢性和持久性。[0098]步驟S1342：通過常用地址賬單數據對標準多源企業賬單數據進行第一類型傾向和企業客戶金額關聯表進行交易類別匹配，生成交易類別匹配數據；將日期匹配結果數[0119]步驟S41：利用機器學習方法對異常對賬記錄預警反饋數據和逐級賬單初核對數[0121]步驟S43：對企業自動對賬數據進行數據可視化，從而生成企業自動對賬結果報[0124]步驟S411：對異常對賬記錄預警反饋數據和逐級賬單初將異常對賬記錄預警反饋數據和逐級賬單初核對數據進行合并，形成賬單核對綜合數據異常對賬記錄預警反饋數據和逐級賬單初核對數據進行規則生成，提取生成的對賬規則，確定哪些規則適用于自動對賬過程。將生成的對賬規則集成到企業自動對賬規則引擎中，據集；[01