本申請涉及數據處理,尤其涉及一種對賬數據處理方法、設備、存儲介質及計算機程序產品。
背景技術:
1、當前,與不同模式的新合作商戶對接話費充值業務需要對新的合作商戶進行賬務稽核,以滿足財務結算的需要;由于不同模式合作商戶的對賬文件格式和對賬稽核規則存在差異,因此,每次新合作商戶的對接都需要根據該商戶對賬文件格式和對賬稽核規則調整對賬稽核程序,而若在實際運行過程發現問題,則需要開發人員調整代碼邏輯,直到對賬稽核結果滿足要求。
2、在常規技術中,提升對賬稽核結果的正確率主要依靠產品和開發人員對合作商戶對賬文件格式及對賬稽核規則的理解,同時依賴測試人員編寫測試案例,以覆蓋各種場景進行糾錯。隨著業務發展,合作商戶入駐頻繁,當前通過開發人員定制化開發的方式,需要頻繁調整生產對賬邏輯,對對賬結果的穩定性、可靠性造成諸多不確定性因素,同時億級的業務數據依賴數據庫對賬的方式,使得對賬數據處理的時間長、效率低。
3、上述內容僅用于輔助理解本申請的技術方案,并不代表承認上述內容是現有技術。
技術實現思路
1、本申請的主要目的在于提供一種對賬數據處理方法、設備、存儲介質及計算機程序產品,旨在解決或至少部分的解決對賬數據處理的效率較低的技術問題。
2、為實現上述目的,本申請提供一種對賬數據處理方法,所述對賬數據處理方法包括:
3、根據對賬需求,從預設的對賬數據集中提取待對賬數據集;
4、獲取與所述待對賬數據集關聯的決策因子,并將所述決策因子輸入預設的對賬規則匹配模型,得到目標對賬規則;
5、基于預設的業務類別,對所述待對賬數據集中的數據進行劃分,得到多個對應不同業務類別的第一子集;
6、根據所述目標對賬規則,對各所述第一子集中的數據進行對賬處理,并生成對賬結果。
7、可選地,在所述從預設的對賬數據集中提取待對賬數據集的步驟之前,還包括:
8、獲取來自第一數據端的第一數據和來自第二數據端的第二數據;
9、確定所述第一數據所包含的各第一業務特征的信息增益;
10、根據所述信息增益,對所述第一數據進行特征選取,得到第一特征集;
11、根據所述第一特征集和所述第二數據,生成所述對賬數據集。
12、可選地,所述確定所述第一數據所包含的各第一業務特征的信息增益的步驟包括:
13、確定第三數據在各預設的業務類別下的類別條件熵,其中,所述第三數據為預設的業務尺度下的第一數據;
14、根據所述類別條件熵,確定各所述業務類別的總體條件熵;
15、確定所述第三數據在各所述第一業務特征下的特征條件熵;
16、根據所述總體條件熵和所述特征條件熵,確定所述信息增益。
17、可選地,所述基于預設的業務類別,對所述待對賬數據集中的數據進行劃分,得到多個對應不同業務類別的第一子集的步驟包括:
18、識別所述待對賬數據集所包含的第二業務特征,并確定各所述第二業務特征的基尼不純度;
19、根據所述基尼不純度,從各所述第二業務特征中確定目標特征;
20、基于所述目標特征,將所述待對賬數據集中的數據劃分至對應不同業務類別的所述第一子集中。
21、可選地,所述根據所述目標對賬規則,對各所述第一子集中的數據進行對賬處理,并生成對賬結果的步驟包括:
22、識別所述第一子集所包含的第三業務特征;
23、對各所述第三業務特征進行特征融合,得到融合特征;
24、基于所述融合特征,對所述第一子集中的數據進行劃分,得到多個第二子集;
25、根據所述目標對賬規則,對各所述第二子集中的數據進行對賬,并生成所述對賬結果。
26、可選地,所述目標對賬規則包括:對賬順序、觸發事件和執行動作,所述根據所述目標對賬規則,對各所述第二子集中的數據進行對賬,并生成所述對賬結果的步驟包括:
27、根據所述對賬順序,對所述第二子集中分別來自待對賬雙方的目標數據進行匹配,得到匹配結果;
28、根據所述目標數據的融合特征和所述匹配結果,確定目標觸發事件;
29、識別所述目標觸發事件所指向的目標執行動作,并根據所述目標執行動作對所述目標數據進行處理,得到處理結果;
30、根據所述匹配結果和所述處理結果,生成所述對賬結果。
31、可選地,在所述生成對賬結果的步驟之后,還包括:
32、獲取所述對賬結果中各所述第一子集的第一結果值;
33、將各所述第一子集輸入預設的數據對賬模型,得到各所述第一子集的第二結果值;
34、根據所述第一結果值和所述第二結果值之間的差異,生成驗證結果,并根據所述驗證結果對所述對賬結果進行更新。
35、此外,為實現上述目的,本申請還提供一種電子設備,所述電子設備包括:存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的對賬數據處理程序,所述對賬數據處理程序配置為實現上述的對賬數據處理方法的步驟。
36、此外,為實現上述目的,本申請還提供一種存儲介質,所述存儲介質為計算機可讀存儲介質,所述計算機可讀存儲介質上存儲有對賬數據處理程序,所述對賬數據處理程序被處理器執行以實現上述的對賬數據處理方法的步驟。
37、此外,為實現上述目的,本申請還提供一種計算機程序產品,所述計算機程序產品包括對賬數據處理程序,所述對賬數據處理程序被處理器執行時實現如上文所述的對賬數據處理方法的步驟。
38、本申請公開了一種對賬數據處理方法,通過根據對賬需求,從預設的對賬數據集中提取待對賬數據集;進而獲取與所述待對賬數據集關聯的決策因子,并將所述決策因子輸入預設的對賬規則匹配模型,得到目標對賬規則;通過預先訓練的對賬規則匹配模型存儲不同合作商戶的對賬稽核規則,進而在實際對賬時只需向對賬規則匹配模型中輸入決策因子,即可快速匹配合適的目標對賬規則,有效降低了對賬時針對不同合作商戶的對賬規則匹配時長,提高對賬效率,以應對不同資金渠道差異化的對賬稽核需求。進而基于預設的業務類別,對所述待對賬數據集中的數據進行劃分,得到多個對應不同業務類別的第一子集;進而根據所述目標對賬規則,對各所述第一子集中的數據進行對賬處理,并生成對賬結果;通過將待對賬數據集分割為不同的子集,可以篩除待對賬數據集中部分無需對賬的冗余數據,有效降低數據量,同時各子集之間可以并行處理,進一步提升對賬數據處理效率,從而最大程度的滿足對賬稽核的高性能、高效率、多樣化的承載要求。
1.一種對賬數據處理方法,其特征在于,所述對賬數據處理方法包括以下步驟:
2.如權利要求1所述的對賬數據處理方法,其特征在于,在所述從預設的對賬數據集中提取待對賬數據集的步驟之前,還包括:
3.如權利要求2所述的對賬數據處理方法,其特征在于,所述確定所述第一數據所包含的各第一業務特征的信息增益的步驟包括:
4.如權利要求1所述的對賬數據處理方法,其特征在于,所述基于預設的業務類別,對所述待對賬數據集中的數據進行劃分,得到多個對應不同業務類別的第一子集的步驟包括:
5.如權利要求1所述的對賬數據處理方法,其特征在于,所述根據所述目標對賬規則,對各所述第一子集中的數據進行對賬處理,并生成對賬結果的步驟包括:
6.如權利要求5所述的對賬數據處理方法,其特征在于,所述目標對賬規則包括:對賬順序、觸發事件和執行動作,所述根據所述目標對賬規則,對各所述第二子集中的數據進行對賬,并生成所述對賬結果的步驟包括:
7.如權利要求1所述的對賬數據處理方法,其特征在于,在所述生成對賬結果的步驟之后,還包括:
8.一種電子設備,其特征在于,所述設備包括:存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的對賬數據處理程序,所述對賬數據處理程序配置為實現如權利要求1至7中任一項所述的對賬數據處理方法的步驟。
9.一種存儲介質,其特征在于,所述存儲介質為計算機可讀存儲介質,所述存儲介質上存儲有對賬數據處理程序,所述對賬數據處理程序被處理器執行時實現如權利要求1至7任一項所述的對賬數據處理方法的步驟。
10.一種計算機程序產品,其特征在于,所述計算機程序產品包括對賬數據處理程序,所述對賬數據處理程序被處理器執行時實現如權利要求1至7中任一項所述的對賬數據處理方法的步驟。