[发明专利]数据对账

说明书

一种用于对账的系统包括用于确定数据是结构化的还是非结构化的确定引擎、用于构造数据的数据构造引擎和用于确定第一组和第二组数据的值的配对之间的关系的规则提取引擎。该系统还包括：用于为每个值的配对生成置信度得分的匹配引擎、用于将值的配对分类为匹配配对和不匹配配对的分类引擎、用于基于用户反馈来验证配对的匹配和分类的验证引擎、和用于在一时间段内存储与匹配和分类的验证相关的细节的学习引擎。学习引擎将细节转发给规则提取引擎和分类引擎，以基于所存储的细节来确定值的后续配对之间的关系并且对这些配对进行分类。

技术领域

本公开涉及智能对账操作，并且更具体地涉及用于匹配值以执行对账操作的系统和方法。

背景技术

对账是企业运营领域中的记录到报告过程中的重要过程。例如，在企业融资中，在总分类账内、在分类账与子分类账之间、在公司间分类账之间以及在多个企业资源规划(ERP)系统之间，在银行对账单与现金账户之间执行对账。

对账的目的是确保存在“单个版本的真相”。这是因为，每个会计过程通常会招致多个会计事件，并且在总分类帐的不同部分产生多个记录。可能会发生附加对账，以用于其中支付与发票对账的现金过程以及其中在发票、购买订单和接收到的货物/服务之间进行双向或三向匹配的采购到支付过程。众所周知，在双向匹配过程中，发票上的数量和金额与对应购买订单上的数量和金额相匹配。另一方面，当操作位置正在使用在线接收技术时，可以使用三向匹配过程。在三向匹配过程中，发票针对数量和金额与对应购买订单以及接收信息相匹配。

对账的根本挑战来自不同数据源之间或之中的句法和语义互操作性的缺乏。例如，不同的银行可以具有不同的银行对账单格式，或者银行可以不时地改变其对账单格式，或者实体在数据源之间可以被不同地描述。

此外，在一些对账操作中，银行对账单或总分类账条目可以对应于其对应方中的多个条目。例如，银行可以将给定日期的所有应付账款(AP)条目合并为一个单个金额。另一方面，总分类帐可以包含该特定日期的每个AP支付的细节和金额。这种情况下的挑战是确定总分类账中的交易组合，这将构成在银行对账单中反映的单个交易。这个问题类似于被称为“背包问题”的众所周知的问题，该问题属于NP完全问题的类别。如本领域普通技术人员所理解的，NP完全问题是被证明没有简单解决方案或解决方案在计算上昂贵的问题。

而且，尽管自动匹配工具可用，但是对账仍然是劳动力密集度最高的过程之一。用于对账的传统上可用的工具只能执行一对一的匹配，并且因此可以为人类留下复杂和模糊的匹配。当前可用的工具不能适应基于复杂的模糊对账规则。实际上，用于甚至单个过程的这样的复杂规则的适应可能需要工具的大多数重新开发，以将其变成不可扩展的解决方案。因此，本领域普通技术人员将认识到，用于对账的当前可用的技术是分段的、不准确的、时间密集的和复杂的。

附图说明

通过以下附图中所示的示例来说明本公开的特征。在下面的图中，相同的数字表示相同的元件，在附图中：

图1示出了根据本公开的示例实施例的系统的一个框图；

图2示出了根据本公开的示例实施例的系统的另一框图；

图3示出了根据本公开的示例实施例的系统的又一框图；

图4示出了根据本公开的示例实施例的用于实现系统的硬件平台；

图5示出了根据本公开的示例实施例的描绘系统的功能的一种计算机实现的方法；以及

图6示出了根据本公开的示例实施例的描绘系统的功能的另一计算机实现的方法。

具体实施方式