[发明专利]基于数据的计算机分析的数据核对

说明书

提出了用于参照数据库中的数据来核对交易以基于针对交易提供的文本描述来识别交易参数的方法、系统和计算机程序。一种方法，包括：用于识别用于通过机器学习程序核对第一实体的交易的特征的操作。该特征包括至少对交易的描述、交易中第二实体的名称、第二实体的位置以及针对交易的账户。利用训练数据对机器学习程序进行训练，该训练数据包括用于先前核对的交易的特征的值。接收到的第一交易包括描述、日期和金额。第一交易被输入用于机器学习程序，该机器学习程序生成用于核对第一交易的一个或更多个建议。每个建议包括第一交易中的第二实体的名称和账户。

优选权要求

本申请要求于2017年7月6日提交的题为“Data Reconciliation Based onComputer Analysis of Data”的美国临时专利申请第62/529,191号的优先权。该临时申请的全部内容通过引用并入本文。

技术领域

本文公开的主题一般地涉及用于基于数据描述来核对两个数据源的方法、系统和程序。

背景技术

核对是用于确认账务系统中的条目与银行报表中的对应条目匹配的过程。当会计收到银行报表时，会计必须识别银行报表中的每个条目以识别对应的账户。

然而，银行报表通常包括模糊的条目，这使得难以识别对应的账户和参与方。例如，条目可能不包括支付方的名称，而是提供了对条目的性质的一般描述，例如税金、提款或工资。有时，可以对交易方的名称进行推断，例如针对条目“财产税”通过识别支付财产税的本地实体来推断交易方的名称。

由于银行报表描述的可变性程度较大，因此银行核对可能是一项困难的任务，对于尝试自动核对数据的计算机程序来说更是如此。人可以利用自己的经验来识别交易的性质，但是由于缺乏提供针对银行报表的描述的标准，因此使计算机程序自动化以自动地识别交易的性质以及交易的各方会是困难的任务。

附图说明

附图中的各个附图仅示出了本公开内容的示例实施方式，并且不能被认为是限制本公开内容的范围。

图1是示出根据一些示例实施方式的交易核对的图。

图2A示出了根据一些示例实施方式的用于使用机器学习程序来核对从银行报表中提取的交易的过程。

图2B是根据一些示例实施方式的用于核对交易的用户界面。

图3示出了根据一些示例实施方式的用于训练和使用机器学习程序的过程。

图4示出了根据一些示例实施方式的使用两个机器学习程序来核对交易。

图5是根据一些示例实施方式的用于核对交易的方法的流程图。

图6是描绘根据一些实施方式的示例性核对平台的框图。

图7是根据一些示例实施方式的用于参照数据库中的数据来核对交易以基于针对交易提供的文本描述来识别交易参数的方法的流程图。

图8是描绘根据一些实施方式的示例性应用框架的框图。

图9是描绘根据一些实施方式的示例性托管架构的框图。

图10是描绘用于实现实施方式的示例性数据中心系统的框图。

图11是示出可以在其上实现一个或更多个示例实施方式的机器的示例的框图。

具体实施方式