摘要
本发明公开了一种准实时的银行对账管控方法及系统,该方法包括:获取数据源并进行数据归集至数据存放平台,所述数据源包括待对账评估的业务系统产生的交易数据,将数据存放平台中的数据发送到实时流计算平台中,根据对账检测规则创建计算任务,进行异常判断从而获取交易识别结果进行存储,定位异常交易发生的业务系统及环节,利用机器学习算法构建的模型智能分析出导致异常发生的技术故障类型;对已识别的异常交易,对相关人员进行消息通知。本发明实现了对资金类交易的准实时对账检测,提高对账检测的时效性;通过机器学习模型智能分析出导致异常交易发生的技术故障类型,方便技术人员及时排查修复故障,帮助银行降低资金风险。
技术关键词
XGBoost模型
管控方法
业务系统
存放平台
数据服务平台
机器学习算法
机器学习模型
消息通知
XGBoost算法
数据存储
异常事件
链路
数据同步
样本
流水
修复故障
冗余特征
管控装置
系统为您推荐了相关专利信息
品系选育方法
核心SNP标记
XGBoost模型
高通量分型
次要等位基因
灾害预警系统
土壤水
遥感影像数据
盐分
模型算法
舆情预警方法
数据预测模型
指数
XGBoost模型
网络舆情预警
监测点
水质
特征提取模块
指标
XGBoost模型