基于深度学习的对账方法及系统

本发明提出基于深度学习的对账方法及系统，通过深度强化学习模型动态调整任务分布策略，将海量待对账数据拆分为子任务分配至集群节点并行处理，大幅缩短处理周期；基于知识图谱的业务规则与深度补全模型协同作用，针对待对账数据中缺失的关键字段实现智能化补全，较传统人工处理提高了补全效率和准确率，减少因数据缺失导致的核算误差；本发明通过智能调度、规则约束和自动化校验的闭环设计，解决了传统人工处理中存在的时效性不足、准确性低、合规风险高的问题，实现了账务对齐的高效化、精准化和合规化。