CN115204998A - 一种基于搜索及数据分析引擎库的对账方法和对账系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于搜索及数据分析引擎库的对账方法，该方法包括：获取若干渠道发送的数据格式不同的交易数据，将数据结构格式转换为相同的并存于搜索及数据分析引擎库中，根据预设对账触发条件产生包括对账业务场景的对账指令，根据业务场景匹配出对账规则，根据对账规则匹配出对应的对账模型，利用对账模型从搜索及数据分析引擎库中调用与对账指令相关联的多方交易数据进行对账得到对账结果，当出现对账差异时，根据配置的业务场景选择对应的调账方式，自动调账方式为推送给相对应的业务核心系统调账，人工调账方式为推送调账信息给对应的人工终端。本发明通过自动对账的方式提高了对账效率。本发明还提供了一种基于搜索及数据分析引擎库的对账系统。

Description

一种基于搜索及数据分析引擎库的对账方法和对账系统

技术领域

本发明涉及金融科技技术领域，尤其涉及一种基于搜索及数据分析引擎库 的对账方法和对账系统。

背景技术

传统的人工对账仅能做到对于日常交易场景的总账核对，无法做到明细级 别勾兑，而且人工计算极易造成数据核对出错，场景遗漏。在整个对账、问题 定位、交易定位、对账差异处理等一系列流程费时费力，使得工作效率难以提 升，无法有效助力前端业务发展。

发明内容

有鉴于此，实有必要提供一种可提升工作效率的基于搜索及数据分析引擎 库的对账方法与系统、以及计算机可读存储介质。

第一方面，本申请提供一种基于搜索及数据分析引擎库的对账方法，所述 方法包括：获取若干渠道发送的交易数据，不同渠道的交易数据的数据格式存 在不同；根据对所述交易数据进行归一化处理以将不同渠道的交易数据转换为 数据结构格式相同的交易数据并存于搜索及数据分析引擎库中；根据预设对账 触发条件产生对账指令，所述对账指令包括对账业务场景；根据所述业务场景 从预设的对账配置文件中匹配出与所述业务场景相匹配的对账规则，所述预设 的对账配置文件包括多个业务场景以及与所述每一业务场景对应的对账规则； 根据对账规则从预设的多个对账模型中匹配出对应的对账模型；利用对账模型 从搜索及数据分析引擎库中调用与所述对账指令相关联的多方交易数据进行对账得到对账结果；当对账结果出现对账差异时，根据所述配置的业务场景选择 对应的调账方式；当所述调账方式为自动调账方式，推送给相对应的业务核心 系统调账；当所述调账方式为人工调账方式，推送调账信息给对应的人工终端。

进一步地，所述预设对账触发条件包括内部自动触发，外部页面触发和外 部批处理触发。

进一步地，所述多方交易数据包括多方交易明细或者交易统计表，所述交 易统计表包含多笔交易信息及计算用途相同的账款得到的总额信息。

进一步地，所述对账规则包括交易明细核对规则和总分核对规则，所述交 易明细规则包括第一交易明细核对规则和第二交易明细核对规则，所述第一交 易明细核对规则为按照唯一交易流水勾兑，所述第二交易明细规则为按照业务 勾兑，所述总分核对规则为按照统计报表进行核对；所述对账模型包括与所述 第一交易明细核对规则相对应的第一逐笔对账模型，与所述第二交易明细核对 规则相对应的第二逐笔对账模型以及与所述总分核对规则相对应的总对总对账 模型。

进一步地，利用对账模型从搜索及数据分析引擎库中调用与所述对账指令 相关联的多方交易数据进行对账得到对账结果具体包括：

当对账模型为第一逐笔对账模型时，利用所述第一逐笔对账模型从搜索及 数据分析引擎库中调用与所述对账指令相关联的多方交易数据进行对账得到对 账结果；

当对账模型为第二逐笔对账模型时，利用所述第二逐笔对账模型从搜索及 数据分析引擎库中调用与所述对账指令相关联的多方交易数据，将所述交易数 据依据业务场景分类，依据所述分类后的交易数据进行对账得到对账结果；

当所述对账模型为总对总对账模型时，利用所述总对总对账模型从搜索及 数据分析引擎库中调用与所述对账指令相关联的多方交易数据，根据所述多方 交易数据中的所述总额信息与银行核心系统统计报表进行对账得到对账结果。

第二方面，本申请提供一种基于搜索及数据分析引擎库的对账系统，所述 系统包括获取模块、批处理模块、对账管理模块，对账管理模块包括：指令产 生模块和规则匹配模块、模型匹配模块、对账服务模块，对账服务模块包括： 模型对账模块和调账模块。其中，获取模块用于获取若干渠道发送的交易数据， 不同渠道的交易数据的数据格式存在不同；批处理模块用于根据对所述交易数 据进行归一化处理以将不同渠道的交易数据转换为数据结构格式相同的交易数 据并存于搜索及数据分析引擎库中；对账管理模块中的指令产生模块用于根据 预设对账触发条件产生对账指令，所述对账指令包括对账业务场景；对账管理 模块中的规则匹配模块用于根据所述业务场景从预设的对账配置文件中匹配出 与所述业务场景相匹配的对账规则，所述预设的对账配置文件包括多个业务场 景以及与所述每一业务场景对应的对账规则；模型匹配模块用于根据对账规则 从预设的多个对账模型中匹配出对应的对账模型；对账服务模块中的模型对账 模块用于利用对账模型从搜索及数据分析引擎库中调用与所述对账指令相关联 的多方交易数据进行对账得到对账结果；对账服务模块中的调账模块用于当对 账结果出现对账差异时，根据所述配置的业务场景选择对应的调账方式，所述 调账模块还用于当所述调账方式为自动调账方式，推送给相对应的业务核心系 统调账，所述调账模块还用于当所述调账方式为人工调账方式，推送调账信息 给对应的人工终端。

进一步地，所述预设对账触发条件包括内部自动触发，外部页面触发和外 部批处理触发。

进一步地，所述多方交易数据包括多方交易明细或者交易统计表，所述交 易统计表包含多笔交易信息及计算用途相同的账款得到的总额信息。

进一步地，所述对账规则包括交易明细核对规则和总分核对规则，所述交 易明细规则包括第一交易明细核对规则和第二交易明细核对规则，所述第一交 易明细核对规则为按照唯一交易流水勾兑，所述第二交易明细规则为按照业务 勾兑，所述总分核对规则为按照统计报表进行核对；所述对账模型包括与所述 第一交易明细核对规则相对应的第一逐笔对账模型，与所述第二交易明细核对 规则相对应的第二逐笔对账模型以及与所述总分核对规则相对应的总对总对账 模型。

进一步地，利用对账模型从搜索及数据分析引擎库中调用与所述对账指令 相关联的多方交易数据进行对账得到对账结果具体包括：

当对账模型为第一逐笔对账模型时，模型对账模块利用所述第一逐笔对账 模型从搜索及数据分析引擎库中调用与所述对账指令相关联的多方交易数据进 行对账得到对账结果；

当对账模型为第二逐笔对账模型时，模型对账模块利用所述第二逐笔对账 模型从搜索及数据分析引擎库中调用与所述对账指令相关联的多方交易数据， 将所述交易数据依据业务场景分类，依据所述分类后的交易数据进行对账得到 对账结果；

当所述对账模型为总对总对账模型时，模型对账模块利用所述总对总对账 模型从搜索及数据分析引擎库中调用与所述对账指令相关联的多方交易数据， 根据所述多方交易数据中的所述总额信息与银行核心系统统计报表进行对账得 到对账结果。

进一步地，所述基于搜索及数据分析引擎库的对账系统包括服务器，所述 服务器包括存储器和处理器，所述存储器中有计算机可读指令，所述计算机可 读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述基于搜索及数据分析引 擎库的对账方法。

第三方面，本申请还提供一种计算机可读存储介质用于存储程序指令，该 程序指令可被处理器执行以实现上述的基于搜索及数据分析引擎库的对账方法。

本发明的有益效果是：本发明使得对账效率提高，对账准确率提高，系统 接入新的业务场景效率提升，能够直接确定交易中出现的问题的类型。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施 例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述 中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付 出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种基于搜索及数据分析引擎库的对账方法的 流程示意图。

图2为银行系统收到的每笔订单的记录的内容。

图3为数据分析引擎根据规定的数量的交易在数据分析引擎库中生成的统 计表。

图4为图1所示的基于搜索及数据分析引擎库的对账方法的子流程示意图。

图5为本申请提供的一种基于搜索及数据分析引擎库的对账系统。

图6为本申请实施例提供的一种对账的服务器的内部结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、 完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部 的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不 同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细 描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施 例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所 获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、 “第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特 定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，换句 话说，描述的实施例根据除了这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外， 术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，还可以包含其他内容，例如， 包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于只清楚地 列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

需要说明的是，在本申请中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述 目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征 的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一 个或者多个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必 须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾 或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本申请要求的保护 范围之内。

本申请提供了一种基于搜索及数据分析引擎库的对账方法，可以使对账效 率提高，对账准确率提高，系统接入新的业务场景效率提升，能够直接确定交 易出现的问题的类型。

请参看图1，图1为本申请实施例提供的一种基于搜索及数据分析引擎库 的对账方法的流程示意图。基于搜索及数据分析引擎库的对账方法执行于基于 搜索及数据分析引擎库的对账系统中。对账系统与若干渠道系统进行通讯，用 于接收若干渠道系统发送过来的交易数据，并对接收到的交易数据进行对账。

步骤S101，获取若干渠道系统发送的交易数据，不同渠道系统发送的交易 数据的数据格式存在不同。

可以理解地，渠道系统为提供用户和商家与银行系统之间进行交易或者支 付的平台，若干渠道系统包括如微信、支付宝，银行系统支付向商家支付账款 等支付渠道，还包括如银行柜台或者银行卡等交易渠道，当银行系统通过若干 渠道系统进行交易时，渠道系统会产生相应的交易数据。

例如，某用户购买商品使用微信付款时，银行系统接受商场系统和微信发 送的交易数据，银行系统根据交易数据向商场系统发送账款并接受微信发送的 账款；某用户购买商品使用网上银行付款时，银行系统接受商场系统发送的交 易数据并通过网上银行卡向商场系统发送账款；当客户在银行柜台存款或者取 款时，银行系统会产生此笔交易的交易数据。

如图2所示每笔交易的交易数据记录了交易日期，业务流水号，付款账号 或收款账号，交易金额，客户编号，业务类型，业务类型包括入账，入账撤销， 出账，出账撤销，借贷等。

网上银行，微信，支付宝等不同的渠道系统发送的交易数据的数据格式不 同。例如有的交易数据通过表格形式进行记录、有的通过无表格形式进行记录； 有的交易数据中的交易日期只有月份和交易当天的日期，有的交易数据还包括 年份；有的交易数据中的业务流水号用订单号表示也有的用业务流水号表示； 不同渠道发送的交易数据中付款账号和收款账号的字体和字号不同；有的交易 数据中的交易金额用阿拉伯数字记录，有的交易数据中的金额用汉字记录例如： 贰拾。也就是说，不同的渠道发送的交易数据的数据格式可以根据渠道本身的 交易契约进行设定，所述交易契约是指对交易数据的数据格式的规定。

步骤S102，根据对所述交易数据进行归一化处理以将不同渠道的交易数据 转换为数据结构格式相同的交易数据并存于搜索及数据分析引擎库中。

可以理解地，归一化处理是在数据分析引擎中将不同数据格式的交易数据 处理为相同数据格式的交易数据。例如，将不同渠道系统发送的交易数据的记 录形式都处理为通过表格记录的形式；将交易日期处理为包含年份，月份，和 交易当天的日期；将订单号或者业务流水号标识的交易数据都用业务流水号标 识；付款账号和收款账号用相同的字体和字号表示，例如统一用宋体，小四号 或其他字体；交易金额统一用阿拉伯语表示。

如图3所示，在数据分析引擎中将不同渠道发送的交易数据都记录在一个 统计表中，这个统计表的每行代表一笔订单并标明序号，每列代表每笔订单中 的一项交易数据。例如，每列的一项交易数据包括包含年份，月份，和交易当 天的日期的交易日期；业务流水号；付款账号或收款账号，记录统计表时付款 账号或收款账号应使用相同的字体；交易金额，交易金额应使用阿拉伯语。

步骤S103，根据预设对账触发条件产生对账指令，所述对账指令包括对账 业务场景。

对账触发条件包括内部自动触发，外部页面触发和外部页面批处理触发。 所述内部自动触发是根据预设的条件自动触发来产生对账指令，例如，每笔交 易结束时、一定数量的交易结束时、每月月底或年底计算各种日常生活场景的 总额时系统内自动触发产生对账指令；所述外部页面触发和外部页面批处理触 发和是通过人工操作相应的对账页面触发对账指令，例如：银行系统内部人员 输入业务流水号触发页面上的对账按钮产生对账指令，输入单笔业务流水号的 情况为外部页面触发，输入多笔业务流水号的情况为外部页面批处理触发。还 可以在系统中添加新的业务场景对应的触发条件，例如每一个季度结束时系统 自动触发来产生对账指令进行对账，提升了业务场景的接入效率。

步骤S104，根据所述业务场景从预设的对账配置文件中匹配出与所述业务 场景相匹配的对账规则，所述预设的对账配置文件包括多个业务场景以及与所 述每一业务场景对应的对账规则。

所述预设的对账配置文件包括每笔交易结束时对应的第一交易明细核对规 则，一定数量交易结束时对应的第二交易明细核对规则,每月月底或年底计算 各种日常生活场景的总额时对应的总分核对规则。对账指令生成时，系统根据 对账指令获取所述对账指令对应的业务场景获取相应的对账规则，所述业务场 景包括每笔交易结束，一定数量交易结束，每月月底或年底计算各种日常生活 场景的总额和系统内部人员在触发页面输入业务流水号。

步骤S105，根据对账规则从预设的多个对账模型中匹配出对应的对账模型。

对账模型包括与第一交易明细核对规则相对应的第一逐笔对账模型，与第 二交易明细核对规则相对应的第二逐笔对账模型以及与总分核对规则相对应的 总对总对账模型。

步骤S106，利用对账模型从搜索及数据分析引擎库中调用与所述对账指令 相关联的多方交易数据进行对账得到对账结果。

可以理解地，搜索与数据分析引擎库中存有不同渠道系统发送的数据格式 相同的交易数据，系统根据对账指令确定对账模型并从搜索与数据分析引擎库 中调用与对账指令相对应的业务场景下的每笔交易的数据根据所述对账模型对 账。

步骤S107，当对账结果出现对账差异时，根据所述配置的业务场景选择对 应的调账方式。

所述业务场景包括单笔交易对账、多笔交易对账、日常生活场景总额核对， 其中对账差异可能为出账差异，入账差异，借贷利率计算错误等情况，系统根 据对账差异的情况选择对应的调账方式。对账差异调账方式包括自动调账方式 和人工调账方式，自动调账方式为系统内部根据对账差异自动进行调账无需人 工处理，人工调账方式为系统通过向系统内部工作人员发送信息通知工作人员 进行人工调账。

当对账差异涉及入账、出账、账款借贷利率，投资利率的情况时，系统选 择自动调账方式；当系统无法根据对账差异进行自动调账时选择人工调账方式。

步骤S108，当所述调账方式为自动调账方式，推送给相对应的业务核心系 统调账。

单笔交易对账出现差异时，对账差异应属于入账差异或出账差异，系统选 择的调账方式为自动调账，系统根据这笔交易的交易数据得到数据处理结果， 银行核心系统调账根据所述数据处理结果进行调账。

当多笔交易对账出现差异时，对账差异应为入账差异、出账差异，或是投 资贷款利率计算错误等，根据在对账多笔交易时根据业务场景的类别如入账， 出账，投资贷款利用率进行的分类确定所述对账差异对应的业务场景。当业务 场景是入账或出账的情况时，对应的调账方式应为自动调账，系统根据每笔交 易的交易数据得到数据处理结果，银行核心调账系统根据所述数据处理结果进 行调账。当业务场景属于投资贷款利率的情况时，对应的调账方式应为自动调 账，系统根据每笔交易的交易数据和预先设定好的利率计算公式得到数据处理 结果，银行核心记账系统根据数据处理结果进行记账。

当月底或者年底日常生活场景的总额出现对账差异时，确定出现对账差异 的生活场景类型，系统再逐一将所述生活场景类型中的多笔交易逐一进行对账。

步骤S109，当所述调账方式为人工调账方式，推送调账信息给对应的人工 终端。可以理解地，当系统无法根据对账差异得到处理结果时向系统内的人工 终端发送信息以通知系统内人员进行对账。例如交易涉及的计算利率的算法公 式过于复杂，系统内不存在，系统则通过邮件发送给人工系统进行人工对账。

请参看图4，图4是步骤S106的子步骤流程图。其中，步骤S106还包括 下面步骤。

步骤S201，当对账模型为第一逐笔对账模型时，利用所述第一逐笔对账模 型从搜索及数据分析引擎库中调用与所述对账指令相关联的多方交易数据。

所述交易数据包括表格记录的交易数据和银行向其他渠道发送和接受的账 款。

步骤S202，对所述多方交易数据进行逐一对账得到所述对账结果。

例如，当有人买机票并成功用支付宝支付时可以视为一笔订单完成自动触 发系统内部产生对账指令，对账指令根据对应的每笔交易结束的业务场景确定 对应第一交易明细核对规则，根据第一交易明细核对规则确定对应的调账模型 为第一逐笔对账模型，所述第一逐笔对账模型将这笔订单涉及的机场财务系统 向银行系统发送的交易数据和对应的支付宝向银行系统发送的交易数据和支付 宝的交易数据对应的账款进行对账并记录对账结果。

例如，系统内部人员在触发页面输入业务流水号，如果输入的是单笔交易， 触发页面上的对账按钮产生对账指令，对账指令根据对应的每笔交易结束的业 务场景确定对应第一交易明细核对规则，根据第一交易明细核对规则确定对应 的调账模型为第一逐笔对账模型，所述第一逐笔对账模型将这笔订单涉及的机 场财务系统向银行系统发送的订单和对应的支付宝的订单和支付宝的订单对应 的账款进行对账并记录对账结果。

步骤S203，当对账模型为第二逐笔对账模型时，利用所述第二逐笔对账模 型从搜索及数据分析引擎库中调用与所述对账指令相关联的多方交易数据。

步骤S204，将所述多方交易数据依据业务场景分类。

业务场景包括银行系统的入账，出账，或者涉及的借贷交易

步骤S205，依据对每一业务场景下的每笔交易的多方交易数据进行逐一对 账得到所述对账结果。

例如，当100笔订单完成并记录在数据分析引擎中的统计表中时自动触发 系统内部产生对账指令，对账指令根据一定数量的交易结束时的业务场景确定 对应的对账规则为第二交易明细核对规则，根据第二交易明细核对规则确定对 应的调账模型为第二逐笔对账模型，所述第二逐笔对账模型调用数据分析引擎 库中的100笔交易数据。所述100笔交易的交易数据统一记录在一个统计表中， 这个统计表的每行代表一笔订单并标明序号从1到100，每列代表每笔订单中 的一项交易数据并存于数据分析引擎中。将100笔交易数据中涉及到的业务场 景相同的交易用相同的编码标识进行集中对账，例如将业务场景为客户存款， 客户投资，入账的交易用一种编码标识，例如编码标识为ruzhang，将业务场 景为客户取款，客户借贷，出账的交易用另一种编码标识，例如编码标识为 chuzhang。将相同编码标识的交易集中进行对账，例如业务场景为入账的交易 有5笔，客户存款的交易有5笔，客户投资的交易有7笔，按照序号从小到大 逐一将每笔交易的涉及的订单和账款进行对账。

例如，系统内部人员在触发页面输入业务流水号，如果是多笔交易，触发 页面上的对账按钮产生对账指令，对账指令根据一定数量的交易结束时的业务 场景确定对应的对账规则为第二交易明细核对规则，根据第二交易明细核对规 则确定对应的调账模型为第二逐笔对账模型，所述第二逐笔对账模型调用数据 分析引擎库中的多笔交易数据，将多笔交易数据中涉及到的业务场景相同的交 易用相同的编码标识进行集中对账。

步骤S206，当所述对账模型为总对总对账模型时，利用所述总对总对账模 型从搜索及数据分析引擎库中调用与所述对账指令相关联的多方交易数据，根 据所述多方交易数据中的所述总额信息与银行核心系统统计报表进行对账得到 对账结果。

例如，每月月底或年底计算各种日常生活场景的总额时系统内自动触发产 生对账指令，对账指令根据每月月底或年底计算各种日常生活场景的总额时对 应的业务场景确定对应的对账规则为总分核对规则，根据总分核对规则确定对 应的对账模型为总对总对账模型，所述总对总对账模型调用数据分析引擎库中 的计算得到的每月月底或年底所有交易数据中日常生活场景相同的交易的交易 金额的总额并生成的统计表，将所述统计报表中的每项日常生活场景的总额与 银行核心系统根据系统接收到的订单和账款计算每项日常生活场景的总额进行 总对总对账。日常生活场景例如交通，生活用品，教育，医疗等，每月月底或 者年底时，数据分析引擎系统计算每月月底或年底所有交易数据中日常生活场 景相同的交易的金额的总额并生成统计表，例如将相同生活场景的各种渠道系 统发送的交易数据用相同的编码标识，将相同编码标识的交易数据中的交易金 额计算总和。

请参看图6，本申请提供一种基于搜索及数据分析引擎库的对账系统，所 述系统包括获取模块102、批处理模块104、对账管理模块106，对账管理模块 106包括：指令产生模块116和规则匹配模块126、模型匹配模块136、对账服 务模块108和调账模块128。

获取模块102用于获取若干渠道发送的交易数据，不同渠道的交易数据的 数据格式存在不同。

可以理解地，渠道系统为提供用户和商家与银行系统之间进行交易或者支 付的平台，若干渠道系统包括如微信、支付宝，银行系统支付向商家支付账款 等支付渠道，还包括如银行柜台或者银行卡等交易渠道，当银行系统通过若干 渠道系统进行交易时，渠道系统会产生相应的交易数据。

例如，某用户购买商品并使用微信付款时，获取模块102接受商场系统和 微信发送的交易数据，获取模块102根据交易数据向商场系统发送账款并接受 微信发送的账款；某用户购买商品使用网上银行付款时，获取模块102接受商 场系统发送的交易数据并通过网上银行卡向商场系统发送账款；当客户在银行 柜台存款或者取款时，银行系统会产生此笔交易的交易数据。

如图2所示每笔交易的交易数据记录了交易日期，业务流水号，付款账号 或收款账号，交易金额，客户编号，业务类型包括入账，入账撤销，出账，出 账撤销，借贷等。

网上银行，微信，支付宝等不同的渠道系统发送的交易数据的数据格式不 同。例如有的交易数据通过表格形式进行记录、有的通过无表格形式进行记录； 有的交易数据中的交易日期只有月份和交易当天的日期，有的交易数据还包括 年份；有的交易数据中的业务流水号用订单号表示也有的用业务流水号表示； 不同渠道发送的交易数据中付款账号和收款账号的字体和字号不同；有的交易 数据中的交易金额用阿拉伯数字记录，有的交易数据中的金额用汉字记录例如： 贰拾。也就是说，不同的渠道发送的交易数据可以根据渠道本身的交易契约进 行设定，所述交易契约是指对交易数据的数据格式的规定。

批处理模块104，用于根据对所述交易数据进行归一化处理以将不同渠道 的交易数据转换为数据结构格式相同的交易数据并存于搜索及数据分析引擎库 中。

可以理解地，归一化处理是在数据分析引擎中将不同数据格式的交易数据 处理为相同数据格式的交易数据。例如，批处理模块104将不同渠道系统发送 的交易数据的记录形式都处理为通过表格记录的形式；将交易日期处理为包含 年份，月份，和交易当天的日期；将订单号或者业务流水号标识的交易数据都 用业务流水号标识；付款账号和收款账号用相同的字体和字号表示，例如统一 用宋体，小四号或其他字体；交易金额统一用阿拉伯语表示。

如图3所示，在数据分析引擎中批处理模块104将不同渠道发送的交易数 据都记录在一个统计表中，这个统计表的每行代表一笔订单并标明序号，每列 代表每笔订单中的一项交易数据。例如，每列的一项交易数据包括包含年份， 月份，和交易当天的日期的交易日期；业务流水号；付款账号或收款账号，记 录统计表时付款账号或收款账号应使用相同的字体；交易金额，交易金额应使 用阿拉伯语。

指令产生模块116，用于根据预设对账触发条件产生对账指令，所述对账 指令包括对账业务场景。

对账触发条件包括内部自动触发，外部页面触发和外部页面批处理触发。 所述内部自动触发是根据预设的条件自动触发来产生对账指令，例如，每笔交 易结束时、一定数量的交易结束时、每月月底或年底计算各种日常生活场景的 总额时系统内指令产生模块116自动触发产生对账指令；所述外部页面触发和 外部页面批处理触发和是通过人工操作相应的对账页面使指令产生模块116对 账指令，例如：银行系统内部人员输入业务流水号触发页面上的对账按钮使指 令产生模块116产生对账指令，输入单笔业务流水号的情况为外部页面触发， 输入多笔业务流水号的情况为外部页面批处理触发。还可以在系统中添加新的 业务场景对应的触发条件，例如每一个季度结束时系统自动触发来产生对账指 令进行对账，提升了业务场景的接入效率。

规则匹配模块126，用于根据所述业务场景从预设的对账配置文件中匹配 出与所述业务场景相匹配的对账规则，所述预设的对账配置文件包括多个业务 场景以及与所述每一业务场景对应的对账规则。

所述预设的对账配置文件包括每笔交易结束时对应的第一交易明细核对规 则，一定数量交易结束时对应的第二交易明细核对规则,每月月底或年底计算 各种日常生活场景的总额时对应的总分核对规则。对账指令生成时，规则匹配 模块126根据对账指令获取所述对账指令对应的业务场景获取相应的对账规则， 所述业务场景包括每笔交易结束，一定数量交易结束，每月月底或年底计算各 种日常生活场景的总额和系统内部人员在触发页面输入业务流水号。

模型匹配模块136，用于根据对账规则从预设的多个对账模型中匹配出对 应的对账模型。

对账模型包括与第一交易明细核对规则相对应的第一逐笔对账模型，与第 二交易明细核对规则相对应的第二逐笔对账模型以及与总分核对规则相对应的 总对总对账模型。

模型对账模块118，用于利用对账模型从搜索及数据分析引擎库中调用与 所述对账指令相关联的多方交易数据进行对账得到对账结果。

可以理解地，搜索与数据分析引擎库中存有不同渠道系统发送的数据格式 相同的交易数据，模型对账模块118根据对账指令确定对账模型并从搜索与数 据分析引擎库中调用与对账指令相对应的业务场景下的每笔交易的数据根据所 述对账模型对账。

当对账模型为第一逐笔对账模型时，模型对账模块118利用所述第一逐笔 对账模型从搜索及数据分析引擎库中调用与所述对账指令相关联的多方交易数 据。可以理解地，所述交易数据包括表格记录的交易数据和银行想其他渠道发 送和接受的账款。

例如，当有人买机票并成功使用支付宝支付时可以视为一笔订单完成自动 触发指令产生模块116产生对账指令，对账指令根据对应的每笔交易结束的业 务场景确定对应第一交易明细核对规则，根据第一交易明细核对规则确定对应 的调账模型为第一逐笔对账模型，模型对账模块118将这笔订单涉及的机场财 务系统向银行系统发送的交易数据和对应的支付宝向银行系统发送的交易数据 和支付宝的交易数据对应的账款进行对账并记录对账结果。

例如，系统内部人员在触发页面输入业务流水号，如果输入的是单笔交易， 触发页面上的对账按钮产生对账指令，对账指令根据对应的每笔交易结束的业 务场景确定对应第一交易明细核对规则，根据第一交易明细核对规则确定对应 的调账模型为第一逐笔对账模型，模型对账模块118将这笔订单涉及的机场财 务系统向银行系统发送的订单和对应的支付宝的订单和支付宝的订单对应的账 款进行对账并记录对账结果。

当对账模型为第二逐笔对账模型时，利用所述第二逐笔对账模型从搜索及 数据分析引擎库中调用与所述对账指令相关联的多方交易数据，将所述多方交 易数据依据业务场景分类。

可以理解地，业务场景包括银行系统的入账，出账，或者涉及的借贷交易。 依据对每一业务场景下的每笔交易的多方交易数据进行逐一对账得到所述对账 结果

例如，当100笔订单完成并记录在数据分析引擎中的统计表中时自动触发 系统内部产生对账指令，对账指令根据一定数量的交易结束时的业务场景确定 对应的对账规则为第二交易明细核对规则，根据第二交易明细核对规则确定对 应的调账模型为第二逐笔对账模型，模型对账模块118调用数据分析引擎库中 的100笔交易数据。所述100笔交易的交易数据统一记录在一个统计表中，这 个统计表的每行代表一笔订单并标明序号从1到100，每列代表每笔订单中的 一项交易数据并存于数据分析引擎中。将100笔交易数据中涉及到的业务场景 相同的交易用相同的编码标识进行集中对账，例如将业务场景为客户存款，客 户投资，入账的交易用一种编码标识，例如编码标识为ruzhang，将业务场景 为客户取款，客户借贷，出账的交易用另一种编码标识，例如编码标识为 chuzhang。将相同编码标识的交易集中进行对账，例如业务场景为入账的交易 有5笔，客户存款的交易有5笔，客户投资的交易有7笔，按照序号从小到大 逐一将每笔交易的涉及的订单和账款进行对账。

例如，系统内部人员在触发页面输入业务流水号，如果是多笔交易，触发 页面上的对账按钮产生对账指令，对账指令根据一定数量的交易结束时的业务 场景确定对应的对账规则为第二交易明细核对规则，根据第二交易明细核对规 则确定对应的调账模型为第二逐笔对账模型，模型对账模块118对账模型调用 数据分析引擎库中的多笔交易数据，将多笔交易数据中涉及到的业务场景相同 的交易用相同的编码标识进行集中对账。

当所述对账模型为总对总对账模型时，利用所述总对总对账模型从搜索及 数据分析引擎库中调用与所述对账指令相关联的多方交易数据，根据所述多方 交易数据中的所述总额信息与银行核心系统统计报表进行对账得到对账结果。 例如，每月月底或年底计算各种日常生活场景的总额时系统内自动触发产生对 账指令，对账指令根据每月月底或年底计算各种日常生活场景的总额时对应的 业务场景确定对应的对账规则为总分核对规则，根据总分核对规则确定对应的 对账模型为总对总对账模型，模型对账模块118调用数据分析引擎库中的计算 得到的每月月底或年底所有交易数据中日常生活场景相同的交易的交易金额的 总额并生成的统计表，将所述统计报表中的每项日常生活场景的总额与银行核 心系统根据系统接收到的订单和账款计算每项日常生活场景的总额进行总对总 对账。日常生活场景例如交通，生活用品，教育，医疗等，每月月底或者年底 时，数据分析引擎系统计算每月月底或年底所有交易数据中日常生活场景相同 的交易的交易金额的总额并生成统计表，例如将相同生活场景的各种渠道系统 发送的交易数据用相同的编码标识，将相同编码标识的交易数据中的交易金额 计算总和。

调账模块128，用于当对账结果出现对账差异时，根据所述配置的业务场 景选择对应的调账方式。

可以理解地，所述业务场景包括单笔交易对账、多笔交易对账、日常生活 场景总额核对，其中对账差异可能为出账差异，入账差异，借贷利率计算错误 等情况，调账模块128根据对账差异的情况选择对应的调账方式。对账差异调 账方式包括自动调账方式和人工调账方式，自动调账方式为调账模块128根据 对账差异自动进行调账无需人工处理，人工调账方式为系统通过向系统内部工 作人员发送信息通知工作人员进行人工调账。

当对账差异涉及入账、出账、账款借贷利率，投资利率的情况时，系统选 择自动调账方式；当系统无法根据对账差异进行自动调账时选择人工调账方式。

当所述调账方式为自动调账方式，推送给相对应的业务核心系统调账。

可以理解地，单笔交易对账出现差异时，对账差异应属于入账差异或出账 差异，系统选择的调账方式为自动调账，系统根据这笔交易的交易数据得到数 据处理结果，银行核心系统调账根据所述数据处理结果进行调账。

当多笔交易对账出现差异时，对账差异应为入账差异、出账差异，或是投 资贷款利率计算错误等，根据在对账多笔交易时根据业务场景的类别如入账， 出账，投资贷款利用率进行的分类确定所述对账差异对应的业务场景。当业务 场景是入账或出账的情况时，对应的调账方式应为自动调账，调账模块128根 据每笔交易的交易数据得到数据处理结果，银行核心调账系统根据所述数据处 理结果进行调账。当业务场景属于投资贷款利率的情况时，对应的调账方式应 为自动调账，调账模块128根据每笔交易的交易数据和预先设定好的利率计算 公式得到数据处理结果，银行核心记账系统根据数据处理结果进行记账。

当月底或者年底日常生活场景的总额出现对账差异时，确定出现对账差异 的生活场景类型，系统再逐一将所述生活场景类型中的多笔交易逐一进行对账。

当所述调账方式为人工调账方式，推送调账信息给对应的人工终端。可以 理解地，调账模块128无法根据对账差异得到处理结果时向系统内的人工终端 发送信息以通知系统内人员进行对账。例如交易涉及的计算利率的算法公式过 于复杂，系统内不存在，系统则通过邮件发送给人工系统进行人工对账。

请查看图6,其为本申请实施例提供的一种对账的服务器的内部结构示意 图。对账的服务器200用于对账，计算机设备200包括处理器201，以及存储 器202。其中，处理器201用于执行可执行程序以实现如上述实施例提供的基 于搜索及数据分析引擎库的对账方法，存储器202用于存储计算机可执行程序 和上述实施例提供的基于搜索及数据分析引擎库的对账系统。

其中，处理器201在一些实施例中可以是一中央处理器(Central ProcessingUnit,CPU)、控制器、微控制器、微处理器或其它数据处理芯片， 用于运行存储器202中存储的计算机可执行程序。具体地，处理器201执行可 执行程序以实现上述实施例提供的基于搜索及数据分析引擎库的对账方法。

存储器202至少包括一种类型的可读存储介质，该可读存储介质包括闪存、 硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁 盘、光盘等。存储器202在一些实施例中可以是计算机设备200的内部存储单 元，例如计算机设备200的硬盘。存储器202在另一些实施例中也可以是的外 部计算机设备200存储设备，例如计算机设备200上配备的插接式硬盘，智能 存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡， 闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器202还可以既包括计算机设备 200的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器202不仅可以用于存储安装 于计算机设备200的应用软件及各类数据，例如实现基于搜索及数据分析引擎 库的对账方法的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据 和基于搜索及数据分析引擎库的对账系统的模块。

计算机设备200还包括总线203。总线203可以是外设部件互连标准 (peripheralcomponent interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构 (extended industrystandard architecture，简称EISA)总线等。该总线可 以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图6中仅用一条粗线 表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

进一步地，计算机设备200还可以包括显示组件204。显示组件204可以 是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light- Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示组件204也可以适 当的称为显示装置或显示单元，用于显示在计算机设备200中处理的信息以及 用于显示可视化的用户界面。

进一步地，计算机设备200还可以包括通信组件205。通信组件205可选 的可以包括有线通信组件和/或无线通信组件(如WI-FI通信组件、蓝牙通信 组件等)，通常用于在计算机设备200与其它计算机设备之间建立通信连接。

图6仅示出了具有部分组件以及实现基于搜索及数据分析引擎库的对账方 法的计算机设备200，本领域技术人员可以理解的是，图6示出的结构并不构 成对计算机设备200的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合 某些部件，或者不同的部件布置。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组 合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实 现。

该计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行该 计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例的流程或功能。该计 算机设备可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。 该计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储 介质向另一计算机可读存储介质传输，例如，该计算机指令可以从一个网站站 点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线 (DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服 务器或数据中心进行传输。该计算机可读存储介质可以是计算机能够存储的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存 储设备。该可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质 (例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述 的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程， 在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方 法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性 的，例如，该单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外 的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一 些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接 耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可 以是电性，机械或其它的形式。

该作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单 元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也 可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单 元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中， 也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元 中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的 形式实现。

该集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使 用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的 技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部 分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中， 包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网 络设备等)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质 包括：U盘、流动硬盘、只读存储介质(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存 储介质(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代 码的介质。

需要说明的是，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优 劣。并且本文中的术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排 他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括 那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、 装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括 一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法 中还存在另外的相同要素。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利 用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运 用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于搜索及数据分析引擎库的对账方法，其特征在于，包括：

获取若干渠道系统发送的交易数据，不同渠道系统发送的交易数据的数据格式存在不同；

根据对所述交易数据进行归一化处理以将不同渠道的交易数据转换为数据结构格式相同的交易数据并存于搜索及数据分析引擎库中；

根据预设对账触发条件产生对账指令，所述对账指令包括对账业务场景，所述预设对账触发条件包括内部自动触发，外部页面触发和外部批处理触发；

根据所述业务场景从预设的对账配置文件中匹配出与所述业务场景相匹配的对账规则，所述预设的对账配置文件包括多个业务场景以及与所述每一业务场景对应的对账规则；

根据对账规则从预设的多个对账模型中匹配出对应的对账模型；

利用对账模型从搜索及数据分析引擎库中调用与所述对账指令相关联的多方交易数据进行对账得到对账结果；

当对账结果出现对账差异时，根据所述配置的业务场景选择对应的调账方式；

当所述调账方式为自动调账方式，推送给相对应的业务核心系统调账；

当所述调账方式为人工调账方式，推送调账信息给对应的人工终端。

2.如权利要求1所述的基于搜索及数据分析引擎库的对账方法，其特征在于，所述多方交易数据包括多方交易明细或者交易统计表，所述交易统计表包含多笔交易信息及计算用途相同的账款得到的总额信息。

3.如权利要求2所述的基于搜索及数据分析引擎库的对账方法，其特征在于，所述对账规则包括交易明细核对规则和总分核对规则，所述交易明细规则包括第一交易明细核对规则和第二交易明细核对规则，所述第一交易明细核对规则为按照唯一交易流水勾兑，所述第二交易明细规则为按照业务勾兑，所述总分核对规则为按照统计报表进行核对；所述对账模型包括与所述第一交易明细核对规则相对应的第一逐笔对账模型，与所述第二交易明细核对规则相对应的第二逐笔对账模型以及与所述总分核对规则相对应的总对总对账模型。

4.如权利要求3所述的基于搜索及数据分析引擎库的对账方法，其特征在于，利用对账模型从搜索及数据分析引擎库中调用与所述对账指令相关联的多方交易数据进行对账得到对账结果具体包括：

当对账模型为第一逐笔对账模型时，利用所述第一逐笔对账模型从搜索及数据分析引擎库中调用与所述对账指令相关联的多方交易数据；

对所述多方交易数据进行逐一对账得到所述对账结果；

当对账模型为第二逐笔对账模型时，利用所述第二逐笔对账模型从搜索及数据分析引擎库中调用与所述对账指令相关联的多方交易数据；

将所述多方交易数据依据业务场景分类；

依据对每一业务场景下的每笔交易的多方交易数据进行逐一对账得到所述对账结果；

当所述对账模型为总对总对账模型时，利用所述总对总对账模型从搜索及数据分析引擎库中调用与所述对账指令相关联的多方交易数据，根据所述多方交易数据中的所述总额信息与银行核心系统统计报表进行对账得到对账结果。

5.一种基于搜索及数据分析引擎库的对账系统，其特征在于，包括:

获取模块，用于获取若干渠道系统发送的交易数据，不同渠道系统发送的交易数据的数据格式存在不同；

批处理模块，用于根据对所述交易数据进行归一化处理以将不同渠道的交易数据转换为数据结构格式相同的交易数据并存于搜索及数据分析引擎库中；

对账管理模块，包括：

指令产生模块，用于根据预设对账触发条件产生对账指令，所述对账指令包括对账业务场景；

规则匹配模块，用于根据所述业务场景从预设的对账配置文件中匹配出与所述业务场景相匹配的对账规则，所述预设的对账配置文件包括多个业务场景以及与所述每一业务场景对应的对账规则；

模型匹配模块，用于根据对账规则从预设的多个对账模型中匹配出对应的对账模型；

对账服务模块，用于利用对账模型从搜索及数据分析引擎库中调用与所述对账指令相关联的多方交易数据进行对账得到对账结果；

调账模块，用于当对账结果出现对账差异时，根据所述配置的业务场景选择对应的调账方式；所述调账模块还用于当所述调账方式为自动调账方式，推送给相对应的业务核心系统调账；所述调账模块还用于当所述调账方式为人工调账方式，推送调账信息给对应的人工终端。

6.如权利要求5所述的基于搜索及数据分析引擎库的对账系统，其特征在于，所述预设对账触发条件包括页面触发和批处理触发。

7.如权利要求6所述的基于搜索及数据分析引擎库的对账系统，其特征在于，所述多方交易数据包括多方交易明细或者交易统计表，所述交易统计表包含多笔交易信息及计算用途相同的账款得到的总额信息。

8.如权利要求7所述的基于搜索及数据分析引擎库的对账系统，其特征在于，所述对账规则包括交易明细核对规则和总分核对规则，所述交易明细规则包括第一交易明细核对规则和第二交易明细核对规则，所述第一交易明细核对规则为按照唯一交易流水勾兑，所述第二交易明细规则为按照业务勾兑，所述总分核对规则为按照统计报表进行核对；所述对账模型包括与所述第一交易明细核对规则相对应的第一逐笔对账模型，与所述第二交易明细核对规则相对应的第二逐笔对账模型以及与所述总分核对规则相对应的总对总对账模型。

9.如权利要求8所述的基于搜索及数据分析引擎库的对账系统，其特征在于，利用对账模型从搜索及数据分析引擎库中调用与所述对账指令相关联的多方交易数据进行对账得到对账结果具体包括：

当对账模型为第一逐笔对账模型时，模型对账模块利用所述第一逐笔对账模型从搜索及数据分析引擎库中调用与所述对账指令相关联的多方交易数据进行对账得到对账结果；

当对账模型为第二逐笔对账模型时，模型对账模块利用所述第二逐笔对账模型从搜索及数据分析引擎库中调用与所述对账指令相关联的多方交易数据，将所述交易数据依据业务场景分类，依据所述分类后的交易数据进行对账得到对账结果；

当所述对账模型为总对总对账模型时，模型对账模块利用所述总对总对账模型从搜索及数据分析引擎库中调用与所述对账指令相关联的多方交易数据，根据所述多方交易数据中的所述总额信息与银行核心系统统计报表进行对账得到对账结果。

10.一种对账服务器，其特征在于，所述对账服务器包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行以使所述处理器执行如权利要求1至6中任一项所述基于搜索及数据分析引擎库的对账方法的步骤。

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