CN115689793A - 一种基于计算模型的交互对账方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种基于计算模型的交互对账方法，应用于对账系统，包括：获取待对账数据，所述待对账数据包括但不限于本地对账金额、对账客户、对账类别以及日期；将所述待对账数据导入至预配置的数据标定模型中进行数据标定过程，得到若干正向标识符；将正向标识符进行分流匹配，以调取出与所述正向标识符匹配的对账数据表模板；识别对账数据表模板中的数据待填项，并根据数据待填项形成反向标识符，且反向标识符反分流匹配待对账数据中的对账数据并录入；根据预设于对账数据表模板中的对账算法对所录入的对账数据进行计算，以形成并输出完整的第一对账数据表；该方法实现了自动对账，节省了人工对账成本，也避免了人工对账产生错误的情况。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于计算模型的交互对账方法。
背景技术
成本核算对于大部分的物流货代来说，都是一个比较困扰的问题；审核成本工作人员应该对企业所发生的成本进行审核，审核的时候需要根据我们国家以及相关部门所制定的规章制度来进行；确定对象审核完成之后，我们需要确定成本计算对象以及成本项目，然后根据所确定的对象以及成本项目，开设成本明细账；结算人员需要对企业内部所发生成本费用整体的汇总，然后根据汇总的结果出各种企业的费用表，再按照费用用途分别计入到企业相关的生产成本明细表中；费用分配对于企业的费用，在月尾的时候要使用规定的分配方式进行分配，并且把分配好的费用归结到相关的生产成本明细表当中，再根据自己对主要费用以及企业的综合费用的分配；总的来说，计算总成本以及单位成本，并且开设产品成本明细账是进行成本核算的主要目的。
在现有技术CN110689333A中公开了一种区块链自动对账方法，遍历区块链系统的所有交易记录，统计出每条区块链所对应的跨链转入金额和跨链转出金额；以所有区块链中的任意一条区块链即目标区块链为例，其它区块链为所有区块链中除目标区块链之外的剩余区块链，判断目标区块链的跨链转入金额与其它区块链向所述目标区块链的目标跨链转出金额是否相等；当目标区块链的跨链转入金额与其它区块链向所述目标区块链的目标跨链转出金额不相等，则输出跨链交易数据丢失的提示信息，其通过比对转入金额和转出金额来实现对账，通过数据遍历的形式，性能较低，同时难以契合不同形式的对账方式，为此本发明提出一种基于计算模型的交互对账方法。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出一种基于计算模型的交互对账方法，以更加确切地解决上述所述的现有技术中通过数据遍历的形式，性能较低，同时难以契合不同形式的对账方式的问题。
本发明通过以下技术方案实现的：
本发明提出一种基于计算模型的交互对账方法，应用于对账系统，包括：
获取待对账数据，所述待对账数据包括但不限于本地对账金额、对账客户、对账类别以及日期；
将所述待对账数据导入至预配置的数据标定模型中进行数据标定过程，得到若干正向标识符；
将所述正向标识符进行分流匹配，以调取出与所述正向标识符匹配的对账数据表模板；
识别所述对账数据表模板中的数据待填项，并根据所述数据待填项形成反向标识符，且所述反向标识符反分流匹配待对账数据中的对账数据并录入；
根据预设于所述对账数据表模板中的对账算法对所录入的对账数据进行计算，以形成并输出完整的第一对账数据表。
进一步的，所述的基于计算模型的交互对账方法，所述根据预设于所述对账数据表模板中的对账算法对所录入的对账数据进行计算，以形成完整的第一对账数据表的步骤之后，包括：
调取所述第一对账数据表和待对账数据；
根据所述正向标识符、反向标识符、第一对账数据表和待对账数据进行核验计算，并判断是否核验错误；
若是，则将所述对账数据表、待对账数据正向标识符和反向标识符作为卷积样本，根据预设的卷积神经算法对卷积样本进行训练，直至由人工判断为卷积神经算法输出有正确的第二对账数据表；
将所述卷积神经算法导入至对账算法中，以输出正确的第二对账数据表。
进一步的，所述的基于计算模型的交互对账方法，在所述将所述待对账数据导入至预配置的数据标定模型中进行数据标定过程，得到若干正向标识符步骤中，所述数据标定模型包括：
U是对象集，待对账数据唯一指代的对象的合集；
C是属性集，定义
，待对账数据的属性反映n个不同条件的各类属性，
在标定的过程中每个属性可以赋予不同的权重；
V是全体属性的值域，
，
表示属性
的值域；
f是一个映射函数，具体是
，并且
每一个唯一待对账数据的每
一个属性赋予一个信息对，待对账数据的信息通过待对账数据的各属性至来表达，如果映
射函数不存在，那么对象集U和属性集C是孤立的，映射函数将两者关联在一起。
进一步的，所述的基于计算模型的交互对账方法，所述数据标定模型中实现数据标定方法，所述数据标定方法包括：
待对账数据内的信息由对象集U、属性集C和值域V根据映射关系组成的超级矩阵，
根据对账系统关注点以及属性的冗余性，对C进行约简，定义约简后的属性集为
，将属
性集标定在所述待对账数据上，并生成不同的正向标识符。
进一步的，所述的基于计算模型的交互对账方法，所述在标定的过程中每个属性可以赋予不同的权重中，计算属性重要性的定义为：
其中，当
时，
；当
，
；x、y分别是a的属性因子，
是重要性系数；
在公式中，同一属性在矩阵中出现的次数越多，该属性的重要性越大；同一属性在矩阵中的项越短，该属性的重要性越大。
进一步的，所述的基于计算模型的交互对账方法，所述对账算法包括：
成本1：本次对账金额=可对账金额；
成本2：本次对账金额=总对账金额-成本1本次对账金额；
成本3：本次对账金额=总对账金额-(成本1本次对账金额+成本2本次对账金额)；
成本N：本次对账金额=总对账金额-(成本1本次对账金额+...+成本N-1本次对账金额)。
一种基于计算模型的交互对账系统，包括：
获取单元：获取对接业务系统的待对账数据；
标定单元：将所述待对账数据导入至预配置的数据标定模型中进行数据标定过程，得到若干正向标识符；
调取单元：将所述正向标识符进行分流匹配，以调取出与所述正向标识符匹配的对账数据表模板；
识别录入单元：识别所述对账数据表模板中的数据待填项，并根据所述数据待填项形成反向标识符，且所述反向标识符反分流匹配待对账数据中的对账数据并录入；
计算单元：根据预设于所述对账数据表模板中的对账算法对所录入的对账数据进行计算，以形成并输出完整的第一对账数据表。
进一步的，所述的基于计算模型的交互对账系统，所述对账系统还包括通道数据处理模块、平台数据处理模块、智能数据分析模块和智能容错处理模块；
所述其中通道数据处理模块从对接业务系统中获取对应的财务数据并发送给智能数据分析模块，平台数据处理模块从对接业务系统中获取对应的业务数据并发送给智能数据分析模块；
所述智能数据分析模块根据财务数据和业务数据得出差错数据，并将差错数据发送给智能容错处理模块；智能容错处理模块根据预设的差错处理规则对差错数据进行处理，以得出差错处理结果。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述的基于计算模型的交互对账方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的基于计算模型的交互对账方法的步骤。
本发明的有益效果：
本发明提出的基于计算模型的交互对账方法，对对接业务系统和对账系统中的系统配置数据中的进行比对，如比对一致，则根据对接业务系统和对账系统中的财务核算规则生成相应的对账规则，并且可将对接业务系统和对账系统中待对账的业务数据存储到对账系统中的对账数据存储模板中，生成对账数据，然后根据对账规则，对对账数据进行对账；该方法实现了自动对账，节省了人工对账成本，也避免了人工对账产生错误的情况，实现了高效对账；帮助对账人员简单、高效的对成本进行自动精准对账，自动匹配成本对账算法，基于成本对账人员的操作背景，系统根据对账人员确定的对账条件 以及 后台成本自动算法技术的支持下，对生态云系统录入的成本进行自动成本对账、生成成本对账单。
附图说明
图1为本发明的基于计算模型的交互对账方法的流程示意图；
图2为本发明的基于计算模型的交互对账系统的示意图；
图3为本发明的基于计算模型的交互对账方法的一个实施例的步骤示意图；
图4为本发明的实现基于计算模型的交互对账方法的计算机设备的示意图。
具体实施方式
为了更加清楚完整的说明本发明的技术方案，下面结合附图对本发明作进一步说明。
请参考图1-图4，本发明提出一种基于计算模型的交互对账方法；
在本实施方式中本发明提出一种基于计算模型的交互对账方法，应用于对账系统，包括：
获取待对账数据，所述待对账数据包括但不限于本地对账金额、对账客户、对账类别以及日期；
将所述待对账数据导入至预配置的数据标定模型中进行数据标定过程，得到若干正向标识符；
将所述正向标识符进行分流匹配，以调取出与所述正向标识符匹配的对账数据表模板；
识别所述对账数据表模板中的数据待填项，并根据所述数据待填项形成反向标识符，且所述反向标识符反分流匹配待对账数据中的对账数据并录入；
根据预设于所述对账数据表模板中的对账算法对所录入的对账数据进行计算，以形成并输出完整的第一对账数据表。
在本实施例中，对账系统从对接业务系统中获取到对账数据，对账数据包括由本地对账金额、对账客户、对账类别、开航日期、币种等信息组成，并将对账数据导入至预配置的数据标定模型中进行数据标定，根据不同的信息得到不同的正向标识符，正向标识符在对账系统中进行匹配，调取出对账数据表模板，比如一个正向标识符是对账客户，则调取的是该对账客户的所有未对账的单据，还有一个正向标识符是开航日期，则单据根据开航日期的顺序进行排序，同时对账系统去识别单据中的信息，并形成反向标识符，反向标识符反分流匹配待对账数据中的对账数据并录入，单据中的信息与对账数据的信息进行比对，若一致，则可以进行对账，并通过对账算法进行计算，并输出第一对账数据表。
在具体实施时，在对账系统中输入需要对账的金额如：3000元，同时限定是A客户，对账系统根据对账金额的大小以及A客户名称自动匹配出相应的未对账单据，并且自动勾选合计，在对账金额小于未对账金额时，未对账单据可以形成若干组合，实现3000对账金额的对账，如一张2000元的单据和一张1000元的单据，此时，可以根据日期、单号等实现对应单据的选取，在单据进行显示后，通过对账算法对单据和对账数据进行对账，具体过程如下：
成本1：本次对账金额=可对账金额；
成本2：本次对账金额=总对账金额-成本1本次对账金额；
成本3：本次对账金额=总对账金额-(成本1本次对账金额+成本2本次对账金额)；
成本N：本次对账金额=总对账金额-(成本1本次对账金额+...+成本N-1本次对账金额)；
对账案例：
与供应商B进行对账，对账器件为2022年11月的空运出口业务操作费，供应商B提供2022年11月的对账单，对账系统在对接业务系统中收集到对账单，需要对账的总额共50000元；
对账过程如下：
用户在对账系统中设置条件，对账客户选择供应商B，对账业务选择空运出口，币种选择人民币，对账服务选择操作费，对账期间选择2022年11月；对账金额为50000元，确定对账条件及金额后，确定开始自动匹配对账；根据条件在系统中寻找到最符合条件的5个单据分别是D1、D2、D3、D4和D5，
D1：可对账金额20000元，业务日期2022年11月1日；
D2：可对账金额10000元，业务日期2022年11月2日；
D3：可对账金额45000元，业务日期2022年11月2日；
D4：可对账金额35000元，业务日期2022年11月3日；
D5：可对账金额20000元，业务日期2022年11月4日；
对账系统根据预设的对账算法进行对账，在此实施例中数据填项根据时间排序，挑选出D1、D2、D3为本次对账的单据，
D1在经过对账后，剩余可对账金额为0元，D2在经过对账后，剩余可对账金额为0元，D3在经过对账后，剩余可对账金额为25000元，对账完成后生成本次的对账单，并更新对接业务系统的对应单据，以及单据的对账金额和状态等信息；
在另一实施例中，对账系统根据预设的对账算法进行对账，挑选出D1、D2、D5为本次对账的单据，
D1在经过对账后，剩余可对账金额为0元，D2在经过对账后，剩余可对账金额为0元，D5在经过对账后，剩余可对账金额为0元，对账完成后生成本次的对账单，并更新对接业务系统的对应单据，以及单据的对账金额和状态等信息。
在另一个实施例中，所述根据预设于所述对账数据表模板中的对账算法对所录入的对账数据进行计算，以形成完整的第一对账数据表的步骤之后，包括：
调取所述第一对账数据表和待对账数据；
根据所述正向标识符、反向标识符、第一对账数据表和待对账数据进行核验计算，并判断是否核验错误；
若是，则将所述对账数据表、待对账数据正向标识符和反向标识符作为卷积样本，根据预设的卷积神经算法对卷积样本进行训练，直至由人工判断为卷积神经算法输出有正确的第二对账数据表；
将所述卷积神经算法导入至对账算法中，以输出正确的第二对账数据表。
在本实施例中，在进行对账后，对第一对账数据表和待对账数据进行复核操作，将正向标识符、反向标识符、第一对账数据表和待对账数据进行核验计算，并判断是否核验错误，在核验错误的情况下，将对账数据表、待对账数据正向标识符和反向标识符作为卷积样本，根据预设的卷积神经算法对卷积样本进行训练，其训练的过程中寻找到错误的单据，并用正确的单据进行替换，并且输出正确的第二对账数据表。
在一个实施例中，在所述将所述待对账数据导入至预配置的数据标定模型中进行数据标定过程，得到若干正向标识符步骤中，所述数据标定模型包括：
U是对象集，待对账数据唯一指代的对象的合集；
C是属性集，定义
，待对账数据的属性反映n个不同条件的各类属性，
在标定的过程中每个属性可以赋予不同的权重；
V是全体属性的值域，
，
表示属性
的值域；
f是一个映射函数，具体是
，并且
每一个唯一待对账数据的每
一个属性赋予一个信息对，待对账数据的信息通过待对账数据的各属性至来表达，如果映
射函数不存在，那么对象集U和属性集C是孤立的，映射函数将两者关联在一起。
所述数据标定模型中实现数据标定方法，所述数据标定方法包括：
待对账数据内的信息由对象集U、属性集C和值域V根据映射关系组成的超级矩阵，
根据对账系统关注点以及属性的冗余性，对C进行约简，定义约简后的属性集为
，将属
性集标定在所述待对账数据上，并生成不同的正向标识符；在本实施例中，属性约简的原则
是根据属性的权重的不同进行计算，约简掉权重小于某个阈值的属性集，属性的权重值可
以根据待对账数据提供的文件参数，同时也可以对其进行计算；在标定的过程中每个属性
可以赋予不同的权重中，计算属性重要性的定义为：
其中，当
时，
；当
，
；x、y分别是a的属性因子，
是重要性系数；
在公式中，同一属性在矩阵中出现的次数越多，该属性的重要性越大；同一属性在矩阵中的项越短，该属性的重要性越大。
一种基于计算模型的交互对账系统，包括：
获取单元：获取对接业务系统的待对账数据；
标定单元：将所述待对账数据导入至预配置的数据标定模型中进行数据标定过程，得到若干正向标识符；
调取单元：将所述正向标识符进行分流匹配，以调取出与所述正向标识符匹配的对账数据表模板；
识别录入单元：识别所述对账数据表模板中的数据待填项，并根据所述数据待填项形成反向标识符，且所述反向标识符反分流匹配待对账数据中的对账数据并录入；
计算单元：根据预设于所述对账数据表模板中的对账算法对所录入的对账数据进行计算，以形成并输出完整的第一对账数据表。
进一步的，所述对账系统还包括通道数据处理模块、平台数据处理模块、智能数据分析模块和智能容错处理模块；
所述其中通道数据处理模块从对接业务系统中获取对应的财务数据并发送给智能数据分析模块，平台数据处理模块从对接业务系统中获取对应的业务数据并发送给智能数据分析模块；
所述智能数据分析模块根据财务数据和业务数据得出差错数据，并将差错数据发送给智能容错处理模块；智能容错处理模块根据预设的差错处理规则对差错数据进行处理，以得出差错处理结果。
在本实施例中，对账系统在显示端上进行操作，用户通过条件对对账数据在底层应用上进行筛选，并在数据库中进行过滤，得到查询结果，得到数据结果集并显示在显示端供用户查看，若数据库中无匹配的查询结果，则显示数据结果集为无。
参照图4，本申请实施例中还提供一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构可以如图4所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于对账数据表模板等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于计算模型的交互对账方法。
本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定。
本申请一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现实现一种基于计算模型的交互对账方法的步骤，具体为：
获取待对账数据，所述待对账数据包括但不限于本地对账金额、对账客户、对账类别以及日期；
将所述待对账数据导入至预配置的数据标定模型中进行数据标定过程，得到若干正向标识符；
将所述正向标识符进行分流匹配，以调取出与所述正向标识符匹配的对账数据表模板；
识别所述对账数据表模板中的数据待填项，并根据所述数据待填项形成反向标识符，且所述反向标识符反分流匹配待对账数据中的对账数据并录入；
根据预设于所述对账数据表模板中的对账算法对所录入的对账数据进行计算，以形成并输出完整的第一对账数据表。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储与一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的和实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可以包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM通过多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双速据率SDRAM（SSRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink）DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。
需要说明的是，在本申请中，术语“包括”、“包含”或者其任何其它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它要素，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。
以上所述仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请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它相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。
尽管已经示出和描述了本申请的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本申请的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本申请的范围由所附权利要求及其等同物限定。
当然，本发明还可有其它多种实施方式，基于本实施方式，本领域的普通技术人员在没有做出任何创造性劳动的前提下所获得其他实施方式，都属于本发明所保护的范围。
Claims (10)
1.一种基于计算模型的交互对账方法，其特征在于，应用于对账系统，包括：
获取待对账数据，所述待对账数据包括但不限于本地对账金额、对账客户、对账类别以及日期；
将所述待对账数据导入至预配置的数据标定模型中进行数据标定过程，得到若干正向标识符；
将所述正向标识符进行分流匹配，以调取出与所述正向标识符匹配的对账数据表模板；
识别所述对账数据表模板中的数据待填项，并根据所述数据待填项形成反向标识符，且所述反向标识符反分流匹配待对账数据中的对账数据并录入；
根据预设于所述对账数据表模板中的对账算法对所录入的对账数据进行计算，以形成并输出完整的第一对账数据表。
2.根据权利要求1所述的基于计算模型的交互对账方法，其特征在于，所述根据预设于所述对账数据表模板中的对账算法对所录入的对账数据进行计算，以形成完整的第一对账数据表的步骤之后，包括：
调取所述第一对账数据表和待对账数据；
根据所述正向标识符、反向标识符、第一对账数据表和待对账数据进行核验计算，并判断是否核验错误；
若是，则将所述对账数据表、待对账数据正向标识符和反向标识符作为卷积样本，根据预设的卷积神经算法对卷积样本进行训练，直至由人工判断为卷积神经算法输出有正确的第二对账数据表；
将所述卷积神经算法导入至对账算法中，以输出正确的第二对账数据表。
3.根据权利要求1所述的基于计算模型的交互对账方法，其特征在于，在所述将所述待对账数据导入至预配置的数据标定模型中进行数据标定过程，得到若干正向标识符步骤中，所述数据标定模型包括：
U是对象集，待对账数据唯一指代的对象的合集；
C是属性集，定义
，待对账数据的属性反映n个不同条件的各类属性，在标
定的过程中每个属性可以赋予不同的权重；
V是全体属性的值域，
，
表示属性
的值域；
f是一个映射函数，具体是
，并且
每一个唯一待对账数据的每一个
属性赋予一个信息对，待对账数据的信息通过待对账数据的各属性至来表达，如果映射函
数不存在，那么对象集U和属性集C是孤立的，映射函数将两者关联在一起。
4.根据权利要求3所述的基于计算模型的交互对账方法，其特征在于，所述数据标定模型中实现数据标定方法，所述数据标定方法包括：
待对账数据内的信息由对象集U、属性集C和值域V根据映射关系组成的超级矩阵，根据
对账系统关注点以及属性的冗余性，对C进行约简，定义约简后的属性集为
，将属性集
标定在所述待对账数据上，并生成不同的正向标识符。
5.根据权利要求3所述的基于计算模型的交互对账方法，其特征在于，所述在标定的过程中每个属性可以赋予不同的权重中，计算属性重要性的定义为：
其中，当
时，
；当
，
；x、y分别是a的属性因子，
是重要性系数；
在公式中，同一属性在矩阵中出现的次数越多，该属性的重要性越大；同一属性在矩阵中的项越短，该属性的重要性越大。
6.根据权利要求1所述的基于计算模型的交互对账方法，其特征在于，所述对账算法包括：
成本1：本次对账金额=可对账金额；
成本2：本次对账金额=总对账金额-成本1本次对账金额；
成本3：本次对账金额=总对账金额-(成本1本次对账金额+成本2本次对账金额)；
成本N：本次对账金额=总对账金额-(成本1本次对账金额+...+成本N-1本次对账金额)。
7.一种基于计算模型的交互对账系统，其特征在于，包括：
获取单元：获取对接业务系统的待对账数据；
标定单元：将所述待对账数据导入至预配置的数据标定模型中进行数据标定过程，得到若干正向标识符；
调取单元：将所述正向标识符进行分流匹配，以调取出与所述正向标识符匹配的对账数据表模板；
识别录入单元：识别所述对账数据表模板中的数据待填项，并根据所述数据待填项形成反向标识符，且所述反向标识符反分流匹配待对账数据中的对账数据并录入；
计算单元：根据预设于所述对账数据表模板中的对账算法对所录入的对账数据进行计算，以形成并输出完整的第一对账数据表。
8.根据权利要求7所述的基于计算模型的交互对账系统，其特征在于，所述对账系统还包括通道数据处理模块、平台数据处理模块、智能数据分析模块和智能容错处理模块；
所述其中通道数据处理模块从对接业务系统中获取对应的财务数据并发送给智能数据分析模块，平台数据处理模块从对接业务系统中获取对应的业务数据并发送给智能数据分析模块；
所述智能数据分析模块根据财务数据和业务数据得出差错数据，并将差错数据发送给智能容错处理模块；智能容错处理模块根据预设的差错处理规则对差错数据进行处理，以得出差错处理结果。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6任一项所述的基于计算模型的交互对账方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6任一项所述的基于计算模型的交互对账方法的步骤。
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