CN117132415A - 对账方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及计算机领域，公开了一种对账方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：发送对账请求，并通过区块链获取对账对象标识对应的业务系统数据集及财务系统数据集；通过预设对账规则引擎，获取目标业务系统数据及目标财务系统数据，并将目标业务系统数据及目标财务系统数据进行匹配；若匹配成功，则通过预设对账模型及选择的对账方式，将目标业务系统数据的属性值与目标财务系统数据的属性值进行比对；当所有财务系统数据的属性值与业务系统数据的属性值比对完成后，生成对账结果报告；若对账结果报告中存在差异数据，则根据预设规则及差异数据，进行平账处理。在本发明实施例中，能减少对账耗费的时间，提高对账效率。
Description
技术领域
本发明涉及计算机领域，尤其涉及一种对账方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
对账是指在会计核算中，为保证账目记录正确可靠，对账目中的有关数据进行上下游相互关联的账本之间进行对账。为了保证账目记录的真实、正确、可靠，对账目所记录的有关数据加以检查和核对就是对账工作。坚持对账制度，通过对账工作，检查账目记录内容是否完整，有无错记或漏记，总分类账与明细分类账数字是否相等，以做到账证相符、账账相符、账实相符。
在账目核对的过程中，由于账目零碎复杂而且数据较多，现有的账目核对很难快速调取相应的账目数据进行核对，导致对账过程需要耗费很长时间，且容易出现对账错误。
发明内容
本发明的主要目的在于解决对账效率低的技术问题。
本发明第一方面提供了一种对账方法，所述对账方法包括：
发送对账请求，所述对账请求中携带有对账对象标识，并通过区块链获取所述对账对象标识对应的业务系统数据集及财务系统数据集，所述财务系统数据集中包括多个属性标识；
通过预设对账规则引擎，依次读取所述属性标识，从所述业务系统数据集及所述财务系统数据集中获取目标业务系统数据及目标财务系统数据，并将所述目标业务系统数据及所述目标财务系统数据进行匹配；
若匹配成功，则通过预设对账模型及选择的对账方式，将所述目标业务系统数据的属性值与所述目标财务系统数据的属性值进行比对；
当所有财务系统数据的属性值与业务系统数据的属性值比对完成后，生成对账结果报告；
若所述对账结果报告中存在差异数据，则根据预设规则及所述差异数据，进行平账处理，并将平账后的数据存储到区块链。
可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述通过预设对账规则引擎，依次读取所述属性标识，从所述业务系统数据集及所述财务系统数据集中获取目标业务系统数据及目标财务系统数据，并将所述目标业务系统数据及所述目标财务系统数据进行匹配包括：
通过预设对账规则引擎，获取所述预设对账规则引擎中的属性集；
依次读取所述属性标识，根据所述属性标识及所述属性集，从所述业务系统数据集及所述财务系统数据集中获取目标业务系统数据及目标财务系统数据；
将所述目标业务系统数据及所述目标财务系统数据进行匹配。
可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述若匹配成功，则通过预设对账模型及选择的对账方式，将所述目标业务系统数据的属性值与所述目标财务系统数据的属性值进行比对包括：
若匹配成功，则通过预设对账模型的映射函数，获取所述目标业务系统数据的属性值及所述目标财务系统数据的属性值；
通过选择的对账方式，将所述目标业务系统数据的属性值及所述目标财务系统数据的属性值进行比对。
可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述通过选择的对账方式，将所述目标业务系统数据的属性值及所述目标财务系统数据的属性值进行比对包括：
通过差错运算及选择的对账方式，判断所述目标业务系统数据的属性值及所述目标财务系统数据的属性值是否存在交集；
若存在交集，则通过对账运算，判断所述目标业务系统数据的属性值及所述目标财务系统数据的属性值是否完全匹配；
若不完全匹配，则生成所述目标财务系统数据对应的差异数据。
可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，所述当所有财务系统数据的属性值与业务系统数据的属性值比对完成后，生成对账结果报告包括：
当所有财务系统数据的属性值与业务系统数据的属性值比对完成后，获取差异数据及异常数据；
对所述异常数据进行标识，并根据所述差异数据，生成可视化图表；
根据所述可视化图表及标识的异常数据，生成对账结果报告。
可选的，在本发明第一方面的第五种实现方式中，所述对账方式包括单向对账和双向对账；
所述通过预设对账模型及选择的对账方式，将所述目标业务系统数据的属性值及所述目标财务系统数据的属性值进行比对包括：
若所述对账方式为单向对账，则通过预设对账模型，以所述目标业务系统数据的属性值或所述目标财务系统数据的属性值为基准进行比对；
若所述对账方式为双向对账，则通过预设对账模型，以所述目标业务系统数据的属性值和所述目标财务系统数据的属性值互为基准进行比对。
可选的，在本发明第一方面的第六种实现方式中，所述将所述目标业务系统数据的属性值及所述目标财务系统数据的属性值进行比对之前，还包括：
将所述财务系统数据集及所述业务系统数据集进行离线下载；
将离线下载的财务系统数据集及业务系统数据集，通过分片策略，分批加载所述财务系统数据集及所述业务系统数据集，进行财务系统数据及业务系统数据的匹配。
本发明第二方面提供了一种对账设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述对账设备执行上述的对账方法。
本发明的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的对账方法。
在本发明实施例中，发送对账请求，所述对账请求中携带有对账对象标识，并通过区块链获取所述对账对象标识对应的业务系统数据集及财务系统数据集；通过预设对账规则引擎，依次读取所述属性标识，从所述业务系统数据集及所述财务系统数据集中获取目标业务系统数据及目标财务系统数据，并将所述目标业务系统数据及所述目标财务系统数据进行匹配；若匹配成功，则通过预设对账模型及选择的对账方式，将所述目标业务系统数据的属性值与所述目标财务系统数据的属性值进行比对；当所有财务系统数据的属性值与业务系统数据的属性值比对完成后，生成对账结果报告；若所述对账结果报告中存在差异数据，则根据预设规则及所述差异数据，进行平账处理，并将平账后的数据存储到区块链。本发明中，通过预设对账规则引擎，将目标业务系统数据及目标财务系统数据进行匹配，匹配成功后，通过预设对账模型进行属性值比对，生成对账结果报告，能快速查看到账结果报告中的差异数据，减少对账耗费的时间，提高对账效率。
附图说明
图1为本发明实施例中对账方法的一个实施例示意图；
图2为本发明实施例中对账装置的一个实施例示意图；
图3为本发明实施例中对账设备的一个实施例示意图。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种对账方法、装置、设备及存储介质。
下面将参照附图更详细地描述本发明公开的实施例。虽然附图中显示了本发明公开的某些实施例，然而应当理解的是，本发明公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本发明公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本发明公开的保护范围。
在本发明公开的实施例的描述中，术语“包括”及其类似用语应当理解为开放性包含，即“包括但不限于”。术语“基于”应当理解为“至少部分地基于”。术语“一个实施例”或“该实施例”应当理解为“至少一个实施例”。术语“第一”、“第二”等等可以指代不同的或相同的对象。下文还可能包括其他明确的和隐含的定义。
为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中对账方法的一个实施例包括：
S100，发送对账请求，并通过区块链获取对账对象标识对应的业务系统数据集及财务系统数据集。
在本实施例中，通过对账系统向业务系统及财务系统发送对账请求，对账请求中携带有对账对象标识，业务系统及财务系统根据对账对象标识，发送对账对象标识对应的业务系统数据集及财务系统数据集给对账系统，对账对象可以是银行账户、供应商账户、客户账户等，根据企业的业务模式和对账范围来确定；业务系统数据集及财务系统数据集中包括多个属性及属性值。由于获取的数据可能存在格式不一致、缺失值或错误数据等问题，还需要对业务系统数据集及财务系统数据集中国的数据进行清洗和转换，以确保数据的准确性和一致性。
S200，通过预设对账规则引擎，依次读取属性标识，从业务系统数据集及财务系统数据集中获取目标业务系统数据及目标财务系统数据，并将目标业务系统数据及目标财务系统数据进行匹配。
在本实施例中，设置对账的频率，如每日对账、每周对账或每月对账等，具体根据企业的交易量和对账需求来确定。根据对账的频率，通过预设对账规则引擎，依次读取属性标识，其中，预设对账规则引擎用于自动化对账过程，它可以根据预定义的规则、条件以及算法，对比两个或多个数据源之间的差异，并生成对账结果报告。此步骤主要设置对账的规则，包括对账的基准、比对的字段、匹配的算法等，例如，按照业务单号进行对账，单据金额必须一致；依次根据属性标识，从业务系统数据集及财务系统数据集中，获取属性标识对应的目标业务系统数据及目标财务系统数据，将目标业务系统数据及目标财务系统数据进行匹配，判断目标业务系统数据及目标财务系统数据是否一致。
S300，若匹配成功，则通过预设对账模型及选择的对账方式，将目标业务系统数据的属性值与目标财务系统数据的属性值进行比对。
在本实施例中，先选择对账的方式，然后根据对账频率和对账开始时间，对账系统自动创建对账任务，并根据对账对象自动通过标准化接口，从业务系统数据集及财务系统数据集中获取目标业务系统数据及目标财务系统数据，通过预设对账模型及选择的对账方式，运行对账程序，通过预设对账模型，将目标业务系统数据的属性值与目标财务系统数据的属性值进行比对。
S400，当所有财务系统数据的属性值与业务系统数据的属性值比对完成后，生成对账结果报告。
在本实施例中，依次读取属性标识，得到所有财务系统数及业务系统数据，将所有财务系统数据的属性值与业务系统数据的属性值进行比对，生成对账结果报告，其中，对账结果报告是通过对账过程生成的一份文档或报告，用于记录和展示两个或多个数据源之间的差异和异常情况。发送通知和提醒消息，及时告知相关人员对账的进展和结果，对账通知和提醒可以通过多种方式进行，例如电子邮件、短信、即时消息等。
S500，若对账结果报告中存在差异数据，则根据预设规则及差异数据，进行平账处理，并将平账后的数据存储到区块链。
在本实施例中，查看对账结果报告中是否存在差异数据，其中，差异数据包含长款、短款、错账三个大类，对于常见的有规律的差异数据，可以通过预设规则来处理，比如跨日交易问题、第三方系统计算规则细微差异、货币转化等问题；当通过预设规则无法平账时，需要人工处理。当下无法处理的，可以选择挂起，未来合适的时间再处理。
在本发明第一方面一种可选的实施方式中，通过预设对账规则引擎，依次读取属性标识，从业务系统数据集及财务系统数据集中获取目标业务系统数据及目标财务系统数据，并将目标业务系统数据及目标财务系统数据进行匹配包括：
通过预设对账规则引擎，获取预设对账规则引擎中的属性集；依次读取属性标识，根据属性标识及属性集，从业务系统数据集及财务系统数据集中获取目标业务系统数据及目标财务系统数据；将目标业务系统数据及目标财务系统数据进行匹配。
在本实施例中，预设对账规则引擎由通用规则引擎、自定义规则引擎功能组成。通用规则引擎，此引擎预制了超过50种规则，适用所有行政事业单位，用户可以根据业务需要进行勾选使用。系统预制的通用规则包括：业务单据号与凭证关联单据ID一致、预算年度一致、预算单位信息一致、资金性质一致、业务主管处室一致、支出功能分类科目一致、政府经济分类科目一致、部门经济分类科目一致等等。自定义规则引擎，根据用户实际需求，可自定义业务规则的审核引擎，此引擎可以支持从摘要规则、数值规则、文字敏感规则的多样灵活的规则引擎配置。在预设对账规则引擎中，还定义了所有需要进行比对的属性，即财务系统数据，形成属性集，判断属性标识是否在属性集中，若是则根据属性标识，从业务系统数据集及财务系统数据集中获取目标业务系统数据及目标财务系统数据。
在本发明第一方面一种可选的实施方式中，若匹配成功，则通过预设对账模型及选择的对账方式，将目标业务系统数据的属性值与目标财务系统数据的属性值进行比对包括：
若匹配成功，则通过预设对账模型的映射函数，获取目标业务系统数据的属性值及目标财务系统数据的属性值；通过选择的对账方式，将目标业务系统数据的属性值及目标财务系统数据的属性值进行比对。
在本实施例中，为了建立系统的预设对账模型，首先应该确定模型中的基本要素，以及这些要素之间的相互关系，定义为对账系统，其中，U是系统的非空有限唯一对象集合，称为对象唯一域；C是属性的非空有限集合，定义为它们的属性反映n个不同条件的各类属性，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/>的一个映射，称为映射函数，映射函数=/>为每个唯一对象的每个性赋予一个信息对象,对象的信息通过指定对象的各属性值来表达。映射函数非常重要，如果其不存在,那么对象集U和属性集C是孤立的。可以通过预设对账模型的映射函数，获取对应的属性值，即目标业务系统数据的属性值及目标财务系统数据的属性值，再通过选择的对账方式，将目标业务系统数据的属性值及目标财务系统数据的属性值进行比对，判断二者是否一致。
在本发明第一方面一种可选的实施方式中，通过选择的对账方式，将目标业务系统数据的属性值及目标财务系统数据的属性值进行比对包括：
通过差错运算及选择的对账方式，判断目标业务系统数据的属性值及目标财务系统数据的属性值是否存在交集；若存在交集，则通过对账运算，判断目标业务系统数据的属性值及目标财务系统数据的属性值是否完全匹配；若不完全匹配，则生成目标财务系统数据对应的差异数据。
在本实施例中，为A平台所有对账数据，/>为B平台所有对账数据，A平台、B平台分别账务系统平台、业务系统平台；/>；/>；，SUB运算为差错运算, 通过差错运算可以判断目标业务系统数据的属性值及目标财务系统数据的属性值是否存在交集，只有存在交集，才执行SC运算，即按照双方非空有限集合属性值，以及按照对账规则引擎中配置的规则顺序依次匹配，若完全匹配，则该条记录对账成功，否则生成目标财务系统数据对应的差异数据。
在本发明第一方面一种可选的实施方式中，当所有财务系统数据的属性值与业务系统数据的属性值比对完成后，生成对账结果报告包括：
当所有财务系统数据的属性值与业务系统数据的属性值比对完成后，获取差异数据及异常数据；对异常数据进行标识，并根据差异数据，生成可视化图表；根据可视化图表及标识的异常数据，生成对账结果报告。
在本实施例中，定义财务系统数据与业务系统数据的对账结果={对账成功,对账差异}，对账成功定义为 A、B 平台对账数据中的各个对账数据对应的属性值完全相等；对账差异定义分为三种情况，情况一为A平台有而 B 平台没有；情况二为B平台有而A平台没有；情况三为A、B 平台都有对应的属性，属性值有一个或一个以上不一致。情况一和情况二为存在异常数据，进行标记，情况三为存在差异数据，可以生成可视化图表，更直观地展示对账结果；根据可视化图表及标识的异常数据，生成对账结果报告，其中，对账结果报告中还包括差异明细，记录两个数据源之间的具体差异，例如，单据编号、金额、日期等字段的差异会被详细列出，以便查看和分析。对账结果报告会对每个差异进行分析，尝试找出造成差异的原因，这可以有助于进一步处理和解决差异。对账结果报告中还包含一些建议和解决方案，以解决发现的差异和异常情况，此外可能还包括对账过程的统计和摘要信息，如对账成功率、对账耗时、差异数量等。
在本发明第一方面一种可选的实施方式中，对账方式包括单向对账和双向对账；通过预设对账模型及选择的对账方式，将目标业务系统数据的属性值及目标财务系统数据的属性值进行比对包括：
若对账方式为单向对账，则通过预设对账模型，以目标业务系统数据的属性值或目标财务系统数据的属性值为基准进行比对；若对账方式为双向对账，则通过预设对账模型，以目标业务系统数据的属性值和目标财务系统数据的属性值互为基准进行比对。
在本实施例中，对账方式主要分为两种，单向对账和双向对账。单向对账，以一方数据为基准进行对账。比如账务系统数据跟业务系统数据，以业务系统数据为基准和账务系统核对，用来发现业务系统数据发生了，账务系统没有生成凭证等问题。双向对账，以双方的数据互为基准对账。既要保证业务系统数据为成功的，又要保证账务系统支付平台数据为成功的，结算数据也要成功。
在本发明第一方面一种可选的实施方式中，将目标业务系统数据的属性值及目标财务系统数据的属性值进行比对之前，还包括：
将财务系统数据集及业务系统数据集进行离线下载；将离线下载的财务系统数据集及业务系统数据集，通过分片策略，分批加载财务系统数据集及业务系统数据集，进行财务系统数据及业务系统数据的匹配。
在本实施例中，对账文件获取是整个对账系统的起点，首先要将各个业务系统或第三方系统的业务单据下载到本地，解析入库后，形成对账数据池，才能进行后续对账动作。因为对账单据量可能会达到千万级，因此采用离线方式，主要是通过固定的周期进行对账，常规方法是，通过数据平台（包含了所有要进行对账的原始主键数据，如单据号）将数据存入到对账中心的 DB（DataBase，数据库），然后对账中心集群通过分片策略，并按分页分批加载离线下载的财务系统数据集及业务系统数据集，进行财务系统数据及业务系统数据的匹配。另一种，则是当数据量超过千万时，利用数据平台从 hive 表中获取数据，然后投递到 MQ（Message Queue，消息队列）。每个对账服务实例都是一个 Consumer 负责从 MQ拉取消息，这样千万级的数据会变成消息被分散的对账服务器执行。
参见图2，本发明第二方面提供了一种对账装置，所述对账装置包括：
请求模块10，用于发送对账请求，对账请求中携带有对账对象标识，并通过区块链获取对账对象标识对应的业务系统数据集及财务系统数据集，财务系统数据集中包括多个属性标识；
匹配模块20，用于通过预设对账规则引擎，依次读取属性标识，从业务系统数据集及财务系统数据集中获取目标业务系统数据及目标财务系统数据，并将目标业务系统数据及目标财务系统数据进行匹配；
对比模块30，用于若匹配成功，则通过预设对账模型及选择的对账方式，将目标业务系统数据的属性值与目标财务系统数据的属性值进行比对；
报告生成模块40，用于当所有财务系统数据的属性值与业务系统数据的属性值比对完成后，生成对账结果报告；
平账模块50，用于若对账结果报告中存在差异数据，则根据预设规则及差异数据，进行平账处理，并将平账后的数据存储到区块链。
在本发明第二方面一种可选的实施方式中，匹配模块20还用于通过预设对账规则引擎，获取预设对账规则引擎中的属性集；依次读取属性标识，根据属性标识及属性集，从业务系统数据集及财务系统数据集中获取目标业务系统数据及目标财务系统数据；将目标业务系统数据及目标财务系统数据进行匹配。
在本发明第二方面一种可选的实施方式中，对比模块30还用于若匹配成功，则通过预设对账模型的映射函数，获取目标业务系统数据的属性值及目标财务系统数据的属性值；通过选择的对账方式，将目标业务系统数据的属性值及目标财务系统数据的属性值进行比对。
在本发明第二方面一种可选的实施方式中，对比模块30还用于通过差错运算及选择的对账方式，判断目标业务系统数据的属性值及目标财务系统数据的属性值是否存在交集；若存在交集，则通过对账运算，判断目标业务系统数据的属性值及目标财务系统数据的属性值是否完全匹配；若不完全匹配，则生成目标财务系统数据对应的差异数据。
在本发明第二方面一种可选的实施方式中，报告生成模块40还用于当所有财务系统数据的属性值与业务系统数据的属性值比对完成后，获取差异数据及异常数据；对异常数据进行标识，并根据差异数据，生成可视化图表；根据可视化图表及标识的异常数据，生成对账结果报告。
在本发明第二方面一种可选的实施方式中，对比模块30还用于若对账方式为单向对账，则通过预设对账模型，以目标业务系统数据的属性值或目标财务系统数据的属性值为基准进行比对；若对账方式为双向对账，则通过预设对账模型，以目标业务系统数据的属性值和目标财务系统数据的属性值互为基准进行比对。
在本发明第二方面一种可选的实施方式中，对账装置还包括：
离线模块，用于将财务系统数据集及业务系统数据集进行离线下载；将离线下载的财务系统数据集及业务系统数据集，通过分片策略，分批加载财务系统数据集及业务系统数据集，进行财务系统数据及业务系统数据的匹配。
图3是本发明实施例提供的一种对账设备的结构示意图，该对账设备500可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器（central processingunits，CPU）510（例如，一个或一个以上处理器）和存储器520，一个或一个以上存储应用程序533或数据532的存储介质530（例如一个或一个以上海量存储设备）。其中，存储器520和存储介质530可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质530的程序可以包括一个或一个以上模块（图示没标出），每个模块可以包括对对账设备500中的一系列指令操作。更进一步地，处理器510可以设置为与存储介质530通信，在对账设备500上执行存储介质530中的一系列指令操作。
基于对账设备500还可以包括一个或一个以上电源540，一个或一个以上有线或无线网络接口550，一个或一个以上输入输出接口560，和/或，一个或一个以上操作系统531，例如Windows Serve，Mac OS X，Unix，Linux，Free BSD等等。本领域技术人员可以理解，图3示出的对账设备结构并不构成对基于对账设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述对账方法的步骤。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这应当理解为要求这样操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行，或者要求所有图示的操作应被执行以取得期望的结果。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实现中。相反地，在单个实现的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实现中。
尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。
Claims (10)
1.一种对账方法，其特征在于，所述对账方法包括：
发送对账请求，所述对账请求中携带有对账对象标识，并通过区块链获取所述对账对象标识对应的业务系统数据集及财务系统数据集，所述财务系统数据集中包括多个属性标识；
通过预设对账规则引擎，依次读取所述属性标识，从所述业务系统数据集及所述财务系统数据集中获取目标业务系统数据及目标财务系统数据，并将所述目标业务系统数据及所述目标财务系统数据进行匹配；
若匹配成功，则通过预设对账模型及选择的对账方式，将所述目标业务系统数据的属性值与所述目标财务系统数据的属性值进行比对；
当所有财务系统数据的属性值与业务系统数据的属性值比对完成后，生成对账结果报告；
若所述对账结果报告中存在差异数据，则根据预设规则及所述差异数据，进行平账处理，并将平账后的数据存储到区块链。
2.根据权利要求1所述的对账方法，其特征在于，所述通过预设对账规则引擎，依次读取所述属性标识，从所述业务系统数据集及所述财务系统数据集中获取目标业务系统数据及目标财务系统数据，并将所述目标业务系统数据及所述目标财务系统数据进行匹配包括：
通过预设对账规则引擎，获取所述预设对账规则引擎中的属性集；
依次读取所述属性标识，根据所述属性标识及所述属性集，从所述业务系统数据集及所述财务系统数据集中获取目标业务系统数据及目标财务系统数据；
将所述目标业务系统数据及所述目标财务系统数据进行匹配。
3.根据权利要求1所述的对账方法，其特征在于，所述若匹配成功，则通过预设对账模型及选择的对账方式，将所述目标业务系统数据的属性值与所述目标财务系统数据的属性值进行比对包括：
若匹配成功，则通过预设对账模型的映射函数，获取所述目标业务系统数据的属性值及所述目标财务系统数据的属性值；
通过选择的对账方式，将所述目标业务系统数据的属性值及所述目标财务系统数据的属性值进行比对。
4.根据权利要求3所述的对账方法，其特征在于，所述通过选择的对账方式，将所述目标业务系统数据的属性值及所述目标财务系统数据的属性值进行比对包括：
通过差错运算及选择的对账方式，判断所述目标业务系统数据的属性值及所述目标财务系统数据的属性值是否存在交集；
若存在交集，则通过对账运算，判断所述目标业务系统数据的属性值及所述目标财务系统数据的属性值是否完全匹配；
若不完全匹配，则生成所述目标财务系统数据对应的差异数据。
5.根据权利要求1所述的对账方法，其特征在于，所述当所有财务系统数据的属性值与业务系统数据的属性值比对完成后，生成对账结果报告包括：
当所有财务系统数据的属性值与业务系统数据的属性值比对完成后，获取差异数据及异常数据；
对所述异常数据进行标识，并根据所述差异数据，生成可视化图表；
根据所述可视化图表及标识的异常数据，生成对账结果报告。
6.根据权利要求1所述的对账方法，其特征在于，所述对账方式包括单向对账和双向对账；
所述通过预设对账模型及选择的对账方式，将所述目标业务系统数据的属性值及所述目标财务系统数据的属性值进行比对包括：
若所述对账方式为单向对账，则通过预设对账模型，以所述目标业务系统数据的属性值或所述目标财务系统数据的属性值为基准进行比对；
若所述对账方式为双向对账，则通过预设对账模型，以所述目标业务系统数据的属性值和所述目标财务系统数据的属性值互为基准进行比对。
7.根据权利要求1所述的对账方法，其特征在于，所述将所述目标业务系统数据的属性值及所述目标财务系统数据的属性值进行比对之前，还包括：
将所述财务系统数据集及所述业务系统数据集进行离线下载；
将离线下载的财务系统数据集及业务系统数据集，通过分片策略，分批加载所述财务系统数据集及所述业务系统数据集，进行财务系统数据及业务系统数据的匹配。
8.一种对账装置，其特征在于，所述对账装置包括：
请求模块，用于发送对账请求，所述对账请求中携带有对账对象标识，并通过区块链获取所述对账对象标识对应的业务系统数据集及财务系统数据集，所述财务系统数据集中包括多个属性标识；
匹配模块，用于通过预设对账规则引擎，依次读取所述属性标识，从所述业务系统数据集及所述财务系统数据集中获取目标业务系统数据及目标财务系统数据，并将所述目标业务系统数据及所述目标财务系统数据进行匹配；
对比模块，用于若匹配成功，则通过预设对账模型及选择的对账方式，将所述目标业务系统数据的属性值与所述目标财务系统数据的属性值进行比对；
报告生成模块，用于当所有财务系统数据的属性值与业务系统数据的属性值比对完成后，生成对账结果报告；
平账模块，用于若所述对账结果报告中存在差异数据，则根据预设规则及所述差异数据，进行平账处理，并将平账后的数据存储到区块链。
9.一种对账设备，其特征在于，所述对账设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；
所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述对账设备执行如权利要求1-7中任一项所述的对账方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质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如权利要求1-7中任一项所述的对账方法。
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