数据对帐制造技术

来自多个源的数据可以被连续地收集以执行对账操作。第一数据集中的所述数据项可以使用数据匹配技术与所述第二数据集中的数据项进行匹配。基于匹配，指示数据集中的数据项之间的匹配程度的置信度得分可以被生成。基于所述置信度得分和预定义阈值，可以查明所述数据项是否被对帐。在基于人工智能的技术的基础上，可以将第一数据集和第二数据集中的至少其中一个的未对账的项分类为分类类别，该分类类别指示未对账的数据项是不可对账的解释。当数据项是未被对账和分类时，数据项被标识为未清项以用于进一步分析。

Data reconciliation

【技术实现步骤摘要】
数据对帐
技术介绍
对账是在公司财务和会计操作期间执行的所述记录到报告的过程之一。例如，在公司融资中，对账在银行对账单和总帐簿的现金账户间、在帐簿和子帐簿之间、在公司间的帐簿之间、以及在多个企业资源规划(ERP)系统之间被执行。通常，对账的目的是确保两组记录中的所述数字正确且一致。之所以需要对帐，是因为每个会计流程通常会产生多个会计事件，并导致总账簿的不同部分中有多个记录。可以进行额外的对账以进行现金处理，其中将支付与发票以及采购到支付的过程进行对账，其中对账可在发票、采购订单和收到的货物/服务之间执行。因此，对账通常涉及从多个源收集数据，例如银行和各个公司的总帐簿。此外，所收集的数据可以基于要被执行的对账的类型来匹配。例如，总账簿中的每个项可以与银行对帐单中的每个项匹配。对账通常在报告期的结束时被执行，该结束时通常是在月末或季度末时。由于大量的数据和复杂的对账过程，对账是麻烦的、资源密集的，并且需要大量的人为干预。尽管有可用的自动匹配工具，但所述对账仍然是最高的劳动密集的过程之一。例如，可能存在针对对账的多个子系统，例如帐户应付款(AP)，Oper本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种对账系统，包括：/n处理器；/n数据收集器，被耦合到所述处理器以连续收集数据以用于执行对账操作，其中所述数据包括来自第一源的第一数据集和来自第二源的第二数据集；/n数据匹配器，被耦合到所述处理器以使用数据匹配技术将所述第一数据集中的数据项与所述第二数据集中的所述数据项进行连续匹配，其中所述数据匹配器用于，/n基于过滤标准过滤所述第一数据集和所述第二数据集以将每个数据集中要被分组的一个或多个数据项标记为单个记录，所述过滤标准指示基础，基于所述基础，所述第一数据集和所述第二数据集中的至少一个中的所述一个或多个数据项将被结合；/n将与第一数据集有关的过滤数据和与所述第二数据集有关的过滤数据进...

【技术特征摘要】
20180709 US 16/030,3011.一种对账系统，包括：
处理器；
数据收集器，被耦合到所述处理器以连续收集数据以用于执行对账操作，其中所述数据包括来自第一源的第一数据集和来自第二源的第二数据集；
数据匹配器，被耦合到所述处理器以使用数据匹配技术将所述第一数据集中的数据项与所述第二数据集中的所述数据项进行连续匹配，其中所述数据匹配器用于，
基于过滤标准过滤所述第一数据集和所述第二数据集以将每个数据集中要被分组的一个或多个数据项标记为单个记录，所述过滤标准指示基础，基于所述基础，所述第一数据集和所述第二数据集中的至少一个中的所述一个或多个数据项将被结合；
将与第一数据集有关的过滤数据和与所述第二数据集有关的过滤数据进行比较，以确定匹配数据项；以及
基于所述比较，生成指示所述第一数据集的所述过滤数据与所述第二数据集的所述过滤数据之间的匹配程度的置信度得分；
对账器，被耦合到所述处理器，用于，
基于所述置信度得分和预定义得分阈值，查明所述第一数据集中的所述过滤数据是否被与所述第二数据集中的所述过滤数据对帐；以及
当所述第一数据集中的所述过滤数据被与所述第二数据集中的所述过滤数据对账时，调整所述第一数据源和所述第二数据源中的至少一个；以及
汇总器，被耦合到所述处理器，用于，
以基于人工智能的技术为基础，将所述第一数据集和所述第二数据集中的至少一个中的未对账的数据项分类到分类类别中，所述分类类别指示针对所述未对账的数据项不可对账的解释；以及
在所述数据项被汇总时，将所述数据项标识为未清项以用于进一步分析。


2.根据权利要求1所述的系统，其中所述数据匹配技术是以下项中的至少一项：自匹配技术，基于规则的技术和机器学习技术，并且其中所述数据匹配技术用于实现精确匹配技术和模糊逻辑技术中的一种技术。


3.根据权利要求1所述的系统，其中所述第一源和所述第二源是以下项中的一项：总帐簿、银行对帐单、公司间帐簿和子帐簿。


4.根据权利要求1所述的系统，其中所述汇总器用于基于正被执行的对账的类型来对未对账的数据项中的一个或多个未对帐的数据项进行分类，所述对账的类型基于所述第一数据源和所述第二数据源。


5.根据权利要求1所述的系统，其中当所述数据未被对账或汇总时，所述对账器和所述汇总器中的至少一个用于请求来自外部代理的输入。


6.根据权利要求5所述的系统，其中所述系统还包括基于反馈的自学习器，所述基于反馈的自学习器用于基于从所述外部代理接收的所述输入来更新由所述数据匹配技术实现的规则。


7.根据权利要求1所述的系统，其中数据匹配器用于以预定义的顺序实现多个数据匹配技术，其中通过第一数据匹配技术的所述未对账的数据项被馈送到随后的数据匹配技术。


8.一种方法，包括：
连续地收集用于执行对账操作的数据，其中所述数据包括来自第一源的第一数据集和来自第二源的第二数据集；
使用数据匹配技术将所述第一数据集中的数据项与所述第二数据集中的所述数据项匹配，其中数据匹配器用于，
基于过滤标准过滤所述第一数据集和所述第二数据集以将每个数据集中要被分组一个或多个数据项标记为单个记录，所述过滤标准指示基础，基于所述基础，所述第一数据集和所述第二数据集中的至少一个中的所述一个或多个数据项将被结合；
将与第一数据集有关的过滤数据和与第二数据集有关的过滤数据进行比较，以确定匹配数据项；以及
基于比较，生成指示所述第一数据集的所述过滤数据与所述第二数据集的所述过滤数据之间的匹配程度的置信度得分；
基于所述置信度得分和预定义得分阈值，查明所述第一数据集的所述过滤数据是否被与所述第二数据集的所述过滤数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：李中生，E·穆恩奎亚·塔皮亚，范静筠，P·博瓦尔，M·格尔巴尼，A·琼詹，D·克鲁恩，S·辛格，S·亚拉姆，
申请(专利权)人：埃森哲环球解决方案有限公司，
类型：发明
国别省市：爱尔兰;IE