[发明专利]数据验证

说明书

本公开的各实施例涉及数据验证。在示例中，可以提取诸如分类账中的日记账分录的待验证的数据以及相关联的支持文档。另外，可以提取指示数据特征的实体。基于所提取的实体，可以确定针对数据的字段的一个或多个可能值。概率得分可以与该字段的可能值中的每一个相关联。可以将该字段的可能值中的至少一个与数据的字段的实际值相比较。基于比较，可以生成指示数据中的潜在错误的通知。可以基于预定义规则和机器学习技术中的至少一个来处理数据和与数据相关联的历史数据，以检测数据中的异常，该异常与和数据相关联的上下文信息有关。

技术领域

本公开的各实施例涉及数据验证。

背景技术

在公司财务和会计操作期间执行多个过程。这些过程包括数据验证、数据分录(entry)结束、数据账目核对等。例如在公司融资中，可以执行数据验证以验证诸如总分类账的分类账(ledger)中的日记账分录。日记账分录可以包括与贷方分录有关的数据和与借方分录有关的数据。

通常，数据验证的目的是确保日记账分录中的数据是正确和准确的，因为诸如例如账目核对的后续过程基于该数据。例如，有意或无意的错误可能导致日记账分录的未来撤销以及财务报表的潜在重述。此外，诸如法律责任和金融负债等各种责任与财务报表的修订相关联，即在发生错误时进行重述。

数据验证通常在报告周期结束时被执行，该报告周期通常在月末或季度末。结果，第一天的错误通常会在报告期结束前不受控制。例如，每个日记账分录可以包括多个字段，诸如账户，并且可能存在与分类账相关联的数千个账户。因此，在验证期间，可能必须检查日记账分录中提到的账户(来自数千个账户)是否是正确的账户。同样，可能必须对其他字段执行类似的验证。

通常使用自动化系统来执行这种麻烦且复杂的验证。然而，由于大量数据和复杂的验证过程，即使利用自动验证，也可能需要大量的人为干预。此外，由于针对数据验证的复杂规则和数据不足，通常验证可能不准确，并且错误可能被携带到其他过程。

这提出了设计验证机制的技术问题，该验证机制可以以所需的准确度定期地执行数据验证，使得防止错误传播到其他过程中，这可能导致(计算和人工)资源的浪费。

附图说明

通过以下附图中所示的示例说明了本公开的特征。在下面的图中，相同的数字指示相同的元件，在附图中：

图1图示了根据本公开的示例实施例的验证系统的框图；

图2图示了根据本公开的示例实施例的由验证系统执行的用于分类的示例过程；

图3图示了根据本公开的示例实施例的由验证系统执行的分类的示例；

图4图示了根据本公开的示例实施例的用于异常检测的框图；

图5图示了根据本公开的示例实施例的用于实现验证系统的硬件平台；以及

图6a和图6b图示了根据本公开的示例实施例的用于连续验证的计算机实现的方法。

具体实施方式

出于简化和说明的目的，通过主要参考其示例来描述本公开。本文所描述的本公开的示例可以以不同的组合一起被使用。在以下描述中，阐述细节以便提供对本公开的理解。然而，明显的是，可以在不限于所有这些细节的情况下实践本公开。此外，在整个本公开中，术语“一”和“一个”旨在表示特定元件中的至少一个。如本文所使用的，术语“包括(includes)”意味着包括但不限于，术语“包括(including)”意味着包括但不限于。术语“基于”意味着至少部分地基于。