一种交易数据的关联方法及装置与流程

本发明涉及互联网金融领域，更具体的说，是涉及一种交易数据的关联方法及装置。

背景技术：

随着银行业务种类的不断扩展，银行所获得的交易数据量也在不断增加。为了对属于同一客户的交易数据进行梳理，进而获知客户的交易详情，银行需要按照划分的不同交易数据特征，如存款、取款等，将交易数据进行归类，并与归属的客户进行关联，以获得不同客户在不同交易数据特征下所关联的交易数据。

目前，对交易数据进行关联的方法往往是依靠人工，完成对大量交易数据的归类、归属客户的关联等操作，从而增加了交易数据关联过程中的人力资源消耗和时间成本，提高了人为操作失误率。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明提供了一种交易数据模型的验证方法及装置，实现了对交易数据的自动化关联，进而缩减了人力资源消耗和时间成本，降低了人为操作失误率。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种交易数据的关联方法，包括：

获取交易信息；

基于关联要素和由客账户信息确定的关联特征，生成标准化模板；

调用交易数据关联模型，按照所述标准化模板对所述交易信息进行数据关联，生成关联性交易文本。

优选地，所述获取交易信息，包括：

采集初始交易信息；

确定所述初始交易信息中的多个交易码及每个所述交易码对应的多条交易数据；

从每个所述交易码对应的多条交易数据中筛选一条交易数据，并将所述交易码及筛选出的每个所述交易码对应的交易数据作为所述交易信息。

优选地，所述基于关联要素和由客账户信息确定的关联特征，生成标准化模板，包括：

获取输入的关联交易码以及关联客账户号；

将所述关联交易码以及所述关联客账户号更新为所述初始模板的关联参数，生成所述标准化模板。

优选地，所述调用交易数据关联模型，按照所述标准化模板对所述交易信息进行数据关联，生成关联性交易文本，包括：

调用所述交易数据关联模型，从所述交易信息中确定出与所述关联交易码相同的所述交易码对应的交易数据；

调用所述交易数据关联模型，将确定出的所述交易数据的客账户号替换为所述标准化模板内的所述关联客账户号，生成所述关联性交易文本。

优选地，在调用交易数据关联模型，按照所述标准化模板对所述交易信息进行数据关联，生成关联性交易文本之后，还包括：

判断所述关联性交易文本与预设结果文本是否一致；

若所述关联性交易文本与所述预设结果文本一致，生成验证成功信息；

若所述关联性交易文本与所述预设结果文本不一致，生成验证失败信息。

一种交易数据的关联装置，包括：

数据获取模块，用于获取交易信息；

模板生成模块，用于基于关联要素和由客账户信息确定的关联特征，生成标准化模板；

数据关联模块，用于调用交易数据关联模型，按照所述标准化模板对所述交易信息进行数据关联，生成关联性交易文本。

优选地，所述数据获取模块包括：

采集单元，用于采集初始交易信息；

第一确定单元，用于确定所述初始交易信息中的多个交易码及每个所述交易码对应的多条交易数据；

筛选单元，用于从每个所述交易码对应的多条交易数据中筛选一条交易数据，并将所述交易码及筛选出的每个所述交易码对应的交易数据作为所述交易信息。

优选地所述模板生成模块包括：

获取单元，用于获取输入的关联交易码以及关联客账户号；

参数更新单元，用将所述关联交易码以及所述关联客账户号更新为所述初始模板的关联参数，生成所述标准化模板。

优选地，所述数据关联模块包括：

第二确定单元，用于调用所述交易数据关联模型，从所述交易信息中确定出与所述关联交易码相同的所述交易码对应的交易数据；

替换单元，用于调用所述交易数据关联模型，将确定出的所述交易数据的客账户号替换为所述标准化模板内的所述关联客账户号，生成所述关联性交易文本。

优选地，所述关联装置还包括：

判断模块，用于在所述数据关联模块调用交易数据关联模型，按照所述标准化模板对所述交易信息进行数据关联，生成关联性交易文本之后，判断所述关联性交易文本与预设结果文本是否一致；

第一信息生成模块，用于若所述关联性交易文本与所述预设结果文本一致，生成验证成功信息；

第二信息生成模块，用于若所述关联性交易文本与所述预设结果文本不一致，生成验证失败信息。

经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明提供了一种交易数据的关联方法及装置，通过调用交易数据关联模型，令获取到的交易信息按照基于关联要素和由客账户信息确定的关联特征所生成的标准化模板，进行数据关联，以自动生成客户的关联性交易文本；可见，将基于关联要素和由客账户信息确定的关联特征所生成的标准化模板，作为交易数据关联模型进行数据关联的关联依据，可以从交易信息中自动筛选出客户在不同关联特征下的相关交易数据，并对其进行关联，从而实现了交易数据的自动化关联，有效缩减了人力资源消耗和时间成本，且降低了人为操作失误率。

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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种交易数据的关联方法的方法流程图；

图2为本发明实施例提供的另一种交易数据的关联方法的方法流程图；

图3为本发明实施例提供的一种关联性交易文本的生成方法的方法流程图；

图4为本发明实施例提供的另一种交易数据的关联方法的方法流程图；

图5为本发明实施例提供的一种交易数据的关联装置的结构示意图；

图6为本发明实施例提供的另一种交易数据的关联装置的结构示意图；

图7为本发明实施例提供的一种数据关联模块的结构示意图；

图8为本发明实施例提供的另一种交易数据的关联装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动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。

本发明实施例公开了一种交易数据的关联方法，请参见附图1，所述方法具体包括以下步骤：

s101：获取交易信息。

s102：基于关联要素和由客账户信息确定的关联特征，生成标准化模板；

具体的，标准化模板作为交易数据关联的依据，关联要素和关联特征则作为生成标准化模板的限定条件。其中，关联要素用于限定标准化模板内待关联的交易基本信息，可以包括交易码、交易笔数、交易日期、交易金额等；关联特征为银行记录的客账户信息内的客户号和账户号组合后所产生的客账户号，用于限定标准化模板内待关联的客户及该待关联的客户进行的交易类型。

需要说明的是，客账户信息内的客户号是按照客户类型区分的，可以分为个人和企业。账户号是按照银行业务区分的，可以分为存款、贷款、投资、抵押等。将不同客户号和不同账户号进行一一组合，进而融合构造出多个客账户号，而关联特征可以是一个客账户号，也可以是由多个客账户号所组成。

下面针对关联特征是由多个客账户号所组成的进行举例说明，客户号包括“个人”和“企业”，账户号包括“存款”和“贷款”，将全部的客户号和全部账户号进行一一组合，从而获得“个人存款”、“个人贷款”、“企业存款”以及“企业贷款”4个客账户号，即关联特征包括“个人存款”、“个人贷款”、“企业存款”以及“企业贷款”4个客账户号。

其次，客账户信息可以从银行内部存储了客账户信息的相关系统中直接获取。

s103：调用交易数据关联模型，按照标准化模板对交易信息进行数据关联，生成关联性交易文本；

具体的，交易数据关联模型可以预先建立，主要用于将标准化模板作为数据关联依据，从获取到的交易数据中自动筛选出客户在不同关联特征下的相关交易数据，并进行数据自动关联。

本发明实施例公开了一种交易数据的关联方法，通过调用交易数据关联模型，令获取到的交易信息按照基于关联要素和由客账户信息确定的关联特征所生成的标准化模板，进行数据关联，以自动生成客户的关联性交易文本；可见，将基于关联要素和由客账户信息确定的关联特征所生成的标准化模板，作为交易数据关联模型进行数据关联的关联依据，可以从交易信息中自动筛选出客户在不同关联特征下的相关交易数据，并对其进行关联，从而实现了交易数据的自动化关联，有效缩减了人力资源消耗和时间成本，且降低了人为操作失误率。

在上述附图1所对应实施例的基础上，本发明实施例公开了另一种交易数据的关联方法，请参见附图2，所述方法具体包括以下步骤：

s201：采集初始交易信息；

具体的，初始交易信息是指客户在银行办理不同业务时所产生的交易信息，可从银行内部对应不同业务的金融系统，如贷款金融系统、存款金融系统、证券投资金融系统、现金资产金融系统等进行采集。

需要说明的是从不同金融系统所采集到的初始交易信息的数据格式是统一的。

s202：确定初始交易信息中的多个交易码及每个交易码对应的多条交易数据；

具体的，交易码用于反映与之对应的交易数据所属的银行业务类型，如存款交易类型、汇款交易类型等。一个交易码可对应多条交易数据，且一个银行业务类型可对应至少一个交易码，例如银行业务“存款业务”同时对应“活期存款”交易码和“定期存款”交易码。

s203：从每个交易码对应的多条交易数据中筛选一条交易数据，并将交易码及筛选出的每个交易码对应的交易数据作为交易信息；

具体的，交易信息是由多个交易码及筛选出的每个交易码所对应的一条交易数据所组成。

s204：获取输入的关联交易码以及关联客账户号；

具体的，关联交易码是指关联要素内待进行数据关联的交易码，可以是一个交易码，也可以是由多个交易码组成的集合；关联客账户号是指关联特征内待进行数据关联的客账户号，可以是一个客账户号，也可以是由多个客账户号组成的集合。

需要说明的是，关联交易码和关联客账户号可由人工依据关联要素和由客账户信息确定的关联特征进行选择并输入。

其次，还可以输入关联要素内的交易笔数、交易日期、交易金额等，用于数据关联。

s205：将关联交易码以及关联客账户号更新为初始模板的关联参数，生成标准化模板；

具体的，标准化模板是按照输入的关联交易码以及关联客账户号，对初始模板的关联参数进行更新后所生成的。也就是说，作为交易数据关联依据的标准化模板的关联参数为关联交易码以及关联客账户号。

需要说明的是，除了获取到关联交易码以及关联客账户号外，还获取到关联要素内的交易笔数、交易日期以及交易金额时，初始模板的关联参数除了关联交易码以及关联客账户号外，还包括关联笔数、关联金额以及关联日期。

s206：调用交易数据关联模型，按照标准化模板对交易信息进行数据关联，生成关联性交易文本。

本发明实施例公开了一种交易数据的关联方法，通过将从初始交易信息中确定出的多个交易码及每个交易码对应的一条交易数据作为交易信息，以便调用交易数据关联模型，按照将初始模板的关联参数更新为关联交易码以及关联客账户号后所生成的标准化模板，对交易信息进行数据关联，进而生成关联性交易文本；可见，将交易码及交易码对应的一条交易数据作为交易信息，可以缩减关联数据量，加快自动关联速度，将关联交易码以及关联客账户号作为生成标准化模板的依据，可以令标准化模板符合银行交易数据的特点，有助于提高关联性交易文本与银行交易数据之间的匹配度，进而提高了关联性交易文本反映银行内客户交易详情的准确度。

针对上述附图2所对应实施例中s206：调用交易数据关联模型，按照标准化模板对交易信息进行数据关联，生成关联性交易文本，本发明实施例公开了一种关联性交易文本的生成方法，请参见附图3，所述方法具体包括以下步骤：

s301：调用交易数据关联模型，从交易信息中确定出与关联交易码相同的交易码对应的交易数据；

具体的，交易信息中的每条交易数据均携带有其所属的客账户号。

s302：调用交易数据关联模型，将确定出的交易数据的客账户号替换为标准化模板内的关联客账户号，生成关联性交易文本；

具体的，调用交易数据关联模型，将s301所确定出的交易数据的客账户号替换为标准化模板内的关联客账户号，实现了对交易信息中符合标准化模板的关联参数的交易数据以及不符合标准化模板的关联参数的交易数据两者的有效隔离，进而确保了关联性交易文本所反映的数据特征，使其更具分析价值。

本发明实施例中，通过调用交易数据关联模型，可从交易信息中确定出与关联交易码相同的交易码对应的交易数据，以便将确定出的交易数据的客账户号替换为标准化模板内的关联客账户号，进而生成关联性交易文本；可见，调用交易数据关联模型，对与标准化模板内的关联交易码一致的交易码所对应的交易数据进行客账户号的更换，准确的从交易信息中隔离出关联性交易文本，从而实现了对交易数据的自动化关联。

在上述附图1所对应实施例的基础上，本发明实施例公开了另一种交易数据的关联方法，请参见附图4，所述方法具体包括以下步骤：

s401：获取交易信息。

s402：基于关联要素和由客账户信息确定的关联特征，生成标准化模板。

s403：调用交易数据关联模型，按照标准化模板对交易信息进行数据关联，生成关联性交易文本。

s404：判断关联性交易文本与预设结果文本是否一致，若是，则执行s405，若否，则执行s406；

具体的，预设结果文本可以是对s401获取的交易信息进行人工关联后所获得的，主要用于验证关联性交易文本的正确性。

s405：生成验证成功信息；

具体的，在判断出关联性交易文本与预设结果文本一致时，证明关联性交易文本正确，此时生成验证成功信息。

s406：生成验证失败信息；

在判断出关联性交易文本与预设结果文本一致时，证明关联性交易文本有误，此时生成验证失败信息。

需要说明的是，除了生成验证失败信息之外，还可以生成验证失败原因信息，从而便于工作人员及时对交易数据关联模型进行功能纠正。

本发明实施例公开了一种交易数据的关联方法，通过在生成关联性交易文本之后，判断关联性交易文本与预设结果文本是否一致，若一致，则生成验证成功信息，从而实现了验证生成的关联性交易文本是否正确的目的，有助于提高交易数据的自动化关联的准确性，同时也对交易数据关联模型的功能是否正确进行了检验。

本发明实施例公开了一种交易数据的关联装置，请参见附图5，包括：

数据获取模块501，用于获取交易信息；

模板生成模块502，用于基于关联要素和由客账户信息确定的关联特征，生成标准化模板；

数据关联模块503，用于调用交易数据关联模型，按照标准化模板对交易信息进行数据关联，生成关联性交易文本。

本发明实施例公开了一种交易数据的关联装置，通过数据关联模块503调用交易数据关联模型，令数据获取模块501获取到的交易信息按照模板生成模块502基于关联要素和由客账户信息确定的关联特征所生成的标准化模板，进行数据关联，以自动生成客户的关联性交易文本；可见，将基于关联要素和由客账户信息确定的关联特征所生成的标准化模板，作为交易数据关联模型进行数据关联的关联依据，可以从交易信息中自动筛选出客户在不同关联特征下的相关交易数据，并对其进行关联，从而实现了交易数据的自动化关联，有效缩减了人力资源消耗和时间成本，且降低了人为操作失误率。

本发明实施例提供的各个模块的工作过程，请参照附图1所对应的方法流程图，具体工作过程不再赘述。

在上述附图5所对应实施例的基础上，本发明实施例公开了另一种交易数据的关联装置，请参见附图6，包括：

数据获取模块501，模板生成模块502，数据关联模块503；

其中，数据获取模块501具体包括：

采集单元5011，用于采集初始交易信息；

第一确定单元5012，用于确定初始交易信息中的多个交易码及每个交易码对应的多条交易数据；

筛选单元5013，用于从每个交易码对应的多条交易数据中筛选一条交易数据，并将交易码及筛选出的每个交易码对应的交易数据作为交易信息。

模板生成模块502具体包括：

获取单元5021，用于获取输入的关联交易码以及关联客账户号；

参数更新单元5022，用将关联交易码以及关联客账户号更新为初始模板的关联参数，生成标准化模板。

本发明实施例公开了一种交易数据的关联装置，通过筛选单元5013将从初始交易信息中确定出的多个交易码及每个交易码对应的一条交易数据作为交易信息，以便数据关联模块503调用交易数据关联模型，按照参数更新单元5022将初始模板的关联参数更新为关联交易码以及关联客账户号后所生成的标准化模板，对交易信息进行数据关联，进而生成关联性交易文本；可见，将交易码及交易码对应的一条交易数据作为交易信息，可以缩减关联数据量，加快自动关联速度，将关联交易码以及关联客账户号作为生成标准化模板的依据，可以令标准化模板符合银行交易数据的特点，有助于提高关联性交易文本与银行交易数据之间的匹配度，进而提高了关联性交易文本反映银行内客户交易详情的准确度。

本发明实施例提供的各个模块的工作过程，请参照附图2所对应的方法流程图，具体工作过程不再赘述。

请参见附图7，上述附图6所对应实施例中的数据关联模块503具体包括：

第二确定单元5031，用于调用交易数据关联模型，从交易信息中确定出与关联交易码相同的交易码对应的交易数据；

替换单元5032，用于调用交易数据关联模型，将确定出的交易数据的客账户号替换为标准化模板内的关联客账户号，生成关联性交易文本。

本发明实施例中，通过第二确定单元5031调用交易数据关联模型，可从交易信息中确定出与关联交易码相同的交易码对应的交易数据，以便替换单元5032将第二确定单元5031确定出的交易数据的客账户号替换为标准化模板内的关联客账户号，进而生成关联性交易文本；可见，调用交易数据关联模型，对与标准化模板内的关联交易码一致的交易码所对应的交易数据进行客账户号的更换，准确的从交易信息中隔离出关联性交易文本，从而实现了对交易数据的自动化关联。

本发明实施例提供的各个模块的工作过程，请参照附图3所对应的方法流程图，具体工作过程不再赘述。

在上述附图5所对应实施例的基础上，本发明实施例公开了另一种交易数据的关联装置，请参见附图8，包括：

数据获取模块501，模板生成模块502，数据关联模块503，判断模块504，第一信息生成模块505，以及第二信息生成模块506；

其中，判断模块504，用于在数据关联模块503调用交易数据关联模型，按照标准化模板对交易信息进行数据关联，生成关联性交易文本之后，判断关联性交易文本与预设结果文本是否一致；

第一信息生成模块505，用于若关联性交易文本与预设结果文本一致，生成验证成功信息；

第二信息生成模块506，用于若关联性交易文本与预设结果文本不一致，生成验证失败信息。

本发明实施例公开了一种交易数据的关联装置，通过在数据关联模块503生成关联性交易文本之后，判断模块504判断关联性交易文本与预设结果文本是否一致，若一致，则第一信息生成模块505生成验证成功信息，从而实现了验证生成的关联性交易文本是否正确的目的，有助于提高交易数据的自动化关联的准确性，同时也对交易数据关联模型的功能是否正确进行了检验。

本发明实施例提供的各个模块的工作过程，请参照附图4所对应的方法流程图，具体工作过程不再赘述。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。