一种异常数据匹配方法、装置及相关产品制造方法及图纸

本申请公开了一种异常数据匹配方法、装置及相关产品，应用于大数据领域、金融技术领域等。该方法包括：首先获取包括异常数据、业务数据或日志数据的多个数据源的银行数据，并将多个数据源的银行数据集成到单一的目标信息空间。最后利用预设异常特征标签，从目标信息空间的多个数据源的银行数据中匹配出异常数据。如此，将多个数据源的银行数据集成在同一目标信息空间，避免多个银行系统存储的银行数据发散。通过利用预设异常特征标签匹配方法，代替遍历方法，能够从集中在同一目标信息空间的数据中快速的匹配出异常数据。由此，解决了现有技术不能快速匹配出异常数据，难以及时发现银行内部异常故障的问题。行内部异常故障的问题。行内部异常故障的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种异常数据匹配方法、装置及相关产品


[0001]本申请涉及金融
，尤其涉及一种异常数据匹配方法、装置及相关产品。

技术介绍

[0002]随着银行信息化历程的逐步推进，银行系统规模化程度与系统数据复杂性日渐增加，如何及时发现银行内部的异常数据，从而防范内部异常故障成为关键。
[0003]现有技术方案往往采用遍历分散的多个银行系统存储的数据和多个数据仓库存储的数据等，以定位异常数据。然而，由于银行内部系统涉及数据信息庞大，如果采用遍历分散存储数据的方法去定位异常数据，难以快速定位异常数据，导致无法快速发现银行内部异常故障问题。
[0004]因此，如何快速匹配出异常数据，从而及时发现银行内部异常故障，成为本领域亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本申请提供了一种异常数据匹配方法、装置及相关产品，旨在通过将多个数据源的银行数据集成在同一目标信息空间，利用预设异常特征标签匹配方法从集中在同一目标信息空间的数据中快速的匹配出异常数据。
[0006]第一方面，本申请提供了一种异常数据匹配方法，所述方法包括：
[0007]获取多个数据源的银行数据；所述银行数据包括异常数据、业务数据、或日志数据中至少一种；
[0008]将多个所述数据源的所述银行数据集成到目标信息空间；所述目标信息空间包括文件存储、数据库管理系统、或数据湖中一种；
[0009]基于预设异常特征标签，从所述目标信息空间的多个所述数据源的所述银行数据中匹配出异常数据。
[0010]可选的，所述预设异常特征标签通过以下方式获取：
[0011]基于分析数据语义算法，统计所述目标信息空间的多个所述数据源的所述银行数据，获取预设异常特征标签。
[0012]可选的，所述将多个所述数据源的所述银行数据集成到目标信息空间，包括：
[0013]将所述多个所述数据源的所述银行数据依据数据出现频率分为第一数据集和第二数据集；
[0014]删除所述第二数据集，并将所述第一数据集集成到所述目标信息空间；
[0015]其中，所述第一数据集为数据出现频率不低于预设频率阈值的所述银行数据的集合；所述第二数据集为数据出现频率低于预设频率阈值的所述银行数据的集合。
[0016]可选的，所述将多个所述数据源的所述银行数据集成到目标信息空间，包括：
[0017]将多个所述数据源的所述银行数据，通过应用程序接口API接入到所述目标信息空间。
[0018]可选的，基于预设异常特征标签，从所述目标信息空间的多个所述数据源的所述银行数据中匹配出异常数据之前，所述方法还包括：
[0019]将所述目标信息空间中的多个所述数据源的所述银行数据，基于数据结构的相似度进行分类，获取多类结构数据；
[0020]所述基于预设异常特征标签，从所述目标信息空间的多个所述数据源的所述银行数据中匹配出异常数据，包括：
[0021]基于预设异常特征标签，从所述多类结构数据匹配出异常数据。
[0022]可选的，所述方法还包括：
[0023]将匹配出的所述异常数据，基于预设分类规则进行分类；
[0024]根据分类后的所述异常数据进行问题反馈。
[0025]可选的，所述预设分类规则为依据数据的类相似度进行分类。
[0026]第二方面，本申请提供了一种异常数据匹配装置，所述装置包括：
[0027]获取单元，用于获取多个数据源的银行数据；所述银行数据包括异常数据、业务数据、或日志数据中至少一种；
[0028]集成单元，用于将多个所述数据源的所述银行数据集成到目标信息空间；所述目标信息空间包括文件存储、数据库管理系统、或数据湖中一种；
[0029]匹配单元，用于基于预设异常特征标签，从所述目标信息空间的多个所述数据源的所述银行数据中匹配出异常数据。
[0030]第三方面，本申请提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
[0031]存储器和处理器，所述存储器与所述处理器耦合；
[0032]所述存储器存储有程序指令，当所述程序指令由所述处理器执行时，使得所述电子设备执行第一方面任一项所述的方法步骤。
[0033]第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，包括计算机可读指令，当所述计算机可读指令在计算设备上运行时，使得所述计算设备执行第一方面任一项所述的方法步骤。
[0034]本申请提供了一种异常数据匹配方法、装置及相关产品。在执行所述方法时，首先获取包括异常数据、业务数据或日志数据的多个数据源的银行数据，并将多个数据源的银行数据集成到单一的目标信息空间。最后利用预设异常特征标签，从目标信息空间的多个数据源的银行数据中匹配出异常数据。如此，将多个数据源的银行数据集成在同一目标信息空间，避免多个银行系统存储的银行数据发散。通过利用预设异常特征标签匹配方法，代替遍历方法，能够从集中在同一目标信息空间的数据中快速的匹配出异常数据。由此，解决了现有技术不能快速匹配出异常数据，以及时发现银行内部异常故障的问题。
附图说明
[0035]为更清楚地说明本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申请的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0036]图1为本申请实施例提供的一种异常数据匹配方法的流程图；
[0037]图2为本申请实施例提供的另一种异常数据匹配方法的流程图；
[0038]图3为本申请实施例提供的一种异常数据匹配装置结构示意图。
具体实施方式
[0039]正如前文所述，现有技术方案往往采用遍历分散多个银行系统存储的数据和多个数据仓库存储的数据等，以定位异常数据。然而，由于银行内部系统涉及数据信息庞大，如果采用遍历分散存储数据的方法去定位异常数据，难以快速定位异常数据，导致无法快速发现银行内部异常故障问题。
[0040]基于此，本申请提供了一种异常数据匹配方法，通过将多个数据源的银行数据集成在同一目标信息空间，避免多个银行系统存储的银行数据发散。通过利用预设异常特征标签匹配方法，代替遍历方法，从集中在同一目标信息空间的数据中匹配出异常数据，解决现有技术的技术问题。
[0041]可以理解的，本申请所提供的方法可以为一种程序的写入，以作为硬件系统中的一种处理逻辑，也可以作为一种异常数据匹配装置，采用集成或外接的方式实现上述处理逻辑。本申请所提供的方法可用于众多通用或专用的计算机装置环境或配置中。比如，个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器装置、包括以上任何装置或设备的风险预测计算环境等。
[0042]本申请实施例提供了一种异常数据匹配方法，该方法可用于人工智能领域、区块链领域、云计算领域、大数据领域、或金融领域等多种领域。上述仅为示例，并不对本专利技术提供本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种异常数据匹配方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个数据源的银行数据；所述银行数据包括异常数据、业务数据、或日志数据中至少一种；将多个所述数据源的所述银行数据集成到目标信息空间；所述目标信息空间包括文件存储、数据库管理系统、或数据湖中一种；基于预设异常特征标签，从所述目标信息空间的多个所述数据源的所述银行数据中匹配出异常数据。2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述预设异常特征标签通过以下方式获取：基于分析数据语义算法，统计所述目标信息空间的多个所述数据源的所述银行数据，获取预设异常特征标签。3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述将多个所述数据源的所述银行数据集成到目标信息空间，包括：将所述多个所述数据源的所述银行数据依据数据出现频率分为第一数据集和第二数据集；删除所述第二数据集，并将所述第一数据集集成到所述目标信息空间；其中，所述第一数据集为数据出现频率不低于预设频率阈值的所述银行数据的集合；所述第二数据集为数据出现频率低于预设频率阈值的所述银行数据的集合。4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述将多个所述数据源的所述银行数据集成到目标信息空间，包括：将多个所述数据源的所述银行数据，通过应用程序接口API接入到所述目标信息空间。5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，基于预设异常特征标签，从所述目标信息空间的多个所述数据源的所述银行数据中匹配出异常数据之前，所述方法还包括：将所述目标信息空间中的多个所述数据源的所述银行数据，基于数据结构的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王忍，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：