本申请涉及一种交易数据的处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，涉及云计算技术领域。方法包括：在正向交易准备开始的情况下，将交易数据输入交易预测模型中，得到交易预测结果，确定是否需要执行交易服务；在确定执行交易服务的情况下，确定对应的交易流程，执行交易服务；在执行交易服务失败的情况下，将交易数据以及对应的实际交易流程数据输入至预先训练好的交易修复模型，以得到第一修复建议；执行相应的修复操作，以使已经执行交易服务的交易数据恢复至初始数据状态，采用本方法能够避免交易出现异常，导致资源浪费；在执行交易服务失败的情况下，进行修复交易数据，避免人工低效干预，实现了数据的一致性。一致性。一致性。
【技术实现步骤摘要】
交易数据的处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品
[0001]本申请涉及云计算
，特别是涉及一种交易数据的处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
[0002]随着经济与技术的发展，银行交易系统变得越来越复杂，交易量也越来越大。银行联机交易一般采用外围分布式系统与大型主机相结合的交易方式，提升系统运行能力，满足核心业务系统日常交易需求。
[0003]银行系统通常需要处理大量的交易服务，这些交易服务涉及到多个服务之间的协作，比如转账、扣款、存款等。在银行分布式系统中，由于业务场景的复杂性和多样性，涉及到多个服务之间的协作和交互，需要保证数据的一致性。
[0004]在传统技术中，每一个交易步骤将更改提交至本地数据库，无法实现自动回滚，必须通过编写补偿代码，才能实现修复操作。
[0005]然而，由于在长事务中，当出现一个交易步骤的失败后，必须撤销在先的交易事务的影响，而使用补偿代码进行修复的方式，需要依赖于补偿代码的准确性，不仅需要耗费大量的时间和资源，而且很容易出现补偿失败的情况，从而无法保证数据的一致性。
技术实现思路
[0006]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够避免人工的低效干预，以实现数据的一致性的交易数据的处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0007]第一方面，本申请提供了一种交易数据的处理方法。所述方法包括：
[0008]在正向交易准备开始的情况下，将交易数据输入至预先训练好的交易预测模型中，以得到交易预测结果；
[0009]根据所述交易预测结果，确定是否需要执行交易服务；
[0010]在确定执行所述交易服务的情况下，根据所述交易数据，确定对应的交易流程，所述交易流程包括多个交易服务以及所述交易服务的执行顺序；
[0011]根据所述交易流程，执行所述交易服务；
[0012]在执行所述交易服务失败的情况下，将所述交易数据以及对应的实际交易流程数据输入至预先训练好的交易修复模型，以得到第一修复建议；
[0013]根据所述第一修复建议，执行相应的修复操作，以使已经执行交易服务的交易数据恢复至初始数据状态。
[0014]在其中一个实施例中，所述交易预测结果为交易预测失败率，所述根据所述交易预测结果，确定是否需要执行交易服务，包括：
[0015]在所述交易预测失败率小于预测阈值的情况下，则确定执行所述交易服务；
[0016]在所述交易预测失败率不小于所述预测阈值的情况下，则确定不执行所述交易服
务。
[0017]在其中一个实施例中，所述方法还包括：
[0018]获取历史交易数据；
[0019]根据所述历史交易数据，确定第一特征样本；
[0020]通过所述第一特征样本，调整训练前的交易预测模型的参数，直至所述训练前的交易预测模型收敛，得到所述交易预测模型。
[0021]在其中一个实施例中，所述根据所述历史交易数据，确定第一特征样本，包括：
[0022]对所述历史交易数据，进行数据清洗，以得到清洗后的历史交易数据；
[0023]对所述清洗后的历史交易数据进行特征提取，以提取与失败交易相关的交易特征；
[0024]将与失败交易相关的交易特征，进行特征化处理；所述特征化处理包括归一化处理、标准化处理或缺失值填充处理中的至少一个；
[0025]将特征化处理的交易特征进行筛选，得到第一特征样本。
[0026]在其中一个实施例中，所述方法还包括：
[0027]获取历史交易数据、历史修复数据以及历史流程数据；
[0028]根据所述历史交易数据、所述历史修复数据以及所述历史流程数据，确定第二特征样本；
[0029]通过所述第二特征样本，调整训练前的交易修复模型，直至所述训练前的交易修复模型收敛，得到所述交易修复模型。
[0030]在其中一个实施例中，所述根据所述历史交易数据、所述历史修复数据以及所述历史流程数据，确定第二特征样本，包括：
[0031]对所述历史交易数据、所述历史修复数据以及所述历史流程数据，进行数据清洗，并提取与失败交易相关的修复特征；
[0032]将与失败交易相关的修复特征，进行特征化处理，以及特征筛选，得到第二特征样本。
[0033]第二方面，本申请还提供了一种交易数据的处理装置。所述装置包括：
[0034]预测结果得到模块，用于在正向交易准备开始的情况下，将交易数据输入至预先训练好的交易预测模型中，以得到交易预测结果；
[0035]服务执行确定模块，用于根据所述交易预测结果，确定是否需要执行交易服务；
[0036]交易流程确定模块，用于在确定执行所述交易服务的情况下，根据所述交易数据，确定对应的交易流程，所述交易流程包括多个交易服务以及所述交易服务的执行顺序；
[0037]交易服务执行模块，用于根据所述交易流程，执行所述交易服务；
[0038]修复建议得到模块，用于在执行所述交易服务失败的情况下，将所述交易数据以及对应的实际交易流程数据输入至预先训练好的交易修复模型，以得到第一修复建议；
[0039]修复操作得到模块，用于根据所述第一修复建议，执行相应的修复操作，以使已经执行交易服务的交易数据恢复至初始数据状态。
[0040]第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0041]预测结果得到模块，用于在正向交易准备开始的情况下，将交易数据输入至预先
训练好的交易预测模型中，以得到交易预测结果；
[0042]服务执行确定模块，用于根据所述交易预测结果，确定是否需要执行交易服务；
[0043]交易流程确定模块，用于在确定执行所述交易服务的情况下，根据所述交易数据，确定对应的交易流程，所述交易流程包括多个交易服务以及所述交易服务的执行顺序；
[0044]交易服务执行模块，用于根据所述交易流程，执行所述交易服务；
[0045]修复建议得到模块，用于在执行所述交易服务失败的情况下，将所述交易数据以及对应的实际交易流程数据输入至预先训练好的交易修复模型，以得到第一修复建议；
[0046]修复操作得到模块，用于根据所述第一修复建议，执行相应的修复操作，以使已经执行交易服务的交易数据恢复至初始数据状态。
[0047]第四方面，本申请还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，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0048]预测结果得到模块，用于在正向交易准备开始的情况下，将交易数据输入至预先训练好的交易预测模型中，以得到交易预测结果；
[0049]服务执行确定模块，用于根据所述交易预测结果，确定是否需要执行交易服务；
[0050]交易流程确定模本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种交易数据的处理方法，其特征在于，所述方法包括：在正向交易准备开始的情况下，将交易数据输入至预先训练好的交易预测模型中，以得到交易预测结果；根据所述交易预测结果，确定是否需要执行交易服务；在确定执行所述交易服务的情况下，根据所述交易数据，确定对应的交易流程，所述交易流程包括多个交易服务以及所述交易服务的执行顺序；根据所述交易流程，执行所述交易服务；在执行所述交易服务失败的情况下，将所述交易数据以及对应的实际交易流程数据输入至预先训练好的交易修复模型，以得到第一修复建议；根据所述第一修复建议，执行相应的修复操作，以使已经执行交易服务的交易数据恢复至初始数据状态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述交易预测结果为交易预测失败率，所述根据所述交易预测结果，确定是否需要执行交易服务，包括：在所述交易预测失败率小于预测阈值的情况下，则确定执行所述交易服务；在所述交易预测失败率不小于所述预测阈值的情况下，则确定不执行所述交易服务。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取历史交易数据；根据所述历史交易数据，确定第一特征样本；通过所述第一特征样本，调整训练前的交易预测模型的参数，直至所述训练前的交易预测模型收敛，得到所述交易预测模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史交易数据，确定第一特征样本，包括：对所述历史交易数据，进行数据清洗，以得到清洗后的历史交易数据；对所述清洗后的历史交易数据进行特征提取，以提取与失败交易相关的交易特征；将与失败交易相关的交易特征，进行特征化处理；所述特征化处理包括归一化处理、标准化处理或缺失值填充处理中的至少一个；将特征化处理的交易特征进行筛选，得到第一特征样本。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取历史交易数据、历史修复数据以及历史流程数据；根据所述历史交易数据、所述历史修复数据以及所述历史流程...
【专利技术属性】
技术研发人员：伊布拉音江，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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