CN112215466A - 一种交易数据的监管处理方法、装置及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本说明书实施例提供一种交易数据的监管处理方法、装置及电子设备,属于数据合规监管技术领域。其中,方法包括:基于针对至少两种数据类型预先设置的识别策略,对目标交易数据集中的交易数据进行匹配识别,确定所述目标交易数据集中的交易数据的数据类别。基于针对所述目标交易数据集中的交易数据的数据类别预先设置的的合规检测策略,对所述目标交易数据集中的交易数据进行与所属数据类别相对应的合规检测。对所述目标交易数据集中的交易数据按照交易数据对应的合规检测结果进行标注。对所述目标交易数据集中的交易数据执行与所述交易数据的标注对应的监管处理操作。
Description
技术领域
本文件涉及数据合规监管技术领域,尤其涉及一种交易数据的监管处理方法、装置及电子设备。
背景技术
随着网络业务的发展及广泛应用,交易数据的产生也越来越庞大,导致数据管理任务也越来越繁重。在数量庞大的交易数据中,除正常数据之外,还存在一部分如超出合理取值范围、格式非法、业务逻辑含糊等缺陷的脏数据。脏数据是一种对实际业务毫无意义的数据,一旦导入业务***,则会加剧数据管理成本,后续进行处理也需要花费较长的周期及大量人力。
有鉴于此,当前急需一种针对交易数据的合规监管方案,以保障向业务***导入高质量的数据资源,
发明内容
本说明书实施例目的是提供一种交易数据的监管处理方法、装置及电子设备,能够根据对交易数据进行数据类别相符合的合规检测,进而根据合规检测结果执行相匹配监管处理操作,以保障向业务***导入高质量的交易数据。
为了实现上述目的,本说明书实施例是这样实现的:
第一方面,提供一种方法交易数据的监管处理方法,包括:
基于针对至少两种数据类型预先设置的识别策略,对目标交易数据集中的交易数据进行匹配识别,确定所述目标交易数据集中的交易数据的数据类别;
基于针对所述目标交易数据集中的交易数据的数据类别预先设置的的合规检测策略,对所述目标交易数据集中的交易数据进行与所属数据类别相对应的合规检测;
对所述目标交易数据集中的交易数据按照交易数据对应的合规检测结果进行标注;
对所述目标交易数据集中的交易数据执行与所述交易数据的标注对应的监管处理操作。
第二方面,提供一种交易数据的监管处理装置,包括:
数据识别模块,基于针对至少两种数据类型预先设置的识别策略,对目标交易数据集中的交易数据进行匹配识别,确定所述目标交易数据集中的交易数据的数据类别;
合规检测模块,基于针对所述目标交易数据集中的交易数据的数据类别预先设置的的合规检测策略,对所述目标交易数据集中的交易数据进行与所属数据类别相对应的合规检测;
标注模块,对所述目标交易数据集中的交易数据按照交易数据对应的合规检测结果进行标注;
监管执行模块,对所述目标交易数据集中的交易数据执行与所述交易数据的标注对应的监管处理操作。
第三方面,提供一种电子设备包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行:
基于针对至少两种数据类型预先设置的识别策略,对目标交易数据集中的交易数据进行匹配识别,确定所述目标交易数据集中的交易数据的数据类别;
基于针对所述目标交易数据集中的交易数据的数据类别预先设置的的合规检测策略,对所述目标交易数据集中的交易数据进行与所属数据类别相对应的合规检测;
对所述目标交易数据集中的交易数据按照交易数据对应的合规检测结果进行标注;
对所述目标交易数据集中的交易数据执行与所述交易数据的标注对应的监管处理操作。
第四方面,提供一种算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质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如下步骤:
基于针对至少两种数据类型预先设置的识别策略,对目标交易数据集中的交易数据进行匹配识别,确定所述目标交易数据集中的交易数据的数据类别;
基于针对所述目标交易数据集中的交易数据的数据类别预先设置的的合规检测策略,对所述目标交易数据集中的交易数据进行与所属数据类别相对应的合规检测;
对所述目标交易数据集中的交易数据按照交易数据对应的合规检测结果进行标注;
对所述目标交易数据集中的交易数据执行与所述交易数据的标注对应的监管处理操作。
本说明书实施例的方案能够对交易数据执行与其数据类别相匹配的合规检测逻辑,并根据合规检测结果对交易数据进行标记,从而后续可以为不合规的问题追溯提供数据支持,并避免向业务***导入低价值的交易数据,以节省业务***的数据管理成本。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书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说明书实施例中记载的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本说明书实施例提供的交易数据的监管处理方法的流程示意图。
图2为本说明书实施例提供的交易数据的监管处理装置的结构示意图。
图3为本说明书实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案,下面将结合本说明书实施例中的附图,对本说明书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说明书一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本说明书保护的范围。
如前所述,随着网络业务的发展及广泛应用,交易数据的产生也越来越庞大,导致数据管理任务也越来越繁重。在数量庞大的交易数据中,除正常数据之外,还存在一部分如超出合理取值范围、格式非法、业务逻辑含糊等缺陷的脏数据。脏数据是一种对实际业务毫无意义的数据,一旦导入业务***,则会加剧数据管理成本,后续则需要花费较长的周期及大量人力进行识别、补救。为此,本文件旨在提供一种针对交易数据的合规监管方案,用于保障向业务***导入高质量的数据资源。
图1是本说明书实施例交易数据的监管处理方法的流程图。图1所示的方法可以由下文相对应的装置执行,包括如下步骤:
S102,基于针对至少两种数据类型预先设置的识别策略,对目标交易数据集中的交易数据进行匹配识别,确定目标交易数据集中的交易数据的数据类别。
具体地,本说明书实施例中,可以预先画出不同数据类型的交易数据的特征参数,从而对目标交易数据集中的交易数据,按照特征参数匹配识别出对应的数据类别。即,本步骤上述的至少两种数据类型中的目标数据类型的识别策略包括:基于预先为目标数据类型刻画的特征参数进行数据类别识别的逻辑。
应理解,目标交易数据集中的任意交易数据在别匹配识别后,可以对应有一种数据类型,或者也可以是至少两种数据类型。
S104,基于针对目标交易数据集中的交易数据的数据类别预先设置的的合规检测策略,对目标交易数据集中的交易数据进行与所属数据类别相对应的合规检测。
应理解,不同的数据类别对应有各自特有的规范要求,如取值范围、表达格式、逻辑表达方式等。
为此,本说明书实施例的方法可以预先针对不同的数据类别的规范要求,设置基于特征基线进行合规检测的逻辑,即合规检测策略。
比如,针对交易数据中的交易方手机号所设置的合规检测的逻辑可以要求交易方手机号为11位的数字号码;针对交易数据中的交易方手机号所设置的合规检测的逻辑可以要求交易方手机号为11位的数字号码;针对交易数据中的交易金额的合规检测的逻辑可以要求小数点的位置应符合正常金额表达逻辑。
S106,对目标交易数据集中的交易数据按照交易数据对应的合规检测结果进行标注。
本说明书实施例中,标注可以具有对不符合合规检测的交易数据进行提示的作用。即,本步骤可以对目标交易数据集中合规检测结果指示未通过的交易数据标注不符合对应合规检测策略的相关信息。
S108,对目标交易数据集中的交易数据执行与交易数据的标注对应的监管处理操作。
应理解,监管处理操作的形式并不唯一,这里本文不作具体限定。
作为示例性介绍:
如果上述S106中对通过合规检测和未通过合规检测的交易数据都进行了标注,则本步骤可以将目标交易数据集中标注指示通过合规检测的交易数据导入至业务运营数据库,以投入应用。
或者,如果上述S106中仅对未通过合规检测的交易数据都进行了标注,则本步骤可以拒绝将目标交易数据集中标注指示未通过合规检测的交易数据导入至业务运营数据库,并发起针对标注的交易数据的报警提示。
基于图1所示的方法可以知道,本说明书实施例的方案能够对交易数据执行与其数据类别相匹配的合规检测逻辑,并根据合规检测结果对交易数据进行标记,从而后续可以为不合规的问题追溯提供数据支持,并避免向业务***导入低价值的交易数据,以节省业务***的数据管理成本。
应理解,目标交易数据集的全局合规检测结果可以提现目标交易数据集的整体质量,如果全局合规检测结果指示通过,则执行将所述目标交易数据集中标注指示通过合规检测的交易数据导入至业务运营数据库的步骤。如果全局合规检测结果指示未通过,则表示目标交易数据集的质量置信程度交底,则拒绝将目标交易数据集中的交易数据导入至业务运营数据库。
下面对本说明书实施例的监管处理方法进行详细介绍。
本说明书实施例的监管处理方法可以预先构建监管策略库,用于存储交易数据各数据类型下的识别策略和合规检测策略。
在监管策略库的构建过程中。首先可以结合数据使用需求,确定交易数据在不同维度下的数据类型。
作为示例性介绍:可以基于数据层维度划分交易数据的数据类别。比如,数值型数据、字符型数据和日期型数据等。此外,也可以基于业务层维度度划分交易数据的数据类别。比如,交易币种数据、UID数据、交易方身份数据、交易金额数据、交易方联系电话数据等。
之后,以历史交易数据为参考,对各数据类型的交易数据进行特征刻画,确定用于识别各数据类型的特征参数,形成对应的识别策略。比如,业务***规定UID字段以“2088”开头,则可以将“2088”开头的字段作为识别UID的逻辑。再比如,业务***规定交易日期字段为8位数数字进行表示,其中,前4位数值表示年份,5、6位值表示月份、7、8位数值表示日份,则可以将8位数数字的字段作为识别交易日期的逻辑。
同时,结合业务***对各数据类型的规范要求,设置合规检测策略。比如,上文示例的交易日期字段的8位数数字中,第5、6位组成的数值不应超过12,第7、8位组成的数值不应超过31等。
之后,将数据类型-识别策略-合规检测策略的映射关系并存储至监管策略库。
在监管策略库完毕后,即可用于对业务运营数据库的数据导入进行合规监管。
比如,在收到导入将目标交易数据集导入至业务运营数据库的请求后,根据目标交易数据集所属的监管场景,确定监管所需的目标数据类别集合。应理解,目标数据类别集合中包含有本次监管场景需要进行合规检测的数据类别。
之后,根据从监管策略库中调取目标数据类别集合中各数据类型的识别策略和合规检测策略。并根据调取到的识别策略,识别目标交易数据中各交易数据所属的数据类型,以及根据调取到的合规检测策略,对目标交易数据中的各交易数据执行与其数据类型相匹配的合规检测。
在合规检测完成后,对目标交易数据集中的交易数据按照交易数据对应的合规检测结果进行标注,区分出目标交易数据集中通过合规检测的交易数据和未通过合规检测的交易数据。其中,作为优选方案,针对合规检测结果指示未通过的交易数据,可以具体标注出交易数据不符合的合规检测逻辑的详细信息,以方便后续根据标记可以对问题进行追溯。
之后,将目标交易数据集中标注指示通过合规检测的交易数据导入至业务运营数据库,以投入应用。同时,对于目标交易数据集中标注指示未通过的交易数据则进行打回,并发起报警提示,以辅助后续技术人员定位、追溯问题。
以上是对本说明书实施例的方法的介绍。应理解,在不脱离本文上述原理基础之上,还可以进行适当的变化,这些变化也应视为本说明书实施例的保护范围。
比如,在上述基础之上,本说明书实施例的方法还可以针对目标交易数据进行全局合规检测策略。
具体地,本说明书实施例中目标交易数据集以表格形式报送,则可以对目标交易数据的全量数据列表,基于主键非空、总量波动、主键唯一、空值数量、空串数量、空值率、枚举值分布中至少一者的合规检测,得到目标交易数据集的全局合规检测结果。应理解,这个全局合规检测结果可以反映目标交易数据集整体质量,如果指示目标交易数据集未通过全局合规检测,则表明目标交易数据集整体的质量置信度较低,本说明书实施例可以但不限于直接打回目标交易数据集的全量数据,拒绝将其中任何交易数据导入至业务运营数据库。
与上述方法相对应地,如图2所示,本说明书实施例还提供一种交易数据的监管处理装置200,包括:
数据识别模块210,基于针对至少两种数据类型预先设置的识别策略,对目标交易数据集中的交易数据进行匹配识别,确定所述目标交易数据集中的交易数据的数据类别。
合规检测模块220,基于针对所述目标交易数据集中的交易数据的数据类别预先设置的的合规检测策略,对所述目标交易数据集中的交易数据进行与所属数据类别相对应的合规检测。
标注模块230,对所述目标交易数据集中的交易数据按照交易数据对应的合规检测结果进行标注。
监管执行模块240,对所述目标交易数据集中的交易数据执行与所述交易数据的标注对应的监管处理操作。
本说明书实施例的监管处理装置能够对交易数据执行与其数据类别相匹配的合规检测逻辑,并根据合规检测结果对交易数据进行标记,从而后续可以为不合规的问题追溯提供数据支持,并避免向业务***导入低价值的交易数据,以节省业务***的数据管理成本。
可选地,本说明书实施例的装置中,上述至少两种数据类型中的目标数据类型的识别策略包括:基于预先为所述目标数据类型刻画的特征参数进行数据类别识别的逻辑。
可选地,本说明书实施例的装置中,上述至少两种数据类型中的目标数据类型的合规检测策略包括:基于预先为所述目标数据类型设置的特征基线进行合规检测的逻辑。
可选地,本说明书实施例的装置中,监管执行模块340可以将所述目标交易数据集中标注指示通过合规检测的交易数据导入至业务运营数据库,以投入应用。
可选地,本说明书实施例的装置中,所述至少两种数据类型包括:数据层维度的数据类别和/或业务层维度的数据类别;其中,所述数据层维度的数据类别包括数值型数据、字符型数据和日期型数据中的至少一者;所述业务层维度的数据类别包括交易币种数据、UID数据、交易方身份数据、交易金额数据、交易方联系电话数据中的至少一者。
可选地,本说明书实施例的装置中,标注模块230可以对所述目标交易数据集中合规检测结果指示未通过的交易数据标注不符合对应合规检测策略的相关信息。
可选地,本说明书实施例的装置中,数据识别模块310在基于预先设置的至少两种数据类型的识别策略,对目标交易数据集中的交易数据进行匹配识别前,可以基于目标交易数据集所属的监管场景,确定监管所需的目标数据类别集合,所述至少两种数据类型属于所述目标数据类别集合;以及,从监管策略库中调取所述至少两种数据类型的识别策略和合规检测策略,其中,所述监管策略库中存储有包含所述至少两种数据类别在内的多个数据类别所对应的识别策略和合规检测策略。
可选地,本说明书实施例的装置中,合规检测模块220还可以基于预先设置的全局合规检测策略,对所述目标交易数据集进行全局合规检测,得到所述目标交易数据集的全局合规检测结果,其中,所述全局合规检测策略包括:基于主键非空、总量波动、主键唯一、空值数量、空串数量、空值率、枚举值分布中至少一者进行合规检测的逻辑。
对应地,若所述目标交易数据集的全局合规检测结果指示通过,则监管执行模块240再对所述目标交易数据集中的交易数据执行标注对应的监管处理操作。
显然,本说明书实施例的监管处理装置可以作为上述图1所示的监管处理方法的执行主体,因此能够实现监管处理方法在图1所实现的功能。由于原理相同,本文不再赘述。
图3是本说明书的一个实施例电子设备的结构示意图。请参考图3,在硬件层面,该电子设备包括处理器,可选地还包括内部总线、网络接口、存储器。其中,存储器可能包含内存,例如高速随机存取存储器(Random-Access Memory,RAM),也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory),例如至少1个磁盘存储器等。当然,该电子设备还可能包括其他业务所需要的硬件。
处理器、网络接口和存储器可以通过内部总线相互连接,该内部总线可以是ISA(Industry Standard Architecture,工业标准体系结构)总线、PCI(PeripheralComponent Interconnect,外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry StandardArchitecture,扩展工业标准结构)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图3中仅用一个双向箭头表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器,用于存放程序。具体地,程序可以包括程序代码,所述程序代码包括计算机操作指令。存储器可以包括内存和非易失性存储器,并向处理器提供指令和数据。
处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行,在逻辑层面上形成问答对数据挖掘装置。处理器,执行存储器所存放的程序,并具体用于执行以下操作:
基于针对至少两种数据类型预先设置的识别策略,对目标交易数据集中的交易数据进行匹配识别,确定所述目标交易数据集中的交易数据的数据类别。
基于针对所述目标交易数据集中的交易数据的数据类别预先设置的的合规检测策略,对所述目标交易数据集中的交易数据进行与所属数据类别相对应的合规检测。
对所述目标交易数据集中的交易数据按照交易数据对应的合规检测结果进行标注。
对所述目标交易数据集中的交易数据执行与所述交易数据的标注对应的监管处理操作。
本说明书实施例的电子设备能够对交易数据执行与其数据类别相匹配的合规检测逻辑,并根据合规检测结果对交易数据进行标记,从而后续可以为不合规的问题追溯提供数据支持,并避免向业务***导入低价值的交易数据,以节省业务***的数据管理成本。
上述如本说明书图1所示实施例揭示的监管处理方法可以应用于处理器中,或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片,具有信号的处理能力。在实现过程中,上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器,包括中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、网络处理器(Network Processor,NP)等;还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本说明书实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本说明书实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成,或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器,闪存、只读存储器,可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器,处理器读取存储器中的信息,结合其硬件完成上述方法的步骤。
应理解,本说明书实施例的电子设备可以实现上述监管处理装置在图1和图2所示的实施例的功能,本文不再赘述。
当然,除了软件实现方式之外,本说明书的电子设备并不排除其他实现方式,比如逻辑器件抑或软硬件结合的方式等等,也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元,也可以是硬件或逻辑器件。
此外,本说明书实施例还提出了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质存储一个或多个程序,该一个或多个程序包括指令,该指令当被包括多个应用程序的便携式电子设备执行时,能够使该便携式电子设备执行图1所示实施例的方法,并具体用于执行以下方法:
基于针对至少两种数据类型预先设置的识别策略,对目标交易数据集中的交易数据进行匹配识别,确定所述目标交易数据集中的交易数据的数据类别。
基于针对所述目标交易数据集中的交易数据的数据类别预先设置的的合规检测策略,对所述目标交易数据集中的交易数据进行与所属数据类别相对应的合规检测。
对所述目标交易数据集中的交易数据按照交易数据对应的合规检测结果进行标注。
对所述目标交易数据集中的交易数据执行与所述交易数据的标注对应的监管处理操作。
应理解,上述指令当被包括多个应用程序的便携式电子设备执行时,能够使上文所述的监管处理装置实现图1所示实施例的功能,本文不再赘述。
本领域技术人员应明白,本说明书的实施例可提供为方法、***或计算机程序产品。因此,本说明书可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本说明书可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下,在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外,在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
以上仅为本说明书的实施例而已,并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说,本说明书可以有各种更改和变化。凡在本说明书的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本说明书的权利要求范围之内。此外,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本文件的保护范围。
Claims (11)
1.一种交易数据的监管处理方法,包括:
基于针对至少两种数据类型预先设置的识别策略,对目标交易数据集中的交易数据进行匹配识别,确定所述目标交易数据集中的交易数据的数据类别;
基于针对所述目标交易数据集中的交易数据的数据类别预先设置的的合规检测策略,对所述目标交易数据集中的交易数据进行与所属数据类别相对应的合规检测;
对所述目标交易数据集中的交易数据按照交易数据对应的合规检测结果进行标注;
对所述目标交易数据集中的交易数据执行与所述交易数据的标注对应的监管处理操作。
2.根据权利要求1所述的方法,
所述至少两种数据类型中的目标数据类型的识别策略包括:基于预先为所述目标数据类型刻画的特征参数进行数据类别识别的逻辑。
3.根据权利要求1所述的方法,
所述至少两种数据类型中的目标数据类型的合规检测策略包括:基于预先为所述目标数据类型设置的特征基线进行合规检测的逻辑。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法,
对所述目标交易数据集中的交易数据执行与所述交易数据的标注对应的监管处理操作,包括:
将所述目标交易数据集中标注指示通过合规检测的交易数据导入至业务运营数据库,以投入应用。
5.根据权利要求1-3中任一项所述的方法,
所述至少两种数据类型包括:数据层维度的数据类别和/或业务层维度的数据类别;
其中,所述数据层维度的数据类别包括数值型数据、字符型数据和日期型数据中的至少一者;所述业务层维度的数据类别包括交易币种数据、UID数据、交易方身份数据、交易金额数据、交易方联系电话数据中的至少一者。
6.根据权利要求1-3中任一项所述的方法,
对所述目标交易数据集中的交易数据按照交易数据对应的合规检测结果进行标注,包括:
对所述目标交易数据集中合规检测结果指示未通过的交易数据标注不符合对应合规检测策略的相关信息。
7.根据权利要求1-3中任一项所述的方法,
在基于预先设置的至少两种数据类型的识别策略,对目标交易数据集中的交易数据进行匹配识别前,所述方法还包括:
基于目标交易数据集所属的监管场景,确定监管所需的目标数据类别集合,所述至少两种数据类型属于所述目标数据类别集合;
从监管策略库中调取所述至少两种数据类型的识别策略和合规检测策略,其中,所述监管策略库中存储有包含所述至少两种数据类别在内的多个数据类别所对应的识别策略和合规检测策略。
8.根据权利要求4所述的方法,还包括:
基于预先设置的全局合规检测策略,对所述目标交易数据集进行全局合规检测,得到所述目标交易数据集的全局合规检测结果,其中,所述全局合规检测策略包括:基于主键非空、总量波动、主键唯一、空值数量、空串数量、空值率、枚举值分布中至少一者进行合规检测的逻辑;
将所述目标交易数据集中标注指示通过合规检测的交易数据导入至业务运营数据库的步骤包括:
若所述目标交易数据集的全局合规检测结果指示通过,则将所述目标交易数据集中标注指示通过合规检测的交易数据导入至业务运营数据库。
9.一种交易数据的监管处理装置,包括:
数据识别模块,基于针对至少两种数据类型预先设置的识别策略,对目标交易数据集中的交易数据进行匹配识别,确定所述目标交易数据集中的交易数据的数据类别;
合规检测模块,基于针对所述目标交易数据集中的交易数据的数据类别预先设置的的合规检测策略,对所述目标交易数据集中的交易数据进行与所属数据类别相对应的合规检测;
标注模块,对所述目标交易数据集中的交易数据按照交易数据对应的合规检测结果进行标注;
监管执行模块,对所述目标交易数据集中的交易数据执行与所述交易数据的标注对应的监管处理操作。
10.一种电子设备包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行:
基于针对至少两种数据类型预先设置的识别策略,对目标交易数据集中的交易数据进行匹配识别,确定所述目标交易数据集中的交易数据的数据类别;
基于针对所述目标交易数据集中的交易数据的数据类别预先设置的的合规检测策略,对所述目标交易数据集中的交易数据进行与所属数据类别相对应的合规检测;
对所述目标交易数据集中的交易数据按照交易数据对应的合规检测结果进行标注;
对所述目标交易数据集中的交易数据执行与所述交易数据的标注对应的监管处理操作。
11.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质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如下步骤:
基于针对至少两种数据类型预先设置的识别策略,对目标交易数据集中的交易数据进行匹配识别,确定所述目标交易数据集中的交易数据的数据类别;
基于针对所述目标交易数据集中的交易数据的数据类别预先设置的的合规检测策略,对所述目标交易数据集中的交易数据进行与所属数据类别相对应的合规检测;
对所述目标交易数据集中的交易数据按照交易数据对应的合规检测结果进行标注;
对所述目标交易数据集中的交易数据执行与所述交易数据的标注对应的监管处理操作。
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2020
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