CN117520623B - 一种基于rpa技术的金融数据处理方法和装置 - Google Patents

一种基于rpa技术的金融数据处理方法和装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于RPA技术的金融数据处理方法和装置，通过对获得的待处理金融数据进行数据复核，筛选提取获得第一金融数据，继而解析第一金融数据确定其对应的第一数据类型，并根据第一数据类型调取相应第一数据处理规则对第一金融数据进行数据处理，获得数据处理结果，进而对数据处理结果进行数据复核以确定处理结果是否出现错误，若确定没有错误则对结果进行展示和存储。本发明通过对金融数据进行多次数据复核提高数据处理的准确性和一致性，根据数据类型匹配对应数据处理规则实现了***的规模化效应，提高了***的合理性和稳定性，由***实现对金融数据处理将繁琐的任务自动化还提高了资源的利用率。

Description

一种基于RPA技术的金融数据处理方法和装置
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于RPA技术的金融数据处理方法和装置。
背景技术
金融类企业中有大量中后台案头工作，这些工作中有一定比例的重复性劳动。例如，公募基金的净值估值、资金交收、信息披露和资管产品风险监控这些业务，都具有处理流程固定，数据处理量大、数据准确度要求高的特点。但是现阶段，以上业务均依赖繁复的工作流程和较大人力成本来完成工作。相关人员需要人工收集数据、撰写报告、核对数据和走审核流程等。
现有的RPA技术可能并未深入分析金融行业的使用场景，没有找准需求痛点，方案过于个性化从而没有产生规模效应。不合理的RPA解决方案不但达不到最佳的效果，还可能产生维护成本高、稳定性不足等问题。
发明内容
本发明提供了一种基于RPA技术的金融数据处理方法和装置，以实现提高金融数据处理***的技术规模效应和稳定性，降低***维护成本的技术效果。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于RPA技术的金融数据处理方法，包括以下步骤：
获取待处理金融数据，并对所述待处理金融数据进行第一数据复核，根据第一复核结果对所述待处理金融数据进行筛选提取，获得第一金融数据；
解析并根据所述第一金融数据确定对应的第一数据类型，根据所述第一数据类型调取对应的第一数据处理规则，通过所述第一数据处理规则对所述第一金融数据进行数据处理，获得相应的数据处理结果；
对所述数据处理结果进行数据整体复核，确定对应复核结果是否出现错误，若确定所述复核结果没有出现错误，则将所述数据处理结果进行展示和存储。
本发明提供的金融数据处理方法在获得了待处理金融数据后，首先将对获取的待处理金融数据进行第一轮数据复核，并根据复核结果对待处理金融数据进行筛选提取，提高筛选提取后获得的第一金融数据的准确性和规范性。同时，由***根据预设的复核规则对待处理金融数据进行数据复核，还提高了数据预处理的效率和准确性。
在提取获得了第一金融数据后，***则解析第一金融数据，以此确定第一金融数据的数据类型即第一数据类型，继而根据确定的第一数据类型从***预设的数据处理规则中调出对应的第一数据处理规则，通过调取的第一数据处理规则对第一金融数据进行数据处理获得相应的数据处理结果。本发明通过对第一金融数据解析确定第一金融数据的数据类型，继而根据数据类型调取对应的数据处理规则，实现了数据处理规则匹配的全自动化运行，同时通过数据类型匹配对应的数据处理规则也提高了数据处理的准确性和效率，上述数据处理规则匹配方法还实现了***的规模化效应，提高了***的合理性和稳定性。
获得相应数据处理结果后，***还将在导出并展示处理结果之前对结果进行一次数据复核，该数据复核为导出结果之前的最后一次数据复核，***将通过此次复核结果确定该处理处理结果是否出现错误。通过对数据进行多次复核提高了数据处理结果的准确性，同时***也通过数据复核提高对数据处理过程中出现异常概率的判定效率，为***维修人员提供了排障的数据支持。由***全程执行对金融数据的处理分析，将繁琐的数据处理任务自动化提高了资源的利用效率，降低了工作人员的工作量。
作为优选例子，所述对所述待处理金融数据进行第一数据复核，根据第一复核结果对所述待处理金融数据进行筛选提取，获得第一金融数据，具体为：
按照业务数据源将所述待处理金融数据进行分类，获得多组业务金融数据，并根据每组业务金融数据调取对应的业务数据规则；
根据调取的所述业务数据规则对相应的业务金融数据进行业务校验，并根据业务校验结果确定所述业务金融数据是否符合对应业务；
若所述业务校验结果确定所述业务金融数据符合对应业务，则检测符合业务的所述业务金融数据的数据一致性，并将检测通过的所述业务金融数据作为第一金融数据。
为了提高第一金融数据的准确性即减少待处理金融数据中的错误数据，进而提高后续对第一金融数据进行数据处理时的效率，本发明所提供的金融数据处理方法在对待处理金融数据进行数据处理之前，还将通过***对待处理金融数据进行一次数据复核。在对待处理金融数据进行数据复核时，***首先将待处理金融数据按照业务不同进行分类，获得多组业务金融数据，并根据每组业务金融数据对应的业务调取相应的业务数据规则，由对应的业务数据规则对相应的业务金融数据进行一次筛选，实现对待处理金融数据的业务校验，提高业务执行的准确性。
而在***通过业务数据规则对业务金融数据进行了一次筛选后，还将对通过筛选的业务金融数据进行数据一致性检测，只有通过了数据一致性检测的业务金融数据才符合第一金融数据的要求，通过上述两次筛选提高了筛选获得的第一金融数据的准确性，同时也间接提高了后续对第一金融数据进行数据处理的效率和准确性。
作为优选例子，所述解析并根据所述第一金融数据确定对应的第一数据类型，根据所述第一数据类型调取对应的第一数据处理规则，具体包括：
解析所述第一金融数据获得第一数据类型，根据所述第一数据类型确定所述第一金融数据对应的业务是否需要进行流程化处理；
若确定所述第一金融数据对应的业务不需要流程化处理，则调取业务自动化规则对所述第一金融数据进行数据处理；
若确定所述第一金融数据对应的业务需要进行流程化处理，则根据所述第一金融数据对应的业务调取相应的业务流程规则对所述第一金融数据进行数据处理。
在获得了第一金融数据之后，***则对第一金融数据进行解析判断第一数据类型，并根据判断确定的第一数据类型将第一金融数据划分为需要进行流程化处理的数据和不需要进行流程化处理的数据。
针对不需要进行流程化处理的数据，***将调取业务自动化规则对其进行处理，由该金融数据对应的业务相应的业务自动化规则对该金融数据进行自动化处理，提高了数据处理效率和准确性，同时由***预设的业务自动化规则自动处理，因此无需用户进行人工操作。
针对需要进行流程化处理的数据，则需要***根据该金融数据对应的业务调取对应的业务流程规则对该金融数据进行处理。
作为优选例子，所述根据所述第一金融数据对应的业务调取相应的业务流程规则对所述第一金融数据进行数据处理，具体为：
响应于数据处理信号，根据所述业务流程规则对所述第一金融数据进行数据处理，并按照所述业务流程规则在预设的各阶段点对处理中的金融数据进行数据复核，获得对应多个复核结果；
若所述多个复核结果中存在一个或以上的复核结果不满足复核通过规则，则确定所述复核结果对应的所述金融数据存在错误，生成相应的错误分析报告发送至第一终端；
若所述多个复核结果中所有复核结果均满足复核通过规则，则确定经过数据处理的所述第一金融数据不存在错误，控制所述第一金融数据进入下一个阶段点的数据处理。
为了进一步提高数据处理结果的准确性，本发明所提供的金融数据处理方法在确定所述第一金融数据对应业务需要进行流程化处理后，则调取其对应的业务流程规则进行其进行处理，并按照所述业务流程规则在数据处理过程的多个阶段点中对处理中的金融数据进行数据复核，进而获得多个阶段点对应的多个复核结果。
通过在多个阶段点对数据处理中的金融数据进行数据复核，获得多个复核结果，并在检测确定某个复核结果不满足复核通过条件时直接判定该复核结果对应的金融数据存在错误，生成错误分析报告并发送给第一终端提示维修人员对该金融数据进行排障处理，提高了维修人员的排障效率还降低了维修人员的工作量。
作为优选例子，所述将所述数据处理结果进行展示和存储，具体包括：
将所述数据处理结果按照所述待处理金融数据对应的业务进行展示，同时根据第一数据类型调取对应的数据库对所述数据处理结果进行存储；
按照预设的汇总周期对每个数据库中存储的数据进行汇总处理，并调取可视化算法对汇总结果进行可视化处理获得可视化结果，并将所述可视化结果发送至第一终端。
当所述数据处理结果通过了展示前的最后一次数据复核后，***将按照该数据处理结果对应的待处理金融数据相应的业务对其进行展示，同时将该处理结果存储至相应金融数据的数据类型对应的数据库中，作为***评估上述数据处理过程的参考数据以及***调整该数据类型对应的数据处理规则的参照数据。
同时，***还将在每个汇总周期对***中预存的数据库中的存储数据进行汇总处理，并通过可视化算法将汇总后结果进行可视化处理，将可视化结果发送至第一终端以供用户查询分析。除此之外，通过上述周期性汇总处理还实现了针对***金融数据处理的事后风控，帮助用户发现业务上的错误，提高了维修人员处理错误的效率。
相应的，本发明还提供了一种基于RPA技术的金融数据处理装置，所述金融数据处理装置包括数据获取模块、数据处理模块和数据展示模块；
其中，所述数据获取模块用于获取待处理金融数据，并对所述待处理金融数据进行第一数据复核，根据第一复核结果对所述待处理金融数据进行筛选提取，获得第一金融数据；
所述数据处理模块用于解析并根据所述第一金融数据确定对应的第一数据类型，根据所述第一数据类型调取对应的第一数据处理规则，通过所述第一数据处理规则对所述第一金融数据进行数据处理，获得相应的数据处理结果；
所述数据展示模块用于对所述数据处理结果进行数据整体复核，确定对应复核结果是否出现错误，若确定所述复核结果没有出现错误，则将所述数据处理结果进行展示和存储。
作为优选例子，所述数据获取模块对所述待处理金融数据进行第一数据复核，根据第一复核结果对所述待处理金融数据进行筛选提取，获得第一金融数据，具体为：
按照业务数据源将所述待处理金融数据进行分类，获得多组业务金融数据，并根据每组业务金融数据调取对应的业务数据规则；
根据调取的所述业务数据规则对相应的业务金融数据进行业务校验，并根据业务校验结果确定所述业务金融数据是否符合对应业务；
若所述业务校验结果确定所述业务金融数据符合对应业务，则检测符合业务的所述业务金融数据的数据一致性，并将检测通过的所述业务金融数据作为第一金融数据。
作为优选例子，所述数据处理模块解析并根据所述第一金融数据确定对应的第一数据类型，根据所述第一数据类型调取对应的第一数据处理规则，具体包括：
解析所述第一金融数据获得第一数据类型，根据所述第一数据类型确定所述第一金融数据对应的业务是否需要进行流程化处理；
若确定所述第一金融数据对应的业务不需要流程化处理，则调取业务自动化规则对所述第一金融数据进行数据处理；
若确定所述第一金融数据对应的业务需要进行流程化处理，则根据所述第一金融数据对应的业务调取相应的业务流程规则对所述第一金融数据进行数据处理。
作为优选例子，所述数据处理模块根据所述第一金融数据对应的业务调取相应的业务流程规则对所述第一金融数据进行数据处理，具体为：
响应于数据处理信号，根据所述业务流程规则对所述第一金融数据进行数据处理，并按照所述业务流程规则在预设的各阶段点对处理中的金融数据进行数据复核，获得对应多个复核结果；
若所述多个复核结果中存在一个或以上的复核结果不满足复核通过规则，则确定所述复核结果对应的所述金融数据存在错误，生成相应的错误分析报告发送至第一终端；
若所述多个复核结果中所有复核结果均满足复核通过规则，则确定经过数据处理的所述第一金融数据不存在错误，控制所述第一金融数据进入下一个阶段点的数据处理。
作为优选例子，所述数据展示模块将所述数据处理结果进行展示和存储，具体包括：
将所述数据处理结果按照所述待处理金融数据对应的业务进行展示，同时根据第一数据类型调取对应的数据库对所述数据处理结果进行存储；
按照预设的汇总周期对每个数据库中存储的数据进行汇总处理，并调取可视化算法对汇总结果进行可视化处理获得可视化结果，并将所述可视化结果发送至第一终端。
附图说明
图1：为本发明提供的基于RPA技术的金融数据处理方法的一种实施例的流程示意图；
图2：为本发明提供的基于RPA技术的金融数据处理装置的一种实施例的结构示意图；
图3：为本发明提供的DCCP应用方法步骤的一种实施例的流程示意图；
图4：为本发明提供的公司级RPA***的一种实施例的架构图。
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作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。
实施例一
请参照图1，为本发明提供的基于RPA技术的金融数据处理方法的一种实施例的流程示意图，包括步骤101至步骤103，各步骤具体如下：
步骤101：获取待处理金融数据，并对所述待处理金融数据进行第一数据复核，根据第一复核结果对所述待处理金融数据进行筛选提取，获得第一金融数据。
本发明实施例提供的金融数据处理方法在获得了待处理金融数据后，首先将对获取的待处理金融数据进行第一轮数据复核，并根据复核结果对待处理金融数据进行筛选提取，提高筛选提取后获得的第一金融数据的准确性和规范性。同时，由***根据预设的复核规则对待处理金融数据进行数据复核，还提高了数据预处理的效率和准确性。
在本实施例中，***将全程自动化实现对待处理金融数据的抓取接收、数据处理和展示存储，以及针对数据处理全过程的数据复核和流程监控。因此，本实施例所提供的***实现了针对金融业务的全流程自动化处理，且本实施例穿透了多种业务类型的工作流程，包括报告撰写环节中，采用RPA技术理论上减少了90％的工作量，剩下的10％的则主要是人工监控***的任务是否正常完成；而针对数据核对环节，若采用***自动化的核对方法，省去了数据复核岗则节省了50％的人力成本，通过***实现金融业务的全流程自动化则可将中后台业务人员从繁杂的重复性劳动中解放出来，提升了业务运作效率，还增强了操作风险的防范意识，进而实现降本增效。
在本实施例中，区别于人工收集数据，***可通过AP I接口、数据抓取、ETL等技术自动采集数据。数据作为自动化的基础，包含结构化数据和非结构化数据，均可以被***采集处理。***可以通过邮件附件抓取、网络爬虫、文件转换、OCR识别、PDF识别、文本数据抽取、数据同步、数据接口直连等技术，实现数据的自动化获取，减少了人工数据录入的工作量。
在采集获得待处理金融数据后，***还将针对待处理金融数据进行第一次数据复核，提高复核后第一金融数据的准确性并减少其中的错误数据。
具体的，本实施例所述对所述待处理金融数据进行第一数据复核，根据第一复核结果对所述待处理金融数据进行筛选提取，获得第一金融数据，具体为：
按照业务数据源将所述待处理金融数据进行分类，获得多组业务金融数据，并根据每组业务金融数据调取对应的业务数据规则；
根据调取的所述业务数据规则对相应的业务金融数据进行业务校验，并根据业务校验结果确定所述业务金融数据是否符合对应业务；
若所述业务校验结果确定所述业务金融数据符合对应业务，则检测符合业务的所述业务金融数据的数据一致性，并将检测通过的所述业务金融数据作为第一金融数据。
为了提高第一金融数据的准确性即减少待处理金融数据中的错误数据，进而提高后续对第一金融数据进行数据处理时的效率，本发明实施例所提供的金融数据处理方法在对待处理金融数据进行数据处理之前，还将通过***对待处理金融数据进行一次数据复核。在对待处理金融数据进行数据复核时，***首先将待处理金融数据按照业务不同进行分类，获得多组业务金融数据，并根据每组业务金融数据对应的业务调取相应的业务数据规则，由对应的业务数据规则对相应的业务金融数据进行一次筛选，实现对待处理金融数据的业务校验，提高业务执行的准确性。
而在***通过业务数据规则对业务金融数据进行了一次筛选后，还将对通过筛选的业务金融数据进行数据一致性检测，只有通过了数据一致性检测的业务金融数据才符合第一金融数据的要求，通过上述两次筛选提高了筛选获得的第一金融数据的准确性，同时也间接提高了后续对第一金融数据进行数据处理的效率和准确性。
在本实施例中，由于***采集待处理金融数据的通道或途径存在多种级双数据源或多数据源，因此***针对数据一致性的检测则是针对多通道同时产生的数据相互之间进行比对，以此实现针对数据一致性的检测，进而替代人工复核工作。
除此之外，***在接收到各类格式的待处理金融数据后，还将对其进行数据格式转换，以使上述各类数据的格式保持一致且满足***后续数据处理的需求。在完成了数据格式转换后，***才通过对比多方数据源、校验决策依据和规则，自动实现对上述金融数据的核对。
步骤102：解析并根据所述第一金融数据确定对应的第一数据类型，根据所述第一数据类型调取对应的第一数据处理规则，通过所述第一数据处理规则对所述第一金融数据进行数据处理，获得相应的数据处理结果。
在提取获得了第一金融数据后，***则解析第一金融数据，以此确定第一金融数据的数据类型即第一数据类型，继而根据确定的第一数据类型从***预设的数据处理规则中调出对应的第一数据处理规则，通过调取的第一数据处理规则对第一金融数据进行数据处理获得相应的数据处理结果。本发明实施例通过对第一金融数据解析确定第一金融数据的数据类型，继而根据数据类型调取对应的数据处理规则，实现了数据处理规则匹配的全自动化运行，同时通过数据类型匹配对应的数据处理规则也提高了数据处理的准确性和效率，上述数据处理规则匹配方法还实现了***的规模化效应，提高了***的合理性和稳定性。
具体的，本实施例所述解析并根据所述第一金融数据确定对应的第一数据类型，根据所述第一数据类型调取对应的第一数据处理规则，具体包括：
解析所述第一金融数据获得第一数据类型，根据所述第一数据类型确定所述第一金融数据对应的业务是否需要进行流程化处理；
若确定所述第一金融数据对应的业务不需要流程化处理，则调取业务自动化规则对所述第一金融数据进行数据处理；
若确定所述第一金融数据对应的业务需要进行流程化处理，则根据所述第一金融数据对应的业务调取相应的业务流程规则对所述第一金融数据进行数据处理。
在获得了第一金融数据之后，***则对第一金融数据进行解析判断第一数据类型，并根据判断确定的第一数据类型将第一金融数据划分为需要进行流程化处理的数据和不需要进行流程化处理的数据。
针对不需要进行流程化处理的数据，***将调取业务自动化规则对其进行处理，由该金融数据对应的业务相应的业务自动化规则对该金融数据进行自动化处理，提高了数据处理效率和准确性，同时由***预设的业务自动化规则自动处理，因此无需用户进行人工操作。
针对需要进行流程化处理的数据，则需要***根据该金融数据对应的业务调取对应的业务流程规则对该金融数据进行处理。
在本实施例中，***在对第一金融数据进行数据类型判断后，即可根据判断确定的数据类型将第一金融数据划分为需要流程化处理的金融数据和不需要流程化处理的金融数据。而针对不需要流程化处理的金融数据，则对该部分金融数据对应的业务采用***自动执行的方式完成业务操作，而相应业务人员只需要接收异常提醒和查看任务完成情况即可，并在必要时对数据处理级业务执行过程进行干预。
而针对需要进行流程化处理的数据，则***将根据该部分数据对应的业务调取对应的业务流程规则对其进行处理。
具体的，本实施例所述根据所述第一金融数据对应的业务调取相应的业务流程规则对所述第一金融数据进行数据处理，具体为：
响应于数据处理信号，根据所述业务流程规则对所述第一金融数据进行数据处理，并按照所述业务流程规则在预设的各阶段点对处理中的金融数据进行数据复核，获得对应多个复核结果；
若所述多个复核结果中存在一个或以上的复核结果不满足复核通过规则，则确定所述复核结果对应的所述金融数据存在错误，生成相应的错误分析报告发送至第一终端；
若所述多个复核结果中所有复核结果均满足复核通过规则，则确定经过数据处理的所述第一金融数据不存在错误，控制所述第一金融数据进入下一个阶段点的数据处理。
为了进一步提高数据处理结果的准确性，本发明实施例所提供的金融数据处理方法在确定所述第一金融数据对应业务需要进行流程化处理后，则调取其对应的业务流程规则进行其进行处理，并按照所述业务流程规则在数据处理过程的多个阶段点中对处理中的金融数据进行数据复核，进而获得多个阶段点对应的多个复核结果。
通过在多个阶段点对数据处理中的金融数据进行数据复核，获得多个复核结果，并在检测确定某个复核结果不满足复核通过条件时直接判定该复核结果对应的金融数据存在错误，生成错误分析报告并发送给第一终端提示维修人员对该金融数据进行排障处理，提高了维修人员的排障效率还降低了维修人员的工作量。
在本实施例中，***在确定了需要流程化处理的数据级业务后，则可调取对应的业务流程规则对其进行处理。***在完成了清晰的业务流程定义后，可以通过三种途径将流程自动化：
第一：采用自动触发机制替代人工发起流程。
第二：在***中实现人工复核的业务规则，支持业务人员设置规则，并由***自动完成核对。
第三：核对通过后自动触发流程流转。
由于业务流程往往是由某个数据变化，或者按照周期发起的，因此针对某项数据或参数发生变化的监控即可交由***进行。因此，若是监控指标发生变化如当***监控到投资比例超标时，则自动发起审批流程；若是监控发现预设周期到达如每月最后一个工作日需披露数据，则可以由业务人员配置下次触发的时间，***将自动发起任务，从而实现流程的自动发起。
而在***对金融数据进行处理即在业务执行时，***还将按照业务流程规则在各个阶段点对处理中的金融数据进行数据复核，继而根据复核结果确定处理中的金融数据是否存在错误数据。现有技术中，业务人员在核对业务要素的时候，一般根据经验判断数据的可信区间，或者通过外部的确认文件，对***中的业务数据进行核对。而本实施例所提供的***则通过核对规则对数据进行复核，核对规则可分为错误类规则、告警类规则和提示类规则，而规则的数据获取可以通过配置脚本实现。通过构建可配置的数据核对模块，将各类业务判断的规则固化到***中，由***作出判断即可实现***针对处理中金融书的数据复核。同时，本实施例所提供的数据复核规则还结合深度学习OCR和文本聚类等技术，提高了***判断的智能性。
上述数据复核即***自动复核过程即可替代人工审核，将上述复核过程加入业务流程规则并设定在预设的阶段点，当数据复核通过则***将流程流转至下一个环节，而若是数据复核不通过则***将确定该数据复核步骤对应的金融数据存在错误，生成相应的错误分析报告发送至第一终端即维修人员，由维修人员对其进行排障处理。
步骤103：对所述数据处理结果进行数据整体复核，确定对应复核结果是否出现错误，若确定所述复核结果没有出现错误，则将所述数据处理结果进行展示和存储。
获得相应数据处理结果后，***还将在导出并展示处理结果之前对结果进行一次数据复核，该数据复核为导出结果之前的最后一次数据复核，***将通过此次复核结果确定该处理处理结果是否出现错误。通过对数据进行多次复核提高了数据处理结果的准确性，同时***也通过数据复核提高对数据处理过程中出现异常概率的判定效率，为***维修人员提供了排障的数据支持。由***全程执行对金融数据的处理分析，将繁琐的数据处理任务自动化提高了资源的利用效率，降低了工作人员的工作量。
在本实施例中，针对获得数据处理结果即已完成的业务，***将自动跟进后续流程，包括对该数据处理结果进行展示前的最后一次数据复核确定其是否存在错误数据，若是发现其存在错误数据，则***将再次对该数据处理结果对应的第一金融数据进行数据处理；若是发现其存在异常告警，则需生成对应的告警报告发送至维修人员，由维修人员人工介入处理异常；若是确定其全部正常，则可对其进行展示和存储。
同时，***还将在接收到当日全部金融数据的数据处理结果后对所有处理结果进行一次数据复核，以此确定当天的任务是否全部完成，防范业务出现遗漏。
具体的，本实施例所述将所述数据处理结果进行展示和存储，具体包括：
将所述数据处理结果按照所述待处理金融数据对应的业务进行展示，同时根据第一数据类型调取对应的数据库对所述数据处理结果进行存储；
按照预设的汇总周期对每个数据库中存储的数据进行汇总处理，并调取可视化算法对汇总结果进行可视化处理获得可视化结果，并将所述可视化结果发送至第一终端。
当所述数据处理结果通过了展示前的最后一次数据复核后，***将按照该数据处理结果对应的待处理金融数据相应的业务对其进行展示，同时将该处理结果存储至相应金融数据的数据类型对应的数据库中，作为***评估上述数据处理过程的参考数据以及***调整该数据类型对应的数据处理规则的参照数据。
同时，***还将在每个汇总周期对***中预存的数据库中的存储数据进行汇总处理，并通过可视化算法将汇总后结果进行可视化处理，将可视化结果发送至第一终端以供用户查询分析。除此之外，通过上述周期性汇总处理还实现了针对***金融数据处理的事后风控，帮助用户发现业务上的错误，提高了维修人员处理错误的效率。
通过上述针对处理中金融数据以及数据处理结果进行的多次数据复核即可有效实现对业务事前、事中以及事后的风控，提高了***发现并维修错误的效率。
除此之外，本发明实施例还提供了一种业务自动化设计方法，即DCCP方法如图3所示，图3为本发明提供的DCCP应用方法步骤的一种实施例的流程示意图。所述DCCP方法的命名取自四个单词的首字母：Data(数据)、Convert(转换)、Check(检查)以及Process(流程)，应用DCCP方法分为三个步骤，首先判断业务场景是否适合采用RPA解决方案，其次从四个维度分析问题的本质，最后设计适合的解决方案。
首先，选择适用于RPA技术的业务场景或在整个业务链条中找到适合的业务环节，而适用的场景包括以下需要满足的特点：
(1)流程化程度高，即流程相对固定，或适合采用流程化的方式执行任务。
(2)操作重复性强，即每项业务的操作相同，或需要业务人员周而复始的执行。
(3)人工决策简单，即以依靠数据做出确定的决策，或有明确的决策依据和规则。
然后针对业务需求，将从四个维度分析问题的本质，所述四个维度包括数据获取、数据转换、智能复核、自动流程。
(1)数据获取(Data)：通过外部接口、数据抓取、ETL、文件导入、参数录入等方式将业务数据导入***。
(2)数据转换(Convert)：将数据转换成业务所需要的形式，比如生成合同文件、审批单、报告等。
(3)智能复核(Check)：根据决策依据和规则，自动完成数据的核对。
(4)自动流程(Process)：根据智能复核结果，自动触发流程，完成流程的自动执行。
通过上述方法即可设计获得一个完整的业务自动化处理方案即一套完善的RPA解决方案，通过设计获得的方法即可避免设计不充分带来风险，而本实施例所提供的方法即一套完整的RPA解决方案。
除此之外，参见图4，图4为本发明提供的公司级RPA***的一种实施例的架构图。如图4所示，在RPA项目的实施过程中，将公司提供的基础组件整合成一套完备的RPA***架构，即可作为企业的基础设施。其中，组合形成一套完整的RPA***架构包括以下四个方面：
数据获取(D)：包括与外部对接的直连接口，从数据库抽取数据的ETL，从外部接收的邮件附件，从外部获取数据的FTP。
数据转换(C)：构建数据模型、复杂数据指标，处理各类文档的转换，生成各类数据报表。
智能复核(C)：构建可配置的流程引擎，支持自动执行任务的调度中心，训练OCR识别等智能算法，统一管理的消息中心。
自动流程(P)：包括触发流程自动流转的自动指令，用于数据核对的规则引擎，理解文本含义的NLP算法，以及人工交互的界面。
以下为以公募基金为业务场景，根据上述方法进行DCCP设计的例子：
(1)估值自动化
公募基金的净值是运营团队通过将交易数据、结算数据、业务确认单等进行估值后得到的，基金资产的估值工作属于重复性工作，且数据规则确定性强，对数据精度要求高，因此非常适合应用RPA，建设估值自动化***，提升估值效率，降低出错风险。
估值自动化的目标是实现自动读取业务数据，将数据导入估值***，自动完成清算、生成凭证和报表等，最后发送估值表给托管行进行对账，除了部分特殊业务需要维护以外，能够实现估值全流程的自动化。
数据获取(D)：从上游交易***、结算***、外部机构数据接口、外部邮件获取数据；
数据转换(C)：数据转换成估值***能读取的接口文件(XLSX\DBF)；
智能核对(C)：通过估值检查点，实现双源核对，确保业务数据正常；
自动流程(P)：自动读取数据、自动清算、自动估值对账，产生估值表。
(2)资金交收自动化
公募基金每个工作日需要与托管行进行资金交收，交易日投资做完后，需要与托管行交收，包括境内托管行、境外托管行等，这部分工作量大，重复性工作比较多，因此可以采用DCCP方法来设计自动化***。
资金交收自动化的目标包括自动生成费用指令，对接上游***生成交易类划款指令，采用流程审批的机制，将数据发送给外机构。
数据获取(D)：从上游***、外部数据库、外部数据接口获取指令数据；
数据转换(C)：数据转换成划款指令单、划款指令报文；
智能核对(C)：通过OCR识别、数据抽取等方式多源核对；
自动流程(P)：通过核对的流程，业务人员可以设置自动流转；自动完成电子签名、电子签章、邮件发送、传真发送、直联发送等功能。
(3)信息披露自动化
公募基金每天都有大量的信息披露工作，这些工作需要处理大量的数据，并且对数据的准确性有非常高的要求，需要多重校验、多次确认，最后报送到监管、报社、官网等渠道，不容许出现任何错误。
信息披露自动化的目标包括自动抽取数据、自动生成报告、自动校验数据和报告、最后自动地完成披露。
数据获取(D)：通过ETL工具从数据中心获取经过确认的数据；
数据转换(C)：将数据转换成待披露的文本报告、报表、XBRL报告(一种数据格式)；
智能核对(C)：根据披露规则进行字段级校验，并实现披露的文件自动下载核对；
自动流程(P)：实现自动上传监管网站，自动发送报送邮件等，实现自动化的业务流程。
(4)资管产品风险监控自动化
资管产品合同中一般会约定风控条件，比如股票仓位不能超过80％、个股投资比例不能超过10％、个股跌幅不能超过30％等，对于专户类产品还需要对外报备，如果依赖人工监控工作量巨大，而且随着行情的波动，该工作变得不可控。因此，此类工作的自动化***设计，可以采用DCCP设计方法。
数据获取(D)：从上游***获取交易数据，获取外部资讯数据；
数据转换(C)：自动生成估值流水，将交易单自动上传到***，并实现业务流水与确认单对应；
智能核对(C)：根据业务规则，检查估值***数据的准确性；
自动流程(P)：整个业务每天自动执行一次。
为了更好地说明本发明一种基于RPA技术的金融数据处理方法和装置的工作原理与步骤流程，可以但不限于参见上文的相关记载。
相应，参见图2，图2为本发明提供的基于RPA技术的金融数据处理装置的一种实施例的结构示意图。如图2所示，所述金融数据处理装置包括数据获取模块201、数据处理模块202和数据展示模块203。
其中，所述数据获取模块201用于获取待处理金融数据，并对所述待处理金融数据进行第一数据复核，根据第一复核结果对所述待处理金融数据进行筛选提取，获得第一金融数据。
进一步的，所述数据获取模块201对所述待处理金融数据进行第一数据复核，根据第一复核结果对所述待处理金融数据进行筛选提取，获得第一金融数据，具体为：
按照业务数据源将所述待处理金融数据进行分类，获得多组业务金融数据，并根据每组业务金融数据调取对应的业务数据规则；根据调取的所述业务数据规则对相应的业务金融数据进行业务校验，并根据业务校验结果确定所述业务金融数据是否符合对应业务；
若所述业务校验结果确定所述业务金融数据符合对应业务，则检测符合业务的所述业务金融数据的数据一致性，并将检测通过的所述业务金融数据作为第一金融数据。
所述数据处理模块202用于解析并根据所述第一金融数据确定对应的第一数据类型，根据所述第一数据类型调取对应的第一数据处理规则，通过所述第一数据处理规则对所述第一金融数据进行数据处理，获得相应的数据处理结果。
进一步的，所述数据处理模块202解析并根据所述第一金融数据确定对应的第一数据类型，根据所述第一数据类型调取对应的第一数据处理规则，具体包括：
解析所述第一金融数据获得第一数据类型，根据所述第一数据类型确定所述第一金融数据对应的业务是否需要进行流程化处理；
若确定所述第一金融数据对应的业务不需要流程化处理，则调取业务自动化规则对所述第一金融数据进行数据处理；若确定所述第一金融数据对应的业务需要进行流程化处理，则根据所述第一金融数据对应的业务调取相应的业务流程规则对所述第一金融数据进行数据处理。
更进一步的，所述数据处理模块202根据所述第一金融数据对应的业务调取相应的业务流程规则对所述第一金融数据进行数据处理，具体为：
响应于数据处理信号，根据所述业务流程规则对所述第一金融数据进行数据处理，并按照所述业务流程规则在预设的各阶段点对处理中的金融数据进行数据复核，获得对应多个复核结果；
若所述多个复核结果中存在一个或以上的复核结果不满足复核通过规则，则确定所述复核结果对应的所述金融数据存在错误，生成相应的错误分析报告发送至第一终端；若所述多个复核结果中所有复核结果均满足复核通过规则，则确定经过数据处理的所述第一金融数据不存在错误，控制所述第一金融数据进入下一个阶段点的数据处理。
所述数据展示模块203用于对所述数据处理结果进行数据整体复核，确定对应复核结果是否出现错误，若确定所述复核结果没有出现错误，则将所述数据处理结果进行展示和存储。
进一步的，所述数据展示模块203将所述数据处理结果进行展示和存储，具体包括：
将所述数据处理结果按照所述待处理金融数据对应的业务进行展示，同时根据第一数据类型调取对应的数据库对所述数据处理结果进行存储；按照预设的汇总周期对每个数据库中存储的数据进行汇总处理，并调取可视化算法对汇总结果进行可视化处理获得可视化结果，并将所述可视化结果发送至第一终端。
综上所述，本发明实施例提供了一种基于RPA技术的金融数据处理方法和装置，通过对获得的待处理金融数据进行数据复核，筛选提取获得第一金融数据，继而解析第一金融数据确定其对应的第一数据类型，并根据第一数据类型调取相应第一数据处理规则对第一金融数据进行数据处理，获得数据处理结果，进而对数据处理结果进行数据复核以确定处理结果是否出现错误，若确定没有错误则对结果进行展示和存储。本发明通过对金融数据进行多次数据复核提高数据处理的准确性和一致性，根据数据类型匹配对应数据处理规则实现了***的规模化效应，提高了***的合理性和稳定性，由***实现对金融数据处理将繁琐的任务自动化还提高了资源的利用率。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步的详细说明，应当理解，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围。特别指出，对于本领域技术人员来说，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于RPA技术的金融数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取待处理金融数据，并按照业务数据源将所述待处理金融数据进行分类，获得多组业务金融数据，并根据每组业务金融数据调取对应的业务数据规则；
根据调取的所述业务数据规则对相应的业务金融数据进行业务校验，并根据业务校验结果确定所述业务金融数据是否符合对应业务；
若所述业务校验结果确定所述业务金融数据符合对应业务，则检测符合业务的所述业务金融数据的数据一致性，并将检测通过的所述业务金融数据作为第一金融数据；
解析所述第一金融数据获得第一数据类型，根据所述第一数据类型确定所述第一金融数据对应的业务是否需要进行流程化处理；
若确定所述第一金融数据对应的业务不需要流程化处理，则调取业务自动化规则对所述第一金融数据进行数据处理，获得相应的数据处理结果；
若确定所述第一金融数据对应的业务需要进行流程化处理，则根据所述第一金融数据对应的业务调取相应的业务流程规则对所述第一金融数据进行数据处理，获得所述数据处理结果；
对所述数据处理结果进行数据整体复核，确定对应复核结果是否出现错误，若确定所述复核结果没有出现错误，则将所述数据处理结果进行展示和存储。
2.如权利要求1所述的一种基于RPA技术的金融数据处理方法，其特征在于，所述根据所述第一金融数据对应的业务调取相应的业务流程规则对所述第一金融数据进行数据处理，具体为：
响应于数据处理信号，根据所述业务流程规则对所述第一金融数据进行数据处理，并按照所述业务流程规则在预设的各阶段点对处理中的金融数据进行数据复核，获得对应多个复核结果；
若所述多个复核结果中存在一个或以上的复核结果不满足复核通过规则，则确定所述复核结果对应的所述金融数据存在错误，生成相应的错误分析报告发送至第一终端；
若所述多个复核结果中所有复核结果均满足复核通过规则，则确定经过数据处理的所述第一金融数据不存在错误，控制所述第一金融数据进入下一个阶段点的数据处理。
3.如权利要求1所述的一种基于RPA技术的金融数据处理方法，其特征在于，所述将所述数据处理结果进行展示和存储，具体包括：
将所述数据处理结果按照所述待处理金融数据对应的业务进行展示，同时根据第一数据类型调取对应的数据库对所述数据处理结果进行存储；
按照预设的汇总周期对每个数据库中存储的数据进行汇总处理，并调取可视化算法对汇总结果进行可视化处理获得可视化结果，并将所述可视化结果发送至第一终端。
4.一种基于RPA技术的金融数据处理装置，其特征在于，所述金融数据处理装置包括数据获取模块、数据处理模块和数据展示模块；
其中，所述数据获取模块用于获取待处理金融数据，并按照业务数据源将所述待处理金融数据进行分类，获得多组业务金融数据，并根据每组业务金融数据调取对应的业务数据规则；根据调取的所述业务数据规则对相应的业务金融数据进行业务校验，并根据业务校验结果确定所述业务金融数据是否符合对应业务；若所述业务校验结果确定所述业务金融数据符合对应业务，则检测符合业务的所述业务金融数据的数据一致性，并将检测通过的所述业务金融数据作为第一金融数据；
所述数据处理模块用于解析所述第一金融数据获得第一数据类型，根据所述第一数据类型确定所述第一金融数据对应的业务是否需要进行流程化处理；若确定所述第一金融数据对应的业务不需要流程化处理，则调取业务自动化规则对所述第一金融数据进行数据处理，获得相应的数据处理结果；若确定所述第一金融数据对应的业务需要进行流程化处理，则根据所述第一金融数据对应的业务调取相应的业务流程规则对所述第一金融数据进行数据处理，获得所述数据处理结果；
所述数据展示模块用于对所述数据处理结果进行数据整体复核，确定对应复核结果是否出现错误，若确定所述复核结果没有出现错误，则将所述数据处理结果进行展示和存储。
5.如权利要求4所述的一种基于RPA技术的金融数据处理装置，其特征在于，所述数据处理模块根据所述第一金融数据对应的业务调取相应的业务流程规则对所述第一金融数据进行数据处理，具体为：
响应于数据处理信号，根据所述业务流程规则对所述第一金融数据进行数据处理，并按照所述业务流程规则在预设的各阶段点对处理中的金融数据进行数据复核，获得对应多个复核结果；
若所述多个复核结果中存在一个或以上的复核结果不满足复核通过规则，则确定所述复核结果对应的所述金融数据存在错误，生成相应的错误分析报告发送至第一终端；
若所述多个复核结果中所有复核结果均满足复核通过规则，则确定经过数据处理的所述第一金融数据不存在错误，控制所述第一金融数据进入下一个阶段点的数据处理。
6.如权利要求4所述的一种基于RPA技术的金融数据处理装置，其特征在于，所述数据展示模块将所述数据处理结果进行展示和存储，具体包括：
将所述数据处理结果按照所述待处理金融数据对应的业务进行展示，同时根据第一数据类型调取对应的数据库对所述数据处理结果进行存储；
按照预设的汇总周期对每个数据库中存储的数据进行汇总处理，并调取可视化算法对汇总结果进行可视化处理获得可视化结果，并将所述可视化结果发送至第一终端。
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