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龙图腾网恭喜深圳匠心谷信息技术有限公司申请的专利一种基于机器学习技术稽核金融软件系统运行结果的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113887592B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111111779.0，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于机器学习技术稽核金融软件系统运行结果的方法是由茅冬琳;黄兆毅;童军;李润东;董嘉泓;高炼;黄溢桥;梁诗诗;罗梦瑶;嵇秉容设计研发完成，并于2021-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习技术稽核金融软件系统运行结果的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及金融技术领域，具体为一种基于机器学习技术稽核金融软件系统运行结果的方法。该稽核方法包括单点异常检测方法以及集体异常检测方法两种类型，所述单点异常检测方法针对于运行结果数据中的离群数据，所述集体异常检测方法针对于运行结果中的整体分布进行分析；本发明具有一定的预测性，由于本发明的两种技术均是基于历史系统数据的分布进行稽核，可以检测出与历史数据相比有偏差的数据。与传统稽核相比较，由于不基于固定规则，可以发现现有经验以外的异常数据，并且本发明可以检测集体异常，由于集体异常检测技术是基于历史数据的整体分布对新数据做检测，可以检测出与历史数据相比整体分布存在差异的数据，是传统稽核无法实现的。

本发明授权一种基于机器学习技术稽核金融软件系统运行结果的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习技术稽核金融软件系统运行结果的方法，其特征在于：该方法包括有单点异常检测方法以及集体异常检测方法两部分；所述单点异常检测方法包括以下步骤：步骤1：对历史金融业务中产生的金融系统数据进行分类处理，按照数据中的业务类型、金融标的、来源渠道、客户群体进行分类，记录其分类信息；步骤2：对同分类的系统数据进行特征提取、特征工程，获得N维向量数据集，再对数据集进行切分，切分后的数据集分别为训练集、验证集、测试集；步骤3：对每一组别的分类数据，利用机器学习的异常检测算法进行N+1次训练，构建N+1个算法模型，组成一个检测器，其中，N次是遍历向量的每一个维度进行单一维度的训练，第N+1次是对所有的维度进行统一的训练；步骤4：对需检测的数据进行特征工程处理，并进行类别识别，获得高维向量集合；步骤5：通过待检测集的类别，匹配对应的检测器进行检测，检测过程中标注异常数据是由检测器中的哪个算法模型检出，定位异常数据的维度，最后输出异常数据条目及具体异常的维度；所述集体异常检测方法包括有以下步骤：步骤1：对历史业务中产生的系统数据进行分类处理，按照系统数据中的业务类型、金融标的、来源渠道、客户群体进行分类，记录其分类信息；步骤2：对同分类的历史交易数据的连续型数值字段，进行分段统计处理，统计每区间段的数据占总数据的占比，假设有N个连续型数值字段，则有N个分段统计数据字段，保存分段统计数据为基准数据集；步骤3：对待检测数据的连续型数值字段进行分段统计处理，处理步骤同上一步；步骤4：根据待检测数据的类别匹配对应的基准数据集，把待检测数据集合基准数据集中的字段一一对应进行非参数检验，检测结果小于显著性水平的字段认为存在分布异常；步骤5：检测后，如有任一维度被认定为分布异常，则输出待检测数据为异常数据，与具体异常字段。

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