[发明专利]AI驱动的交易管理系统

权利要求书

1.一种用于对交易记录进行处理的计算机实现方法，所述计算机实现方法包括：

接收交易数据；

基于所述交易数据生成经清理的数据集(CDS)，所述经清理的数据集包括就多个交易而言的日志，其中每个日志与文本相关联，所述文本的至少一部分已经使用自然语言处理(NLP)被进行了处理；

至少部分地基于相关联的所述文本和相似性阈值而对来自所述CDS的日志的至少子集进行聚类，其中聚类产生簇集；

对所述簇集的特定子集进行识别，并且接收用户确定的对于就所述特定子集中的每个簇而言的代表性日志的交易类型，其中所接收到的交易类型与相应的簇的每个日志相关联；

使用来自所述特定子集的簇的日志和相关联的所述交易类型而对预测模型进行训练；

使用所述预测模型来对就所述CDS中的还没有与交易类型相关联的日志而言的交易类型进行确定；以及

生成交易报告，所述交易报告包括至少部分地基于所述日志及其相关联的交易类型所确定的多个计算出的参数。

2.根据权利要求1所述的计算机实现方法，还包括：

对所述簇集的另外子集进行识别以及使用基本映射规则集来对要与所述另外子集的簇的所述日志相关联的交易类型进行确定，其中对所述预测模型进行训练还包括使用来自所述另外子集的所述日志和相关联的所述交易类型来对所述模型进行训练。

3.根据权利要求1所述的计算机实现方法，其中，对所述特定子集的簇进行识别包括至少部分地基于与每个簇相关联的交易值为所述子集选择簇。

4.根据权利要求1所述的计算机实现方法，其中，对所述簇集的特定子集进行识别包括至少部分地基于所述子集中的相应簇之间的距离度量来选择所述簇。

5.根据权利要求1所述的计算机实现方法，其中，生成所述CDS包括去除范围外的日志或重复的日志。

6.一种用于对交易记录进行处理的计算机实现方法，所述计算机实现方法包括：

接收包括多个日志的交易数据，所述日志具有相关联的文本；

基于所述相关联的文本和相似性阈值来对所述日志的至少子集进行聚类，其中聚类产生簇集；

接收用户确定的就所述簇集的特定子集中的每个簇而言的交易类型，其中所接收到的交易类型与相应簇的每个日志相关联；

使用来自所述特定子集的簇的日志和相关联的所述交易类型而对预测模型进行训练；以及

使用所述预测模型来对就另外日志而言的交易类型进行预测。

7.根据权利要求6所述的计算机实现方法，还包括对所述簇集的另外子集进行识别以及使用基本映射规则集来确定要与所述另外子集的簇的日志相关联的交易类型，其中对所述预测模型进行训练还包括使用来自所述另外子集的日志和相关联的所述交易类型来对所述模型进行训练。

8.根据权利要求6所述的计算机实现方法，所述方法还包括：

根据所述交易数据生成日志的经清理的数据集(CDS)，其中生成所述CDS包括使用自然语言处理(NLP)来对与所述日志相关联的所述文本的至少一部分进行处理。

9.根据权利要求8所述的计算机实现方法，其中，生成所述CDS还包括从所述多个日志去除范围外的日志或重复的日志。

10.根据权利要求6所述的计算机实现方法，还包括在接收到相应的用户确定的就所述簇而言的交易类型之前，提供就所述特定子集的簇而言的代表性日志以进行显示。

11.根据权利要求6所述的计算机实现方法，还包括：

提供就所述特定子集的簇而言的两个代表性日志以进行显示；

接收不同用户确定的就所述两个代表性日志而言的所述交易类型；以及

至少部分地基于所述不同用户确定的就所述两个代表性日志而言的所述交易类型来划分所述簇。