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

摘要

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。