СИСТЕМА АДМИНИСТРИРОВАНИЯ ТРАНЗАКЦИЙ С ИИ

1. Компьютерно-реализуемый способ обработки записей транзакций, содержащий этапы, на которых:
принимают данные транзакций;
формируют на основе данных транзакций очищенный набор данных (CDS), содержащий журналы для множества транзакций, при этом каждый журнал ассоциирован с текстом, по меньшей мере фрагмент которого был обработан с использованием обработки на естественном языке (NPL);
осуществляют кластеризацию, по меньшей мере, подмножества журналов из CDS на основе, по меньшей мере отчасти, ассоциированного текста и пороговой величины сходства, при этом результатом кластеризации является набор кластеров;
идентифицируют конкретный поднабор из набора кластеров и принимают пользовательское определение типа транзакции для характерного журнала для каждого кластера этого конкретного поднабора, при этом принятые типы транзакции ассоциируются с каждым журналом соответствующего кластера;
обучают модель прогнозирования с использованием журналов из упомянутого конкретного поднабора кластеров и ассоциированных типов транзакции;
определяют с использованием прогнозирующей модели типы транзакции для журналов в CDS, которые еще не ассоциированы с типом транзакции; и
формируют отчет о транзакциях, причем отчет о транзакциях содержит множество вычисленных параметров, определенных на основе, по меньшей мере отчасти, журналов и их ассоциированных типов транзакции.
2. Компьютерно-реализуемый способ по п.1, дополнительно содержащий этапы, на которых: идентифицируют дополнительный поднабор из набора кластеров и определяют с использованием набора базовых правил отображения типы транзакции, которые должны быть ассоциированы с журналами из дополнительного поднабора кластеров, при этом этап, на котором обучают модель прогнозирования, дополнительно содержит этап, на котором обучают данную модель с использованием журналов из дополнительного поднабора и ассоциированных типов транзакции.
3. Компьютерно-реализуемый способ по п.1, в котором этап, на котором идентифицируют конкретный поднабор кластеров, содержит этап, на котором выбирают кластеры для этого поднабора на основе, по меньшей мере отчасти, значения транзакции, ассоциированного с каждым кластером.
4. Компьютерно-реализуемый способ по п.1, в котором этап, на котором идентифицируют конкретный поднабор из набора кластеров, содержит этап, на котором выбирают кластеры на основе, по меньшей мере отчасти, метрики расстояния между соответствующими кластерами в данном поднаборе.
5. Компьютерно-реализуемый способ по п.1, в котором этап, на котором формируют CDS, содержит этап, на котором удаляют не относящиеся к делу или дублирующие журналы.
6. Компьютерно-реализуемый способ обработки записей транзакций, содержащий этапы, на которых:
принимают данные транзакций, содержащие множество журналов, причем с журналами ассоциирован текст;
осуществляют кластеризацию, по меньшей мере, подмножества журналов на основе ассоциированного текста и пороговой величины сходства, при этом результатом кластеризации является набор кластеров;
принимают пользовательское определение типа транзакции для каждого конкретного поднабора из набора кластеров, при этом принятые типы транзакции ассоциируются с каждым журналом соответствующего кластера;
обучают модель прогнозирования с использованием журналов из этого конкретного поднабора кластеров и ассоциированных типов транзакции; и
прогнозируют типы транзакции для дополнительных журналов с использованием модели прогнозирования.
7. Компьютерно-реализуемый способ по п.6, дополнительно содержащий этапы, на которых идентифицируют дополнительный поднабор из набора кластеров и определяют с использованием набора базовых правил отображения типы транзакции, которые должны быть ассоциированы с журналами из дополнительного поднабора кластеров, при этом этап, на котором обучают модель прогнозирования, дополнительно содержит этап, на котором обучают данную модель с использованием журналов из дополнительного поднабора и ассоциированных типов транзакции.
8. Компьютерно-реализуемый способ по п.6, при этом способ дополнительно содержит этап, на котором: формируют очищенный набор данных (CDS) журналов из данных транзакций, при этом этап, на котором формируют CDS, содержит этап, на котором обрабатывают, по меньшей мере, фрагмент текста, ассоциированного с журналами, с использованием обработки на естественном языке (NLP).
9. Компьютерно-реализуемый способ по п.8, в котором этап, на котором формируют CDS, дополнительно содержит этап, на котором удаляют не относящиеся к делу или дублирующие журналы из множества журналов.
10. Компьютерно-реализуемый способ по п.6, дополнительно содержащий этап, на котором предоставляют для демонстрации характерный журнал для кластера из упомянутого конкретного поднабора перед приемом соответствующего пользовательского определения типа транзакции для этого кластера.
11. Компьютерно-реализуемый способ по п.6, дополнительно содержащий этапы, на которых:
предоставляют для демонстрации два характерных журнала для кластера из упомянутого конкретного поднабора;
принимают разные пользовательские определения типов транзакции для этих двух характерных журналов; и
разбивают данный кластер на основе, по меньшей мере отчасти, этих разных пользовательских определений типов транзакции для двух характерных журналов.
12. Компьютерно-реализуемый способ по п.6, дополнительно содержащий этап, на котором проверяют достоверность типов прогнозирования, обеспечиваемых обученной моделью прогнозирования, с использованием способа Человек-в-Цикле.
13. Компьютерно-реализуемый способ по п.6, в котором этап, на котором идентифицируют конкретный поднабор кластеров, содержит этап, на котором выбирают кластеры для этого поднабора на основе, по меньшей мере отчасти, значения транзакции, ассоциированного с каждым кластером.
14. Компьютерно-реализуемый способ по п.6, дополнительно содержащий этапы, на которых:
выполняют автоматизированный анализ качества и ошибок касаемо типов транзакции, спрогнозированных моделью прогнозирования; и
модифицируют по меньшей мере один параметр модели на основе анализа качества и ошибок.
15. Компьютерно-реализуемый способ по п.6, дополнительно содержащий этапы, на которых:
выполняют автоматизированный анализ качества и ошибок касаемо типов транзакции, спрогнозированных моделью прогнозирования;
идентифицируют один или более журналов для ручной разметки на основе анализа качества и ошибок; и
принимают пользовательское определение типа транзакции для каждого из этих одного или более журналов.
16. Компьютерно-реализуемый способ по п.6, дополнительно содержащий этап, на котором обучают модель прогнозирования с использованием одного или более журналов и ассоциированных типов транзакции.
17. Компьютерно-реализуемый способ по п.6, в котором этап, на котором прогнозируют типы транзакции для дополнительных журналов, приводит к тому, что ассоциировано более 95% из множества журналов.
18. Компьютерно-реализуемый способ по п.6, дополнительно содержащий этап, на котором используют обученную модель для прогнозирования типов транзакции для журналов из другого набора данных транзакции.
19. Долговременный машиночитаемый носитель информации, хранящий инструкции для обработки записей транзакций, причем инструкции при их исполнении процессором предписывают процессору:
принимать данные транзакций, содержащие множество журналов, причем с журналами ассоциирован текст;
осуществлять кластеризацию, по меньшей мере, подмножества журналов на основе ассоциированного текста и пороговой величины сходства, при этом результатом кластеризации является набор кластеров;
принимать пользовательское определение типа транзакции для каждого конкретного поднабора из набора кластеров, при этом принятые типы транзакции ассоциируются с каждым журналом соответствующего кластера;
обучать модель прогнозирования с использованием журналов из этого конкретного поднабора кластеров и ассоциированных типов транзакции; и
прогнозировать типы транзакции для дополнительных журналов с использованием модели прогнозирования.
20. Долговременный машиночитаемый носитель информации по п.19, дополнительно содержащий инструкции, которые при их исполнении процессором предписывают процессору:
идентифицировать дополнительный поднабор из набора кластеров и определять с использованием набора базовых правил отображения типы транзакции, которые должны быть ассоциированы с журналами из дополнительного поднабора кластеров; и
обучать модель прогнозирования с использованием журналов из дополнительного поднабора и ассоциированных типов транзакции.