基于树的超大型金融数据集冗余业务规则检测方法
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2017-04-17 v1
摘要
资产净值（NAV）的计算与验证是基金行政管理人的主要任务。如果基金的NAV计算错误，则对基金行政管理人产生巨大影响，例如货币补偿、声誉损失或业务流失。通常，这些公司使用相同的方法计算基金的NAV，但相关基金的类型决定了用于验证的一组业务规则。如今，由于缺乏自动化标准化解决方案，大多数基金行政管理人严重依赖人力资源；然而，由于经济环境和提高效率及降低成本的需求，许多银行正在寻求最少人工交互的自动化解决方案，即直通处理（STP）。在一个专注于构建NAV验证最优解决方案的协作项目范围内，本文我们将提出一种检测相关业务规则的新方法。我们还展示了如何使用真实世界金融数据评估该方法。
引用
@article{arxiv.1704.04301,
title = {A Tree-based Approach for Detecting Redundant Business Rules in very Large Financial Datasets},
author = {Nhien-An Le-Khac and Sammer Markos and M-Tahar Kechadi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1704.04301},
year = {2017}
}