一种基于LSTM算法的金融企业数据质量评价方法和系统

本发明涉及基于LSTM算法的金融企业数据质量评价方法和系统，该方法包括质量规则建模与质量异常智能探测步骤、质量问题分级处置步骤、处置结果闭环核验步骤和多维动态评价报告生成步骤，先根据贴源层数据的技术属性与业务语义特征构建质量规则体系，再基于LSTM算法构建数据量预测模型并生成动态阈值，结合质量规则体系实现贴源层数据全量检核的双重异常探测机制；对异常数据实施分级处置与闭环核验；构建开放式数据质量评价体系，通过配置化方式完成质量维度、量化指标及质量规则的定义与关联映射，进而自动生成多维动态评价报告。本发明能够精准捕捉数据量波动异常，提升金融数据质量治理的智能化与高效性，适用于金融企业数据全生命周期的质量管控。