TiMDM 智能数据合规审核

智能合规审核引入数据挖掘PMML模型，总结合规数据的特征，反向优化现有的审核标准；以前单纯是根据配置的模型规则来做的静态合规审核；现在可以通过数据挖掘技术，做动态的合规审核体系完善。合规体系生成的知识包也可以移植、合并和复用，形成审核的一个自我完善的闭环。智能合规审核功能需要审核知识沉淀及模型优化训练的过程，初步上线时将采用人工审核与自动审核结合的方式，由审核专家判断智能审核结论及修改建议是否正确，并针对不正确的内容给出修正意见，主数据平台将收集专家意见用以优化审核模型，主数据平台将统计审核结论准确率，当准确率达到实际业务要求时，可替代人工审核工作。

训练完成的审核知识模型，可前置用于用户申请或修改物料数据场合，便于自查数据录入质量，真正做到全环节物料数据质量提升。

其实审核模型并不局限于物料数据，但由于物料数据目前具备较为充足的数据量，更有利于模型训练，当其他类型主数据具备一定数据标本数量时，也可以扩展使用该项功能。