CN109598479A - 一种账单提取方法、装置、电子设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种账单提取方法、装置、电子设备及介质，方法包括：以历史数据和从所述历史数据中提取出的历史账单数据作为训练样本，训练机器学习分类模型，其中，所述历史账单数据是按照预设的账单模板从所述历史数据中提取的数据；获取携带有账单数据的当前数据；采用所述机器学习分类模型提取所述当前数据中的账单数据，并根据所述账单数据，生成符合所述账单模板的当前账单。本申请提供的方法和装置用以解决现有技术中用户了解自己的消费情况资金转移情况，需要消耗大量的查找时间的技术问题，实现了提高查找效率和账单生成效率的技术效果。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种账单提取方法、装置、电子设备及介质。
背景技术
随着科技的进步，智能手机已经普及，大众的生活、消费、娱乐等活动都离不开各类移动设备。智能手机的应用带来了便利，尤其是在各种消费活动中，采用手机来进行支付也更加普遍。
银行端、网络支付平台或商家为了方便用户能了解和查询自己的消费情况，在消费或进行资金转移后，往往会提供短信或单据给用户，以保留消费和资金转移记录供用户查询。
然而，用户每次想了解自己的消费情况或查询某一笔资金转移时，都需要去翻阅历史短信或单据，需要消耗大量的时间，效率也较低。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的账单提取方法、装置、电子设备及介质。
第一方面，提供一种账单提取方法，包括：
以历史数据和从所述历史数据中提取出的历史账单数据作为训练样本，训练机器学习分类模型，其中，所述历史账单数据是按照预设的账单模板从所述历史数据中提取的数据；
获取携带有账单数据的当前数据；
采用所述机器学习分类模型提取所述当前数据中的账单数据，并根据所述账单数据，生成符合所述账单模板的当前账单。
可选的，所述当前数据为：目标单据的成像图像或短信数据。
可选的，当所述当前数据为所述成像数据时，所述获取携带有账单数据的当前数据包括：以所述目标单据为拍摄对象，拍摄获取所述目标单据的成像图像；或者，接收目标单据的成像图像；或者，扫描所述目标单据，获取所述目标单据的成像图像；或者，对所述目标单据的信息进行截屏，获取所述目标单据的成像图像；在所述获取携带有账单数据的当前数据之后，还包括：通过光学字符识别技术识别所述成像图像中的字符数据。
可选的，所述短信数据包括以下任一种或多种的组合：短信的接收时间、短信的发送方和短信的内容数据。
可选的，所述账单数据包括以下任一种或多种的组合：金额、交易类别、交易己方账户、交易时间、交易对方信息和交易情景。
可选的，在所述生成符合所述账单模板的当前账单之后还包括：比对所述当前账单与已经存储的历史账单，确定所述当前账单与所述历史账单是否存在重复关系；如果存在重复关系，则合并存在重复关系的账单。
可选的，所述确定所述当前账单与所述历史账单是否存在重复关系，包括：如果所述当前账单与所述历史账单的交易时间的差值在预设差值范围内，且所述当前账单的账单数据与所述历史账单的账单数据匹配，则确定所述当前账单与所述历史账单存在重复关系；如果所述当前账单与所述历史账单的交易时间的差值不在所述预设差值范围内，或者，所述当前账单的账单数据与所述历史账单的账单数据不匹配，则确定所述当前账单与所述历史账单不存在重复关系。
可选的，在所述生成符合所述账单模板的当前账单之后，还包括：输出所述当前账单以提示用户，并在接收到用户的确认操作后，存储所述当前账单。
可选的，所述输出所述当前账单以提示用户，包括：监听数据的获取事件，并在每次发生数据的获取事件后，输出所述账单以提示用户；或者，按预设时间，输出所述账单以提示用户；或者，在开启账单应用的预设页面后，输出所述账单以提示用户。
可选的，所述存储所述当前账单，包括：根据所述账单数据，确定所述当前账单的类型，并分类存储所述当前账单。
可选的，所述方法应用于客户端，在所述生成符合所述账单模板的当前账单之后，还包括：发送所述当前账单至服务端进行数据同步，其中，以所述客户端和所述服务端中最后一个操作所述当前账单的那端的操作结果为准，同步所述客户端和所述服务端的所述当前账单中的数据。
第二方面，提供一种账单提取装置，包括：
训练模块，用于以历史数据和从所述历史数据中提取出的历史账单数据作为训练样本训练机器学习分类模型，其中，所述历史账单数据是按照预设的账单模板从所述历史数据中提取的数据；
获取模块，用于获取携带有账单数据的当前数据；
提取模块，用于按照所述账单模板，采用所述机器学习分类模型提取所述当前数据中的账单数据，并根据所述账单数据，生成当前账单。
可选的，所述当前数据为：目标单据的成像图像或短信数据。
可选的，当所述当前数据为所述成像数据时，所述获取模块还用于：以所述目标单据为拍摄对象，拍摄获取所述目标单据的成像图像；或者，接收目标单据的成像图像；或者，扫描所述目标单据，获取所述目标单据的成像图像；或者，对所述目标单据的信息进行截屏，获取所述目标单据的成像图像；通过光学字符识别技术识别所述成像图像中的字符数据。
可选的，所述短信数据包括以下任一种或多种的组合：短信的接收时间、短信的发送方和短信的内容数据。
可选的，所述账单数据包括以下任一种或多种的组合：金额、交易类别、交易己方账户、交易时间、交易对方信息和交易情景。
可选的，所述装置还包括：查重模块，用于比对所述当前账单与已经存储的历史账单，确定所述当前账单与所述历史账单是否存在重复关系；如果存在重复关系，则合并存在重复关系的账单。
可选的，所述查重模块还用于：如果所述当前账单与所述历史账单的交易时间的差值在预设差值范围内，且所述当前账单的账单数据与所述历史账单的账单数据匹配，则确定所述当前账单与所述历史账单存在重复关系；如果所述当前账单与所述历史账单的交易时间的差值不在所述预设差值范围内，或者，所述当前账单的账单数据与所述历史账单的账单数据不匹配，则确定所述当前账单与所述历史账单不存在重复关系。
可选的，所述装置还包括：输出模块，用于输出所述当前账单以提示用户，并在接收到用户的确认操作后，存储所述当前账单。
可选的，所述输出模块还用于：监听数据的获取事件，并在每次发生数据的获取事件后，输出所述账单以提示用户；或者，按预设时间，输出所述账单以提示用户；或者，在开启账单应用的预设页面后，输出所述账单以提示用户。
可选的，所述输出模块还用于：根据所述账单数据，确定所述当前账单的类型，并分类存储所述当前账单。
可选的，所述装置为客户端，还包括：发送模块，用于发送所述当前账单至服务端进行数据同步，其中，以所述客户端和所述服务端中最后一个操作所述当前账单的那端的操作结果为准，同步所述客户端和所述服务端的所述当前账单中的数据。
第三方面，提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现第一方面任一所述的方法。
第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面任一所述的方法。
本申请实施例中提供的技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
本申请实施例提供的账单提取方法、装置、电子设备及介质，以历史数据和按照预设的账单模板提取出的历史账单数据作为训练样本训练机器学习分类模型，并采用训练后的机器学习分类模型提取所述当前数据中的账单数据，来生成当前账单，以便于后续用户查询资金变动记录和根据账单来获得集中的消费数据。进一步，采用机器学习分类模型能提高账单提取的效率。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1为本发明实施例中账单提取方法的流程图；
图2为本发明实施例中账单提取装置的结构示意图；
图3为本发明实施例中电子设备的结构示意图；
图4为本发明实施例中存储介质的结构示意图。
具体实施方式
本申请实施例中的技术方案，总体思路如下：
采用训练后的机器学习分类模型提取所述当前数据中的账单数据，来生成当前账单，以提高账单提取效率，也便于后续用户查询资金变动记录和根据账单来获得集中的消费数据。
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
实施例一
本实施例提供了一种账单提取方法，请参考图1，图1为本申请实施例中账单提取方法的流程图，包括：
步骤S101，以历史数据和从所述历史数据中提取出的历史账单数据作为训练样本训练机器学习分类模型，其中，所述历史账单数据是按照预设的账单模板从所述历史数据中提取的数据；
步骤S102，获取携带有账单数据的当前数据；
步骤S103，按照所述账单模板，采用所述机器学习分类模型提取所述当前数据中的账单数据，并根据所述账单数据，生成当前账单。
需要说明的是，本实施例提供的方法即可以应用于客户端，例如，智能手机、智能手表、计算机等；也可以应用于服务端，例如：服务器、云端等，在此不作限制。
本实施例中的历史数据和当前数据均可以是纸质的实物单据，也可以是生成的电子信息单据或短信，其生成方和发送方可以是支付平台、银行或商家等。具体可以是商场购物小票、餐饮小票、酒店住宿收据、景点门票、机票、银行对账单或银行支票等等。
下面，结合图1详细介绍本申请实施例提供的方法的具体实施步骤：
步骤S101，以历史数据和从所述历史数据中提取出的历史账单数据作为训练样本训练机器学习分类模型，其中，所述历史账单数据是按照预设的账单模板从所述历史数据中提取的数据。
在具体实施过程中，训练机器学习分类模型用的历史数据可以是历史真实的单据或短信、电子信息等，也可以是按经验编写的数据，在此不作限制。历史账单数据包括以下任一种或多种的组合：金额、交易类别、交易己方账户、交易时间、交易对方信息和交易情景等。其中，交易类别可以为“支出”、“收入”，交易场景可以为“信用卡还款”、“餐饮”或“话费”等。
本申请实施例中的预设的账单模板中设置有需要提取的账单数据的具体项目(例如，金额、交易时间、交易场景等)，该项目的显示格式及该项目的提取方式。
需要说明的是，步骤S101与步骤S102没有先后顺序限制，步骤S101和步骤S103也没有先后顺序限制。即不仅可以在进行账单提取前进行模型训练，也可以在进行账单提取后持续进行模型训练以完善模型。
步骤S102，获取携带有账单数据的当前数据。
在本申请实施例中，当前数据可以为目标单据的成像图像或短信数据，下面分别进行说明。
对于当前数据为目标单据的成像图像的情况。
在本申请实施例中，获取目标单据的成像图像的方式可以有多种，下面列举四种为例：
一，以该目标单据为拍摄对象，拍摄获取所述目标单据的成像图像。即通过摄像单元拍摄目标单据来获得成像图像，具体可以是拍摄纸质的目标单据，也可以是拍摄其他设备上显示的目标单据，在此不作限制。
二，接收目标单据的成像图像。即接收服务器端或其他客户端发送给本设备的成像图像，该成像图像上有目标单据的成像。
三，扫描目标单据，获取目标单据的成像图像。具体来讲，可以是直接整体扫描目标单据来获得目标单据的成像图像，也可以是扫描目标单据上的二维码来获得目标单据的成像图像。
四，对目标单据的信息进行截屏，获取目标单据的成像图像。即目标单据为电子信息类单据时，可以在本设备显示该单据时，执行截屏操作来获取成像图像。
当然，在具体实施过程中，获取目标单据的成像图像的方式不限于上述四种，在此不作限制，也不再一一列举。
进一步，为了便于触发自动执行下一步识别字符数据，可以设置是开启账单应用后，从账单应用中调用摄像单元来拍摄目标单据，或者，基于账单应用接收成像图像，或者，从账单应用中调用扫描单元来扫描目标单据，或者，从账单应用中调用截屏功能，以实现自动对获取的成像图像进行字符数据识别。
当然，也可以是对获取的图像均作图像分析，如果图像的字符中有“元”、“账户”、“支出”或“转入”等关键字或图像中有某些金融机构或商家的标识符，则认为该图像是目标单据的成像图像，进入自动进行字符数据识别的步骤。还可以采用机器学习算法来判断是否是账单的成像图像，在此不作限制。
在获取了成像图像后，需要识别所述成像图像中的字符数据，以能提取所述字符数据中的账单数据。
在本申请实施例中，识别成像图像中的字符数据的方法可以是通过OCR(OpticalCharacter Recognition，光学字符识别)技术来实现，也可以是通过特征提取算法或图像匹配算法来实现，在此不作限制。
对于当前数据为短信数据的情况。
在本申请实施例中，可以监控短信接收事件，在每次接收到短信时，即获取短信数据；也可以按预设时长对预设时长范围内接收到的短信进行批量的短信数据获取；还可以在开启专用的账单应用后，打开应用首页时，激发获取批量的短信数据，在此不作限制。
该短信数据包括以下任一种或多种的组合：短信的接收时间、短信的发送方和短信的内容数据。举例来讲，于“18年9月10日的12:00”接收到“某单车”发送的“您2018-09-0911:12发起的某单车退押金申请，已于2018-09-10将299元成功转到您的微信零钱账户，请您查收。”其中，“18年9月10日的12:00”、“某单车”及“您2018-09-09 11:12发起的某单车退押金申请，已于2018-09-10将299元成功转到您的微信零钱账户，请您查收。”均为短信数据。
具体来讲，会先根据短信数据判断该则短信是否是资金变动相关的短信，如果是则进行后续的步骤，如果不是则直接忽略不作处理。判断的方法可以是根据短信的发送方是否属于预设的账单发送方名单来判断，也可以是根据短信的内容中是否有“元”、“账户”、“支出”或“转入”等关键字来判断，还可以采用及其学习算法来判断，在此不作限制。
步骤S103，按照所述账单模板，采用所述机器学习分类模型提取所述当前数据中的账单数据，并根据所述账单数据，生成当前账单。
账单数据包括以下任一种或多种的组合：金额、交易类别、交易己方账户、交易时间、交易对方信息和交易情景等。其中，交易类别可以为“支出”、“收入”，交易场景可以为“信用卡还款”、“餐饮”或“话费”等。
在本申请实施例中，通过训练完善后的机器学习分类模型来提取账单数据能有效的提高账单数据的提取效率。
当然，在具体实施过程中，该账单数据可以在客户端本地提取，也可以将当前数据发送给服务端来进行账单数据的提取，在此不作限制。
在具体实施过程中，优先从当前数据的内容数据中提取交易时间信息，如果所述内容数据中不存在交易时间信息，则可以以当前数据的获取时间作为该交易时间信息。进一步，优先从当前数据的内容数据中提取交易对方信息，如果所述内容数据中不存在交易对方信息，则可以以当前数据的发送方号码或该发送方号码对应登记的名称作为该交易对方信息，以保证能最大限度的提取出完整的账单数据。
由于该机器学习分类模型是按照预设的账单模板提取的训练样本来进行训练的，训练完善后，其提取出的账单数据也会分类，且按照账单模板预设的格式排布，从而生成当前账单。
在本申请实施例中，在生成当前账单后，还可以进行查重，即比对当前账单与已经存储的历史账单，确定所述当前账单与所述历史账单是否存在重复关系，以避免重复账单干扰用户查询，也不利于后续进行账单统计和分析。具体的查重方法可以根据需要设置，下面列举两种为例：
第一种，机器学习算法查重。
即输入大量的账单来训练查重模型，使用训练好的查重模型来进行查重，比对当前账单与已经存储的历史账单，确定是否存在重复关系。
第二种，设置条件查重。
即按照分析历史数据的经验设置出查重的条件来进行查重。可以设置为：
如果当前账单与历史账单的交易时间的差值在预设差值范围内，且当前账单的账单数据与历史账单的账单数据匹配，则确定当前账单与历史账单存在重复关系；
如果当前账单与历史账单的交易时间的差值不在预设差值范围内，或者，当前账单的账单数据与历史账单的账单数据不匹配，则确定当前账单与历史账单不存在重复关系。
其中，预设差值范围可以为24h或10h等，在此不作限制。其中，当前账单的账单数据与历史账单的账单数据匹配可以是交易对方信息、交易乙方账号、金额、交易场景或均相同。
如果查重后，确认当前账单与历史账单存在重复关系，则合并存在重复关系的账单。具体合并方法可以是删除其中任一账单，或者合并两者的数据，形成更完整的账单。
在本申请实施例中，在所述生成当前账单之后还包括：输出当前账单以提示用户，并在接收到用户的确认操作后，存储所述当前账单。
具体来讲，输出当前账单，可以是弹出账单卡片供用户观看，也可以是输出语音账单供用户收听等，在此不作限制。其中，输出当前账单的触发事件可以有多种设置，下面列举三种为例：
第一种，随当前数据的获取来输出。
即监听预设类型的数据的获取事件，并在每次发生预设类型的数据的获取事件后，输出所述账单以提示用户。
以智能手机为例，当每次接收到短信后，就会触发提取短信中的账单数据来生成当前账单，并触发输出当前账单提示用户确认。即每次接收短信事件即为当前账单输出的触发事件。或者，当每次拍摄获取账单的成像图像后，就会触发识别图像中字符数据和提取账单数据来生成当前账单，并触发输出当前账单提示用户确认。即每次获取成像图像的事件即为当前账单输出的触发事件。
第二种，设置预设时间来输出。
即按预设时间，输出账单以提示用户。具体来讲，用户可以预先在账单应用中设置预设时间，该预设时间可以是具体的时间点，也可以是时长。如果为具体的时间点，则在到达预设时间时，批量输出预设时间之前没有输出过的所有账单，以提示用户批量确认；如果为时长，则按该时长周期性的输出该周期内的所有账单，以提示用户批量确认。
通过设置预设时间能避免每次获取到数据时均进行账单提示，干扰用户。
第三种，开启应用APP来输出。
即在开启账单应用的预设页面后，输出账单以提示用户。具体来讲，用户每次开启账单应用时，会将该次开启和上一次开启之间所有账单输出进行批量提示。
进一步，还可以精确设置在开启账单应用并弹出应用首页的时候，输出账单以提示用户，或者用户可以开启账单应用后，点击页面上的未确认账单标识，来触发输出所有到当前为止未确认的账单。
当然，在具体实施过程中，输出账单的触发事件不限于上述三种，为了更贴合用户需求，进一步，还可以将上述多种触发方式均提供给用户选择，由用户设置选择需要的触发输出账单的方式。
在本申请实施例中，还可以设置输出给用户确认的当前账单为可编辑状态，用户可以编辑需要的信息至该账单。用户在确认了账单后，可以执行确认操作来触发存储该当前账单。
在具体实施过程中，可以根据账单数据，确定当前账单的类型，并分类存储当前账单。以便于后续查找账单，和分析账单数据。具体的分类纬度可以有多种，例如，可以按资金走向分为“收入”和“支出”，还可以按消费类型分为“餐饮”、“交通”、“娱乐”、“理财”等，还可以按消费渠道分为“某宝消费”、“某信消费”、“信用卡还款”、“银行取款”等。当然，不同的分类纬度还可以套叠，例如，先按资金走向分大类，再按“消费类型”分小类。
假设本实施例的方法应用于客户端，在客户端上存储当前账单后，可以发送当前账单至服务端进行数据同步，以保证服务端和客户端的数据一致。进一步，如果需要对当前账单进行修改，以客户端和服务端中最后一个操作该当前账单的那端的操作结果为准，同步所述客户端和所述服务端的当前账单中的数据，以避免两端不一致。
基于同一发明构思，本发明实施例还提供了实施例一中方法对应的装置，见实施例二。
实施例二
如图2所示，提供一种账单提取装置，包括：
训练模块201，用于以历史数据和从所述历史数据中提取出的历史账单数据作为训练样本训练机器学习分类模型，其中，所述历史账单数据是按照预设的账单模板从所述历史数据中提取的数据；
获取模块202，用于获取携带有账单数据的当前数据；
提取模块203，用于按照所述账单模板，采用所述机器学习分类模型提取所述当前数据中的账单数据，并根据所述账单数据，生成当前账单。
在本申请实施例中，所述当前数据为：
目标单据的成像图像或短信数据。
在本申请实施例中，当所述当前数据为所述成像数据时，所述获取模块202还用于：
以所述目标单据为拍摄对象，拍摄获取所述目标单据的成像图像；或者，接收目标单据的成像图像；或者，扫描所述目标单据，获取所述目标单据的成像图像；或者，对所述目标单据的信息进行截屏，获取所述目标单据的成像图像；
通过光学字符识别技术识别所述成像图像中的字符数据。
在本申请实施例中，所述短信数据包括以下任一种或多种的组合：
短信的接收时间、短信的发送方和短信的内容数据。
在本申请实施例中，所述账单数据包括以下任一种或多种的组合：
金额、交易类别、交易己方账户、交易时间、交易对方信息和交易情景。
在本申请实施例中，所述装置还包括：
查重模块，用于比对所述当前账单与已经存储的历史账单，确定所述当前账单与所述历史账单是否存在重复关系；如果存在重复关系，则合并存在重复关系的账单。
在本申请实施例中，所述查重模块还用于：
如果所述当前账单与所述历史账单的交易时间的差值在预设差值范围内，且所述当前账单的账单数据与所述历史账单的账单数据匹配，则确定所述当前账单与所述历史账单存在重复关系；
如果所述当前账单与所述历史账单的交易时间的差值不在所述预设差值范围内，或者，所述当前账单的账单数据与所述历史账单的账单数据不匹配，则确定所述当前账单与所述历史账单不存在重复关系。
在本申请实施例中，所述装置还包括：
输出模块，用于输出所述当前账单以提示用户，并在接收到用户的确认操作后，存储所述当前账单。
在本申请实施例中，所述输出模块还用于：
监听数据的获取事件，并在每次发生数据的获取事件后，输出所述账单以提示用户；或者，
按预设时间，输出所述账单以提示用户；或者，
在开启账单应用的预设页面后，输出所述账单以提示用户。
在本申请实施例中，所述输出模块还用于：
根据所述账单数据，确定所述当前账单的类型，并分类存储所述当前账单。
在本申请实施例中，所述装置为客户端，还包括：
发送模块，用于发送所述当前账单至服务端进行数据同步，其中，以所述客户端和所述服务端中最后一个操作所述当前账单的那端的操作结果为准，同步所述客户端和所述服务端的所述当前账单中的数据。
由于本发明实施例二所介绍的装置，为实施本发明实施例一的方法所采用的装置，故而基于本发明实施例一所介绍的方法，本领域所属人员能够了解该装置的具体结构及变形，故而在此不再赘述。凡是本发明实施例一的方法所采用的装置都属于本发明所欲保护的范围。
基于同一发明构思，本发明实施例还提供了实施例一中方法对应的设备，见实施例三。
实施例三
如图3所示，本实施例提供一种电子设备，包括存储器310、处理器320及存储在存储器310上并可在处理器320上运行的计算机程序311，所述处理器320执行所述计算机程序311时实现以下步骤：
以历史数据和从所述历史数据中提取出的历史账单数据作为训练样本训练机器学习分类模型，其中，所述历史账单数据是按照预设的账单模板从所述历史数据中提取的数据；
获取携带有账单数据的当前数据；
按照所述账单模板，采用所述机器学习分类模型提取所述当前数据中的账单数据，并根据所述账单数据，生成当前账单。
在本申请实施例中，所述处理器320执行所述计算机程序311时可以实现本申请实施例一中任一实施方式。
由于本发明实施例三所介绍的设备，为实施本发明实施例一的方法所采用的设备，故而基于本发明实施例一所介绍的方法，本领域所属人员能够了解该设备的具体结构及变形，故而在此不再赘述。凡是本发明实施例一的方法所采用的设备都属于本发明所欲保护的范围。
基于同一发明构思，本发明实施例还提供了实施例一中方法对应的存储介质，见实施例四。
实施例四
本实施例提供一种计算机可读存储介质400，如图4所示，其上存储有计算机程序411，其特征在于，该计算机程序411被处理器执行时实现以下步骤：
以历史数据和从所述历史数据中提取出的历史账单数据作为训练样本训练机器学习分类模型，其中，所述历史账单数据是按照预设的账单模板从所述历史数据中提取的数据；
获取携带有账单数据的当前数据；
按照所述账单模板，采用所述机器学习分类模型提取所述当前数据中的账单数据，并根据所述账单数据，生成当前账单。
在具体实施过程中，该计算机程序411被处理器执行时，可以实现本申请实施例一中任一实施方式。
本申请实施例中提供的技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
本申请实施例提供的账单提取方法、装置、电子设备及介质，以历史数据和按照预设的账单模板提取出的历史账单数据作为训练样本训练机器学习分类模型，并采用训练后的机器学习分类模型提取所述当前数据中的账单数据，来生成当前账单，以便于后续用户查询资金变动记录和根据账单来获得集中的消费数据。进一步，采用机器学习分类模型能提高账单提取的效率。
在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的网关、代理服务器、系统中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
本发明公开了，A1、一种账单提取方法，包括：
以历史数据和从所述历史数据中提取出的历史账单数据作为训练样本，训练机器学习分类模型，其中，所述历史账单数据是按照预设的账单模板从所述历史数据中提取的数据；
获取携带有账单数据的当前数据；
采用所述机器学习分类模型提取所述当前数据中的账单数据，并根据所述账单数据，生成符合所述账单模板的当前账单。
A2、根据A1所述的方法，其特征在于，所述当前数据为：
目标单据的成像图像或短信数据。
A3、根据A2所述的方法，其特征在于，当所述当前数据为所述成像数据时，所述获取携带有账单数据的当前数据包括：
以所述目标单据为拍摄对象，拍摄获取所述目标单据的成像图像；或者，接收目标单据的成像图像；或者，扫描所述目标单据，获取所述目标单据的成像图像；或者，对所述目标单据的信息进行截屏，获取所述目标单据的成像图像；
在所述获取携带有账单数据的当前数据之后，还包括：
通过光学字符识别技术识别所述成像图像中的字符数据。
A4、根据A2所述的方法，其特征在于，所述短信数据包括以下任一种或多种的组合：
短信的接收时间、短信的发送方和短信的内容数据。
A5、根据A1所述的方法，其特征在于，所述账单数据包括以下任一种或多种的组合：
金额、交易类别、交易己方账户、交易时间、交易对方信息和交易情景。
A6、根据A1所述的方法，其特征在于，在所述生成符合所述账单模板的当前账单之后还包括：
比对所述当前账单与已经存储的历史账单，确定所述当前账单与所述历史账单是否存在重复关系；
如果存在重复关系，则合并存在重复关系的账单。
A7、根据A6所述的方法，其特征在于，所述确定所述当前账单与所述历史账单是否存在重复关系，包括：
如果所述当前账单与所述历史账单的交易时间的差值在预设差值范围内，且所述当前账单的账单数据与所述历史账单的账单数据匹配，则确定所述当前账单与所述历史账单存在重复关系；
如果所述当前账单与所述历史账单的交易时间的差值不在所述预设差值范围内，或者，所述当前账单的账单数据与所述历史账单的账单数据不匹配，则确定所述当前账单与所述历史账单不存在重复关系。
A8、根据A1所述的方法，其特征在于，在所述生成符合所述账单模板的当前账单之后，还包括：
输出所述当前账单以提示用户，并在接收到用户的确认操作后，存储所述当前账单。
A9、根据A8所述的方法，其特征在于，所述输出所述当前账单以提示用户，包括：
监听数据的获取事件，并在每次发生数据的获取事件后，输出所述账单以提示用户；或者，
按预设时间，输出所述账单以提示用户；或者，
在开启账单应用的预设页面后，输出所述账单以提示用户。
A10、根据A8所述的方法，其特征在于，所述存储所述当前账单，包括：
根据所述账单数据，确定所述当前账单的类型，并分类存储所述当前账单。
A11、根据A1所述的方法，其特征在于，所述方法应用于客户端，在所述生成符合所述账单模板的当前账单之后，还包括：
发送所述当前账单至服务端进行数据同步，其中，以所述客户端和所述服务端中最后一个操作所述当前账单的那端的操作结果为准，同步所述客户端和所述服务端的所述当前账单中的数据。
B12、一种账单提取装置，包括：
训练模块，用于以历史数据和从所述历史数据中提取出的历史账单数据作为训练样本训练机器学习分类模型，其中，所述历史账单数据是按照预设的账单模板从所述历史数据中提取的数据；
获取模块，用于获取携带有账单数据的当前数据；
提取模块，用于按照所述账单模板，采用所述机器学习分类模型提取所述当前数据中的账单数据，并根据所述账单数据，生成当前账单。
B13、根据B12所述的装置，其特征在于，所述当前数据为：
目标单据的成像图像或短信数据。
B14、根据B13所述的装置，其特征在于，当所述当前数据为所述成像数据时，所述获取模块还用于：
以所述目标单据为拍摄对象，拍摄获取所述目标单据的成像图像；或者，接收目标单据的成像图像；或者，扫描所述目标单据，获取所述目标单据的成像图像；或者，对所述目标单据的信息进行截屏，获取所述目标单据的成像图像；
通过光学字符识别技术识别所述成像图像中的字符数据。
B15、根据B13所述的装置，其特征在于，所述短信数据包括以下任一种或多种的组合：
短信的接收时间、短信的发送方和短信的内容数据。
B16、根据B12所述的装置，其特征在于，所述账单数据包括以下任一种或多种的组合：
金额、交易类别、交易己方账户、交易时间、交易对方信息和交易情景。
B17、根据B12所述的装置，其特征在于，还包括：
查重模块，用于比对所述当前账单与已经存储的历史账单，确定所述当前账单与所述历史账单是否存在重复关系；如果存在重复关系，则合并存在重复关系的账单。
B18、根据B17所述的装置，其特征在于，所述查重模块还用于：
如果所述当前账单与所述历史账单的交易时间的差值在预设差值范围内，且所述当前账单的账单数据与所述历史账单的账单数据匹配，则确定所述当前账单与所述历史账单存在重复关系；
如果所述当前账单与所述历史账单的交易时间的差值不在所述预设差值范围内，或者，所述当前账单的账单数据与所述历史账单的账单数据不匹配，则确定所述当前账单与所述历史账单不存在重复关系。
B19、根据B12所述的装置，其特征在于，还包括：
输出模块，用于输出所述当前账单以提示用户，并在接收到用户的确认操作后，存储所述当前账单。
B20、根据B19所述的装置，其特征在于，所述输出模块还用于：
监听数据的获取事件，并在每次发生数据的获取事件后，输出所述账单以提示用户；或者，
按预设时间，输出所述账单以提示用户；或者，
在开启账单应用的预设页面后，输出所述账单以提示用户。
B21、根据B19所述的装置，其特征在于，所述输出模块还用于：
根据所述账单数据，确定所述当前账单的类型，并分类存储所述当前账单。
B22、根据B12所述的装置，其特征在于，所述装置为客户端，还包括：
发送模块，用于发送所述当前账单至服务端进行数据同步，其中，以所述客户端和所述服务端中最后一个操作所述当前账单的那端的操作结果为准，同步所述客户端和所述服务端的所述当前账单中的数据。
C23、一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现权利要求A1-A11任一所述的方法。
D24、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现权利要求A1-A11任一所述的方法。
Claims (10)
1.一种账单提取方法，其特征在于，包括：
以历史数据和从所述历史数据中提取出的历史账单数据作为训练样本，训练机器学习分类模型，其中，所述历史账单数据是按照预设的账单模板从所述历史数据中提取的数据；
获取携带有账单数据的当前数据；
采用所述机器学习分类模型提取所述当前数据中的账单数据，并根据所述账单数据，生成符合所述账单模板的当前账单。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当前数据为：
目标单据的成像图像或短信数据。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述当前数据为所述成像数据时，所述获取携带有账单数据的当前数据包括：
以所述目标单据为拍摄对象，拍摄获取所述目标单据的成像图像；或者，接收目标单据的成像图像；或者，扫描所述目标单据，获取所述目标单据的成像图像；或者，对所述目标单据的信息进行截屏，获取所述目标单据的成像图像；
在所述获取携带有账单数据的当前数据之后，还包括：
通过光学字符识别技术识别所述成像图像中的字符数据。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述短信数据包括以下任一种或多种的组合：
短信的接收时间、短信的发送方和短信的内容数据。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述账单数据包括以下任一种或多种的组合：
金额、交易类别、交易己方账户、交易时间、交易对方信息和交易情景。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述生成符合所述账单模板的当前账单之后还包括：
比对所述当前账单与已经存储的历史账单，确定所述当前账单与所述历史账单是否存在重复关系；
如果存在重复关系，则合并存在重复关系的账单。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述确定所述当前账单与所述历史账单是否存在重复关系，包括：
如果所述当前账单与所述历史账单的交易时间的差值在预设差值范围内，且所述当前账单的账单数据与所述历史账单的账单数据匹配，则确定所述当前账单与所述历史账单存在重复关系；
如果所述当前账单与所述历史账单的交易时间的差值不在所述预设差值范围内，或者，所述当前账单的账单数据与所述历史账单的账单数据不匹配，则确定所述当前账单与所述历史账单不存在重复关系。
8.一种账单提取装置，其特征在于，包括：
训练模块，用于以历史数据和从所述历史数据中提取出的历史账单数据作为训练样本训练机器学习分类模型，其中，所述历史账单数据是按照预设的账单模板从所述历史数据中提取的数据；
获取模块，用于获取携带有账单数据的当前数据；
提取模块，用于按照所述账单模板，采用所述机器学习分类模型提取所述当前数据中的账单数据，并根据所述账单数据，生成当前账单。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-7任一所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一所述的方法。
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