CN110826991B - 一种电子回单处理系统及方法 - Google Patents

一种电子回单处理系统及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110826991B
CN110826991B CN201911046503.1A CN201911046503A CN110826991B CN 110826991 B CN110826991 B CN 110826991B CN 201911046503 A CN201911046503 A CN 201911046503A CN 110826991 B CN110826991 B CN 110826991B
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
electronic receipt
information
service
service type
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201911046503.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110826991A (zh
Inventor
曹俊
邱首阳
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China Telecom Group Trade Union Shanghai Committee
China Telecom Corp Ltd Shanghai Branch
Original Assignee
China Telecom Group Trade Union Shanghai Committee
China Telecom Corp Ltd Shanghai Branch
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China Telecom Group Trade Union Shanghai Committee, China Telecom Corp Ltd Shanghai Branch filed Critical China Telecom Group Trade Union Shanghai Committee
Priority to CN201911046503.1A priority Critical patent/CN110826991B/zh
Publication of CN110826991A publication Critical patent/CN110826991A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110826991B publication Critical patent/CN110826991B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G06Q10/103—Workflow collaboration or project management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/02—Banking, e.g. interest calculation or account maintenance
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/12—Accounting
    • G06Q40/125—Finance or payroll

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Technology Law (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种电子回单处理系统及方法，属于信息处理技术领域，系统包括：输入模块，预处理模块，业务类型模块，第一提取模块，第二提取模块，识别模块，提交模块；方法包括：步骤S1，接收电子回单数据，并打上数据标签；步骤S2，对预定信息进行提取和识别；步骤S3，提取得到电子回单数据的业务号码；步骤S4，提取外部业务系统中可能待处理业务；步骤S5，处理得到对应的实际待处理业务；步骤S6，提交给相应的外部业务系统进行具体业务处理；上述技术方案有益效果是：实现银行电子回单的自动化处理，解决了现有技术中，依赖人工处理带来的人工工作量大，出错率高和效率低等问题，确保了处理结果的准确性和时效性。

Description

一种电子回单处理系统及方法
技术领域
本发明涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种电子回单处理系统及方法。
背景技术
银行电子回单是银行转账付款交易业务的电子交易凭证，在企业的业务流程中，如果涉及到银行的收付款环节，相应的在业务流程中就需要查看银行的电子回单内容，并根据电子回单内容在企业业务系统中对相应的业务进行处理。
现有技术中，根据银行电子回单内容对企业业务系统中相应的业务进行处理的过程主要依靠人工的方式进行，人工处理的过程中一方面需要耗费大量的人力资源的支撑，且处理过程对处理人员的专业性、熟练性、经验的丰富程度均有较高的要求；另一方面，由于处理过程依赖于人的主观判断与操作，使得处理结果在准确性和时效性上难以得到保证。
发明内容
根据现有技术中存在的上述问题，现提供一种电子回单处理系统及方法，通过对电子回单的数据进行标准化，提取相应的数据信息，并通过该数据信息自动识别提取与该电子回单相关联的企业业务数据，从而实现银行电子回单的自动化处理，解决了现有技术中依赖人工处理带来的种种弊端。
上述技术方案具体包括：
一种电子回单处理系统，应用于银行电子回单数据的处理，其特征在于，所述电子回单处理系统连接有多个外部业务系统，所述多个外部业务系统用于存储和处理不同业务类型的待处理业务；
所述电子回单处理系统包括：
输入模块，用于接收所述电子回单数据；
预处理模块，连接所述输入模块，用于将所述电子回单数据中的数据信息打上相应的数据标签；
业务类型模块，连接所述预处理模块，用于根据所述数据标签对所述电子回单数据中的预定信息进行提取和识别，得到所述电子回单数据对应的业务类型信息；
第一提取模块，连接所述业务类型模块，用于根据所述业务类型信息对所述预定信息进行业务号码提取，得到所述电子回单数据对应的业务号码；
第二提取模块，连接所述业务类型模块和所述第一提取模块，用于根据所述业务类型信息对接相应的所述外部业务系统，并提取所述外部业务系统中与所述业务号码相关联的所有可能待处理业务；
识别模块，连接所述第二提取模块和所述业务类型模块，用于根据所述预定信息对所述可能待处理业务进行判定识别，得到所述电子回单数据对应的实际待处理业务；
提交模块，连接所述识别模块与所述输入模块，用于将所述电子回单数据与所述实际待处理业务提交给相应的所述外部业务系统进行具体业务处理。
优选地，其中，所述预处理模块进一步包括：
数据信息识别单元，所述数据信息识别单元中预先训练形成一数据信息识别模型，所述数据信息识别单元根据所述数据信息识别模型对所述电子回单数据进行识别，得到所述数据信息；
标记单元，连接所述数据信息识别单元，为所述数据信息打上相应的所述数据标签。
优选地，其中，所述业务类型模块包括：
第一提取单元，根据预先建立的所述预定信息与所述数据标签之间的对应关系对所述电子回单数据进行信息提取，并将提取的信息输出为所述预定信息；
业务类型识别单元，连接所述第一提取单元，所述业务类型识别单元中预先训练形成一业务类型识别模型，所述业务类型识别单元通过所述业务类型识别模型对所述预定信息进行识别，得到第一识别结果，并将所述第一识别结果输出为所述业务类型信息。
优选地，其中，所述预定信息包括备注及附录文字信息，所述业务类型模块还包括：
文本识别单元，连接所述业务类型识别单元，用于在所述第一识别结果为空时，对所述备注及附录文字信息进行文本识别，得到第二识别结果；
辅助标签生成单元，连接所述文本识别单元和所述业务类型识别单元，所述辅助标签生成单元中预先训练形成一辅助标签识别模型，所述辅助标签生成单元通过所述辅助标签识别模型对所述第二识别结果进行识别，得到对应于所述电子回单数据的辅助标签；
所述业务类型识别单元根据生成的所述辅助标签对所述预定信息进行再次识别，并将识别结果输出为所述业务类型信息。
优选地，其中，所述预定信息包括交易金额，所述识别模块进一步包括：
第二提取单元，用于提取每个所述可能待处理业务对应的账单金额；
计算单元，连接所述第二提取单元，用于对所有所述可能待处理业务的所述账单金额进行排列组合，得到所有可能账单金额；
匹配单元，连接所述计算单元，将所述可能账单金额逐一与所述交易金额进行比较，并将与所述交易金额相等的所述可能账单金额对应的所有所述可能待处理业务输出为所述实际待处理业务。
一种电子回单处理方法，应用于如上所述的电子回单处理系统中，其中包括：
步骤S1，接收所述电子回单数据，并将所述电子回单数据中的数据信息打上相应的数据标签；
步骤S2，根据所述数据标签对所述电子回单数据中的预定信息进行提取和识别，得到所述电子回单数据对应的业务类型信息；
步骤S3，根据所述业务类型信息对所述预定信息进行业务号码提取，得到所述电子回单数据对应的业务号码；
步骤S4，根据所述业务类型信息对接相应的外部业务系统，并提取所述外部业务系统中与所述业务号码相关联的所有可能待处理业务；
步骤S5，根据所述预定信息对所述可能待处理业务进行判定识别，得到所述电子回单数据对应的实际待处理业务；
步骤S6，将所述电子回单数据与所述实际待处理业务提交给相应的所述外部业务系统进行具体业务处理。
优选地，其中，所述步骤S1具体包括：
步骤S11，接收从银行端获取的所述电子回单数据；
步骤S12，根据历史数据预先训练形成一数据信息识别模型；
步骤S13，利用所述数据信息识别模型对所述电子回单数据进行识别，得到所述数据信息；
步骤S14，预先定义所述数据标签，并为所述数据信息打上相应的所述数据标签。
优选地，其中，所述步骤S2具体包括：
步骤S21，建立所述预定信息与所述数据标签之间的对应关系；
步骤S22，根据所述数据标签对所述电子回单数据进行信息提取，并将提取的信息输出为所述预定信息；
步骤S23，将所述预定信息输入一业务类型识别模型进行类型识别，得到第一识别结果，并将所述第一识别结果输出为所述业务类型信息；
所述业务类型识别模型为将相应的历史数据作为输入值，通过机器学习训练得到。
优选地，其中，所述预定信息包括备注及附录文字信息，所述步骤S23中，当所述第一识别结果为空时，转向以下步骤：
步骤S24，对所述备注及附录文字信息进行文本识别，得到第二识别结果；
步骤S25，将所述第二识别结果输入一辅助标签识别模型进行识别，得到对应于所述电子回单数据的辅助标签；
所述辅助标签识别模型为将相应的历史数据作为输入值，通过机器学习训练得到；
步骤S26，将电子回单数据对应的所述辅助标签和所述预定信息输入所述业务类型识别模型进行再次识别得到所述业务类型信息。
优选地，其中，所述预定信息包括交易金额，所述步骤S5中进一步包括：
步骤S51，提取每个所述可能待处理业务对应的账单金额；
步骤S52，对所有所述可能待处理业务的所述账单金额进行排列组合，得到所有可能账单金额；
步骤S53，将所述可能账单金额逐一与所述交易金额进行比较，并将与所述交易金额相等的所述可能账单金额对应的所有所述可能待处理业务输出为所述实际待处理业务。
上述技术方案的有益效果在于：
提供一种电子回单处理方法及系统，通过对电子回单的数据进行标准化，提取相应的数据信息，并通过该数据信息自动识别提取与该电子回单相关联的企业业务数据，从而实现银行电子回单的自动化处理，解决了现有技术中，依赖人工处理带来的人工工作量大，出错率高和效率低等问题，确保了处理结果的准确性和时效性。
附图说明
图1是本发明的较佳实施例中，一种电子回单处理系统的内部结构示意图；
图2是本发明的较佳实施例中，于图1的基础上，预处理模块的内部结构示意图；
图3是本发明的较佳实施例中，于图1的基础上，业务类型模块的内部结构示意图；
图4是本发明的较佳实施例中，于图1的基础上，识别模块的内部结构示意图；
图5是本发明的较佳实施例中，一种电子回单处理方法的流程示意图；
图6是本发明的较佳实施例中，于图5的基础上，步骤S1的分步骤流程示意图；
图7是本发明的较佳实施例中，于图5的基础上，步骤S2的分步骤流程示意图；
图8是本发明的较佳实施例中，于图5的基础上，步骤S5的分步骤流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。
一种电子回单处理系统，应用于银行电子回单数据的处理，如图1所示，其中，电子回单处理系统连接有多个外部业务系统，多个外部业务系统用于存储和处理不同业务类型的待处理业务；
电子回单处理系统包括：
输入模块1，用于接收电子回单数据；
预处理模块2，连接输入模块1，用于将电子回单数据中的数据信息打上相应的数据标签；
业务类型模块3，连接预处理模块2，用于根据数据标签对电子回单数据中的预定信息进行提取和识别，得到电子回单数据对应的业务类型信息；
第一提取模块4，连接业务类型模块3，用于根据业务类型信息对预定信息进行业务号码提取，得到电子回单数据对应的业务号码；
第二提取模块5，连接业务类型模块3和第一提取模块4，用于根据业务类型信息对接相应的外部业务系统，并提取外部业务系统中与业务号码相关联的所有可能待处理业务；
识别模块6，连接第二提取模块5和业务类型模块3，用于根据预定信息对可能待处理业务进行判定识别，得到电子回单数据对应的实际待处理业务；
提交模块7，连接识别模块6与输入模块1，用于将电子回单数据与实际待处理业务提交给相应的外部业务系统进行具体业务处理。
在一个具体的实施例中，企业从银行端获取得到设立于不同银行内的企业账户的电子回单数据以后，输入模块1用于接收和输入这些电子回单数据，供电子回单处理系统进行处理。预处理模块2则负责对输入模块1接收的电子回单数据进行预处理，为电子回单数据中的每个数据项打上相应的数据标签，供电子回单处理系统进行后续信息的提取与识别。具体的，在本实施例中，预定信息可以包括：付款银行网点、付款银行户名、付款银行帐号、交易类型、交易方式、收款银行网点、收款银行账号、交易用途、交易附言、备注等。
具体的，在上述实施例中，由于不同的业务类型存在不同的业务逻辑，因此第一提取模块4中预先定义有对应于不同业务类型信息的不同业务号码提取规则，当业务类型模块3识别出具体的业务类型信息后，第一提取模块4根据具体的业务类型信息选取对应的业务号码提取规则，对提取到的预定信息进行处理，得到电子回单数据相对应的业务号码。在本发明的另一个实施例中，也可以通过人工智能的方法进行业务号码的识别，预先将不同业务类型信息下的历史电子回单数据与业务号码的对应关系作为训练数据，训练得到一业务号码识别模型，通过业务号码识别模型对电子回单数据中提取预定信息进行识别，直接得到对应的业务号码。
第二提取模块5用于根据业务类型模块3处理得到的业务类型信息确定需要对接的业务系统，再根据第一提取模块4提取得到的业务号码对业务系统中的与业务号码相关联的所有可能的待处理业务，将所有可能的待处理业务形成一待处理业务列表，待处理业务列表包括待处理业务的编号，待处理业务对应的业务号码以及待处理业务对应的业务金额等信息。
提交模块7中包括一组预定义的由电子回单触发的提交处理的业务请求数据结构，该数据结构指定了待提交处理的业务类型、业务标识、待处理业务ID、总交易金额、关联的电子回单编号等。提交方式，可以是消息接口方式发送，也可以是文件方式提供等。基于该统一的提交执行数据请求，各业务系统可自动读取并完成实际业务的处理工作，包括对指定账单进行销账，对指定支付网点标识完成结算，对指定订单标识已支付等。
在本发明的较佳实施例中，如图2所示，预处理模块2进一步包括：
数据信息识别单元20，数据信息识别单元20中预先训练形成一数据信息识别模型，数据信息识别单元20根据数据信息识别模型对电子回单数据进行识别，得到数据信息；
标记单元21，连接数据信息识别单元20，为数据信息打上相应的数据标签。
在本发明的较佳实施例中，如图3所示，业务类型模块3包括：
第一提取单元30，根据预先建立的预定信息与数据标签之间的对应关系对电子回单数据进行信息提取，并将提取的信息输出为预定信息；
业务类型识别单元31，连接第一提取单元30，业务类型识别单元31中预先训练形成一业务类型识别模型，业务类型识别单元31通过业务类型识别模型对预定信息进行识别，得到第一识别结果，并将第一识别结果输出为业务类型信息。
具体的，在本实施例中，基于历史电子回单中提取的预定信息与业务类型信息之间的对应关系作为训练数据进行机器学习，训练形成业务类型识别模型，通过业务类型识别模型对预定信息进行识别，从而使后续对该电子回单的待分析处理规则限制在对应的业务类型信息下，大大降低后续查找对应待处理业务时的业务数据范围和计算量。
在本发明的较佳实施例中，预定信息包括备注及附录文字信息，如图3所示，业务类型模块3还包括：
文本识别单元32，连接业务类型识别单元31，用于在第一识别结果为空时，对备注及附录文字信息进行文本识别，得到第二识别结果；
辅助标签生成单元33，连接文本识别单元32和业务类型识别单元31，辅助标签生成单元33中预先训练形成一辅助标签识别模型，辅助标签生成单元33通过辅助标签识别模型对第二识别结果进行识别，得到对应于电子回单数据的辅助标签；
业务类型识别单元31根据生成的辅助标签对预定信息进行再次识别，并将识别结果输出为业务类型信息。
具体的，在本实施例中，对于较为复杂的业务类型信息的识别，仅根据预定信息常常无法识别到具体的结果，此时，通过文本识别单元32对备注及附录文字等复杂信息项做文本分析、语义识别等人工智能处理，进行关键字提取。辅助标签生成单元33则通过辅助标签识别模型对文本识别单元32中识别到的关键字做进一步的处理，处理得到的辅助标签作为业务类型识别单元31的输入，业务类型识别单元31在加入辅助标签的基础上进行再次识别，增强识别出较为复杂的业务类型信息。
在本发明的另一个具体实施例中，在第一提取模块4进行业务号码提取时，如果第一次提取结果为空时，同样可以根据上述方法对备注和附录文字信息进行文本分析以及语义识别，提取关键词，根据关键词建立业务号码识别辅助标签，对业务号码进行第二次增强识别。
在本发明的较佳实施例中，预定信息包括交易金额，如图4所示，识别模块6进一步包括：
第二提取单元60，用于提取每个可能待处理业务对应的账单金额；
计算单元61，连接第二提取单元60，用于对所有可能待处理业务的账单金额进行排列组合，得到所有可能账单金额；
匹配单元62，连接计算单元61，将可能账单金额逐一与交易金额进行比较，并将与交易金额相等的可能账单金额对应的所有可能待处理业务输出为实际待处理业务。
具体的，在本实施例中，计算单元61在具体计算过程中可以采用决策算法优先对可能性高的组合进行配对计算，在减少计算量的同时加快计算速度。
一种电子回单处理方法，应用于银行电子回单数据的处理，如图5所示，其中包括：
步骤S1，接收电子回单数据，并将电子回单数据中的数据信息打上相应的数据标签；
步骤S2，根据数据标签对电子回单数据中的预定信息进行提取和识别，得到电子回单数据对应的业务类型信息；
步骤S3，根据业务类型信息对预定信息进行业务号码提取，得到电子回单数据对应的业务号码；
步骤S4，根据业务类型信息对接相应的外部业务系统，并提取外部业务系统中与业务号码相关联的所有可能待处理业务；
步骤S5，根据预定信息对可能待处理业务进行判定识别，得到电子回单数据对应的实际待处理业务；
步骤S6，将电子回单数据与实际待处理业务提交给相应的外部业务系统进行具体业务处理。
在本发明的较佳实施例中，如图6所示，步骤S1具体包括：
步骤S11，接收从银行端获取的电子回单数据；
步骤S12，根据历史数据预先训练形成一数据信息识别模型；
步骤S13，利用数据信息识别模型对电子回单数据进行识别，得到数据信息；
步骤S14，预先定义数据标签，并为数据信息打上相应的数据标签。
在本发明的较佳实施例中，如图7所示，步骤S2具体包括：
步骤S21，建立预定信息与数据标签之间的对应关系；
步骤S22，根据数据标签对电子回单数据进行信息提取，并将提取的信息输出为预定信息；
步骤S23，将预定信息输入一业务类型识别模型进行类型识别，得到第一识别结果，并将第一识别结果输出为业务类型信息；
业务类型识别模型为将相应的历史数据作为输入值，通过机器学习训练得到。
在本发明的较佳实施例中，如图7所示，预定信息包括备注及附录文字信息，步骤S23中，当第一识别结果为空时，转向以下步骤：
步骤S24，对备注及附录文字信息进行文本识别，得到第二识别结果；
步骤S25，将第二识别结果输入一辅助标签识别模型进行识别，得到对应于电子回单数据的辅助标签；
辅助标签识别模型为将相应的历史数据作为输入值，通过机器学习训练得到；
步骤S26，将电子回单数据对应的辅助标签和预定信息输入业务类型识别模型进行再次识别得到业务类型信息。
在本发明的较佳实施例中，如图8所示，预定信息包括交易金额，步骤S5中进一步包括：
步骤S51，提取每个可能待处理业务对应的账单金额；
步骤S52，对所有可能待处理业务的账单金额进行排列组合，得到所有可能账单金额；
步骤S53，将可能账单金额逐一与交易金额进行比较，并将与交易金额相等的可能账单金额对应的所有可能待处理业务输出为实际待处理业务。
上述技术方案的有益效果在于：
提供一种电子回单处理方法及系统，通过对电子回单的数据进行标准化，提取相应的数据信息，并通过该数据信息自动识别提取与该电子回单相关联的企业业务数据，从而实现银行电子回单的自动化处理，解决了现有技术中，依赖人工处理带来的人工工作量大，出错率高和效率低等问题，确保了处理结果的准确性和时效性。
以上所述仅为本发明较佳的实施例，并非因此限制本发明的实施方式及保护范围，对于本领域技术人员而言，应当能够意识到凡运用本发明说明书及图示内容所作出的等同替换和显而易见的变化所得到的方案，均应当包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种电子回单处理系统，应用于银行电子回单数据的处理，其特征在于，所述电子回单处理系统连接有多个外部业务系统，所述多个外部业务系统用于存储和处理不同业务类型的待处理业务；
所述电子回单处理系统包括：
输入模块，用于接收所述电子回单数据；
预处理模块，连接所述输入模块，用于将所述电子回单数据中的数据信息打上相应的数据标签；
业务类型模块，连接所述预处理模块，用于根据所述数据标签对所述电子回单数据中的预定信息进行提取和识别，得到所述电子回单数据对应的业务类型信息；
第一提取模块，连接所述业务类型模块，用于根据所述业务类型信息对所述预定信息进行业务号码提取，得到所述电子回单数据对应的业务号码；
第二提取模块，连接所述业务类型模块和所述第一提取模块，用于根据所述业务类型信息对接相应的所述外部业务系统，并提取所述外部业务系统中与所述业务号码相关联的所有可能待处理业务；
识别模块，连接所述第二提取模块和所述业务类型模块，用于根据所述预定信息对所述可能待处理业务进行判定识别，得到所述电子回单数据对应的实际待处理业务；
提交模块，连接所述识别模块与所述输入模块，用于将所述电子回单数据与所述实际待处理业务提交给相应的所述外部业务系统进行具体业务处理。
2.根据权利要求1所述的电子回单处理系统，其特征在于，所述预处理模块进一步包括：
数据信息识别单元，所述数据信息识别单元中预先训练形成一数据信息识别模型，所述数据信息识别单元根据所述数据信息识别模型对所述电子回单数据进行识别，得到所述数据信息；
标记单元，连接所述数据信息识别单元，为所述数据信息打上相应的所述数据标签。
3.根据权利要求1所述的电子回单处理系统，其特征在于，所述业务类型模块包括：
第一提取单元，根据预先建立的所述预定信息与所述数据标签之间的对应关系对所述电子回单数据进行信息提取，并将提取的信息输出为所述预定信息；
业务类型识别单元，连接所述第一提取单元，所述业务类型识别单元中预先训练形成一业务类型识别模型，所述业务类型识别单元通过所述业务类型识别模型对所述预定信息进行识别，得到第一识别结果，并将所述第一识别结果输出为所述业务类型信息。
4.根据权利要求3所述的电子回单处理系统，其特征在于，所述预定信息包括备注及附录文字信息，所述业务类型模块还包括：
文本识别单元，连接所述业务类型识别单元，用于在所述第一识别结果为空时，对所述备注及附录文字信息进行文本识别，得到第二识别结果；
辅助标签生成单元，连接所述文本识别单元和所述业务类型识别单元，所述辅助标签生成单元中预先训练形成一辅助标签识别模型，所述辅助标签生成单元通过所述辅助标签识别模型对所述第二识别结果进行识别，得到对应于所述电子回单数据的辅助标签；
所述业务类型识别单元根据生成的所述辅助标签对所述预定信息进行再次识别，并将识别结果输出为所述业务类型信息。
5.根据权利要求1所述的电子回单处理系统，其特征在于，所述预定信息包括交易金额，所述识别模块进一步包括：
第二提取单元，用于提取每个所述可能待处理业务对应的账单金额；
计算单元，连接所述第二提取单元，用于对所有所述可能待处理业务的所述账单金额进行排列组合，得到所有可能账单金额；
匹配单元，连接所述计算单元，将所述可能账单金额逐一与所述交易金额进行比较，并将与所述交易金额相等的所述可能账单金额对应的所有所述可能待处理业务输出为所述实际待处理业务。
6.一种电子回单处理方法，应用于如权利要求1-5任意一项所述的电子回单处理系统中，其特征在于，包括：
步骤S1，接收所述电子回单数据，并将所述电子回单数据中的数据信息打上相应的数据标签；
步骤S2，根据所述数据标签对所述电子回单数据中的预定信息进行提取和识别，得到所述电子回单数据对应的业务类型信息；
步骤S3，根据所述业务类型信息对所述预定信息进行业务号码提取，得到所述电子回单数据对应的业务号码；
步骤S4，根据所述业务类型信息对接相应的外部业务系统，并提取所述外部业务系统中与所述业务号码相关联的所有可能待处理业务；
步骤S5，根据所述预定信息对所述可能待处理业务进行判定识别，得到所述电子回单数据对应的实际待处理业务；
步骤S6，将所述电子回单数据与所述实际待处理业务提交给相应的所述外部业务系统进行具体业务处理。
7.根据权利要求6所述的电子回单处理方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：
步骤S11，接收从银行端获取的所述电子回单数据；
步骤S12，根据历史数据预先训练形成一数据信息识别模型；
步骤S13，利用所述数据信息识别模型对所述电子回单数据进行识别，得到所述数据信息；
步骤S14，预先定义所述数据标签，并为所述数据信息打上相应的所述数据标签。
8.根据权利要求6所述的电子回单处理方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
步骤S21，建立所述预定信息与所述数据标签之间的对应关系；
步骤S22，根据所述数据标签对所述电子回单数据进行信息提取，并将提取的信息输出为所述预定信息；
步骤S23，将所述预定信息输入一业务类型识别模型进行类型识别，得到第一识别结果，并将所述第一识别结果输出为所述业务类型信息；
所述业务类型识别模型为将相应的历史数据作为输入值，通过机器学习训练得到。
9.根据权利要求8所述的电子回单处理方法，其特征在于，所述预定信息包括备注及附录文字信息，所述步骤S23中，当所述第一识别结果为空时，转向以下步骤：
步骤S24，对所述备注及附录文字信息进行文本识别，得到第二识别结果；
步骤S25，将所述第二识别结果输入一辅助标签识别模型进行识别，得到对应于所述电子回单数据的辅助标签；
所述辅助标签识别模型为将相应的历史数据作为输入值，通过机器学习训练得到；
步骤S26，将电子回单数据对应的所述辅助标签和所述预定信息输入所述业务类型识别模型进行再次识别得到所述业务类型信息。
10.根据权利要求6所述的电子回单处理方法，其特征在于，所述预定信息包括交易金额，所述步骤S5中进一步包括：
步骤S51，提取每个所述可能待处理业务对应的账单金额；
步骤S52，对所有所述可能待处理业务的所述账单金额进行排列组合，得到所有可能账单金额；
步骤S53，将所述可能账单金额逐一与所述交易金额进行比较，并将与所述交易金额相等的所述可能账单金额对应的所有所述可能待处理业务输出为所述实际待处理业务。
CN201911046503.1A 2019-10-30 2019-10-30 一种电子回单处理系统及方法 Active CN110826991B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911046503.1A CN110826991B (zh) 2019-10-30 2019-10-30 一种电子回单处理系统及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911046503.1A CN110826991B (zh) 2019-10-30 2019-10-30 一种电子回单处理系统及方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110826991A CN110826991A (zh) 2020-02-21
CN110826991B true CN110826991B (zh) 2022-12-13

Family

ID=69551449

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911046503.1A Active CN110826991B (zh) 2019-10-30 2019-10-30 一种电子回单处理系统及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110826991B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111401002A (zh) * 2020-03-11 2020-07-10 山东浪潮通软信息科技有限公司 一种自动识别pdf电子回单信息的方法、装置与计算机存储介质
CN113938481A (zh) * 2021-11-12 2022-01-14 中国建设银行股份有限公司 回单处理方法、处理装置、电子设备及可读存储介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2004021231A2 (en) * 2002-08-30 2004-03-11 Sap Aktiengesellschaft Method and software application for automated generation of bills
CN103914907A (zh) * 2014-04-14 2014-07-09 陕西海基业高科技实业有限公司 纸质票据信息识别与核校系统及应用方法
CN103927825A (zh) * 2014-04-14 2014-07-16 陕西海基业高科技实业有限公司 一种纸质票据自助处理及校核系统及应用方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2004021231A2 (en) * 2002-08-30 2004-03-11 Sap Aktiengesellschaft Method and software application for automated generation of bills
CN103914907A (zh) * 2014-04-14 2014-07-09 陕西海基业高科技实业有限公司 纸质票据信息识别与核校系统及应用方法
CN103927825A (zh) * 2014-04-14 2014-07-16 陕西海基业高科技实业有限公司 一种纸质票据自助处理及校核系统及应用方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN110826991A (zh) 2020-02-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107644012B (zh) 电子装置、问题识别确认方法和计算机可读存储介质
CN112380870A (zh) 用户意图分析方法、装置、电子设备及计算机存储介质
US11741094B2 (en) Method and system for identifying core product terms
CN107886231B (zh) 客服的服务质量评价方法与系统
CN107301229A (zh) 基于语义分析的反馈指派方法及系统
CN110826991B (zh) 一种电子回单处理系统及方法
CN112966089A (zh) 基于知识库的问题处理方法、装置、设备、介质和产品
CN114936727A (zh) 一种工单派发系统、方法及计算机设备
CN111782793A (zh) 智能客服处理方法和系统及设备
CN114841128B (zh) 基于人工智能的业务交互方法、装置、设备、介质及产品
CN113051380A (zh) 信息生成方法、装置、电子设备和存储介质
CN113627797A (zh) 入职员工画像生成方法、装置、计算机设备及存储介质
CN112446209A (zh) 一种意图标签的设置方法、设备、装置及存储介质
CN110363667A (zh) 基于ai的订单融资处理方法、装置、计算机设备及存储介质
CN112669850A (zh) 语音质量检测方法、装置、计算机设备及存储介质
CN117273968A (zh) 一种跨业务线产品的会计凭证生成方法及其相关设备
CN115146653B (zh) 对话剧本构建方法、装置、设备及存储介质
CN116662546A (zh) 投诉文本标注方法、装置、设备和介质
CN114461665B (zh) 用于生成语句转换模型的方法、装置及计算机程序产品
CN109902215A (zh) 一种交易匹配的方法及系统
CN115730603A (zh) 基于人工智能的信息提取方法、装置、设备及存储介质
CN115578170A (zh) 一种财务批量制证方法、装置、设备及存储介质
CN115471148A (zh) 数据处理方法、装置、设备及存储介质
CN114299520A (zh) 一种基于双模型融合的供应商资质审核方法和审核装置
CN114006986A (zh) 外呼合规预警方法、装置、设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant