CN110942066B - 票据核对方法及装置 - Google Patents
票据核对方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110942066B CN110942066B CN201911181632.1A CN201911181632A CN110942066B CN 110942066 B CN110942066 B CN 110942066B CN 201911181632 A CN201911181632 A CN 201911181632A CN 110942066 B CN110942066 B CN 110942066B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- bill
- target bill
- target
- characteristic information
- data sources
- 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
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/22—Image preprocessing by selection of a specific region containing or referencing a pattern; Locating or processing of specific regions to guide the detection or recognition
-
- 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
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Finance (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Technology Law (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)
Abstract
本发明提供了一种票据核对方法及装置，该方法包括：采集目标票据的图像数据；从目标票据的图像数据中识别出目标票据的第一特征信息；将目标票据的第一特征信息与多个数据源中的票据信息进行关联，获得多个数据源中目标票据的第二特征信息，所述数据源为目标票据的存储数据来源；核对目标票据的第一特征信息和多个数据源中目标票据的第二特征信息，获得目标票据的核对结果。本发明可以实现对票据的自动核对，效率高，准确率高。
Description
技术领域
本发明涉及互联网领域，尤其涉及一种票据核对方法及装置。
背景技术
银行票据的使用为银行对于实际办理的业务提供了有效的确权依据和安全保证，票据的后续的校验和核对，也成为了银行验证业务办理合法性和正确性的一个保障。在OCR技术不完善的情况下，银行对于账实核对的方式是采用人工获取票据与电子登记进行核对，将核对不符的票据信息进行登记并根据事后流水记载事后分账、科目发生金额、总账等与临柜账务进行逐笔核对。待所有核对均完成后，实物票据进行存档，加入档案管理中心。
上述处理票据的流程仍然处在票据识别依靠人工进行鉴别并出具相关的核对数字信息，账务的核对由对账人员进行参与，专业的根据票据相关字段进行核对。该种人工分散处理的方式不仅需要大量的人力进行票据识别，同时，也需要大量的专业对账人员进行账务核对，因此存在效率低下且准确不高的问题。
发明内容
本发明实施例提出一种票据核对方法，用以实现对票据的自动核对，效率高，准确率高，该方法包括：
采集目标票据的图像数据；
从目标票据的图像数据中识别出目标票据的第一特征信息；
将目标票据的第一特征信息与多个数据源中的票据信息进行关联，获得多个数据源中目标票据的第二特征信息，所述数据源为目标票据的存储数据来源；
核对目标票据的第一特征信息和多个数据源中目标票据的第二特征信息，获得目标票据的核对结果。
本发明实施例提出一种票据核对装置，用以实现对票据的自动核对，效率高，准确率高，该装置包括：
采集模块，用于采集目标票据的图像数据；
识别模块，用于从目标票据的图像数据中识别出目标票据的第一特征信息；
关联模块，用于将目标票据的第一特征信息与多个数据源中的票据信息进行关联，获得多个数据源中目标票据的第二特征信息，所述数据源为目标票据的存储数据来源；
核对模块，用于核对目标票据的第一特征信息和多个数据源中目标票据的第二特征信息，获得目标票据的核对结果。
本发明实施例还提出了一种计算机设备，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计算机程序时实现上述票据核对方法。
本发明实施例还提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述票据核对方法的计算机程序。
在本发明实施例中，采集目标票据的图像数据；从目标票据的图像数据中识别出目标票据的第一特征信息；将目标票据的第一特征信息与多个数据源中的票据信息进行关联，获得多个数据源中目标票据的第二特征信息，所述数据源为目标票据的存储数据来源；核对目标票据的第一特征信息和多个数据源中目标票据的第二特征信息，获得目标票据的核对结果。在上述过程中，可自动从目标票据的图像数据中识别出目标票据的第一特征信息，并与多个数据源中的票据信息进行自动关联，从而获得多个数据源中目标票据的第二特征信息，而上述过程不需要人工参与，提高了获得多个数据源中目标票据的效率，然后自动核对目标票据的第一特征信息和多个数据源中目标票据的第二特征信息，同样不需要人工参与，提高了票据核对的效率和准确率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1为本发明实施例中票据核对方法的流程图；
图2为本发明实施例提出的票据核对方法的详细流程图；
图3为本发明实施例中票据核对装置的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
在本说明书的描述中，所使用的“包含”、“包括”、“具有”、“含有”等，均为开放性的用语，即意指包含但不限于。参考术语“一个实施例”、“一个具体实施例”、“一些实施例”、“例如”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。各实施例中涉及的步骤顺序用于示意性说明本申请的实施，其中的步骤顺序不作限定，可根据需要作适当调整。
图1为本发明实施例中票据核对方法的流程图，如图1所示，该方法按包括：
步骤101，采集目标票据的图像数据；
步骤102，从目标票据的图像数据中识别出目标票据的第一特征信息；
步骤103，将目标票据的第一特征信息与多个数据源中的票据信息进行关联，获得多个数据源中目标票据的第二特征信息，所述数据源为目标票据的存储数据来源；
步骤104，核对目标票据的第一特征信息和多个数据源中目标票据的第二特征信息，获得目标票据的核对结果。
在本发明实施例中，可自动从目标票据的图像数据中识别出目标票据的第一特征信息，并与多个数据源中的票据信息进行自动关联，从而获得多个数据源中目标票据的第二特征信息，而上述过程不需要人工参与，提高了获得多个数据源中目标票据的效率，然后自动核对目标票据的第一特征信息和多个数据源中目标票据的第二特征信息，同样不需要人工参与，提高了票据核对的效率和准确率。
具体实施时，在步骤101中，图像数据可以是通过手机、相机、高拍仪等各类设备采集的，实现本发明实施例的票据核对方法的设备可以是终端设备，也可以是服务器，在步骤102中，目标票据的识别可以是实现本发明实施例的票据核对方法的设备进行的，也可以将图像数据发送至其他图像设备设备进行，目标票据包括出租车票据、银行类票据、住宿类票据等，例如，对于银行类票据来说，第一特征信息可以是票据序号、票据金额、日期等，第一特征信息一般是标准格式的数据。
在一实施例中，采用如下OCR识别模型中的至少一种从目标票据的图像数据中识别出目标票据的第一特征信息：
分类器字符识别模型，字符模板匹配模型，深度学习模型。
在上述实施例中，OCR识别模型从图像数据中获取关键的键值对，实现数据获取。当然，可以理解的是，上述三种OCR识别模型仅为举例，也可采用其他类型的模型识别目标票据的第一特征信息。
在步骤103中，将目标票据的第一特征信息与多个数据源中的票据信息进行关联，获得多个数据源中目标票据的第二特征信息，所述数据源为目标票据的存储数据来源，例如，对于银行类票据，多个数据源可以包括核心银行系统、外围系统，外围系统包括专用账户交易系统等，目标票据的第一特征信息也可以算是一个数据源。
具体实施时，将目标票据的第一特征信息与多个数据源中的票据信息进行关联，获得多个数据源中目标票据的第二特征信息的方法有多种，下面给出其中一个实施例。
在一实施例中，将目标票据的第一特征信息与多个数据源中的票据信息进行关联，获得多个数据源中目标票据的第二特征信息，包括：
对每一数据源，在该数据源中存在与第一特征信息中相同的属性字段时，基于目标票据和该属性字段确定该数据源中的目标票据，所述属性字段为能够唯一标识票据的字段；
在该数据源中存在与其他数据源中相同的属性字段，且其他数据源中已确定目标票据时，基于其他数据源中已确定目标票据和该属性字段，确定该数据源中的目标票据；
从该数据源中的目标票据中提取出目标票据的第二特征信息。
在上述实施例中，以BGL账户交易数据为例，在交易过程中，首先通过专用账户交易系统(外围系统)进行转账交易的提交，审批流程通过后，发起核心系统的转账交易，核心转账交易完成后，该笔交易才算完成。在这个过程中，出现了三个数据源，一是在专用账户交易系统存在的一笔审批通过的BGL转账交易数据(可以称为第一数据源)，二是在核心银行存在的一笔BGL转账交易数据(可以称为第二数据源)，三是目标票据，即客户办理BGL转账交易的凭证单据。对于专用账户交易系统的BGL转账交易数据，含有属性字段账户、票据序号和核算码，而凭证单据的图像数据中识别出的第一特征信息也含有票据序号这一属性字段，因此，可以根据凭证单据的图像数据中识别出的第一特征信息来确定专用账户交易系统的BGL转账交易数据的目标票据；核心银行的BGL转账交易数据含有的属性字段包括交易流水号和核算码，专用账户交易系统的BGL转账交易数据也含有核算码这一属性字段，因此，在专用账户交易系统的BGL转账交易数据中确定了目标票据之后，可根据核算码确定专用账户交易系统的BGL转账交易数据中的目标票据。
上述三个数据源都确定了同一目标票据之后，即可以提取出目标票据的第二特征信息，例如，目标票据的序列号、票据金额等。
在步骤104中，核对目标票据的第一特征信息和多个数据源中目标票据的第二特征信息，获得目标票据的核对结果，例如，第一特征信息中序列号的值为311，金额为100，第一数据源中的序列号的值为311，金额为100，第二数据源中的序列号的值为311，金额为101，那么第二数据源的第二特征信息存在不符的情况，目标票据的核对结果为目标票据存在异常，具体为核心银行的BGL转账交易数据存在异常。
对于核对结果为正常的目标票据，则对账过程已完结，目标票据可以归档到磁盘中，进行保存；对于核对结果为存在异常的票据，需要进行后续流转处理。流程处理的方法有多种。
在一实施例中，在核对目标票据的第一特征信息和多个数据源中目标票据的第二特征信息，获得目标票据的核对结果之后，还包括：
在目标票据的核对结果为目标票据异常时，确定目标票据的风险级别；
根据目标票据的风险级别生成目标票据的预警信息。
在上述实施例中，目标票据的预警信息经业务人员确认后，再对目标票据进行归档处理。
另外，在根据票据的风险级别生成目标票据的预警信息之后，还包括：
确定票据的不同的风险级别对应的预警提醒方式；
确定票据的预警信息的发送范围；
将票据的预警信息按照对应的预警提醒方式发送至预警信息的发送范围。
在上述实施例中，对于银行类票据来说，预警提醒方式可以是账户用户的手机短信提醒、核心银行系统与专用账户交易系统内部的声音或界面提醒，预警信息的发送范围可以是运营控制部、业务主管部门、总分行业务主管部门、账户开立等，可根据实际情况确定，从而形成银行信息共享、上下联动的BGL账户管控体系。
基于上述实施例，本发明提出如下一个实施例来说明票据核对方法的详细流程，图2为本发明实施例提出的票据核对方法的详细流程图，如图2所示，在一实施例中，票据核对方法的详细流程包括：
步骤201，采集目标票据的图像数据；
步骤202，从目标票据的图像数据中识别出目标票据的第一特征信息；
步骤203，对每一数据源，在该数据源中存在与第一特征信息中相同的属性字段时，基于目标票据和该属性字段确定该数据源中的目标票据，所述属性字段为能够唯一标识票据的字段；
步骤204，在该数据源中存在与其他数据源中相同的属性字段，且其他数据源中已确定目标票据时，基于其他数据源中已确定目标票据和该属性字段，确定该数据源中的目标票据；
步骤205，从该数据源中的目标票据中提取出目标票据的第二特征信息；
步骤206，核对目标票据的第一特征信息和多个数据源中目标票据的第二特征信息，获得目标票据的核对结果；
步骤207，在目标票据的核对结果为目标票据异常时，确定目标票据的风险级别；
步骤208，根据目标票据的风险级别生成目标票据的预警信息；
步骤209，确定票据的不同的风险级别对应的预警提醒方式；
步骤210，确定票据的预警信息的发送范围；
步骤211，将票据的预警信息按照对应的预警提醒方式发送至预警信息的发送范围。
当然，可以理解的是，上述票据核对方法的详细流程还可以有其他变化例，相关变化例均应落入本发明的保护范围。
综上所述，在本发明实施例提出的方法中，采集目标票据的图像数据；从目标票据的图像数据中识别出目标票据的第一特征信息；将目标票据的第一特征信息与多个数据源中的票据信息进行关联，获得多个数据源中目标票据的第二特征信息，所述数据源为目标票据的存储数据来源；核对目标票据的第一特征信息和多个数据源中目标票据的第二特征信息，获得目标票据的核对结果。在上述过程中，可自动从目标票据的图像数据中识别出目标票据的第一特征信息，并与多个数据源中的票据信息进行自动关联，从而获得多个数据源中目标票据的第二特征信息，而上述过程不需要人工参与，提高了获得多个数据源中目标票据的效率，然后自动核对目标票据的第一特征信息和多个数据源中目标票据的第二特征信息，同样不需要人工参与，提高了票据核对的效率和准确率。
基于同样的发明构思，本发明实施例还提供了一种票据核对装置，如下面的实施例所述。由于这些解决问题的原理与票据核对方法相似，因此装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不在赘述。
图3为本发明实施例中票据核对装置的示意图，如图3所示，该装置包括：
采集模块301，用于采集目标票据的图像数据；
识别模块302，用于从目标票据的图像数据中识别出目标票据的第一特征信息；
关联模块303，用于将目标票据的第一特征信息与多个数据源中的票据信息进行关联，获得多个数据源中目标票据的第二特征信息，所述数据源为目标票据的存储数据来源；
核对模块304，用于核对目标票据的第一特征信息和多个数据源中目标票据的第二特征信息，获得目标票据的核对结果。
在一实施例中，识别模块302具体用于：
采用如下OCR识别模型中的至少一种从目标票据的图像数据中识别出目标票据的第一特征信息：
分类器字符识别模型，字符模板匹配模型，深度学习模型。
在一实施例中，关联模块303具体用于：
对每一数据源，在该数据源中存在与第一特征信息中相同的属性字段时，基于目标票据和该属性字段确定该数据源中的目标票据，所述属性字段为能够唯一标识票据的字段；
在该数据源中存在与其他数据源中相同的属性字段，且其他数据源中已确定目标票据时，基于其他数据源中已确定目标票据和该属性字段，确定该数据源中的目标票据；
从该数据源中的目标票据中提取出目标票据的第二特征信息。
在一实施例中，所述装置还包括预警信息生成模块305，用于：
在目标票据的核对结果为目标票据异常时，确定目标票据的风险级别；
根据目标票据的风险级别生成目标票据的预警信息。
综上所述，在本发明实施例提出的装置中，采集目标票据的图像数据；从目标票据的图像数据中识别出目标票据的第一特征信息；将目标票据的第一特征信息与多个数据源中的票据信息进行关联，获得多个数据源中目标票据的第二特征信息，所述数据源为目标票据的存储数据来源；核对目标票据的第一特征信息和多个数据源中目标票据的第二特征信息，获得目标票据的核对结果。在上述过程中，可自动从目标票据的图像数据中识别出目标票据的第一特征信息，并与多个数据源中的票据信息进行自动关联，从而获得多个数据源中目标票据的第二特征信息，而上述过程不需要人工参与，提高了获得多个数据源中目标票据的效率，然后自动核对目标票据的第一特征信息和多个数据源中目标票据的第二特征信息，同样不需要人工参与，提高了票据核对的效率和准确率。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种票据核对方法，其特征在于，包括：
采集目标票据的图像数据；
从目标票据的图像数据中识别出目标票据的第一特征信息；
将目标票据的第一特征信息与多个数据源中的票据信息进行关联，获得多个数据源中目标票据的第二特征信息，所述数据源为目标票据的存储数据来源；
核对目标票据的第一特征信息和多个数据源中目标票据的第二特征信息，获得目标票据的核对结果；
将目标票据的第一特征信息与多个数据源中的票据信息进行关联，获得多个数据源中目标票据的第二特征信息，包括：
对每一数据源，在该数据源中存在与第一特征信息中相同的属性字段时，基于目标票据和该属性字段确定该数据源中的目标票据，所述属性字段为能够唯一标识票据的字段；
在该数据源中存在与其他数据源中相同的属性字段，且其他数据源中已确定目标票据时，基于其他数据源中已确定目标票据和该属性字段，确定该数据源中的目标票据；
从该数据源中的目标票据中提取出目标票据的第二特征信息。
2.如权利要求1所述的票据核对方法，其特征在于，采用如下OCR识别模型中的至少一种从目标票据的图像数据中识别出目标票据的第一特征信息：
分类器字符识别模型，字符模板匹配模型，深度学习模型。
3.如权利要求1所述的票据核对方法，其特征在于，在核对目标票据的第一特征信息和多个数据源中目标票据的第二特征信息，获得目标票据的核对结果之后，还包括：
在目标票据的核对结果为目标票据异常时，确定目标票据的风险级别；
根据目标票据的风险级别生成目标票据的预警信息。
4.一种票据核对装置，其特征在于，包括：
采集模块，用于采集目标票据的图像数据；
识别模块，用于从目标票据的图像数据中识别出目标票据的第一特征信息；
关联模块，用于将目标票据的第一特征信息与多个数据源中的票据信息进行关联，获得多个数据源中目标票据的第二特征信息，所述数据源为目标票据的存储数据来源；
核对模块，用于核对目标票据的第一特征信息和多个数据源中目标票据的第二特征信息，获得目标票据的核对结果；
关联模块具体用于：
对每一数据源，在该数据源中存在与第一特征信息中相同的属性字段时，基于目标票据和该属性字段确定该数据源中的目标票据，所述属性字段为能够唯一标识票据的字段；
在该数据源中存在与其他数据源中相同的属性字段，且其他数据源中已确定目标票据时，基于其他数据源中已确定目标票据和该属性字段，确定该数据源中的目标票据；
从该数据源中的目标票据中提取出目标票据的第二特征信息。
5.如权利要求4所述的票据核对装置，其特征在于，识别模块具体用于：
采用如下OCR识别模型中的至少一种从目标票据的图像数据中识别出目标票据的第一特征信息：
分类器字符识别模型，字符模板匹配模型，深度学习模型。
6.如权利要求4所述的票据核对装置，其特征在于，还包括预警信息生成模块，用于：
在目标票据的核对结果为目标票据异常时，确定目标票据的风险级别；
根据目标票据的风险级别生成目标票据的预警信息。
7.一种计算机设备，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计算机程序时实现权利要求1至3任一项所述方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至3任一项所述方法的计算机程序。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911181632.1A CN110942066B (zh) | 2019-11-27 | 2019-11-27 | 票据核对方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911181632.1A CN110942066B (zh) | 2019-11-27 | 2019-11-27 | 票据核对方法及装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110942066A CN110942066A (zh) | 2020-03-31 |
| CN110942066B true CN110942066B (zh) | 2023-07-25 |
Family
ID=69908252
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201911181632.1A Active CN110942066B (zh) | 2019-11-27 | 2019-11-27 | 票据核对方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110942066B (zh) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111967458B (zh) * | 2020-08-14 | 2024-04-16 | 中国工商银行股份有限公司 | 票据交换方法、相关设备及系统 |
| CN112036295B (zh) * | 2020-08-28 | 2023-12-08 | 泰康保险集团股份有限公司 | 票据图像处理方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN113743947A (zh) * | 2021-09-17 | 2021-12-03 | 中国银行股份有限公司 | 一种核算码的处理方法、装置、存储介质和设备 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003263607A (ja) * | 2003-03-05 | 2003-09-19 | Hitachi Ltd | 帳票処理方法およびシステム |
| WO2019200781A1 (zh) * | 2018-04-18 | 2019-10-24 | 平安科技（深圳）有限公司 | 票据识别方法、装置及存储介质 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105741404B (zh) * | 2014-12-12 | 2018-07-03 | 威海新北洋荣鑫科技股份有限公司 | 票据的鉴别方法、装置和系统 |
| CN107918916A (zh) * | 2017-09-13 | 2018-04-17 | 平安科技（深圳）有限公司 | 自助理赔申请处理方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN109522743B (zh) * | 2018-10-27 | 2023-08-22 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | 一种医疗保险票据稽核方法、区块链节点设备及系统 |
-
2019
- 2019-11-27 CN CN201911181632.1A patent/CN110942066B/zh active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003263607A (ja) * | 2003-03-05 | 2003-09-19 | Hitachi Ltd | 帳票処理方法およびシステム |
| WO2019200781A1 (zh) * | 2018-04-18 | 2019-10-24 | 平安科技（深圳）有限公司 | 票据识别方法、装置及存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN110942066A (zh) | 2020-03-31 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110942066B (zh) | 票据核对方法及装置 | |
| US12008543B2 (en) | Systems and methods for enrollment and identity management using mobile imaging | |
| CN112801498B (zh) | 风险识别模型的训练方法、风险识别方法、装置及设备 | |
| CN110634223A (zh) | 票据校验方法及装置 | |
| CN103810635A (zh) | 贷款业务处理流程核查实现方法及装置 | |
| CN108596559A (zh) | 任务自动化审核方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN110956166A (zh) | 票据标注方法及装置 | |
| CN113259868B (zh) | 跨省应急换卡方法及装置 | |
| CN110738184B (zh) | 纸质凭证的预警信息生成方法及装置 | |
| CN110019194A (zh) | 数据核对方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN112487982A (zh) | 商户信息的审核方法、系统和存储介质 | |
| CN110619583A (zh) | 账户预警信息的生成方法及装置 | |
| CN112347110B (zh) | 一种数据差异确定方法、装置、设备及存储介质 | |
| US20160307388A1 (en) | Detecting Duplicate Deposit Items at Point of Capture | |
| US20140279642A1 (en) | Systems and methods for enrollment and identity management using mobile imaging | |
| CN111932368A (zh) | 一种信用卡发卡系统及其构建方法、装置 | |
| CN105991298A (zh) | 一种重做话单的方法和装置 | |
| CN110751095A (zh) | 身份识别方法、系统及可读存储介质 | |
| CN112116460B (zh) | 基于区块链的专利质押业务处理方法、系统及存储介质 | |
| CN112766254A (zh) | 凭证信息录入的自动化测试方法及装置 | |
| CN113537964A (zh) | 申请单处理方法、设备、存储介质及装置 | |
| CN109493868B (zh) | 基于语音识别的保单录入方法和相关装置 | |
| CN113298182A (zh) | 基于凭证影像的预警方法、装置及设备 | |
| CN111862439A (zh) | 业务队列调度方法及装置 | |
| CN111797590A (zh) | 数据核对方法、装置和设备 |
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 |