CN111144409A - 一种跟单托收审单处理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种跟单托收审单处理方法及系统，所述方法包括：对跟单托收文件的图像文件进行文字识别，若识别成功，则向业务人员展示识别得到的票据信息，若识别失败，向业务人员反馈识别失败信息以使业务人员通过人工识别方式得到票据信息，接收业务人员输入的票据信息；对所述票据信息进行审核得到审核结果并向业务人员展示，根据业务人员的控制指令确定是否采用所述审核结果，若否，转为手动模式以使业务人员人工审核得到审核结果，接收业务人员输入的审核结果；根据所述审核结果形成收款文件，本发明可提高跟单托收审单处理的效率，降低跟单托收审单的成本。

Description

一种跟单托收审单处理方法及系统

技术领域

本发明涉及国际金融业务技术领域，尤其涉及一种跟单托收审单处理方法及系统。

背景技术

银行向单证中心托收交单时，登记扫描该笔托收交单时所有纸质单据和交单申请书。当交单业务流转到对应业务出单机构工作流后，业务审单人员将会按照国际惯例和实务规则，以‘单单一致’、‘与规则一致’为原则进行审单。目前跟单托收的单据一致性审核，全部由人工线下完成，系统只是录入审核结果。由于单据种类繁多、格式多样，占用人工成本较大。而人工审单工作培养周期长(一般三年以上)、对人员素质要求高。因此，目前的跟单托收审单处理工作的效率低、成本高。

发明内容

本发明的一个目的在于提供一种跟单托收审单处理方法，提高跟单托收审单处理的效率，降低跟单托收审单的成本。本发明的另一个目的在于提供一种跟单托收审单处理系统。本发明的再一个目的在于提供一种计算机设备。本发明的还一个目的在于提供一种可读介质。

为了达到以上目的，本发明一方面公开了一种跟单托收审单处理方法，包括：

对跟单托收文件的图像文件进行文字识别，若识别成功，则向业务人员展示识别得到的票据信息，若识别失败，向业务人员反馈识别失败信息以使业务人员通过人工识别方式得到票据信息，接收业务人员输入的票据信息；

对所述票据信息进行审核得到审核结果并向业务人员展示，根据业务人员的控制指令确定是否采用所述审核结果，若否，转为手动模式以使业务人员人工审核得到审核结果，接收业务人员输入的审核结果；

根据所述审核结果形成收款文件。

优选的，所述对跟单托收文件的图像文件进行文字识别票据信息具体包括：

对扫描得到的跟单托收文件的图像文件通过文字识别技术得到文字信息；

对所述文字信息进行实体抽取和实体纠错得到票据实体，进而形成所述票据信息。

优选的，所述对所述文字信息进行实体抽取具体包括：

对文字信息的数据预处理；

对数据预处理后的文字信息根据票据本体进行实体抽取；

对抽取得到的实体进行数据后处理得到票据实体。

优选的，所述对所述票据信息进行审核得到审核结果具体包括：

将所述票据信息中的票据实体与标准数据库中的票据实体进行实体对齐；

将实体对齐后的票据实体结构化处理得到票据实体结构化数据；

根据所述票据实体结构化数据形成票据知识图谱；

通过规则引擎对所述票据知识图谱进行审单得到审核结果。

优选的，所述向业务人员展示识别得到的票据信息具体包括：

将跟单托收的图像文件和识别得到的票据信息通过显示器向业务人员显示；

接收用户输入的票据修改指令对票据信息进行修改以根据用户修改后的票据信息进行审核。

优选的，所述转为手动模式以使业务人员人工审核得到审核结果具体包括：

向业务人员展示票据信息以使业务人员根据所述票据信息和所述审核信息得到审核结果。

本发明还公开了一种跟单托收审单处理系统，包括：

票据信息识别单元，用于对跟单托收文件的图像文件进行文字识别，若识别成功，则向业务人员展示识别得到的票据信息，若识别失败，向业务人员反馈识别失败信息以使业务人员通过人工识别方式得到票据信息，接收业务人员输入的票据信息；

票据信息审核单元，用于对所述票据信息进行审核得到审核结果并向业务人员展示，根据业务人员的控制指令确定是否采用所述审核结果，若否，转为手动模式以使业务人员人工审核得到审核结果，接收业务人员输入的审核结果；

收款文件生成单元，用于根据所述审核结果形成收款文件。

优选的，所述票据信息识别单元具体用于对扫描得到的跟单托收文件的图像文件通过文字识别技术得到文字信息，对所述文字信息进行实体抽取和实体纠错得到票据实体，进而形成所述票据信息。

优选的，所述票据信息识别单元进一步用于对文字信息的数据预处理，对数据预处理后的文字信息根据票据本体进行实体抽取，对抽取得到的实体进行数据后处理得到票据实体。

优选的，所述票据信息审核单元具体用于将所述票据信息中的票据实体与标准数据库中的票据实体进行实体对齐，将实体对齐后的票据实体结构化处理得到票据实体结构化数据，根据所述票据实体结构化数据形成票据知识图谱，通过规则引擎对所述票据知识图谱进行审单得到审核结果。

优选的，所述票据信息识别单元进一步用于将跟单托收的图像文件和识别得到的票据信息通过显示器向业务人员显示，接收用户输入的票据修改指令对票据信息进行修改以根据用户修改后的票据信息进行审核。

优选的，所述票据信息审核单元具体用于向业务人员展示票据信息以使业务人员根据所述票据信息和所述审核信息得到审核结果。

本发明还公开了一种计算机设备，包括存储器、处理器以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如上所述方法。

本发明还公开了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，

该程序被处理器执行时实现如上所述方法。

本发明通过对跟单托收文件形成的图像文件进行文字识别，若文字识别成功，则向业务人员展示识别得到的票据信息，若文字识别失败，则向业务人员反馈识别失败信息，业务人员可通过人工识别方式识别得到票据信息，可接收业务人员手动输入的票据信息。根据文字识别或业务人员手动输入的票据信息，对所述票据信息进行审核得到审核结果并向业务人员展示。业务人员可评审该审核结果以确定是否采用该审核结果，通过业务人员的控制指令确定业务人员是否采用该审核结果，若是，可根据该审核结果生成收款文件。若否，转为手动模式使业务人员进行人工审核。最后，根据自动审核或人工审核得到的审核结果生成收款文件。本发明能够智能识别跟单托收文件中的票据信息并自动审核，并且能够根据审核结果自动生成收款文件，大大提高了跟单托收审单处理的效率，降低跟单托收审单的成本。

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。

图1示出本发明一种跟单托收审单处理方法一个具体实施例的流程图之一；

图2示出本发明一种跟单托收审单处理方法一个具体实施例的流程图之二；

图3示出本发明一种跟单托收审单处理方法一个具体实施例的流程图之三；

图4示出本发明一种跟单托收审单处理方法一个具体实施例的流程图之四；

图5示出本发明一种跟单托收审单处理方法一个具体实施例的流程图之五；

图6示出本发明一种跟单托收审单处理方法一个具体实施例的流程图之六；

图7示出本发明一种跟单托收审单处理系统一个具体实施例的结构图；

图8示出适于用来实现本发明实施例的计算机设备的结构示意图。

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做出创造性劳动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。

根据本发明的一个方面，本实施例公开了一种跟单托收审单处理方法。如图1所示，本实施例中，所述方法包括：

S100：对跟单托收文件的图像文件进行文字识别，若识别成功，则向业务人员展示识别得到的票据信息，若识别失败，向业务人员反馈识别失败信息以使业务人员通过人工识别方式得到票据信息，接收业务人员输入的票据信息。

S200：对所述票据信息进行审核得到审核结果并向业务人员展示，根据业务人员的控制指令确定是否采用所述审核结果，若否，转为手动模式以使业务人员人工审核得到审核结果，接收业务人员输入的审核结果；

S300：根据所述审核结果形成收款文件。

本发明通过对跟单托收文件形成的图像文件进行文字识别，若文字识别成功，则向业务人员展示识别得到的票据信息，若文字识别失败，则向业务人员反馈识别失败信息，业务人员可通过人工识别方式识别得到票据信息，可接收业务人员手动输入的票据信息。根据文字识别或业务人员手动输入的票据信息，对所述票据信息进行审核得到审核结果并向业务人员展示。业务人员可评审该审核结果以确定是否采用该审核结果，通过业务人员的控制指令确定业务人员是否采用该审核结果，若是，可根据该审核结果生成收款文件。若否，转为手动模式使业务人员进行人工审核。最后，根据自动审核或人工审核得到的审核结果生成收款文件。本发明能够智能识别跟单托收文件中的票据信息并自动审核，并且能够根据审核结果自动生成收款文件，大大提高了跟单托收审单处理的效率，降低跟单托收审单的成本。

在优选的实施方式中，如图2所示，所述S100中对跟单托收文件的图像文件进行文字识别票据信息具体包括：

S110：对扫描得到的跟单托收文件的图像文件通过文字识别技术得到文字信息。

S120：对所述文字信息进行实体抽取和实体纠错得到票据实体，进而形成所述票据信息。

可以理解的是，在接收到跟单托收委托时，可采用图像采集设备或扫描设备对跟单托收文件进行图像采集得到图像文件。其中，跟单托收文件可包括托收委托书、发票、汇票、箱单、提单、空运单和保单中的一种或多种票据类型。优选的，文字识别技术可采用OCR或机器学习文字识别技术。通过文字识别技术得到的文字信息可以预先设置的存储格式进行存储，例如，得到的文字信息可存储为托收委托书-KV、发票.htm、汇票.htm、箱单.htm、提单.htm、空运单.htm和保单.htm等文件。

S120中对所述文字信息进行实体抽取和实体纠错得到票据实体。由于托收代收涉及的票据种类多样且格式各不相同，不同票据中不同实体的抽取方法也各不相同，优选的可通过多种实体抽取模型对票据信息进行实体抽取。相对来说，在同一类票据中，虽然同一票据实体分布在不同样式的票据中的不同位置，但要抽取的实体种类是固定的，每一实体的取值形式也是可以预知的。根据取值形式的不同，可以将实体抽取的模型分为枚举模型、正则匹配模型和序列标注模型等。以枚举模型为例，其定义为：[type]##[element:sub_element]##[enum]##[location_key]##[val_type]##[enum_vals]。其中：type为票据类型，element为实体名称，sub_elements为子实体列表，enum为表示实体抽取的模型为枚举模型，location_key为实体定位键，val_type为实体值取值类型string/date/number等，enum_vals为元素值枚举列表。

在优选的实施方式中，如图3所示，S120中对所述文字信息进行实体抽取具体包括：

S121：对文字信息的数据预处理。

S122：对数据预处理后的文字信息根据票据本体进行实体抽取。

S123：对抽取得到的实体进行数据后处理得到票据实体。可选的，可对实体纠错和实体抽取等过程得到的票据信息通过不同颜色或字体的文字向用户显示，以使用户对处理过程更加了解，增强用户体验。

具体的，可通过python自带的工具包将识别得到的文字信息解析成网页形式的结构化数据，该结构化数据使用div、table、span三种前段元素来描述单据图片，span用以描述文字的特征信息，主要为位置信息，而div和table则将图像分割成不同的块。通过对这些结构化数据位置信息的分析可以获取每一个span上下左右的span的相关信息。由于每一类票据抽取的实体是固定的，抽取模型依据票据中的实体清单和一些关键字定位到实体值可能出现的区域。在实体提取过程中，模型工厂针对每一实体可能出现的span用该实体对应的抽取模型进行值的抽取。在这些初步提取的实体中，存在一些复合实体的情况。比如对于某一个公司而言，实体抽取环节获取的是一串完整的公司信息，然而这串信息并不能直接使用，必须从中拆取出公司名称、地址、国别等信息，这种拆解复合实体值的过程在数据后处理环节中完成。在所有实体都拆解完毕的情况下，数据后处理环节还应按照约定好的json形式将数据存入数据库中。

其中，票据本体是根据跟单托收实例中涉及的票据和各票据实体提炼出来的抽象业务逻辑。在跟单托收业务中，有不同的银行和公司角色参与其中，各方之间以票据为介质进行交易传递。这些参与方、各类票据并不是孤立存在的点，相反，每一个交易实体彼此之间都存在联系。用知识图谱，即图数据的结构表示跟单托收业务知识框架十分清晰明了，知识图谱中的每一个点代表跟单托收业务中的每一个交易实体，边代表交易实体之间的关系。对于票据而言，业务人员通过对同类票据不同格式样本内容的总结和实务操作逻辑，对每一类票据参与审核的实体进行了提炼，并将票据、实体、子实体以知识图谱中点、边、属性的方式进行表达，形成了完整的跟单托收票据本体逻辑。票据本体是指导票据实体提取、票据审核的基础。可根据票据类型确定与票据类型对应的票据本体，根据票据本体中知识图谱包含的实体和子实体对票据信息进行实体抽取得到票据实体。

在优选的实施方式中，如图4所示，所述S100中向业务人员展示识别得到的票据信息具体包括：

S130：将跟单托收的图像文件和识别得到的票据信息通过显示器向业务人员显示。

S140：接收用户输入的票据修改指令对票据信息进行修改以根据用户修改后的票据信息进行审核。可选的，审核得到的审核结果可采用不同颜色、字体或背景等方式向用户展示，增强用户体验。

在一个具体示例中，对图像文件识别后将按跟单托收文件的票据类型依次向用户显示原始的图像文件和识别得到的对应的票据信息，可以左右并列的方式显示，以便于业务人员观看。从而，业务人员可以对照原始的图像文件查看识别得到的票据信息以对票据信息进行审查，确定识别得到的票据信息是否可用。经过业务人员的审查，若存在不一致的地方，可允许业务人员通过输入票据修改指令的方式对识别得到的票据信息进行修改，以使对识别结果进行修正。

作为一种优选的实施方式，可为预设重点显示的票据信息添加对应的显示标记。其中，根据票据类型可预先设置对应的需重点显示的票据信息，添加的显示标记可以是高亮、星号或重点提示等特殊的标记。通过丰富的审单展示效果提高用户体验，提高审单精准度。

在优选的实施方式中，如图5所示，所述S200中对所述票据信息进行审核得到审核结果具体包括：

S210：将所述票据信息中的票据实体与标准数据库中的票据实体进行实体对齐。实体对齐即是对抽取的客户、银行、商品等票据实体进行对齐。票据中抽取的实体对齐的标准来源于标准数据库中的票据实体，例如历史客户、银行和商品数据。通过对历史单托收文件、图像文件和系统录入票据信息的提取、筛选和转换，可以构建专用于国际结算领域的字典，即实体对齐的对照票据实体。在进行实体对齐时，可将这些对照字典装载到图数据，作为对齐基础查询词典。当有票据实体需要进行实体对齐时，可将输入的要对齐的票据实体进行预处理之后对照基础图谱词典进行匹配。

可选的，在一个具体例子中，以票据实体中的客户实体对齐为例，在对输入客户实体进行大小写转换等预处理之后，先对其进行精准匹配，即确定字典中是否存在与预处理后的客户实体相同的票据实体，若存在，则将客户实体与字典中的票据实体链接。若精准匹配失败，则可进一步进行差异匹配，即获取字典中与票据实体差异最小的票据实体，例如可运用Python标准库中difflib模块，将票据实体的字符串与基础字典中的票据实体进行差异比较，可先获取可能性较大的候选实体集，然后在候选集中筛选概率最大的数据作为相似度匹配实体，从而实现实体对齐功能。

S220：将实体对齐后的票据实体结构化处理得到票据实体结构化数据。

S230：根据所述票据实体结构化数据形成票据知识图谱。

S240：通过规则引擎对所述票据知识图谱进行审单得到审核结果。

票据实体结构化即依据票据实体构建票据知识图谱。知识图谱逻辑架构上分为模式层和数据层，在模式层根据票据本体进行实体及关系规范约定，形成图结构定义。在数据层，采用属性图实现业务及其相关票据实例的存储。在票据知识图谱应用层面，根据审单业务场景，适用演绎推理方法，通过规则引擎实现业务单据的合规性审查。票据知识图谱数据结构规范基于票据本体的知识定义，是实体对齐和链接、票据知识图谱构建及规则引擎等实现的参考依据和交互基础。因实体抽取模型进行票据实体抽取后的结果以key-value的形式存储在关系型数据库中，票据实体的形式与图谱的实体表述和结构存在较大差异，需将实体对齐后的票据实体结构化处理，以作为后续知识图谱构建的前提。

票据知识图谱的构建过程需严格按照图数据结构规范，优选的可采用Apache标准的属性图遍历语言Gremlin实现图交互操作。根据票据实体结构化数据形成票据知识图谱，进一步可将票据知识图谱存储在图数据库系统中，图数据库系统选型优选的参考以下原则：满足安全、自主和可控原则，支持商业友好的开源协议，支持Apache标准框架，满足上层应用不依赖特定图数据库产品，满足生产应用的性能要求，支持高可用集群，有较灵活方便的集群部署能力。生产上可采用3台应用服务器组成高可用集群部署方式，3个ArangoDB集群实例数据实时同步。为保证应用不绑定特定的图系统产品，采用Apache标准的Gremlin语言实现图的构建及遍历操作，通过Gremlin Server实现语法的转译及与ArangoDB交互。

在规则引擎层面，优选的以UCP600、ISBP和国际审单惯例为基础，梳理出一套跟单托收审单规则，每一条规则都可以拆分出若干个逻辑算子。由于每一笔业务提交的跟单托收文件的各不相同，票据实体也略有出入，因此会触发不同的审核规则，从而组合不同的逻辑算子，执行不同的输出结果。具体实现上，规则引擎分为规则映射绑定和规则逻辑执行两个部分，规则映射绑定功能负责模式层的审核规则表示到数据层票据实体的映射，并以边的方式建立起审核规则与票据实体的绑定关系，规则逻辑执行功能采用高效的图遍历方式组装绑定的实体然后执行规则推理，最终输出审核结果。

在优选的实施方式中，如图6所示，所述S200中转为手动模式以使业务人员人工审核得到审核结果具体包括：

S260：向业务人员展示票据信息以使业务人员根据所述票据信息和所述审核信息得到审核结果。具体的，根据票据信息和预设审核规则，可得到“一致”和“不一致”的审核结果，可将“一致”和“不一致”的审核结果及其对应的票据信息向用户显示，例如以表格的形式设置在显示页面中向业务人员展示。

若业务人员对展示的审核结果不满意，可以直接选择放弃自动审核的审核结果，进入手动模式。若果业务人员对审核结果比较满意，可以直接确定使自动审核得到的审核结果形成收款文件。由此，本实施例的人工智能审单流程灵活可控且不影响现有业务操作流程，同时为业务审单提供参考，并大大减少了业务手工录入的工作量，提升业务人员的工作效率。

基于相同原理，本实施例还公开了一种跟单托收审单处理系统。如图7所示，本实施例中，所述系统包括票据信息识别单元11、票据信息审核单元12和收款文件生成单元13。

票据信息识别单元11用于对跟单托收文件的图像文件进行文字识别，若识别成功，则向业务人员展示识别得到的票据信息，若识别失败，向业务人员反馈识别失败信息以使业务人员通过人工识别方式得到票据信息，接收业务人员输入的票据信息；

票据信息审核单元12用于对所述票据信息进行审核得到审核结果并向业务人员展示，根据业务人员的控制指令确定是否采用所述审核结果，若否，转为手动模式以使业务人员人工审核得到审核结果，接收业务人员输入的审核结果；

收款文件生成单元13用于根据所述审核结果形成收款文件。

在优选的实施方式中，所述票据信息识别单元具体用于对扫描得到的跟单托收文件的图像文件通过文字识别技术得到文字信息，对所述文字信息进行实体抽取和实体纠错得到票据实体，进而形成所述票据信息。

在优选的实施方式中，所述票据信息识别单元11进一步用于对文字信息的数据预处理，对数据预处理后的文字信息根据票据本体进行实体抽取，对抽取得到的实体进行数据后处理得到票据实体。

在优选的实施方式中，所述票据信息审核单元12具体用于将所述票据信息中的票据实体与标准数据库中的票据实体进行实体对齐，将实体对齐后的票据实体结构化处理得到票据实体结构化数据，根据所述票据实体结构化数据形成票据知识图谱，通过规则引擎对所述票据知识图谱进行审单得到审核结果。

在优选的实施方式中，所述票据信息识别单元11进一步用于将跟单托收的图像文件和识别得到的票据信息通过显示器向业务人员显示，接收用户输入的票据修改指令对票据信息进行修改以根据用户修改后的票据信息进行审核。

在优选的实施方式中，所述票据信息审核单元12具体用于向业务人员展示票据信息以使业务人员根据所述票据信息和所述审核信息得到审核结果。

由于该系统解决问题的原理与以上方法类似，因此本系统的实施可以参见方法的实施，在此不再赘述。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机设备，具体的，计算机设备例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

在一个典型的实例中计算机设备具体包括存储器、处理器以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如上所述方法。

下面参考图8，其示出了适于用来实现本申请实施例的计算机设备600的结构示意图。

如图8所示，计算机设备600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM))603中的程序而执行各种适当的工作和处理。在RAM603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。CPU601、ROM602、以及RAM603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶反馈器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡，调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装如存储部分608。

特别地，根据本发明的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明的实施例包括一种计算机程序产品，其包括有形地包含在机器可读介质上的计算机程序，所述计算机程序包括用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

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。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请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，本申请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。

本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (14)

1.一种跟单托收审单处理方法，其特征在于，包括：

对跟单托收文件的图像文件进行文字识别，若识别成功，则向业务人员展示识别得到的票据信息，若识别失败，向业务人员反馈识别失败信息以使业务人员通过人工识别方式得到票据信息，接收业务人员输入的票据信息；

对所述票据信息进行审核得到审核结果并向业务人员展示，根据业务人员的控制指令确定是否采用所述审核结果，若否，转为手动模式以使业务人员人工审核得到审核结果，接收业务人员输入的审核结果；

根据所述审核结果形成收款文件。

2.根据权利要求1所述的跟单托收审单处理方法，其特征在于，所述对跟单托收文件的图像文件进行文字识别票据信息具体包括：

对扫描得到的跟单托收文件的图像文件通过文字识别技术得到文字信息；

对所述文字信息进行实体抽取和实体纠错得到票据实体，进而形成所述票据信息。

3.根据权利要求2所述的跟单托收审单处理方法，其特征在于，所述对所述文字信息进行实体抽取具体包括：

对文字信息的数据预处理；

对数据预处理后的文字信息根据票据本体进行实体抽取；

对抽取得到的实体进行数据后处理得到票据实体。

4.根据权利要求1所述的跟单托收审单处理方法，其特征在于，所述对所述票据信息进行审核得到审核结果具体包括：

将所述票据信息中的票据实体与标准数据库中的票据实体进行实体对齐；

将实体对齐后的票据实体结构化处理得到票据实体结构化数据；

根据所述票据实体结构化数据形成票据知识图谱；

通过规则引擎对所述票据知识图谱进行审单得到审核结果。

5.根据权利要求1所述的跟单托收审单处理方法，其特征在于，所述向业务人员展示识别得到的票据信息具体包括：

将跟单托收的图像文件和识别得到的票据信息通过显示器向业务人员显示；

接收用户输入的票据修改指令对票据信息进行修改以根据用户修改后的票据信息进行审核。

6.根据权利要求1所述的跟单托收审单处理方法，其特征在于，所述转为手动模式以使业务人员人工审核得到审核结果具体包括：

向业务人员展示票据信息以使业务人员根据所述票据信息和所述审核信息得到审核结果。

7.一种跟单托收审单处理系统，其特征在于，包括：

票据信息识别单元，用于对跟单托收文件的图像文件进行文字识别，若识别成功，则向业务人员展示识别得到的票据信息，若识别失败，向业务人员反馈识别失败信息以使业务人员通过人工识别方式得到票据信息，接收业务人员输入的票据信息；

票据信息审核单元，用于对所述票据信息进行审核得到审核结果并向业务人员展示，根据业务人员的控制指令确定是否采用所述审核结果，若否，转为手动模式以使业务人员人工审核得到审核结果，接收业务人员输入的审核结果；

收款文件生成单元，用于根据所述审核结果形成收款文件。

8.根据权利要求7所述的跟单托收审单处理系统，其特征在于，所述票据信息识别单元具体用于对扫描得到的跟单托收文件的图像文件通过文字识别技术得到文字信息，对所述文字信息进行实体抽取和实体纠错得到票据实体，进而形成所述票据信息。

9.根据权利要求8所述的跟单托收审单处理系统，其特征在于，所述票据信息识别单元进一步用于对文字信息的数据预处理，对数据预处理后的文字信息根据票据本体进行实体抽取，对抽取得到的实体进行数据后处理得到票据实体。

10.根据权利要求7所述的跟单托收审单处理系统，其特征在于，所述票据信息审核单元具体用于将所述票据信息中的票据实体与标准数据库中的票据实体进行实体对齐，将实体对齐后的票据实体结构化处理得到票据实体结构化数据，根据所述票据实体结构化数据形成票据知识图谱，通过规则引擎对所述票据知识图谱进行审单得到审核结果。

11.根据权利要求7所述的跟单托收审单处理系统，其特征在于，所述票据信息识别单元进一步用于将跟单托收的图像文件和识别得到的票据信息通过显示器向业务人员显示，接收用户输入的票据修改指令对票据信息进行修改以根据用户修改后的票据信息进行审核。

12.根据权利要求7所述的跟单托收审单处理系统，其特征在于，所述票据信息审核单元具体用于向业务人员展示票据信息以使业务人员根据所述票据信息和所述审核信息得到审核结果。

13.一种计算机设备，包括存储器、处理器以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如权利要求1-6任一项所述方法。

14.一种计算机可读介质，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如权利要求1-6任一项所述方法。

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