CN112215569B - 一种对公账户定制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种对公账户定制方法及系统，通过获取客户对于对公账户的定制需求信息，根据所述定制需求信息，为客户定制其对公账户所需的账户功能，并进一步根据所述账户功能，定制客户的对公账户对应的审核流程，可得到客户对公账户的专属功能及专属审核方式，实现了对公账户的账户功能及审核流程的定制化，从而可结合用户实际需求，去除对公账户开立过程中对于客户来说不必要的功能及其审核流程，有效降低了对公账户开立过程的复杂程度，降低了工作量，并同时可达到节约客户时间，减少客户迷惑的目的。

Description

一种对公账户定制方法及系统

技术领域

本申请属于银行业务管理技术领域，尤其涉及一种对公账户定制方法及系统。

背景技术

银行的对公账户开立过程十分费时，原因是需要对账户的各项功能做各种审核，例如对询证要求、对公转账、支票业务等一系列功能做审核等，从而，易导致对公账户开立过程存在繁琐复杂、工作量大、耗时多等问题，用户体验不够友好。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种对公账户定制方法及系统，通过对公账户的账户功能及审核流程的定制化，去除对公账户开立过程中对于客户来说不必要的功能及其审核流程，降低对公账户开立过程的复杂程度，降低工作量，并节约客户时间，同时减少客户的迷惑。

具体技术方案如下：

可选的，一种对公账户定制方法，包括：

获取客户对于对公账户的定制需求信息；

根据所述定制需求信息，利用预先构建的人工智能模型为客户定制其对公账户所需的账户功能；

根据所述账户功能，定制客户的对公账户对应的审核流程，得到客户对公账户的专属功能及专属审核方式。

可选的，所述获取客户对于对公账户的定制需求信息，包括：

获取客户通过手机银行或网上银行内预先开发的对公账户线上预办理功能所上传的公司性质及对公账户的账户用途信息。

可选的，所述方法中：

所述公司性质包括以下信息中的至少一种：

股份制，个人独资，注册资本，人员规模，公司领域，公司主营业务；

所述账户用途包括以下信息中的至少一种：

转账，收款，外汇，员工工资发放，内部交税，特定用途资金专项管理、日常转账结算，现金收付。

可选的，所述根据所述定制需求信息，利用预先构建的人工智能模型为客户定制其对公账户所需的账户功能，包括：

获取预先构建的人工智能模型；其中，所述人工智能模型采用神经网络模型建立，所述人工智能模型的输入包括客户的公司性质与账户用途，输出包括客户对公账户的功能集合，在构建所述人工智能模型时，根据网络的输入输出参数的个数确定神经网络模型的结构，进而确定神经网络模型的遗传算法中需要优化的权重参数个数；

将获取的客户的公司性质及账户用途信息输入所述人工智能模型，得到所述人工智能模型输出的客户对公账户的功能集合。

可选的，所述根据所述账户功能，定制客户的对公账户对应的审核流程，包括：

基于知识库为客户对公账户的功能集合中的每项功能匹配相对应的审核流程，得到各项功能的审核流程；

对客户对公账户的功能集合中各项功能的审核流程进行整合与去重处理，得到客户的对公账户对应的审核流程。

一种对公账户定制系统，包括：

客户端，用于获取客户对于对公账户的定制需求信息，并将所述定制需求信息上传至服务平台；

服务平台，用于：

获取客户端上传的客户对于对公账户的定制需求信息；

根据所述定制需求信息，利用预先构建的人工智能模型为客户定制其对公账户所需的账户功能；

用于根据所述账户功能，定制客户的对公账户对应的审核流程，得到客户对公账户的专属功能及专属审核方式。

可选的，所述客户端，具体用于：

获取客户通过手机银行或网上银行内预先开发的对公账户线上预办理功能所上传的公司性质及对公账户的账户用途信息。

可选的，所述系统中：

所述公司性质包括以下信息中的至少一种：

股份制，个人独资，注册资本，人员规模，公司领域，主营业务；

所述账户用途包括以下信息中的至少一种：

转账，收款，外汇，员工工资发放，内部交税，特定用途资金专项管理、日常转账结算，现金收付。

可选的，所述服务平台在根据所述定制需求信息，利用预先构建的人工智能模型为客户定制其对公账户所需的账户功能方面，具体用于：

获取预先构建的人工智能模型；其中，所述人工智能模型采用神经网络模型建立，所述人工智能模型的输入包括客户的公司性质与账户用途，输出包括客户对公账户的功能集合，在构建所述人工智能模型时，根据网络的输入输出参数的个数确定神经网络模型的结构，进而确定神经网络模型的遗传算法中需要优化的权重参数个数；

将获取的客户的公司性质及账户用途信息输入所述人工智能模型，得到所述人工智能模型输出的客户对公账户的功能集合。

可选的，所述服务平台在根据所述账户功能，定制客户的对公账户对应的审核流程方面，具体用于：

基于知识库为客户对公账户的功能集合中的每项功能匹配相对应的审核流程，得到各项功能的审核流程；

对客户对公账户的功能集合中各项功能的审核流程进行整合与去重处理，得到客户的对公账户对应的审核流程。

由以上方案可知，本申请提供的对公账户定制方法及系统，通过获取客户对于对公账户的定制需求信息，根据所述定制需求信息，为客户定制其对公账户所需的账户功能，并进一步根据所述账户功能，定制客户的对公账户对应的审核流程，可得到客户对公账户的专属功能及专属审核方式，实现了对公账户的账户功能及审核流程的定制化，从而可结合用户实际需求，去除对公账户开立过程中对于客户来说不必要的功能及其审核流程，有效降低了对公账户开立过程的复杂程度，降低了工作量，并同时可达到节约客户时间，减少客户迷惑的目的。

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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的对公账户定制方法的流程示意图；

图2是本申请实施例提供的对公账户定制系统的组成结构示意图；

图3是本申请实施例提供的对公账户定制系统对客户的对公账户进行专属功能及专属审核方式定制的实现过程流程图。

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。

银行的对公账户开立过程十分费时，原因是需要对账户的各项功能做各种审核，传统方式中，为了降低对公账户开立过程的复杂度及耗时，提出了采用功能模板方式对不同客户的不同对公账户进行定制，例如，根据不同的业务类型分别对应设置不同的标准功能模板(还可以结合设置有相应的差异功能模板，即标准功能模块+差异功能模块)，进而针对不同的业务类型通过模板查找方式为其匹配相对应的功能模块，得到其定制化功能，借此去除对公账户开立过程中对于客户来说不必要的一些功能，降低对公账户开立过程的复杂度及耗时。

然而，银行业务领域中，账户开立所涉及的参数繁多、规模庞大，这将会导致上述方式中所涉及的功能模板的数量较大，模板数量过多会导致模板匹配的工作变得越来越复杂，这又间接增加了对公账户开立过程的复杂度及耗时。除此之外，传统技术具体是针对客户所需的不同业务类型(如外币现金池业务、实时现金池签约业务、一户通业务，虚拟现金业务等)分别为其设置相对应的功能模板，而业务类型是非常粗粒度的，发明人经研究发现，同一业务类型下对于不同客户其可能也会具有不同的对公账户功能需求，这将导致按上述方式为客户从功能模板库中匹配的功能模板并不能很好地满足用户的对公账户定制需求。

鉴于此，本申请提供了一种对公账户定制方法及系统，以至少部分地解决传统技术在对公账户开立过程中存在的上述问题，降低对公账户开立过程的复杂程度，降低工作量，并达到为客户定制的账户功能能够更准确、更细粒度地匹配用户需求的目的。

参阅图1，为本申请实施例提供的对公账户定制方法的流程示意图，该方法可应用于但不限于银行端的后台服务系统中，如图1所示，该方法可以包括以下处理过程：

步骤101、获取客户对于对公账户的定制需求信息。

为了克服传统技术中针对不同的业务类型(如，外币现金池业务、实时现金池签约业务、一户通业务，虚拟现金业务等)分别对应设置不同的功能模板，而导致的难以得到准确匹配于用户需求的对公账户功能模板的缺陷，本申请实施例从客户的公司性质以及客户开立对公账户的详细用途方面来更细粒度、更精准地刻画客户对于对公账户的定制需求信息。

也即，本步骤获取的客户对于对公账户的定制需求信息可以包括客户的公司性质及客户开立对公账户的用途信息。

其中，客户的公司性质可以包括但不限于以下信息中的任意一种或多种：

股份制，个人独资，注册资本，人员规模，公司领域，公司主营业务。

客户开立对公账户的用途信息可以包括但不限于以下信息中的任意一种或多种：转账，收款，外汇，员工工资发放，内部交税，特定用途资金专项管理，日常转账结算和现金收付。

实施中，可预先在在手机银行和/或网上银行等客户端开发对公账户的线上预办理功能的功能模块，可选地，该线上预办理功能的功能模块可用于向客户提供上述各项公司性质以及对公账户用途信息的选择功能，如单选、多选和/或组合选择功能等，并且，针对需要进行属性值填写的性质参数，如注册资本、人员规模等，还可以为其提供属性值填写位栏，以支持客户对其进行属性值填写。或者，可选地，对于未被纳入可选菜单的公司性质和/或账户用途项目，支持客户进行公司性质和/或账户用途的自定义功能，客户可基于所提供的自定义功能，而自行定义公司性质和/或账户用途的名称或编号等标识信息，并且由于自定义公司性质和/或账户用途通常属于专用或特殊的未被普遍所知的概念范畴，因此，还限制需由客户提供对自定义公司性质和/或账户用途的描述或说明信息，以形成对自定义公司性质和/或账户用途的解释。

进一步地，实施中，还可以由客户根据实际需求而自定义对公账户的用途形式，如级联形式的账户用途等，针对特殊形式如级联形式的账户用途，在客户给出该特殊形式如级联形式的账户用途中每一用途分支的触发条件或用途解释/说明等信息的前提下，银行端后台服务系统可基于语义理解等技术对客户意图进行解析，并基于解析结果自动化给出针对用户意图的专属对公账户功能定制及审核流程定制过程。

步骤102、根据所述定制需求信息，利用预先构建的人工智能模型定制客户的对公账户所需的账户功能。

具体地，银行业务领域中，账户开立所涉及的参数繁多、规模庞大，尤其是本申请实施例在将传统方式中基于业务类型体现客户对于对公账户的定制需求，而进一步改进为采用客户的公司性质及对公账户的详细用途来刻画用户定制需求的情形下，账户开立所涉及的用于刻画用户定制需求的参数数量更为庞大，针对此种情况，传统方式中通过针对不同定制需求分别设置不同功能模板的方式显然会大幅度提升所需制定的功能模块的数量，例如为上述不同的公司性质及不同详细用途(单一用途、多个用途的组合、级联用途等等)的不同组合方式而分别制定不同的功能模板等。这将会变相导致制定功能模块及为客户从功能模板库中匹配所需的功能模块的工作难度及工作量加大。

针对该问题，本申请实施中，提出了利用人工智能模型进行n维定制需求至m维账户功能之间的映射的技术构思，如，股份制、个人独资、注册资本、人员规模、公司领域、公司主营业务等公司性质，与转账、收款、外汇、员工工资发放、内部交税、特定用途资金专项管理、日常转账结算和现金收付等对公账户用途等n维定制需求至询证要求、对公转账、支票业务等m维账户功能之间的映射等。基于该技术构思，可以利用构建的人工智能模型对任何组合形式的公司性质与账户用途进行覆盖，而不必针对不断扩充的用于刻画用户需求的需求参数信息不断增添设置相对应的功能模板。

在该技术构思下，预先构建了一人工智能模型，其中，将需要开立对公账户的客户的公司性质与账户用途作为模型输入，将对公账户的账户功能作为输出。

其中，所述人工智能模型采用神经网络模型建立，如，具体可以但不限于采用BP(Back Propagation Neural Network,反向传播/后向传播)神经网络模型建立等。在构建所述人工智能模型时，根据网络的输入输出参数(如客户所选择或自定义的各个公司性质参数以及各个账户用途的参数等)的个数确定神经网络模型的结构，进而确定神经网络模型的遗传算法中需要优化的影响输入输出的参数(如，权重参数)的个数。

以BP神经网络模型为例，本申请实施例具体采用包括输入层、隐层(隐藏层)及输出层的三层BP神经网络，来完成对公账户开立时客户的n维定制需求参数(公司性质与账户用途所构成的n维需求参数)至m维账户功能之间的映射，其中，一般只需要采用一个隐层即可，通常隐层的层数不超过三层，隐层节点个数可采用试凑法确定，并结合以上所述的根据网络的公司性质、账户用途及账户功能等输入输出参数的个数，来确定隐层中各隐层节点的影响输入输出的参数(如，权重参数)的个数，以此确定神经网络模型的结构。

同时，通过收集过往的历史数据(如包括公司性质、账户用途或账户功能的历史打印数据)，并结合人工经验分析判断客户需要办理的账户功能而得到用于进行模型训练与验证的数据集，在此基础上，利用得到的数据集并基于所确定出的模型结构，进行模型训练与验证，最终得到有效模型。

之后，银行端的后台服务系统在收集到客户的公司性质与账户用途以后，将收集到的客户公司性质与账户用途信息输入到预先构建的人工智能模型中，并可直接得到模型输出的账户功能信息，容易理解，通常情况下，模型输出的账户功能信息为由一系列账户功能构成的功能集合，当然，不排除模型输出的功能集合中仅包括一个账户功能的情况，模型所输出的功能集合构成为客户定制的对公账户的专属功能。

步骤103、根据所述账户功能，定制客户的对公账户的审核流程，得到客户对公账户的专属功能及专属审核方式。

在基于人工智能模型得到客户对公账户的专属功能以后，将对公账户的专属功能输入到审核规则专家系统中，通过专家系统的知识库匹配每项功能应该对应的审核流程，之后进一步对各项功能对应的审核流程进行整合、去重处理，例如，对各项功能对应的审核流程取合集，并去重以得到定制的完整审核流程等，基于该处理，最终可得到客户对公账户的专属审核方式。

其中，为了方便客户对公账户专属审核方式的制定，本申请实施例中，不再针对完整功能模板一体化制定其对应的整体审核流程，而是针对涵盖、归纳的各个可能的账户功能，分别为每一项账户功能单独设立相对应的审核流程，并将其纳入审核规则专家系统中，形成审核规则专家系统的知识库，对于利用人工智能模型为某一客户定制的专属功能，通过为其专属功能的功能集合包括的每项功能匹配相对应的审核流程，并最终对各项功能分别匹配的审核流程进行整合、去重，可得到精准匹配于客户各方面需求的专属审核方式。

本实施例提供的对公账户定制方法，通过获取客户对于对公账户的定制需求信息，根据所述定制需求信息，为客户定制其对公账户所需的账户功能，并进一步根据所述账户功能，定制客户的对公账户对应的审核流程，可得到客户对公账户的专属功能及专属审核方式，实现了对公账户的账户功能及审核流程的定制化，从而可结合用户实际需求，去除对公账户开立过程中对于客户来说不必要的功能及其审核流程，有效降低了对公账户开立过程的复杂程度，降低了工作量，并同时可达到节约客户时间，减少客户迷惑的目的。

对应于上述的对公账户定制方法，本申请实施例还提供了一种对公账户定制系统，参阅图2示出的该系统的结构示意图，该系统包括：

客户端201，用于获取客户对于对公账户的定制需求信息，并将所述定制需求信息上传至服务平台；

服务平台202，用于：

获取客户端上传的客户对于对公账户的定制需求信息；

根据所述定制需求信息，利用预先构建的人工智能模型为客户定制其对公账户所需的账户功能；

用于根据所述账户功能，定制客户的对公账户对应的审核流程，得到客户对公账户的专属功能及专属审核方式。

具体地，客户端201可实现为手机银行或网上银行等形式。

所述服务平台202，可以是银行端后台系统所提供的至少能用于对客户进行线上对公账户定制等服务的服务平台。实施中，如图2所述，可进一步在服务平台202上至少开发账户功能定制模块与账户审核定制模块这两种功能模块，其中，账户功能定制模块用于负责根据客户端上传的定制需求信息，利用预先构建的人工智能模型为客户定制其对公账户所需的账户功能；账户审核定制模块用于负责根据所述账户功能，定制客户的对公账户对应的审核流程。

参阅图3示出的该对公账户定制系统对客户的对公账户进行专属功能及专属审核方式定制的实现过程流程图，具体包括：

步骤301、获取客户通过手机银行或网上银行内预先开发的对公账户线上预办理功能所上传的公司性质及对公账户的账户用途信息。

本申请实施例从客户的公司性质以及客户开立对公账户的详细用途方面来更细粒度、更精准地刻画客户对于对公账户的定制需求信息。

其中，客户的公司性质可以包括但不限于以下信息中的任意一种或多种：

股份制，个人独资，注册资本，人员规模，公司领域，公司主营业务。

客户开立对公账户的详细用途以包括但不限于以下信息中的任意一种或多种：转账，收款，外汇，员工工资发放，内部交税，特定用途资金专项管理，日常转账结算和现金收付。

实施中，可预先在在手机银行和/或网上银行等客户端开发对公账户的线上预办理功能的功能模块，可选地，该线上预办理功能的功能模块可用于向客户提供上述各项公司性质以及对公账户用途信息的选择功能，如单选、多选和/或组合选择功能等，并且，针对需要进行属性值填写的性质参数，如注册资本、人员规模等，还可以为其提供属性值填写位栏，以支持客户对其进行属性值填写。或者，可选地，对于未被纳入可选菜单的公司性质和/或账户用途项目，支持客户进行公司性质和/或账户用途的自定义功能，客户可基于所提供的自定义功能，而自行定义公司性质和/或账户用途的名称或编号等标识信息，并且由于自定义公司性质和/或账户用途通常属于专用或特殊的未被普遍所知的概念范畴，因此，还限制需由客户提供对自定义公司性质和/或账户用途的描述或说明信息，以形成对自定义公司性质和/或账户用途的解释。

进一步地，实施中，还可以由客户根据实际需求而自定义对公账户的用途形式，如级联形式的账户用途等，针对特殊形式如级联形式的账户用途，在客户给出该特殊形式如级联形式的账户用途中每一用途分支的触发条件或用途解释/说明等信息的前提下，银行端后台服务系统可基于语义理解等技术对客户意图进行解析，并基于解析结果自动化给出针对用户意图的专属对公账户功能定制及审核流程定制过程。

步骤302、获取预先构建的人工智能模型；其中，所述人工智能模型采用神经网络模型建立，所述人工智能模型的输入包括客户的公司性质与账户用途，输出包括客户对公账户的功能集合，在构建所述人工智能模型时，根据网络的输入输出参数的个数确定神经网络模型的结构，进而确定神经网络模型的遗传算法中需要优化的权重参数个数。

步骤303、将获取的客户的公司性质及账户用途信息输入所述人工智能模型，得到所述人工智能模型输出的客户对公账户的功能集合。

具体地，银行业务领域中，账户开立所涉及的参数繁多、规模庞大，尤其是本申请实施例在将传统方式中基于业务类型体现客户对于对公账户的定制需求，而进一步改进为采用客户的公司性质及对公账户的详细用途来刻画用户定制需求的情形下，账户开立所涉及的用于刻画用户定制需求的参数数量更为庞大，针对此种情况，传统方式中通过针对不同定制需求分别设置不同功能模板的方式显然会大幅度提升所需制定的功能模块的数量，例如为上述不同的公司性质及不同详细用途(单一用途、多个用途的组合、级联用途等等)的不同组合方式而分别制定不同的功能模板等。这将会变相导致制定功能模块及为客户从功能模板库中匹配所需的功能模块的工作难度及工作量加大。

针对该问题，本申请实施中，提出了利用人工智能模型进行n维定制需求至m维账户功能之间的映射的技术构思，如，股份制、个人独资、注册资本、人员规模、公司领域、公司主营业务等公司性质，与转账、收款、外汇、员工工资发放、内部交税、特定用途资金专项管理、日常转账结算和现金收付等对公账户用途等n维定制需求至询证要求、对公转账、支票业务等m维账户功能之间的映射等。基于该技术构思，可以利用构建的人工智能模型对任何组合形式的公司性质与账户用途进行覆盖，而不必针对不断扩充的用于刻画用户需求的需求参数信息不断增添设置相对应的功能模板。

在该技术构思下，预先构建了一人工智能模型，其中，将需要开立对公账户的客户的公司性质与账户用途作为模型输入，将对公账户的账户功能作为输出。

其中，所述人工智能模型采用神经网络模型建立，如，具体可以但不限于采用BP(Back Propagation Neural Network,反向传播/后向传播)神经网络模型建立等。在构建所述人工智能模型时，根据网络的输入输出参数(如客户所选择或自定义的各个公司性质参数以及各个账户用途的参数等)的个数确定神经网络模型的结构，进而确定神经网络模型的遗传算法中需要优化的影响输入输出的参数(如，权重参数)的个数。

以BP神经网络模型为例，本申请实施例具体采用包括输入层、隐层(隐藏层)及输出层的三层BP神经网络，来完成对公账户开立时客户的n维定制需求参数(公司性质与账户用途所构成的n维需求参数)至m维账户功能之间的映射，其中，一般只需要采用一个隐层即可，通常隐层的层数不超过三层，隐层节点个数可采用试凑法确定，并结合以上所述的根据网络的公司性质、账户用途及账户功能等输入输出参数的个数，来确定隐层中各隐层节点的影响输入输出的参数(如，权重参数)的个数，以此确定神经网络模型的结构。

同时，通过收集过往的历史数据(如包括公司性质、账户用途或账户功能的历史打印数据)，并结合人工经验分析判断客户需要办理的账户功能而得到用于进行模型训练与验证的数据集，在此基础上，利用得到的数据集并基于所确定出的模型结构，进行模型训练与验证，最终得到有效模型。

之后，银行端的后台服务系统在收集到客户的公司性质与账户用途以后，将收集到的客户公司性质与账户用途信息输入到预先构建的人工智能模型中，并可直接得到模型输出的账户功能信息，容易理解，通常情况下，模型输出的账户功能信息为由一系列账户功能构成的功能集合，当然，不排除模型输出的功能集合中仅包括一个账户功能的情况，模型所输出的功能集合构成为客户定制的对公账户的专属功能。

步骤304、基于知识库为客户对公账户的功能集合中的每项功能匹配相对应的审核流程，得到各项功能的审核流程；

步骤305、对客户对公账户的功能集合中各项功能的审核流程进行整合与去重处理，得到客户的对公账户对应的审核流程。

在基于人工智能模型得到客户对公账户的专属功能以后，将对公账户的专属功能输入到审核规则专家系统中，通过专家系统的知识库匹配每项功能应该对应的审核流程，之后进一步对各项功能对应的审核流程进行整合、去重处理，例如，对各项功能对应的审核流程取合集，并去重以得到定制的完整审核流程等，基于该处理，最终可得到客户对公账户的专属审核方式。

其中，为了方便客户对公账户专属审核方式的制定，本申请实施例中，不再针对完整功能模板一体化制定其对应的整体审核流程，而是针对涵盖、归纳的各个可能的账户功能，分别为每一项账户功能单独设立相对应的审核流程，并将其纳入审核规则专家系统中，形成审核规则专家系统的知识库，对于利用人工智能模型为某一客户定制的专属功能，通过为其专属功能的功能集合包括的每项功能匹配相对应的审核流程，并最终对各项功能分别匹配的审核流程进行整合、去重，可得到精准匹配于客户各方面需求的专属审核方式。

综上所述，本申请实施例的方法和系统相比于传统技术，可具备以下的技术优势：

1)通过对公账户的账户功能及审核流程的定制化，去除了对公账户开立过程中对于客户来说不必要的功能及其审核流程，可降低对公账户开立过程的复杂程度，降低工作量，并节约客户时间，同时减少客户的迷惑；

2)从客户的公司性质以及客户开立对公账户的详细用途方面来更细粒度、更精准地刻画客户对于对公账户的定制需求信息，相应可得到能更精准地匹配客户各方面需求的对公账户定制功能及审核流程；

3)利用人工智能模型进行n维定制需求至m维账户功能之间的映射，可对任何组合形式的公司性质与账户用途信息进行覆盖，而不必针对不断扩充的用于刻画用户需求的需求参数信息不断增添设置相对应的功能模板，克服了传统基于功能模板的对公账户定制方式存在的功能模板制定及为客户从功能模板库中匹配所需的功能模块的工作难度大及工作量大的问题。

需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

为了描述的方便，描述以上系统或装置时以功能分为各种模块或单元分别描述。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。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一、第二、第三和第四等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物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、物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、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种对公账户定制方法，其特征在于，包括：

获取客户对于对公账户的包括客户公司性质及客户开立对公账户的用途信息的定制需求信息；

根据所述定制需求信息，利用预先构建的人工智能模型为客户定制其对公账户所需的账户功能；所述人工智能模型能够对各种组合形式的公司性质与账户用途进行覆盖，用于进行n维定制需求至m维账户功能之间的映射；所述人工智能模型的模型网络为包括输入层、隐藏层及输出层的三层BP神经网络，所述人工智能模型的输入为需要开立对公账户的客户的公司性质与账户用途、输出为对公账户的账户功能；所述BP神经网络中隐藏层节点的影响输入输出的参数的个数，根据模型网络的包括公司性质、账户用途及账户功能的输入输出参数的个数而定；

根据所述账户功能，定制客户的对公账户对应的审核流程，得到客户对公账户的专属功能及专属审核方式。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取客户对于对公账户的包括客户公司性质及客户开立对公账户的用途信息的定制需求信息，包括：

获取客户通过手机银行或网上银行内预先开发的对公账户线上预办理功能所上传的公司性质及对公账户的账户用途信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：

所述公司性质包括以下信息中的至少一种：

股份制，个人独资，注册资本，人员规模，公司领域，公司主营业务；

所述账户用途包括以下信息中的至少一种：

转账，收款，外汇，员工工资发放，内部交税，特定用途资金专项管理、日常转账结算，现金收付。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述定制需求信息，利用预先构建的人工智能模型为客户定制其对公账户所需的账户功能，包括：

获取预先构建的人工智能模型；其中，所述人工智能模型采用神经网络模型建立，所述人工智能模型的输入包括客户的公司性质与账户用途，输出包括客户对公账户的功能集合，在构建所述人工智能模型时，根据网络的输入输出参数的个数确定神经网络模型的结构，进而确定神经网络模型的遗传算法中需要优化的权重参数个数；

将获取的客户的公司性质及账户用途信息输入所述人工智能模型，得到所述人工智能模型输出的客户对公账户的功能集合。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述账户功能，定制客户的对公账户对应的审核流程，包括：

基于知识库为客户对公账户的功能集合中的每项功能匹配相对应的审核流程，得到各项功能的审核流程；

对客户对公账户的功能集合中各项功能的审核流程进行整合与去重处理，得到客户的对公账户对应的审核流程。

6.一种对公账户定制系统，其特征在于，包括：

客户端，用于获取客户对于对公账户的包括客户公司性质及客户开立对公账户的用途信息的定制需求信息，并将所述定制需求信息上传至服务平台；

服务平台，用于：

获取客户端上传的客户对于对公账户的定制需求信息；

根据所述定制需求信息，利用预先构建的人工智能模型为客户定制其对公账户所需的账户功能；所述人工智能模型能够对各种组合形式的公司性质与账户用途进行覆盖，用于进行n维定制需求至m维账户功能之间的映射；所述人工智能模型的模型网络为包括输入层、隐藏层及输出层的三层BP神经网络，所述人工智能模型的输入为需要开立对公账户的客户的公司性质与账户用途、输出为对公账户的账户功能；所述BP神经网络中隐藏层节点的影响输入输出的参数的个数，根据模型网络的包括公司性质、账户用途及账户功能的输入输出参数的个数而定；

用于根据所述账户功能，定制客户的对公账户对应的审核流程，得到客户对公账户的专属功能及专属审核方式。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述客户端，具体用于：

获取客户通过手机银行或网上银行内预先开发的对公账户线上预办理功能所上传的公司性质及对公账户的账户用途信息。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于：

所述公司性质包括以下信息中的至少一种：

股份制，个人独资，注册资本，人员规模，公司领域，主营业务；

所述账户用途包括以下信息中的至少一种：

转账，收款，外汇，员工工资发放，内部交税，特定用途资金专项管理、日常转账结算，现金收付。

9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述服务平台在根据所述定制需求信息，利用预先构建的人工智能模型为客户定制其对公账户所需的账户功能方面，具体用于：

获取预先构建的人工智能模型；其中，所述人工智能模型采用神经网络模型建立，所述人工智能模型的输入包括客户的公司性质与账户用途，输出包括客户对公账户的功能集合，在构建所述人工智能模型时，根据网络的输入输出参数的个数确定神经网络模型的结构，进而确定神经网络模型的遗传算法中需要优化的权重参数个数；

将获取的客户的公司性质及账户用途信息输入所述人工智能模型，得到所述人工智能模型输出的客户对公账户的功能集合。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述服务平台在根据所述账户功能，定制客户的对公账户对应的审核流程方面，具体用于：

基于知识库为客户对公账户的功能集合中的每项功能匹配相对应的审核流程，得到各项功能的审核流程；

对客户对公账户的功能集合中各项功能的审核流程进行整合与去重处理，得到客户的对公账户对应的审核流程。