CN114358798A - 一种基于图片识别的企业信息认证的方法、装置及系统 - Google Patents
一种基于图片识别的企业信息认证的方法、装置及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114358798A CN114358798A CN202111566653.2A CN202111566653A CN114358798A CN 114358798 A CN114358798 A CN 114358798A CN 202111566653 A CN202111566653 A CN 202111566653A CN 114358798 A CN114358798 A CN 114358798A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- license
- information
- picture
- text
- character
- 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.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Character Input (AREA)
Abstract
本发明涉及一种基于图片识别的企业信息认证的方法、装置及系统；一种基于图片识别的企业信息认证的方法，包括以下步骤：获取营业执照图片并存放至原始图片库；对获取到的营业执照图片进行预处理；字符识别网络模型判断统一社会信用代码或注册号的所在的区域并将该区域定义为字符区域，其他区域则定义为文本区域；针对字符区域，采用字符识别确定统一社会信用代码或注册号从而确定字符区域内的营业执照信息；对于文本区域采用ocr图像识别技术识别文本；利用文本语义分析模型对文本区域识别的文字信息进行语义分析和文字关联，获得文本区域内的营业执照信息。有益之处在于可以实现营业执照信息的真伪校验和自动录入，提升录入效率，减少录入错误。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于图片识别的企业信息认证的方法、装置及系统。
背景技术
当前企业在资质申报、投标报名过程中采用人工录入的方式，产生了许多问题，具体如下：
1)企业信息录入过程中经常出现录入错别字的情况，如企业名称同音字、地址命名等，最终出现资质材料不一致的情况，造成废标的结果；
2)企业在内容录入时需要按照资质文件内容，打字录入，并仔细核对，耗费大量时间和精力；
3)企业资质的真伪以及是否在有效期内不能实时得到核实。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于图片识别的企业信息认证的方法、装置及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于图片识别的企业信息认证的方法，包括以下步骤：
获取营业执照图片并存放至原始图片库；
对获取到的营业执照图片进行预处理；
字符识别网络模型判断统一社会信用代码或注册号的所在的区域并将该区域定义为字符区域，其他区域则定义为文本区域；
针对字符区域，采用字符识别确定统一社会信用代码或注册号从而确定字符区域内的营业执照信息；
对于文本区域采用ocr图像识别技术识别文本；
利用文本语义分析模型对文本区域识别的文字信息进行语义分析和文字关联，获得文本区域内的营业执照信息；
将营业执照的字符区域和文本区域内的营业执照信息与第三方征信机构进行核实校验，统计该营业执照的营业执照信息的校验通过的项目数并将校验通过的项目数与阀值进行比较；
将校验的项目完全通过的营业执照信息自动录入系统，将低于阀值的营业执照的信息存储至异常数据库，将校验通过的项目数高于阀值的营业执照的校验通过的项目自动录入系统而未通过的项目存储至人工核实数据库以待人工核实。
作为本发明进一步的方案：预处理包括：倾斜校正、图像缩放、滤波去噪、灰度化和图像二值化。
作为本发明进一步的方案：异常数据库和人工核实数据库的企业信息均与原始图片库的营业执照图片以及第三方征信机构获取的营业执照信息进行关联。
作为本发明进一步的方案：识别的文本区域的营业执照的信息包括：名称、类型、住所、经营范围、注册资法人和有效日期中的任意几项的组合。
作为本发明进一步的方案：营业执照信息的校验通过的项目数的阀值设置为校验项目总数的50％。
一种基于图片识别的企业信息认证的装置，包括：
图片获取模块，获取营业执照图片并存放至原始图片库；
预处理模块，对获取到的营业执照图片进行预处理；
字符区域识别模块，字符识别网络模型判断统一社会信用代码或注册号的所在的区域并将该区域定义为字符区域，其他区域则定义为文本区域；
字符识别模块，针对字符区域，采用字符识别确定统一社会信用代码或注册号从而确定字符区域内的营业执照的信息；
ocr图像识别模块，对于文本区域采用ocr图像识别技术识别文本；
文本语义分析模块，利用文本语义分析模型对文本区域识别的文字信息进行语义分析和文字关联，获得文本区域内的营业执照的信息；
核实校验模块，将营业执照的字符区域和文本区域内的营业执照信息与第三方征信机构进行核实校验，统计该营业执照的营业执照信息的校验通过的项目数并将校验通过的项目数与阀值进行比较；
自动录入模块，将校验的项目完全通过的营业执照信息自动录入系统，将低于阀值的营业执照的信息存储至异常数据库，将校验通过的项目数高于阀值的营业执照的校验通过的项目自动录入系统而未通过的项目存储至人工核实数据库以待人工核实。
作为本发明进一步的方案：预处理包括：倾斜校正、图像缩放、滤波去噪、灰度化和图像二值化。作为本发明进一步的方案：异常数据库和人工核实数据库的企业信息均与原始图片库的营业执照图片以及第三方征信机构获取的营业执照信息进行关联。作为本发明进一步的方案：识别的文本区域的营业执照的信息包括：名称、类型、住所、经营范围、注册资法人和有效日期中的任意几项的组合。
一种基于图片识别的企业信息认证的系统，包括：存储器、处理器以及存储在存储器内并可在处理器上运行的计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取营业执照图片并存放至原始图片库；
对获取到的营业执照图片进行预处理；
字符识别网络模型判断统一社会信用代码或注册号的所在的区域并将该区域定义为字符区域，其他区域则定义为文本区域；
针对字符区域，采用字符识别确定统一社会信用代码或注册号从而确定字符区域内的营业执照信息；
对于文本区域采用ocr图像识别技术识别文本；
利用文本语义分析模型对文本区域识别的文字信息进行语义分析和文字关联，获得文本区域内的营业执照信息；
将营业执照的字符区域和文本区域内的营业执照信息与第三方征信机构进行核实校验，统计该营业执照的营业执照信息的校验通过的项目数并将校验通过的项目数与阀值进行比较；
将校验的项目完全通过的营业执照信息自动录入系统，将低于阀值的营业执照的信息存储至异常数据库，将校验通过的项目数高于阀值的营业执照的校验通过的项目自动录入系统而未通过的项目存储至人工核实数据库以待人工核实。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：可以实现营业执照信息的真伪校验和自动录入，提升录入效率，减少录入错误。
通过自动录入人工补充核实的方式可以快速完成录入工作并能核实真伪。
采用字符区域和文本区域分别识别的方式，针对字符区域的统一社会信用代码或注册号采用字符识别的方式既又提升了识别效率又提升了识别的准确性。
文本区域可以直接借用现有的ocr图像识别模块进行识别，不需要优化处理模型降低开发成本。
利用第三方征信机构的营业执照信息进行核对，可以解决现有ocr图像识别模块存在的识别误差问题。还可以利用第三方征信机构的营业执照信息进行核对对营业执照信息进行分类，快速筛选异常以及伪劣的企业材料。
对于阀值的设置通过异常数据库可以分离重度伪劣的企业，还可以利用该数据库完成递交异常或严重错误的营业执照图片的筛选。
不需要额外构造和训练图像精度和准确性识别模型，通过阀值的设置可以辅助筛选出错误的图片，降低开发成本。
而人工核实数据库可以通过人工核实的方式筛选出存在轻度伪劣的企业以及ocr图像识别错误的企业的补录。
本发明的其他特点和优点将会在下面的具体实施方式、附图中详细的揭露。
附图说明
图1为本发明的一种基于图片识别的企业信息认证的方法的流程图。
图2为本发明的一种基于图片识别的企业信息认证的装置的示意图。
图3为本发明的一种基于图片识别的企业信息认证的系统的示意图。
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。
如图1至图3所示，一种基于图片识别的企业信息认证的方法，包括以下步骤：
S101，获取营业执照图片并存放至原始图片库；
S102，对获取到的营业执照图片进行预处理，其中预处理包括：倾斜校正、图像缩放、滤波去噪、灰度化和图像二值化；
S103，字符识别网络模型判断统一社会信用代码或注册号的所在的区域并将该区域定义为字符区域，其他区域则定义为文本区域；
S104，针对字符区域，采用字符识别确定统一社会信用代码或注册号从而确定字符区域内的营业执照信息；
S105，对于文本区域采用ocr图像识别技术识别文本；
S106，利用文本语义分析模型对文本区域识别的文字信息进行语义分析和文字关联，获得文本区域内的营业执照信息；
S107，将营业执照的字符区域和文本区域内的营业执照信息与第三方征信机构进行核实校验，统计该营业执照的营业执照信息的校验通过的项目数并将校验通过的项目数与阀值进行比较；
S108，将校验的项目完全通过的营业执照信息自动录入系统，将低于阀值的营业执照的信息存储至异常数据库，将校验通过的项目数高于阀值的营业执照的校验通过的项目自动录入系统而未通过的项目存储至人工核实数据库以待人工核实。
作为一种优选的实施方式，异常数据库和人工核实数据库的企业信息均与原始图片库的营业执照图片以及第三方征信机构获取的营业执照信息进行关联。方便人工核实营业执照的企业信息。方便判断真伪。
作为一种具体的实施方式，识别的文本区域的营业执照的信息包括：名称、类型、住所、经营范围、注册资法人和有效日期中的任意几项的组合。
作为一种具体的实施方式，营业执照信息的校验通过的项目数的阀值设置为校验项目总数的50％。例如校验项目的总数为6，则可以设置阀值为3。若校验项目的总数为5，则可以设置阀值为2.5。通过阀值的设置用以快速区分存在重度伪造的企业。不需要构造设置新的图片校对模型以区别图片的精度和准确性，降低开发成本。
一种基于图片识别的企业信息认证的装置100，包括：图片获取模块10、预处理模块20、字符区域识别模块30、字符识别模块40、ocr图像识别模块50、文本语义分析模块60、核实校验模块70和自动录入模块80。
图片获取模块10用于获取营业执照图片并存放至原始图片库。
预处理模块20对获取到的营业执照图片进行预处理。
字符区域识别模块30，字符识别网络模型判断统一社会信用代码或注册号的所在的区域并将该区域定义为字符区域，其他区域则定义为文本区域。
字符识别模块40，针对字符区域，采用字符识别确定统一社会信用代码或注册号从而确定字符区域内的营业执照的信息。
ocr图像识别模块50，对于文本区域采用ocr图像识别技术识别文本。
文本语义分析模块60，利用文本语义分析模型对文本区域识别的文字信息进行语义分析和文字关联，获得文本区域内的营业执照的信息。
核实校验模块70，将营业执照的字符区域和文本区域内的营业执照信息与第三方征信机构进行核实校验，统计该营业执照的营业执照信息的校验通过的项目数并将校验通过的项目数与阀值进行比较。
自动录入模块80，将校验的项目完全通过的营业执照信息自动录入系统，将低于阀值的营业执照的信息存储至异常数据库，将校验通过的项目数高于阀值的营业执照的校验通过的项目自动录入系统而未通过的项目存储至人工核实数据库以待人工核实。
作为一种具体的实施方式，预处理包括：倾斜校正、图像缩放、滤波去噪、灰度化和图像二值化。异常数据库和人工核实数据库的企业信息均与原始图片库的营业执照图片以及第三方征信机构获取的营业执照信息进行关联。识别的文本区域的营业执照的信息包括：名称、类型、住所、经营范围、注册资法人和有效日期中的任意几项的组合。
一种基于图片识别的企业信息认证的系统，包括：存储器102、处理器101以及存储在存储器102内并可在处理器上运行的计算机程序，计算机程序被处理器101执行时实现以下步骤：
获取营业执照图片并存放至原始图片库；
对获取到的营业执照图片进行预处理；
字符识别网络模型判断统一社会信用代码或注册号的所在的区域并将该区域定义为字符区域，其他区域则定义为文本区域；
针对字符区域，采用字符识别确定统一社会信用代码或注册号从而确定字符区域内的营业执照信息；
对于文本区域采用ocr图像识别技术识别文本；
利用文本语义分析模型对文本区域识别的文字信息进行语义分析和文字关联，获得文本区域内的营业执照信息；
将营业执照的字符区域和文本区域内的营业执照信息与第三方征信机构进行核实校验，统计该营业执照的营业执照信息的校验通过的项目数并将校验通过的项目数与阀值进行比较；
将校验的项目完全通过的营业执照信息自动录入系统，将低于阀值的营业执照的信息存储至异常数据库，将校验通过的项目数高于阀值的营业执照的校验通过的项目自动录入系统而未通过的项目存储至人工核实数据库以待人工核实。
通过自动录入人工补充核实的方式可以快速完成录入工作并能核实真伪。
采用字符区域和文本区域分别识别的方式，针对字符区域的统一社会信用代码或注册号采用字符识别的方式既又提升了识别效率又提升了识别的准确性。
文本区域可以直接借用现有的ocr图像识别模块进行识别，不需要优化处理模型降低开发成本。
利用第三方征信机构的营业执照信息进行核对，可以解决现有ocr图像识别模块存在的识别误差问题。还可以利用第三方征信机构的营业执照信息进行核对对营业执照信息进行分类，快速筛选异常以及伪劣的企业材料。
对于阀值的设置通过异常数据库可以分离重度伪劣的企业，还可以利用该数据库完成递交异常或严重错误的营业执照图片的筛选。
不需要额外构造和训练图像精度和准确性识别模型，通过阀值的设置可以辅助筛选出错误的图片，降低开发成本。
而人工核实数据库可以通过人工核实的方式筛选出存在轻度伪劣的企业以及ocr图像识别错误的企业的补录。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
Claims (10)
1.一种基于图片识别的企业信息认证的方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取营业执照图片并存放至原始图片库；
对获取到的营业执照图片进行预处理；
字符识别网络模型判断统一社会信用代码或注册号的所在的区域并将该区域定义为字符区域，其他区域则定义为文本区域；
针对字符区域，采用字符识别确定统一社会信用代码或注册号从而确定字符区域内的营业执照信息；
对于文本区域采用ocr图像识别技术识别文本；
利用文本语义分析模型对文本区域识别的文字信息进行语义分析和文字关联，获得文本区域内的营业执照信息；
将营业执照的字符区域和文本区域内的营业执照信息与第三方征信机构进行核实校验，统计该营业执照的营业执照信息的校验通过的项目数并将校验通过的项目数与阀值进行比较；
将校验的项目完全通过的营业执照信息自动录入系统，将低于阀值的营业执照的信息存储至异常数据库，将校验通过的项目数高于阀值的营业执照的校验通过的项目自动录入系统而未通过的项目存储至人工核实数据库以待人工核实。
2.根据权利要求1所述的一种基于图片识别的企业信息认证的方法，其特征在于，
预处理包括：倾斜校正、图像缩放、滤波去噪、灰度化和图像二值化。
3.根据权利要求1所述的一种基于图片识别的企业信息认证的方法，其特征在于，
异常数据库和人工核实数据库的企业信息均与原始图片库的营业执照图片以及第三方征信机构获取的营业执照信息进行关联。
4.根据权利要求1所述的一种基于图片识别的企业信息认证的方法，其特征在于，
识别的文本区域的营业执照的信息包括：名称、类型、住所、经营范围、注册资法人和有效日期中的任意几项的组合。
5.根据权利要求1所述的一种基于图片识别的企业信息认证的方法，其特征在于，
营业执照信息的校验通过的项目数的阀值设置为校验项目总数的50％。
6.一种基于图片识别的企业信息认证的装置，其特征在于，包括：
图片获取模块，获取营业执照图片并存放至原始图片库；
预处理模块，对获取到的营业执照图片进行预处理；
字符区域识别模块，字符识别网络模型判断统一社会信用代码或注册号的所在的区域并将该区域定义为字符区域，其他区域则定义为文本区域；
字符识别模块，针对字符区域，采用字符识别确定统一社会信用代码或注册号从而确定字符区域内的营业执照的信息；
ocr图像识别模块，对于文本区域采用ocr图像识别技术识别文本；
文本语义分析模块，利用文本语义分析模型对文本区域识别的文字信息进行语义分析和文字关联，获得文本区域内的营业执照的信息；
核实校验模块，将营业执照的字符区域和文本区域内的营业执照信息与第三方征信机构进行核实校验，统计该营业执照的营业执照信息的校验通过的项目数并将校验通过的项目数与阀值进行比较；
自动录入模块，将校验的项目完全通过的营业执照信息自动录入系统，将低于阀值的营业执照的信息存储至异常数据库，将校验通过的项目数高于阀值的营业执照的校验通过的项目自动录入系统而未通过的项目存储至人工核实数据库以待人工核实。
7.根据权利要求6所述的一种基于图片识别的企业信息认证的装置，其特征在于，
预处理包括：倾斜校正、图像缩放、滤波去噪、灰度化和图像二值化。
8.根据权利要求6所述的一种基于图片识别的企业信息认证的方法，其特征在于，
异常数据库和人工核实数据库的企业信息均与原始图片库的营业执照图片以及第三方征信机构获取的营业执照信息进行关联。
9.根据权利要求6所述的一种基于图片识别的企业信息认证的方法，其特征在于，
识别的文本区域的营业执照的信息包括：名称、类型、住所、经营范围、注册资法人和有效日期中的任意几项的组合。
10.一种基于图片识别的企业信息认证的系统，其特征在于，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器内并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现以下步骤：
获取营业执照图片并存放至原始图片库；
对获取到的营业执照图片进行预处理；
字符识别网络模型判断统一社会信用代码或注册号的所在的区域并将该区域定义为字符区域，其他区域则定义为文本区域；
针对字符区域，采用字符识别确定统一社会信用代码或注册号从而确定字符区域内的营业执照信息；
对于文本区域采用ocr图像识别技术识别文本；
利用文本语义分析模型对文本区域识别的文字信息进行语义分析和文字关联，获得文本区域内的营业执照信息；
将营业执照的字符区域和文本区域内的营业执照信息与第三方征信机构进行核实校验，统计该营业执照的营业执照信息的校验通过的项目数并将校验通过的项目数与阀值进行比较；
将校验的项目完全通过的营业执照信息自动录入系统，将低于阀值的营业执照的信息存储至异常数据库，将校验通过的项目数高于阀值的营业执照的校验通过的项目自动录入系统而未通过的项目存储至人工核实数据库以待人工核实。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111566653.2A CN114358798A (zh) | 2021-12-20 | 2021-12-20 | 一种基于图片识别的企业信息认证的方法、装置及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111566653.2A CN114358798A (zh) | 2021-12-20 | 2021-12-20 | 一种基于图片识别的企业信息认证的方法、装置及系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114358798A true CN114358798A (zh) | 2022-04-15 |
Family
ID=81101036
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111566653.2A Pending CN114358798A (zh) | 2021-12-20 | 2021-12-20 | 一种基于图片识别的企业信息认证的方法、装置及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114358798A (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114943592A (zh) * | 2022-05-16 | 2022-08-26 | 山东浪潮爱购云链信息科技有限公司 | 一种企业快速注册的方法、设备及存储介质 |
| CN115131033A (zh) * | 2022-05-25 | 2022-09-30 | 开普数智科技(广东)有限公司 | 电子营业执照处理方法、装置、设备及可读存储介质 |
| CN115293747A (zh) * | 2022-08-24 | 2022-11-04 | 陕西省君凯电子科技有限公司 | 用于车辆租赁的基于图像和文本信息的智能审核系统及其方法 |
| CN115376142A (zh) * | 2022-07-20 | 2022-11-22 | 北大荒信息有限公司 | 一种基于图像的营业执照信息提取方法、计算机设备和可读存储介质 |
-
2021
- 2021-12-20 CN CN202111566653.2A patent/CN114358798A/zh active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114943592A (zh) * | 2022-05-16 | 2022-08-26 | 山东浪潮爱购云链信息科技有限公司 | 一种企业快速注册的方法、设备及存储介质 |
| CN114943592B (zh) * | 2022-05-16 | 2024-03-26 | 山东浪潮爱购云链信息科技有限公司 | 一种企业快速注册的方法、设备及存储介质 |
| CN115131033A (zh) * | 2022-05-25 | 2022-09-30 | 开普数智科技(广东)有限公司 | 电子营业执照处理方法、装置、设备及可读存储介质 |
| CN115376142A (zh) * | 2022-07-20 | 2022-11-22 | 北大荒信息有限公司 | 一种基于图像的营业执照信息提取方法、计算机设备和可读存储介质 |
| CN115376142B (zh) * | 2022-07-20 | 2023-09-01 | 北大荒信息有限公司 | 一种基于图像的营业执照信息提取方法、计算机设备和可读存储介质 |
| CN115293747A (zh) * | 2022-08-24 | 2022-11-04 | 陕西省君凯电子科技有限公司 | 用于车辆租赁的基于图像和文本信息的智能审核系统及其方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN114358798A (zh) | 一种基于图片识别的企业信息认证的方法、装置及系统 | |
| US20210124919A1 (en) | System and Methods for Authentication of Documents | |
| US7366339B2 (en) | System and method for detecting cheque fraud | |
| CN109887153B (zh) | 一种财税处理方法和处理系统 | |
| US8611635B1 (en) | Duplicate check detection | |
| US20070237427A1 (en) | Method and system for simplified recordkeeping including transcription and voting based verification | |
| CN102208092A (zh) | 财务票据报销自动处理方法 | |
| US10733435B1 (en) | Document fraud detection | |
| CN110851677A (zh) | 报销凭证处理方法、装置、终端和计算机可读存储介质 | |
| CN108053545B (zh) | 证件验真方法和装置、服务器、存储介质 | |
| CN111145005B (zh) | 一种基于区块链的员工自助报销系统、报销支付系统及报销方法 | |
| US9378416B2 (en) | Check data lift for check date listing | |
| Ahmed et al. | Forgery detection based on intrinsic document contents | |
| US20140268250A1 (en) | Systems and methods for receipt-based mobile image capture | |
| CN112487982A (zh) | 商户信息的审核方法、系统和存储介质 | |
| CN115116068B (zh) | 一种基于ocr的档案智能归档系统 | |
| CN107463921A (zh) | 一种征信授权有效性验证方法及系统 | |
| CN114511866A (zh) | 数据稽核方法、装置、系统、处理器及机器可读存储介质 | |
| CN111784423B (zh) | 发票匹配方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN115688107B (zh) | 一种涉诈app检测系统和方法 | |
| US20010047331A1 (en) | Method for processing remittance payment documents | |
| CN116189215A (zh) | 自动审核方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN113807256A (zh) | 票据数据处理方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| TWM568448U (zh) | 智能查帳系統 | |
| CN113744046A (zh) | 业务数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质 |
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 |