[发明专利]一种查询业务自动查复方法及装置

说明书

一种查询业务自动查复方法及装置，包括：从业务查询服务行的支付系统获取业务查询报文；根据预先建立的报文分类学习模型查询业务查询报文对应的业务分类；调用业务分类对应的业务系统，获取业务查询报文对应的业务要素；将业务分类及业务要素拼接得到查复报文。本申请利用机器学习技术，构建报文分类学习模型，根据人工智能识别结果，可以完成信息查询、核实等工作，并对回复报文内容进行自动拼接，实现针对查询报文的自动查复功能，解决了目前查询业务都需要业务人员手工处理，因此存在复核、授权、跟踪监督等岗位，自动化程度低，人力资源消耗大。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，具体地讲，涉及一种查询业务自动查复方法及装置。

背景技术

银行间的查询查复服务是确保支付系统安全、高效运行的重要保障。业务查询服务行(例如中国人民银行)对此项业务要求严格，各行收到查询后必须在固定时限内及时答复，因此该系统也逐渐成为各银行机构间进行通信联系的重要载体。目前该类业务都需要手工处理，业务分析、判断、处理等基本全部由业务人员手工处理，存在复核、授权、跟踪监督等岗位，自动化程度低，人力资源消耗大。

发明内容

本申请提供了一种查询业务自动查复方法，以至少解决现有技术中查询查复业务需要业务人员手工处理的问题。

根据本申请的一个方面，提供了一种查询业务自动查复方法，包括：从业务查询服务行的支付系统获取业务查询报文；根据预先建立的报文分类学习模型查询业务查询报文对应的业务分类；调用业务分类对应的业务系统，获取业务查询报文对应的业务要素；将业务分类及业务要素拼接得到查复报文。

利用该查询业务自动查复方法，可以获得业务查询报文对应的业务分类以及针对此项业务查询报文而作出的查复报文。

在一个实施例中，还包括：获取历史业务查询报文数据；根据历史业务查询报文数据提取多个业务类型及查询诉求场景；根据业务类型及查询诉求场景对历史业务查询报文数据进行归类；对归类的历史业务查询报文数据进行训练，生成报文分类学习模型。

利用上述步骤，可以根据历史业务查询报文数据来搭建报文分类学习模型，并且通过大量的历史数据来使报文分类学习模型更加完善。

在一个实施例中，还包括：根据业务分类的查复类型标签判断是否需要发送至业务查询服务行的支付系统；如果是，调用业务分类对应的业务系统，获取业务查询报文对应的业务要素，并将业务分类及业务要素拼接得到查复报文；其中，查复类型标签用于标识业务类所属的查复类型，查复类型包括自动查询及人工查询。

利用上述步骤，可以判断某一业务查询报文是否可以自动查复，对于可以自动查复的业务查询报文则生成查复报文，对于不可以自动查复的业务查询报文就转人工处理。

在一个实施例中，对归类的历史业务查询报文数据进行训练，生成报文分类学习模型，包括：通过Turing工具，使用机器学习算法，对归类好的历史业务查询报文数据进行训练和验证，生成报文分类学习模型。

利用这一步骤，可以使报文分类学习模型不断进行自我学习，进而不断完善该报文分类学习模型，减少在实际应用时，该报文分类学习模型所产生的智能识别错误。

通过本申请所述的查询业务自动查复方法，能够解决目前银行业中查询查复业务人工消耗大、处理时效紧迫的问题，大幅降低人工操作环节，减少手工处理差错，实现业务自动化、智能化处理，并且可以大幅提升银行业务运营系统的自动化处理能力，降低与业务处理相关的营业成本。

根据本申请的另一个方面，提供了一种查询业务自动查复装置，包括：

报文获取模块，用于从业务查询服务行的支付系统获取业务查询报文；

分类查询模块，用于根据预先建立的报文分类学习模型查询业务查询报文对应的业务分类；