[发明专利]基于凭证影像的预警方法、装置及设备

说明书

本发明实施例提供一种基于凭证影像的预警方法、装置及设备，该方法应用于事后监督系统，所述事后监督系统用于对凭证使用的合规性进行验证；所述方法包括：根据预设交易规则从获取的交易流水数据中筛选出与目标交易对应的交易流水数据，并获取与所述目标交易对应的凭证影像，根据与所述目标交易对应的交易流水数据确定所述目标交易的交易类型，通过预先训练的票据分类网络对所述凭证影像进行识别，得到每一凭证影像对应的凭证类别，当所述目标交易对应的凭证类别与交易类型不匹配时，对所述目标交易进行预警处理，上述方法采用机器学习的方法应用于事后监督系统，能够提高事后凭证影像识别的准确率和识别速度，提高了系统的性能。

技术领域

本发明实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于凭证影像的预警方法、装置及设备。

背景技术

随着银行柜面电子化业务的全面覆盖，为了加强防范运营操作风险，保证事后监督质量变得尤为关键。其中，事后监督业务处理是指对临柜业务产生的凭证进行后续的影像监督，即验证柜面交易扫描上传的业务凭证是否合规。

事后监督业务处理的关键步骤依赖于影像识别技术，现阶段主要通过模式识别技术来进行事后监督预警处理，即针对一种类型的凭证，通过获取多张不同效果的图片来制作多张模板，通过模板匹配的方法确定与待识别凭证影像对应的模板。

上述基于模式识别的事后监督预警方法通常受待识别凭证影像的清晰度、打印倾斜程度、光照均匀程度和图片折角情况的影响较大，存在识别的准确率及识别速度较低的问题，影响系统性能。

发明内容

本发明实施例提供一种基于凭证影像的预警方法、装置及设备，以实现通过机器学习的方法进行事后监督预警，提高了凭证影像识别的准确率和识别速度，提高了系统的性能。

第一方面，本发明实施例提供一种基于凭证影像的预警方法，所述方法应用于事后监督系统，所述事后监督系统用于对凭证使用的合规性进行验证；所述凭证为柜面交易产生的凭证；所述方法包括：

根据预设交易规则从获取的交易流水数据中筛选出与目标交易对应的交易流水数据，并获取与所述目标交易对应的凭证影像；

根据与所述目标交易对应的交易流水数据确定所述目标交易的交易类型；

通过预先训练的票据分类网络对所述凭证影像进行识别，得到每一凭证影像对应的凭证类别；所述预先训练的票据分类网络是基于包含所有凭证类别的凭证影像构成训练集训练后得到的；

当所述目标交易对应的凭证类别与交易类型不匹配时，对所述目标交易进行预警处理。

可选的，所述预设交易规则包括：多个预设交易码和与预设交易码对应的预设交易金额；获取的交易流水数据包括多个交易对应的交易流水数据；根据预设交易规则从获取的交易流水数据中筛选出与目标交易对应的交易流水数据，包括：

针对每一笔交易，从对应的交易流水数据中获取交易金额和交易码；

从所述多个交易中筛选出目标交易，其中，所述目标交易的交易码为多个预设交易码中的一个并且交易金额大于等于交易码对应的预设交易金额。

可选的，所述方法还包括：

获取存储介质中存储的所有凭证影像，从所述所有凭证影像中筛选与每一凭证类别对应的凭证样本；所述凭证样本包括凭证影像和凭证类别；

根据所述凭证样本对神经网络进行训练，得到初始的票据分类网络；

对所述初始的票据分类网络进行调优处理，得到所述预先训练的票据分类网络。

可选的，对所述初始的票据分类网络进行调优处理，得到最终的票据分类网络，包括：

将所述初始的票据分类网络在旁路生产环境下进行测试，得到在所述生产环境下的识别结果；