基于全局指针的风险审核方法、系统、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种基于全局指针的风险审核方法、系统、设备及存储介质，其方法包括：获取贸易背景文档，对所述贸易背景文档进行光学字符识别，得到贸易背景信息，通过预先创建的文本分类模型，对所述贸易背景信息进行文本分类，得到分类后的贸易背景信息，通过预先创建的全局指针模型，对所述分类后的贸易背景信息进行信息抽取，得到抽取的信息，对所述抽取的信息进行风险审核。本发明专利技术能实现将冗杂的贸易背景文档进行分类，输出有效背景信息，进而能够进行更深层次的风险审核，判断交易是否真实，一键式、全自动进行贸易背景的风险审核，提高准确率。高准确率。高准确率。

【技术实现步骤摘要】
基于全局指针的风险审核方法、系统、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种基于全局指针的风险审核方法、系统、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]人工智能迅猛发展下，机器逐渐替代人工处理一些繁琐复杂的工作，其中包括银行贷款前对客户进行贸易背景风险审核。目前大多采用关键词匹配的方法进行贸易背景风险审核，主要流程包括：上传文档，对文档进行字符识别获取文本，对文本进行分词处理，得到多个关键词，将每个关键词与预设的风险词进行匹配，匹配成功则提示风险。
[0003]由于是单纯的文本匹配方法，传统审核方法效果差、准确率低、误审率高，并且在风险审核前需要人工对背景文档进行分类，此外传统审核方法不能对客户录入的信息和上传的背景文档做进一步细致判断。

技术实现思路

[0004]本专利技术的主要目的在于提供一种基于全局指针的风险审核方法、系统、设备及存储介质，旨在一键式、全自动进行贸易背景的风险审核，提高准确率。
[0005]为实现上述目的，本专利技术实施例提供一种基于全局指针的风险审核方法，所述方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于全局指针的风险审核方法，其特征在于，所述方法应用于风险审核系统，所述风险审核系统包括：文本分类模型和全局指针模型，所述方法包括以下步骤：获取贸易背景文档；对所述贸易背景文档进行光学字符识别，得到贸易背景信息；通过预先创建的文本分类模型，对所述贸易背景信息进行文本分类，得到分类后的贸易背景信息；通过预先创建的全局指针模型，对所述分类后的贸易背景信息进行信息抽取，得到抽取的信息；对所述抽取的信息进行风险审核。2.如权利要求1所述的基于全局指针的风险审核方法，其特征在于，所述对所述贸易背景文档进行光学字符识别，得到贸易背景信息的步骤包括：对所述贸易背景文档进行预处理，得到黑白点阵的图像文件，所述预处理包括：灰度化、二值化、倾斜矫正中的一种或多种；检测所述黑白点阵的图像文件，在所述图像文件的文字区域内识别得到贸易背景信息。3.如权利要求1所述的基于全局指针的风险审核方法，其特征在于，所述获取贸易背景文档的步骤之前还包括：创建所述文本分类模型，具体包括：获取批量的金融文本信息；对所述金融文本信息打上类别标签，得到带有类别标签的数据；通过预训练模型，解析所述带有类别标签的数据，得到文本特征向量；基于所述文本特征向量，结合所述带有类别标签的数据，使用交叉熵构造模型的损失函数，以此损失函数训练模型，得到训练后的文本分类模型。4.如权利要求3所述的基于全局指针的风险审核方法，其特征在于，所述通过预训练模型，解析所述带有类别标签的数据，得到文本特征向量的步骤之前包括：将所述带有类别标签的数据转换成one
‑
hot向量；基于所述one
‑
hot向量进行分类，得到文本类别和标签ID。5.如权利要求1所述的基于全局指针的风险审核方法，其特征在于，所述获取贸易背景文档的步骤之前还包括：创建所述全局指针模型，具体包括：获取批量的金融文本信息；对所述金融文本信息打上实体标签，得到带有实体标签的数据；通过预训练模型，解析所述带有实体标签的数据，得到文本特征向量；...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒲珂宇，李金龙，杨一枭，刘弘一，
申请(专利权)人：招商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：