一种基于跨境收款的退汇报文分类方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术属于人工智能技术领域，本发明专利技术提供了一种基于跨境收款的退汇报文分类方法及装置，所述基于跨境收款的退汇报文分类方法包括：获取待预测分类的退汇报文；根据所述退汇报文、所述退汇报文对应的处理规则及预先建立的自然语言处理模型对所述退汇报文进行分类。本发明专利技术针对现有境收款退汇业务的弊端，利用机器学习技术，构建退汇智能识别处理模型，在跨境支付运营平台业务系统中部署智能退汇引擎，根据机器识别结果，结合业务专家预先设计的规则库逻辑，引擎可以完成退汇报文智能匹配，生成标准退汇报文，降低从业人员资质要求，减少运营成本。运营成本。运营成本。

【技术实现步骤摘要】
一种基于跨境收款的退汇报文分类方法及装置


[0001]本申请属于人工智能
，具体涉及一种基于跨境收款的退汇报文分类方法及装置。

技术介绍

[0002]当前，金融机构在处理跨境来报过程中，有时候需要进行退汇处理的业务，具体地，不同种类的来报必须使用对应的退汇报文，如果选择错误将退汇失败，退汇直通率低，错误退汇可能导致对方额外收取费用；退汇报文要素来源于跨境来报，退汇报文信息填写出错率较高，直通率低；退汇业务在银行末端网点，对网点柜员能力要求较高，而网点人员专业能力往往不足。

技术实现思路

[0003]本专利技术可用于人工智能技术在金融方面应用的
，也可用于除金融领域之外的任意领域，本专利技术通过机器学习模型智能解读跨境来汇报文中报文种类、币种、金额、汇款人、收款人、汇款行、收款行、中间行要素等字段内容，在境收款退汇处理场景下，实现准确匹配出退汇报文类型。
[0004]为解决上述技术问题，本专利技术提供以下技术方案：
[0005]第一方面，本专利技术提供一种基于跨境收款的退汇报文分类方法包括：
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于跨境收款的退汇报文分类方法，其特征在于，包括：获取待预测分类的退汇报文；根据所述退汇报文、所述退汇报文对应的处理规则及预先建立的自然语言处理模型对所述退汇报文进行分类。2.如权利要求1所述的退汇报文分类方法，其特征在于，包括：建立所述自然语言处理模型包括以下步骤：利用FastText算法，建立所述自然语言处理模型的初始模型；对历史退汇报文进行归类以及标注，以生成训练数据；根据所述训练数据以及所述初始模型生成所述自然语言处理模型。3.如权利要求2所述的退汇报文分类方法，其特征在于，利用FastText算法，建立所述自然语言处理模型的初始模型包括：获取退汇报文的上下文；提取所述上下文的特征向量；根据所述特征向量建立待生成的初始模型的输入层、单层隐藏层以及输出层；根据所述输入层、单层隐藏层以及输出层建立所述初始模型。4.如权利要求1所述的退汇报文分类方法，其特征在于，所述根据所述退汇报文、所述退汇报文对应的处理规则及预先建立的自然语言处理模型对所述退汇报文进行分类，包括：根据退汇报文的特征值生成所述退汇报文的处理规则；根据所述处理规则、所述待预测分类的退汇报文以及所述自然语言处理模型对所述待预测分类的退汇报文进行分类。5.如权...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕鸿，韦东俊，梁文健，王喜彬，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：