(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210386512.0 (22)申请日 2022.04.11 (71)申请人 四川新网银行股份有限公司 地址 610094 四川省成 都市成都高新区吉 泰三路8号1栋1单 元26楼1-8号 (72)发明人 张宪杰　杨滨宇　何超　黄政　 刘旭恒　 (74)专利代理 机构 成都智言知识产权代理有限 公司 51282 专利代理师 李勇 (51)Int.Cl. G06V 20/62(2022.01) G06V 30/10(2022.01) G06V 30/262(2022.01) G06V 10/74(2022.01)G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 40/216(2020.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06Q 10/10(2012.01) G06Q 40/02(2012.01) (54)发明名称 一种自动获取并分析关键数据形成避免可 疑资金交易报告的方法及装置 (57)摘要 本发明属于智能避免可疑资金交易报告新 技术领域， 具体涉及一种自动获取并分析关键数 据形成避免可疑资金交易报告的方法及装置， 方 法包括： 步骤1： 通过避免可疑资金交易系统识别 可疑客户， 并将可疑客户的身份信息推送至RPA 库； 步骤2： RPA库根据所述可疑客户的身份信息 采集与其相关的外部公开网站以及微信的相关 信息， 并将采集到的相关信息处理为图片格式并 保存； 影像系统将每张图片进行编码， 并生成唯 一的影像ID； 步骤3： 将生成的影像ID反馈至避免 可疑资金交易系统， 供合规专员通过接口方式进 行查看； 步骤4： 通过OCR识别模块调用步骤3的影 像ID以及步骤2的图片， 进行OCR识别工作， 并生 成识别结果； 步骤5： 系统针对步骤4的识别结果 输出避免可疑 资金交易报告。 权利要求书3页 说明书8页 附图4页 CN 114913517 A 2022.08.16 CN 114913517 A 1.一种自动获取并分析关键数据形成避免可疑资金交易报告的方法， 其特征在于， 包 括以下步骤： 步骤1： 通过避免可疑资金交易系统识别可疑客户， 并将可疑客户的身份信息推送至 RPA库； 步骤2： RPA库根据 所述可疑客户的身份信息采集与其相关的外部公开网站以及微信的 相关信息， 并将采集到的相关信息处理为图片 格式并保存； 影像系统将 每张图片进 行编码， 并生成唯一的影 像ID； 步骤3： 将生成的影像ID反馈至避免可疑资金交易系统， 供合规专员通过接口方式进行 查看； 步骤4： 通过OCR识别模块调用步骤3 的影像ID以及步骤2的图片， 进行OCR识别工作， 并 生成识别结果； 步骤5： 系统针对步骤4的识别结果输出避免可疑 资金交易报告。 2.根据权利要求1所述的一种自动获取并分析关键数据 形成避免可疑资金交易报告的 方法， 其特 征在于， 所述 步骤1具体为： 步骤1.1： 避免可疑资金交易系统对可疑客户的手机号码进行校验， 判断手机号码是否 是11位数字； 步骤1.2： 避免可疑资金交易系 统对可疑客户的身份证号进行校验， 判断是否是18位， 是否含有特殊字符； 步骤1.3： 待步骤1.1和步骤1.2检测通过后， 避免可疑资金交易系统会通过每日批处理 程序将以上数据进行标注， 通知RPA程序数据准备完成， 并将可疑客户的身份信息推送至 RPA程序中。 3.根据权利要求2所述的一种自动获取并分析关键数据 形成避免可疑资金交易报告的 方法， 其特 征在于， 所述 步骤2具体为： 步骤2.1： RPA程序每日会定时启动 批处理程序， 基于可疑客户的推送身份信息数据， 按 照顺序进行外 部相关数据的采集； 步骤2.1： RPA程序会将采集到的外 部相关数据转换为图片格式， 并进行本地保存； 步骤2.3： 生成的本地影像图片将推送至影像平台， 影像平台会将图片按照不同类型进 行存储， 并生成唯一的影 像ID。 4.根据权利要求3所述的一种自动获取并分析关键数据 形成避免可疑资金交易报告的 方法， 其特 征在于， 所述 步骤3具体为： 步骤3.1： 步骤2生成的图片会推送至影像平台， 在推送至影像平台时， 会按照不同的影 像件类型进行 标注； 步骤3.2： 影 像平台会为每张图片标注唯一的影 像ID， 防止因影 像ID重复造成的干扰； 步骤3.3： 避免可疑资金交易系统会通过java接 口调用步骤3.1影像件类型和步骤3.2 的影像ID获取到相关图片的影 像资料。 5.根据权利要求4所述的一种自动获取并分析关键数据 形成避免可疑资金交易报告的 方法， 其特 征在于， 所述 步骤4具体为： 步骤4.1： OCR模块会会对步骤2的微信信息截图进行采集， 采集相应的背景图片， 文字 语料以及字体；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114913517 A 2步骤4.2： OCR识别会对步骤4.1的结果进行纠错处理， 首先基于语言模型确认可 能的错 误位置， 并完成错 误的纠正； 步骤4.3： OCR识别会 对步骤4.2的结果进行 再次人工确认。 6.根据权利要求5所述的一种自动获取并分析关键数据 形成避免可疑资金交易报告的 方法， 其特征在于， 所述语言模型是n ‑gram模型， n ‑gram模型对词之间的关联做了简化， 当 前词的概率分布只与前n ‑1个词相关， 与其他词 独立； n‑gram看作一个n ‑1阶的马尔可夫模 型， 对于概 率P(W1， W2， . ...Wm)， 在n ‑gram下可以简化 为： 其中i为次数， n为当前词， 其中W1， W2...Wm指的是文本的第几个词， W1代表第一个词， Wm代表第m个词， W i‑1为截止i的前一次出现的次数。 7.根据权利要求5所述的一种自动获取并分析关键数据 形成避免可疑资金交易报告的 方法， 其特征在于， 所述步骤5中的避免可疑资金 交易报告的模板 分为可固化和非 固化两部 分； 可固化部分模板涉及的关键数据包括客户的基本信息、 账户信 息、 交易信息， 其中客户 的基本信息包括客户的姓名、 国籍、 证件类型、 证件号码； 账户信息包括账户号、 开户日期、 账号个数； 交易信息包括交易区间、 累计交易笔 数、 累计交易金额； 非固化部分模板涉及的关键数据包括可疑行为描述； 其中可疑分析的数据来源的依据 就是基于步骤4的识别结果。 8.根据权利要求7所述的一种自动获取并分析关键数据 形成避免可疑资金交易报告的 方法， 其特 征在于， 针对可固化部分的模板处 理包括以下步骤： 1)首先设计出 前端的固化部分的报告样式， 针对每 个数据项 进行编排； 2)通过Java程序针对前端固化的报告样式进行代码编写， 其中要加入必要的循环处 理， 分支处 理； 3)针对报告中的关键数据项进行后台数据库的设计， 数据库的设计也将遵守主要采集 客户信息、 账户信息、 交易信息进行设计； 4)数据库中涉及的字段信息， 也会进行数据的参数化， 将原来程序中的业务数据常量 转换为参数变量； 5)参数化之后的数据， 可进行每日批量操作， 每日获取最新的数据， 提供给前端进行展 示。 9.根据权利要求7所述的一种自动获取并分析关键数据 形成避免可疑资金交易报告的 方法， 其特 征在于， 针对非固化部分的模板处 理包括以下步骤： 1)首首先设计出 前端的非固化部分的报告样式， 针对每 个数据项 进行编排； 2)通过Java程序针对前端非固化的报告样式进行代码编写， 其中重点是对客户的可疑 行为进行语言组织和描述， 例如客户的基本信息情况， 客户的交易情况； 3)针对非固化报告在前端页面中涉及的字段信息， 也会进行数据的参数化， Java程序 会将模板中参数变量信息转换为常量信息； 4)参数化之后的数据， 可进行每日批量操作， 每日获取最新的数据， 提供给前端进行展 示。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114913517 A 3