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申请/专利权人：深度(山东)数字科技集团有限公司

摘要：本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及一种基于大数据实时分析汇票是否属于瑕疵票的方法。本发明提供的基于大数据实时分析汇票是否属于瑕疵票的方法，通过事前分析、事中拦截、事后总结三个环节有效瑕疵票识别效率；事前分析，给出多种模板的处理方式，避免漏处理情况；事中拦截，做到实时告警；事后总结，实时扩充模板库及算法。通过光学字符识别技术OCR识别各家银行票据背面信息并提取得到文本识别结果；基于对历史海量汇票数据进行分析，通过模板匹配、异常处理、模板库扩充流程，解决模板单一、回头背书、重复背书问题；通过关键信息抽取建立关系链，经过直接和间接双重回头背书判定，高效精准快速识别定位瑕疵票。

主权项：1.一种基于大数据实时分析汇票是否属于瑕疵票的方法，包括：S1文本识别：通过光学字符识别技术OCR识别各家银行票据背面信息，使用图像预处理技术，提取对应的文字区域，确定文字的位置与边界并进行分隔；利用机器学习算法技术，提取文字和字符特征进行比对，得到文本识别结果；S2模板匹配：以模板库中背书标题结构为关键字段，通过大数据引擎针对S1识别的数据进行模板匹配；如模板匹配成功，从数据中解析“汇票类型”，选择存在交易风险的汇票类型并获取交易链中的每组“背书人”“被背书人”“背书日期”字段内容，进入S5关键信息抽取流程进行后续匹配；如模板匹配失败，将未匹配的数据通过异常机制通知打印出来，进入S3异常处理流程；S3异常处理：根据异常日志，分析票据背书标题结构信息，使用正则表达式分组的概念，针对每个背书提供解析，建立新的背书标题结构模板；S4模板库扩充：将S3中新建的背书标题结构模板加入模板库，循环S2操作，直到无异常打印为止，从而解决模板单一性问题；S5关键信息抽取：将S2中无异常打印的解析结果作为最终解析结果，从最终解析结果中将企业信息抽取出来，得到多组背书人nameOfEndorser和被背书人nameOfEndorsee的关系列表；S6建立关系链：将背书人与被背书人通过订单时间dateOfEndorsement排好顺序串联起来，得到一条产业的关系链；S7直接回头背书判定：判断关系链中是否存在重复的背书人或者被背书人，如果存在重复，则判断为回头背书或重复背书，该汇票为瑕疵票；如果不存在重复，则进入S8标记相同实控人流程；S8标记相同实控人：如果背书人中不同企业是相同实控人的，对两个企业标记相同实控人标签；S9间接回头背书判定：判断S8结果是否存在重复标签；如果存在重复标签，则判断为回头背书或重复背书，该汇票为瑕疵票；如果不存在重复标签，则该汇票为正常票。

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