金融网点的资产清点方法及其装置、电子设备、存储介质与流程

摘要: 本发明涉及人工智能或其他相关领域,具体而言,涉及一种金融网点的资产清点方法及其装置、电子设备、存储介质。背景技术:1、当前营业网点负责人履职查库工作依赖人工操作...
金融网点的资产清点方法及其装置、电子设备、存储介质与流程

本发明涉及人工智能或其他相关领域,具体而言,涉及一种金融网点的资产清点方法及其装置、电子设备、存储介质。

背景技术:

1、当前营业网点负责人履职查库工作依赖人工操作,通过“网点通系统”手工录入现金、贵金属、凭证等实物数据并扫描上传凭证,缺乏标准化记录与自动化核验机制,导致效率低下、易出错、真伪识别困难、查库时点难以追溯,且存在事后补录、弄虚作假等合规风险,人工比对耗时耗力、难以实现全天候、全范围、高精度的履职监督,无法满足金融监管对现金安全与操作合规的严格要求。

2、针对上述的问题,目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

1、本技术的主要目的在于提供一种金融网点的资产清点方法及其装置、电子设备、存储介质,以至少解决相关技术中资产清点依赖于人工操作,缺乏自动化的多源交叉核对机制,导致清点差错率高的技术问题。

2、为了实现上述目的,根据本技术的一个方面,提供了一种金融网点的资产清点方法,该方法包括:在到达预设时间点或检测到触发条件时,生成实物清点任务和凭证识别任务;执行所述实物清点任务,得到目标资产的实物清点数据集,执行所述凭证识别任务,得到资产凭证图像的凭证识别数据集;对所述实物清点数据集和所述凭证识别数据集进行关联匹配,得到所述目标资产与所述资产凭证图像对应的匹配结果;对于所述匹配结果中的异常结果,触发异常预警信号,并生成资产复核提醒信息。

3、进一步地,在到达预设时间点或检测到触发条件时,生成实物清点任务和凭证识别任务的步骤,包括:在到达系统预设的查库时间点时,读取预设查库清单,得到待清点的所述目标资产的资产标识;根据所述资产标识确定实物清分机具接口的接口号,并根据所述资产标识和所述接口号生成所述实物清点任务;根据所述资产标识调取由金融网点上传的资产凭证图像,并根据所述资产标识和所述资产凭证图像生成所述凭证识别任务。

4、进一步地,在到达预设时间点或检测到触发条件时,生成实物清点任务和凭证识别任务的步骤,还包括:在检测到资产交接完成信号或查库指令信号的所述触发条件时,获取查库任务号和查库柜员号;基于所述查库任务号和所述查库柜员号生成所述实物清点任务和所述凭证识别任务。

5、进一步地,执行所述实物清点任务,得到目标资产的实物清点数据集的步骤,包括:读取所述实物清点任务的任务信息,基于所述任务信息调用实物清分机具;使用所述实物清分机具对所述目标资产进行清点,得到至少包含资产券别、资产金额、资产数量的实物资产信息;记录第一时间戳,并基于所述第一时间戳和所述实物资产信息生成所述实物清点数据集。

6、进一步地,执行所述凭证识别任务,得到资产凭证图像的凭证识别数据集的步骤,包括:基于所述凭证识别任务的任务信息获取待识别的所述资产凭证图像;对所述资产凭证图像进行预处理,其中,所述预处理包括:图像去噪、倾斜校正、区域分割;将预处理后的所述资产凭证图像输入至图像识别模型,输出包含凭证编号、资产券别、资产金额和签章信息的凭证资产信息;记录第二时间戳,并基于所述第二时间戳和所述凭证资产信息生成所述凭证识别数据集。

7、进一步地,对所述实物清点数据集和所述凭证识别数据集进行关联匹配,得到所述目标资产与所述资产凭证图像对应的匹配结果的步骤,包括:将所述实物清点数据集和所述凭证识别数据输入至预设的数据校验模型,由所述数据校验模型进行多维度数据校验,得到数据校验结果,其中,所述多维度包括:券别维度、金额维度、时间维度、签章维度,所述数据校验结果包含:一致性百分比、异常标识、差异明细和置信评分;基于所述一致性百分比和所述置信评分确定匹配结论,其中,所述匹配结果用于指示所述目标资产的实物与凭证是否匹配成功;对于匹配失败的所述目标资产,基于所述异常标识和差异明细生成异常结果。

8、进一步地,所述资产清点方法还包括:接收多网点的资产清点指令,并基于所述资产清点指令的指令信息生成至少一个资产清点任务,其中,每个所述资产清点任务对应一个金融网点;对于每个所述金融网点,将所述资产清点任务拆分为所述实物清点任务和凭证识别任务;通过执行所述实物清点任务和所述凭证识别任务,得到每个所述金融网点中资产实体与资产凭证是否匹配的所述匹配结果;归集所有所述金融网点的所述匹配结果,生成多网点资产清点结果。

9、为了实现上述目的,根据本技术的另一方面,还提供了一种金融网点的资产清点装置,该装置包括:生成单元,用于在到达预设时间点或检测到触发条件时,生成实物清点任务和凭证识别任务;执行单元,用于执行所述实物清点任务,得到目标资产的实物清点数据集,执行所述凭证识别任务,得到资产凭证图像的凭证识别数据集;匹配单元,用于对所述实物清点数据集和所述凭证识别数据集进行关联匹配,得到所述目标资产与所述资产凭证图像对应的匹配结果;触发单元,用于对于所述匹配结果中的异常结果,触发异常预警信号,并生成资产复核提醒信息。

10、进一步地,所述生成单元包括:读取模块,用于在到达系统预设的查库时间点时,读取预设查库清单,得到待清点的所述目标资产的资产标识;第一确定模块,用于根据所述资产标识确定实物清分机具接口的接口号,并根据所述资产标识和所述接口号生成所述实物清点任务;第一生成模块,用于根据所述资产标识调取由金融网点上传的资产凭证图像,并根据所述资产标识和所述资产凭证图像生成所述凭证识别任务。

11、进一步地,所述生成单元还包括:第一获取模块,用于在检测到资产交接完成信号或查库指令信号的所述触发条件时,获取查库任务号和查库柜员号;第二生成模块,用于基于所述查库任务号和所述查库柜员号生成所述实物清点任务和所述凭证识别任务。

12、进一步地,所述执行单元包括:调用模块,用于读取所述实物清点任务的任务信息,基于所述任务信息调用实物清分机具;清点模块,用于使用所述实物清分机具对所述目标资产进行清点,得到至少包含资产券别、资产金额、资产数量的实物资产信息;第三生成模块,用于记录第一时间戳,并基于所述第一时间戳和所述实物资产信息生成所述实物清点数据集。

13、进一步地,所述执行单元还包括:第二获取模块,用于基于所述凭证识别任务的任务信息获取待识别的所述资产凭证图像;预处理模块,用于对所述资产凭证图像进行预处理,其中,所述预处理包括:图像去噪、倾斜校正、区域分割;输入模块,用于将预处理后的所述资产凭证图像输入至图像识别模型,输出包含凭证编号、资产券别、资产金额和签章信息的凭证资产信息;第四生成模块,用于记录第二时间戳,并基于所述第二时间戳和所述凭证资产信息生成所述凭证识别数据集。

14、进一步地,所述匹配单元包括:校验模块,用于将所述实物清点数据集和所述凭证识别数据输入至预设的数据校验模型,由所述数据校验模型进行多维度数据校验,得到数据校验结果,其中,所述多维度包括:券别维度、金额维度、时间维度、签章维度,所述数据校验结果包含:一致性百分比、异常标识、差异明细和置信评分;第二确定模块,用于基于所述一致性百分比和所述置信评分确定匹配结论,其中,所述匹配结果用于指示所述目标资产的实物与凭证是否匹配成功;第五生成模块,用于对于匹配失败的所述目标资产,基于所述异常标识和差异明细生成异常结果。

15、进一步地,所述资产清点装置还包括:接收模块,用于接收多网点的资产清点指令,并基于所述资产清点指令的指令信息生成至少一个资产清点任务,其中,每个所述资产清点任务对应一个金融网点;拆分模块,用于对于每个所述金融网点,将所述资产清点任务拆分为所述实物清点任务和凭证识别任务;执行模块,用于通过执行所述实物清点任务和所述凭证识别任务,得到每个所述金融网点中资产实体与资产凭证是否匹配的所述匹配结果;归集模块,用于归集所有所述金融网点的所述匹配结果,生成多网点资产清点结果。

16、为了实现上述目的,根据本技术的另一方面,还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序,其中,在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述任意一项所述的金融网点的资产清点方法。

17、为了实现上述目的,根据本技术的另一方面,还提供了一种电子设备,包括一个或多个处理器和存储器,所述存储器用于存储一个或多个程序,其中,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,使得所述一个或多个处理器实现上述任意一项所述的金融网点的资产清点方法。

18、为了实现上述目的,根据本技术的另一方面,还提供了一种计算机程序产品,包括计算机指令,其中,所述计算机指令被处理器执行时实现上述任意一项所述的金融网点的资产清点方法的步骤。

19、本发明中提出一种金融网点的资产清点方法,先在到达预设时间点或检测到触发条件时,生成实物清点任务和凭证识别任务,再执行实物清点任务,得到目标资产的实物清点数据集,执行凭证识别任务,得到资产凭证图像的凭证识别数据集,然后对实物清点数据集和凭证识别数据集进行关联匹配,得到目标资产与资产凭证图像对应的匹配结果,最后对于匹配结果中的异常结果,触发异常预警信号,并生成资产复核提醒信息。

20、本发明中,采用自动化任务驱动与双源数据智能比对的方式,通过在预设时间点或触发条件时自动生成实物清点任务与凭证识别任务,得到结构化实物数据和结构化识别信息,再对两类数据集进行一致性比对,达到了实现金融网点查库过程中实物资产与纸质凭证信息的自动关联与智能校验的目的,从而实现了无需人工录入、比对与核验的全流程无人工干预清点闭环的技术效果,进而解决了相关技术中资产清点依赖于人工操作,缺乏自动化的多源交叉核对机制,导致清点差错率高的技术问题。