本發(fā)明涉及公共服務(wù)，尤其涉及一種政務(wù)業(yè)務(wù)ai自動審核系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、政務(wù)業(yè)務(wù)ai自動審核是一種應(yīng)用人工智能與數(shù)據(jù)處理技術(shù)，實現(xiàn)政務(wù)申請材料自動化識別、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、規(guī)則匹配核驗、申請間關(guān)聯(lián)分析及風(fēng)險自動評估的智能化政務(wù)服務(wù)審核系統(tǒng)，主要用途是高效處理政務(wù)業(yè)務(wù)，提升審核速度和準(zhǔn)確性，降低人工干預(yù)強度。

2、現(xiàn)有技術(shù)中，僅針對材料的表面字段進行初步歸類識別，沒有進行深入的結(jié)構(gòu)化轉(zhuǎn)化與標(biāo)準(zhǔn)字段的全面匹配，從而造成申請數(shù)據(jù)在內(nèi)部處理環(huán)節(jié)存在不一致現(xiàn)象，進而使后續(xù)規(guī)則匹配環(huán)節(jié)出現(xiàn)準(zhǔn)確性不足；此外，現(xiàn)有技術(shù)在進行規(guī)則條款匹配時，未有效考慮條款之間嵌套關(guān)系的復(fù)雜性，導(dǎo)致對復(fù)雜規(guī)則適用情境判斷不夠充分，常常造成條款適配失誤或漏判的情況。因此，需要進行改進。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺點，而提出的一種政務(wù)業(yè)務(wù)ai自動審核系統(tǒng)及方法。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案：一種政務(wù)業(yè)務(wù)ai自動審核系統(tǒng)包括：

3、申請信息結(jié)構(gòu)化模塊，基于政務(wù)服務(wù)申請材料，識別提取表單及文本域中的申請人類型、業(yè)務(wù)類型、地域、金額、聯(lián)系方式、地址和擔(dān)保人要素，將要素映射至預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)字段并建立內(nèi)部關(guān)聯(lián)標(biāo)識，建立標(biāo)準(zhǔn)化申請數(shù)據(jù)單元；

4、規(guī)則符合性核驗?zāi)K，基于所述標(biāo)準(zhǔn)化申請數(shù)據(jù)單元，檢索數(shù)據(jù)庫匹配申請業(yè)務(wù)類型與資格的規(guī)則條件條款，根據(jù)匹配條款數(shù)量與嵌套層級計算，得到規(guī)則適用復(fù)雜度因子，基于所述規(guī)則適用復(fù)雜度因子，逐項比對申請數(shù)據(jù)與條款約束值、時效和地域范圍，判定屬性符合狀況，生成單項申請合規(guī)狀態(tài)判定；

5、關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模塊，基于多個所述標(biāo)準(zhǔn)化申請數(shù)據(jù)單元，查找不同政務(wù)服務(wù)申請間共享的申請人、關(guān)聯(lián)地址和聯(lián)系方式實體，根據(jù)共享實體數(shù)量與類別計算，獲取跨申請關(guān)聯(lián)緊密度指數(shù)，基于所述跨申請關(guān)聯(lián)緊密度指數(shù)，構(gòu)建以申請實體為節(jié)點共享關(guān)系為邊的圖結(jié)構(gòu)，建立多申請關(guān)聯(lián)圖譜；

6、異常模式識別與審核建議模塊，基于所述多申請關(guān)聯(lián)圖譜，結(jié)合關(guān)聯(lián)申請的單項申請合規(guī)狀態(tài)判定計算風(fēng)險評分，生成綜合審核風(fēng)險提示。

7、較佳的，所述標(biāo)準(zhǔn)化申請數(shù)據(jù)單元的獲取步驟為：基于政務(wù)服務(wù)申請材料，逐項掃描識別材料中的表單字段內(nèi)容，進行字段類別識別匹配，并進行文本域內(nèi)容拆分，逐個提取申請人類型、業(yè)務(wù)類型、地域、金額、聯(lián)系方式、地址和擔(dān)保人要素，生成政務(wù)服務(wù)申請材料原始要素集合；

8、基于所述政務(wù)服務(wù)申請材料原始要素集合，逐一進行字段的映射匹配校驗，并對匹配成功的字段內(nèi)容進行結(jié)構(gòu)格式轉(zhuǎn)換和字段重構(gòu)，生成政務(wù)服務(wù)申請材料標(biāo)準(zhǔn)化映射字段集合；

9、基于所述政務(wù)服務(wù)申請材料標(biāo)準(zhǔn)化映射字段集合，對各標(biāo)準(zhǔn)化映射字段間進行內(nèi)部關(guān)聯(lián)匹配，并依據(jù)匹配結(jié)果建立內(nèi)部關(guān)聯(lián)關(guān)系標(biāo)識，進行標(biāo)準(zhǔn)化映射字段的索引構(gòu)建和關(guān)系綁定，生成標(biāo)準(zhǔn)化申請數(shù)據(jù)單元。

10、較佳的，所述規(guī)則適用復(fù)雜度因子的獲取步驟為：基于所述標(biāo)準(zhǔn)化申請數(shù)據(jù)單元中的申請業(yè)務(wù)類型字段與申請資格字段，提取原始字段值與字段定義庫進行字段內(nèi)容規(guī)范化匹配，補全缺失字段并統(tǒng)一字段格式與語義表達方式，得到規(guī)范化申請業(yè)務(wù)類型字段與申請資格字段組合集合；

11、根據(jù)所述規(guī)范化申請業(yè)務(wù)類型字段與申請資格字段組合集合，依次檢索數(shù)據(jù)庫中與業(yè)務(wù)類型匹配的規(guī)則條件條款，并篩選資格字段與組合集合匹配的條款，提取各條款的嵌套層級、邏輯判斷數(shù)量、條款引用次數(shù)、條款激活時段覆蓋范圍、條款適用地域重合度與調(diào)用頻次，生成規(guī)則條件條款匹配結(jié)構(gòu)化信息集合；

12、基于所述規(guī)則條件條款匹配結(jié)構(gòu)化信息集合，計算規(guī)則適用復(fù)雜度因子。

13、較佳的，所述單項申請合規(guī)狀態(tài)判定的獲取步驟為：基于規(guī)則適用復(fù)雜度因子，逐項調(diào)用標(biāo)準(zhǔn)化申請數(shù)據(jù)單元中的申請業(yè)務(wù)類型字段值與條款約束值，進行字段值與約束值之間的條件閾值比對、字段數(shù)值范圍檢驗和時效匹配判斷，形成申請數(shù)據(jù)與條款約束比對中間結(jié)果集合；

14、根據(jù)所述申請數(shù)據(jù)與條款約束比對中間結(jié)果集合，獲取標(biāo)準(zhǔn)化申請數(shù)據(jù)單元中地域字段值，進行申請地域字段與規(guī)則條款適用地域范圍的逐項映射，篩選地域映射匹配成功的條款，生成申請數(shù)據(jù)與地域范圍的匹配結(jié)果集合；

15、基于所述申請數(shù)據(jù)與地域范圍的匹配結(jié)果集合，確定各項申請數(shù)據(jù)的屬性符合情況，生成單項申請合規(guī)狀態(tài)判定。

16、較佳的，所述跨申請關(guān)聯(lián)緊密度指數(shù)的獲取步驟為：基于多個所述標(biāo)準(zhǔn)化申請數(shù)據(jù)單元，提取每個標(biāo)準(zhǔn)化申請數(shù)據(jù)單元中的申請人字段、關(guān)聯(lián)地址字段和聯(lián)系方式字段，按字段類型對所有申請數(shù)據(jù)進行實體歸類匹配與去重處理，生成申請共享實體集合；

17、根據(jù)所述申請共享實體集合，逐項執(zhí)行實體在不同政務(wù)服務(wù)申請中的出現(xiàn)次數(shù)統(tǒng)計與實體所屬類別標(biāo)記，記錄每類共享實體在每個標(biāo)準(zhǔn)化申請數(shù)據(jù)單元中的重復(fù)分布信息，得到共享實體分布結(jié)構(gòu)集合；

18、基于所述共享實體分布結(jié)構(gòu)集合，計算跨申請關(guān)聯(lián)緊密度指數(shù)。

19、較佳的，所述多申請關(guān)聯(lián)圖譜的獲取步驟為：基于所述跨申請關(guān)聯(lián)緊密度指數(shù)，提取多個標(biāo)準(zhǔn)化申請數(shù)據(jù)單元中的申請人字段、關(guān)聯(lián)地址字段和聯(lián)系方式字段，對每條字段內(nèi)容進行實體歸一化標(biāo)識編碼和實體類型標(biāo)注，生成申請實體節(jié)點集合；

20、根據(jù)所述申請實體節(jié)點集合，計算申請實體之間的共享關(guān)系強度值；

21、基于所述共享關(guān)系強度值，構(gòu)建以申請實體為節(jié)點、共享關(guān)系強度值為邊權(quán)的圖結(jié)構(gòu)，并建立節(jié)點之間的實體邊連接關(guān)系映射表，生成多申請關(guān)聯(lián)圖譜。

22、較佳的，所述綜合審核風(fēng)險提示的獲取步驟為：基于所述多申請關(guān)聯(lián)圖譜，從圖結(jié)構(gòu)中提取所有申請實體節(jié)點的雙向路徑，并檢索每條路徑對應(yīng)的單項申請合規(guī)狀態(tài)判定結(jié)果、路徑長度、路徑終點節(jié)點出度、路徑起點節(jié)點字段數(shù)與路徑經(jīng)過的中間節(jié)點數(shù)量，生成多申請路徑屬性集合；

23、根據(jù)所述多申請路徑屬性集合，計算對應(yīng)實體節(jié)點的風(fēng)險評分；

24、基于所述風(fēng)險評分，將所有申請實體節(jié)點按照風(fēng)險評分劃分風(fēng)險等級區(qū)間，并在每個申請路徑中標(biāo)記風(fēng)險等級顏色編碼及風(fēng)險警示節(jié)點編號，生成綜合審核風(fēng)險提示。

25、本發(fā)明提供政務(wù)業(yè)務(wù)ai自動審核方法，包括以下步驟：

26、基于政務(wù)服務(wù)申請材料，進行表單及文本域中的申請人類型、業(yè)務(wù)類型、地域、金額、聯(lián)系方式、地址和擔(dān)保人要素的識別與提取，通過字段映射將要素歸屬至預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)字段，并建立要素間的關(guān)聯(lián)標(biāo)識，生成標(biāo)準(zhǔn)化申請數(shù)據(jù)單元；

27、基于標(biāo)準(zhǔn)化申請數(shù)據(jù)單元，檢索數(shù)據(jù)庫，匹配申請的業(yè)務(wù)類型與資格的規(guī)則條件條款，按照條款的匹配數(shù)量與嵌套層級進行計算，得到規(guī)則適用復(fù)雜度因子，依據(jù)規(guī)則適用復(fù)雜度因子，比對每項申請數(shù)據(jù)與條款約束值、時效與地域范圍，判定各項屬性是否符合要求，生成單項申請的合規(guī)狀態(tài)判定；

28、基于多個標(biāo)準(zhǔn)化申請數(shù)據(jù)單元，查找跨申請中共享的申請人、地址和聯(lián)系方式實體，計算共享實體數(shù)量與類別的關(guān)系強度，得到跨申請關(guān)聯(lián)緊密度指數(shù)，基于跨申請關(guān)聯(lián)緊密度指數(shù)，構(gòu)建以申請實體為節(jié)點和共享關(guān)系為邊的圖結(jié)構(gòu)，生成多申請關(guān)聯(lián)圖譜；

29、基于多申請關(guān)聯(lián)圖譜，結(jié)合每個申請的單項申請合規(guī)狀態(tài)，計算風(fēng)險評分，評估跨申請的風(fēng)險，生成審核風(fēng)險提示；

30、對綜合審核風(fēng)險提示進行分析，細(xì)化審核意見，進行人工審核與自動決策的指導(dǎo)，得到審核建議。

31、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點和積極效果在于：

32、本發(fā)明中，通過對政務(wù)服務(wù)申請材料中的業(yè)務(wù)類型、金額、聯(lián)系方式、地址、申請人類型、地域及擔(dān)保人等申請要素逐一結(jié)構(gòu)化識別，并將要素映射至統(tǒng)一的數(shù)據(jù)字段中，形成標(biāo)準(zhǔn)化申請數(shù)據(jù)單元，提高申請數(shù)據(jù)的一致性和完整性；同時在數(shù)據(jù)庫條款檢索環(huán)節(jié)，依據(jù)申請數(shù)據(jù)與規(guī)則條款之間的匹配條款數(shù)量及嵌套層級計算規(guī)則適用復(fù)雜度因子，使得申請與條款匹配過程精度明顯提升，能夠更加有效識別復(fù)雜規(guī)則適用情境；此外，通過分析不同申請之間在申請人、地址及聯(lián)系方式等實體上的共享關(guān)系，計算跨申請關(guān)聯(lián)緊密度指數(shù)，并基于指數(shù)構(gòu)建以實體為節(jié)點的圖結(jié)構(gòu)，以量化分析潛在的風(fēng)險關(guān)聯(lián)模式，有效增強跨申請之間風(fēng)險分析的深度和關(guān)聯(lián)性；再進一步利用圖結(jié)構(gòu)結(jié)合單項申請合規(guī)狀態(tài)判定計算風(fēng)險評分，生成綜合審核風(fēng)險提示，提升風(fēng)險提示的針對性與準(zhǔn)確性，從而強化政務(wù)審核風(fēng)險管理能力，實現(xiàn)政務(wù)業(yè)務(wù)檢查流程的智能化升級。