本發(fā)明涉及金融數(shù)據(jù)處理，尤其涉及一種基于金融信息票據(jù)的數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在初期，金融信息票據(jù)主要以紙質(zhì)形式存在，這種處理方式主要依賴于人工檢查票據(jù)的真?zhèn)巍⑼暾院秃弦?guī)性，盡管當(dāng)時(shí)沒(méi)有計(jì)算機(jī)化的輔助工具，但類似債券市場(chǎng)的價(jià)格收益預(yù)測(cè)也會(huì)依賴于較為基礎(chǔ)的利率數(shù)據(jù)和市場(chǎng)趨勢(shì)。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的普及，金融行業(yè)逐步引入了自動(dòng)化處理系統(tǒng)。這一階段，票據(jù)處理開(kāi)始依賴基本的計(jì)算機(jī)程序，能夠自動(dòng)讀取票據(jù)信息并進(jìn)行一些簡(jiǎn)單的驗(yàn)證。這一技術(shù)的應(yīng)用，使得與債券市場(chǎng)的價(jià)格收益分析相關(guān)的自動(dòng)化趨勢(shì)也得到了發(fā)展，尤其是在債券息票收益率的預(yù)測(cè)模型中，計(jì)算機(jī)算法幫助分析了市場(chǎng)利率、票面利率以及債券到期日等變量的關(guān)系，進(jìn)而預(yù)測(cè)債券的價(jià)格變化和收益率走勢(shì)。人工智能（ai）和大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用為金融信息票據(jù)的處理帶來(lái)了新的機(jī)遇。機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠?qū)Ａ科睋?jù)信息進(jìn)行智能分類和分析，從而提高數(shù)據(jù)處理的自動(dòng)化和智能化水平。然而，目前市場(chǎng)上存在大量非標(biāo)準(zhǔn)化的票據(jù)，尤其是中小企業(yè)或個(gè)人使用的自定義票據(jù)模板，其格式多樣、印章樣式復(fù)雜，且常常存在印刷質(zhì)量差或信息缺失的問(wèn)題，同時(shí)票據(jù)上的印章和手寫簽名容易被偽造，現(xiàn)有技術(shù)在區(qū)分真實(shí)印章和簽名與偽造品時(shí)缺乏高效、準(zhǔn)確的識(shí)別手段，近而導(dǎo)致金融票據(jù)識(shí)別的安全性和精準(zhǔn)性較低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于此，有必要提供一種基于金融信息票據(jù)的數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，以解決至少一個(gè)上述技術(shù)問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，一種基于金融信息票據(jù)的數(shù)據(jù)處理方法，所述方法包括以下步驟：

3、步驟s1：獲取多模態(tài)金融信息票據(jù)數(shù)據(jù)；對(duì)多模態(tài)金融信息票據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行票據(jù)模態(tài)分解，生成金融信息票據(jù)模態(tài)分解數(shù)據(jù)；對(duì)金融信息票據(jù)模態(tài)分解數(shù)據(jù)進(jìn)行跨模態(tài)數(shù)據(jù)融合，生成標(biāo)準(zhǔn)化多模態(tài)分層數(shù)據(jù)；

4、步驟s2：對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化多模態(tài)分層數(shù)據(jù)進(jìn)行票據(jù)多核關(guān)鍵特征提取，得到票據(jù)多核關(guān)鍵特征數(shù)據(jù)；對(duì)票據(jù)多核關(guān)鍵特征數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)偽造特征對(duì)比建模，生成偽造特征對(duì)比模型數(shù)據(jù)；通過(guò)偽造特征對(duì)比模型數(shù)據(jù)對(duì)票據(jù)多核關(guān)鍵特征數(shù)據(jù)進(jìn)行印章與簽名動(dòng)態(tài)一致性校驗(yàn)，生成校驗(yàn)特征匹配數(shù)據(jù)；根據(jù)校驗(yàn)特征匹配數(shù)據(jù)對(duì)多模態(tài)金融信息票據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常票據(jù)聚類分析，生成異常票據(jù)分類數(shù)據(jù)；

5、步驟s3：對(duì)票據(jù)多核關(guān)鍵特征數(shù)據(jù)進(jìn)行圖結(jié)構(gòu)初始化，生成初始異常關(guān)聯(lián)關(guān)系圖；對(duì)初始異常關(guān)聯(lián)關(guān)系圖進(jìn)行全圖異常風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，生成全圖異常風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)；將全圖異常風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)嵌入至初始異常關(guān)聯(lián)關(guān)系圖中進(jìn)行關(guān)聯(lián)圖優(yōu)化，生成票據(jù)異常關(guān)聯(lián)關(guān)系動(dòng)態(tài)圖；

6、步驟s4：對(duì)票據(jù)異常關(guān)聯(lián)關(guān)系動(dòng)態(tài)圖進(jìn)行動(dòng)態(tài)渲染，生成票據(jù)異常關(guān)聯(lián)關(guān)系渲染圖；將票據(jù)異常關(guān)聯(lián)關(guān)系渲染圖傳輸至系統(tǒng)前端進(jìn)行實(shí)時(shí)推送，生成票據(jù)異常推送圖；基于票據(jù)異常推送圖進(jìn)行自動(dòng)化風(fēng)險(xiǎn)決策建議，以執(zhí)行異常金融信息票據(jù)處理作業(yè)。

7、本發(fā)明通過(guò)多模態(tài)金融信息票據(jù)數(shù)據(jù)的分解與跨模態(tài)數(shù)據(jù)融合，能夠?qū)⒉煌瑏?lái)源的數(shù)據(jù)整合成標(biāo)準(zhǔn)化的多模態(tài)分層數(shù)據(jù)，為后續(xù)的分析和決策提供更加精確和全面的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。通過(guò)票據(jù)多核關(guān)鍵特征的提取及動(dòng)態(tài)偽造特征對(duì)比建模，可以有效識(shí)別票據(jù)上的偽造跡象，提升偽造票據(jù)的識(shí)別準(zhǔn)確性。校驗(yàn)印章和簽名的一致性，有助于準(zhǔn)確地鑒別票據(jù)的真?zhèn)?。基于校?yàn)特征匹配數(shù)據(jù)對(duì)多模態(tài)票據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，能夠識(shí)別并分類異常票據(jù)，為進(jìn)一步風(fēng)險(xiǎn)處理提供清晰的線索和數(shù)據(jù)支持。通過(guò)初始化圖結(jié)構(gòu)并進(jìn)行全圖異常風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，能夠全面評(píng)估票據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性與潛在風(fēng)險(xiǎn)，生成關(guān)聯(lián)關(guān)系動(dòng)態(tài)圖，持續(xù)更新風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，提升分析過(guò)程的準(zhǔn)確性和效率。通過(guò)動(dòng)態(tài)渲染票據(jù)異常關(guān)聯(lián)關(guān)系圖，并實(shí)時(shí)推送至系統(tǒng)前端，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控異常票據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)，及時(shí)采取應(yīng)對(duì)措施，減少潛在風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的損失。利用票據(jù)異常推送圖進(jìn)行自動(dòng)化風(fēng)險(xiǎn)決策建議，能夠迅速響應(yīng)并處理異常金融信息票據(jù)，實(shí)現(xiàn)高效的異常票據(jù)處理，降低人為錯(cuò)誤，提高決策效率。結(jié)合全圖風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分與圖結(jié)構(gòu)優(yōu)化，能夠在整個(gè)金融系統(tǒng)內(nèi)建立有效的風(fēng)險(xiǎn)管控體系，為金融機(jī)構(gòu)提供更高效、精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與決策支持工具。因此，本發(fā)明通過(guò)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、偽造特征對(duì)比建模、異常票據(jù)聚類分析和動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，提高了金融票據(jù)識(shí)別的安全性和精準(zhǔn)性。

8、優(yōu)選的，步驟s1包括以下步驟：

9、步驟s11：獲取多模態(tài)金融信息票據(jù)數(shù)據(jù)；

10、步驟s12：對(duì)多模態(tài)金融信息票據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，生成標(biāo)準(zhǔn)多模態(tài)金融信息票據(jù)數(shù)據(jù)，其中數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)去噪、數(shù)據(jù)缺失值填充和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化；

11、步驟s13：對(duì)標(biāo)準(zhǔn)多模態(tài)金融信息票據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行票據(jù)模態(tài)分解，生成金融信息票據(jù)模態(tài)分解數(shù)據(jù)，其中金融信息票據(jù)模態(tài)分解數(shù)據(jù)包括金融信息票據(jù)圖像模態(tài)、金融信息票據(jù)文字模態(tài)以及金融信息票據(jù)布局模態(tài)；

12、步驟s14：對(duì)金融信息票據(jù)模態(tài)分解數(shù)據(jù)進(jìn)行跨模態(tài)數(shù)據(jù)融合，生成標(biāo)準(zhǔn)化多模態(tài)分層數(shù)據(jù)。

13、本發(fā)明通過(guò)對(duì)多模態(tài)金融信息票據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括清洗、去噪、缺失值填充和標(biāo)準(zhǔn)化，可以有效提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，消除噪聲和異常值，確保后續(xù)分析的可靠性。通過(guò)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)多模態(tài)金融信息票據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行模態(tài)分解，提取圖像模態(tài)、文字模態(tài)和布局模態(tài)，不僅保留了每種模態(tài)的特征，還為跨模態(tài)分析提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。將分解后的模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，生成標(biāo)準(zhǔn)化多模態(tài)分層數(shù)據(jù)，有助于充分挖掘模態(tài)間的關(guān)聯(lián)性，從而提高金融票據(jù)信息處理的準(zhǔn)確性和效率。標(biāo)準(zhǔn)化多模態(tài)分層數(shù)據(jù)為后續(xù)的分類、識(shí)別和預(yù)測(cè)任務(wù)提供了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，使系統(tǒng)能夠適應(yīng)多樣化的金融場(chǎng)景需求。通過(guò)高質(zhì)量的預(yù)處理和融合過(guò)程，減少了數(shù)據(jù)冗余和噪聲干擾，從而提升了整體數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的性能和運(yùn)行效率，生成的標(biāo)準(zhǔn)化多模態(tài)分層數(shù)據(jù)為后續(xù)基于機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)的智能分析和自動(dòng)化處理奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，有助于實(shí)現(xiàn)金融信息票據(jù)的自動(dòng)化處理和智能決策支持。

14、優(yōu)選的，步驟s13包括以下步驟：

15、步驟s131：對(duì)標(biāo)準(zhǔn)多模態(tài)金融信息票據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行光譜分離，生成圖像票據(jù)rgb圖層和灰度圖層；根據(jù)圖像票據(jù)rgb圖層和灰度圖層對(duì)標(biāo)準(zhǔn)多模態(tài)金融信息票據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像票據(jù)邊緣提取，得到圖像模態(tài)提取數(shù)據(jù)；

16、步驟s132：對(duì)標(biāo)準(zhǔn)多模態(tài)金融信息票據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行光學(xué)字符識(shí)別，生成票據(jù)文字內(nèi)容數(shù)據(jù)；基于票據(jù)文字內(nèi)容數(shù)據(jù)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)多模態(tài)金融信息票據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行字段類型標(biāo)注，生成文字模態(tài)提取數(shù)據(jù)；

17、步驟s133：對(duì)標(biāo)準(zhǔn)多模態(tài)金融信息票據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何結(jié)構(gòu)解析，生成票據(jù)布局分布數(shù)據(jù)；根據(jù)票據(jù)布局分布數(shù)據(jù)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)多模態(tài)金融信息票據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵區(qū)域空間分解，生成布局模態(tài)提取數(shù)據(jù)；

18、步驟s134：對(duì)圖像模態(tài)提取數(shù)據(jù)、文字模態(tài)提取數(shù)據(jù)以及布局模態(tài)提取數(shù)據(jù)進(jìn)行模態(tài)分層特征優(yōu)化，生成金融信息票據(jù)模態(tài)分解數(shù)據(jù)，其中金融信息票據(jù)模態(tài)分解數(shù)據(jù)包括金融信息票據(jù)圖像模態(tài)、金融信息票據(jù)文字模態(tài)以及金融信息票據(jù)布局模態(tài)。

19、本發(fā)明通過(guò)對(duì)圖像票據(jù)的rgb圖層和灰度圖層分離，實(shí)現(xiàn)了對(duì)圖像信息的更細(xì)致處理，結(jié)合邊緣提取技術(shù)捕獲圖像的關(guān)鍵特征，生成高質(zhì)量的圖像模態(tài)提取數(shù)據(jù)，為后續(xù)圖像分析奠定基礎(chǔ)。利用ocr技術(shù)對(duì)票據(jù)文字內(nèi)容進(jìn)行高精度提取，并結(jié)合字段類型標(biāo)注，提高了文字模態(tài)的語(yǔ)義準(zhǔn)確性，為票據(jù)信息的分類和匹配提供支持。通過(guò)解析票據(jù)的幾何布局，捕獲票據(jù)結(jié)構(gòu)的空間分布特性，并進(jìn)一步分解關(guān)鍵區(qū)域，為布局模態(tài)的提取和分析提供高分辨率的空間數(shù)據(jù)。將圖像模態(tài)、文字模態(tài)和布局模態(tài)進(jìn)行層次化特征優(yōu)化，既保留各模態(tài)獨(dú)有的特征，又通過(guò)優(yōu)化增強(qiáng)模態(tài)間的相關(guān)性。這種方法確保了模態(tài)分解數(shù)據(jù)的高效性和一致性。通過(guò)光譜分離、ocr和幾何解析技術(shù)，使圖像、文字和布局的提取更加精準(zhǔn)，減少信息丟失和提取錯(cuò)誤。模態(tài)分層特征優(yōu)化加速了后續(xù)跨模態(tài)融合的處理速度，降低了計(jì)算復(fù)雜度。模態(tài)分解數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計(jì)使其適用于多種金融場(chǎng)景，包括但不限于發(fā)票處理、賬單核對(duì)和票據(jù)分類。分解后的模態(tài)數(shù)據(jù)可以直接用于機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，便于后續(xù)模型的訓(xùn)練與部署。

20、優(yōu)選的，對(duì)圖像模態(tài)提取數(shù)據(jù)、文字模態(tài)提取數(shù)據(jù)以及布局模態(tài)提取數(shù)據(jù)進(jìn)行模態(tài)分層特征優(yōu)化包括：

21、對(duì)圖像模態(tài)提取數(shù)據(jù)進(jìn)行霍夫變換，生成圖像模態(tài)傾斜數(shù)據(jù)；根據(jù)圖像模態(tài)傾斜數(shù)據(jù)對(duì)圖像模態(tài)提取數(shù)據(jù)進(jìn)行透視矯正，生成圖像模態(tài)透視矯正數(shù)據(jù)；對(duì)圖像模態(tài)透視矯正數(shù)據(jù)進(jìn)行光線平衡，生成金融信息票據(jù)圖像模態(tài)；

22、對(duì)文字模態(tài)提取數(shù)據(jù)進(jìn)行上下文分析，生成文字模態(tài)上下文數(shù)據(jù)；根據(jù)文字模態(tài)上下文數(shù)據(jù)對(duì)文字模態(tài)提取數(shù)據(jù)進(jìn)行文字分塊，生成文字模態(tài)分塊數(shù)據(jù)；根據(jù)文字模態(tài)分塊數(shù)據(jù)對(duì)文字模態(tài)提取數(shù)據(jù)進(jìn)行字段關(guān)聯(lián)，從而生成金融信息票據(jù)文字模態(tài)；

23、基于布局模態(tài)提取數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)圖結(jié)構(gòu)生成，得到票據(jù)布局結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)圖；對(duì)票據(jù)布局結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)圖進(jìn)行層級(jí)劃分，生成金融信息票據(jù)布局模態(tài)；將金融信息票據(jù)圖像模態(tài)、金融信息票據(jù)文字模態(tài)以及金融信息票據(jù)布局模態(tài)進(jìn)行模態(tài)優(yōu)化數(shù)據(jù)整合，生成金融信息票據(jù)模態(tài)分解數(shù)據(jù)。

24、本發(fā)明通過(guò)霍夫變換用于提取圖像中的傾斜角度信息，結(jié)合透視矯正技術(shù)，修正圖像變形和偏移，確保票據(jù)圖像在標(biāo)準(zhǔn)化坐標(biāo)系中的正確位置，提高了后續(xù)信息提取的精度。光線平衡消除了圖像中的明暗不均現(xiàn)象，使圖像模態(tài)數(shù)據(jù)更加清晰和統(tǒng)一，有助于提高視覺(jué)特征分析的穩(wěn)定性。優(yōu)化后的金融信息票據(jù)圖像模態(tài)為圖像分類、視覺(jué)檢測(cè)和自動(dòng)化識(shí)別提供了高質(zhì)量輸入。通過(guò)上下文分析技術(shù)挖掘票據(jù)文字之間的語(yǔ)義關(guān)系，確保對(duì)內(nèi)容的準(zhǔn)確理解，避免因孤立字符提取導(dǎo)致的歧義。分塊技術(shù)對(duì)文字區(qū)域進(jìn)行邏輯劃分，結(jié)合字段關(guān)聯(lián)進(jìn)一步組織數(shù)據(jù)，為結(jié)構(gòu)化信息提取和語(yǔ)義分析提供高效支持，生成的金融信息票據(jù)文字模態(tài)具備邏輯清晰、結(jié)構(gòu)合理的特點(diǎn)，適用于多種信息處理任務(wù)，如文本校驗(yàn)和數(shù)據(jù)錄入。基于票據(jù)布局?jǐn)?shù)據(jù)生成動(dòng)態(tài)圖結(jié)構(gòu)，捕捉布局的動(dòng)態(tài)變化和空間拓?fù)潢P(guān)系，提升對(duì)復(fù)雜布局信息的表達(dá)能力。通過(guò)層級(jí)劃分技術(shù)，將布局結(jié)構(gòu)按重要性和邏輯層次進(jìn)行分級(jí)，便于后續(xù)分析和匹配任務(wù)，生成的金融信息票據(jù)布局模態(tài)具備高度抽象的空間層級(jí)特性，為版式分析、字段定位和關(guān)鍵區(qū)域提取提供了精確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。將圖像模態(tài)、文字模態(tài)和布局模態(tài)的數(shù)據(jù)整合為統(tǒng)一的模態(tài)分解數(shù)據(jù)，同時(shí)優(yōu)化模態(tài)間的關(guān)聯(lián)性，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)特征的深度融合，生成的金融信息票據(jù)模態(tài)分解數(shù)據(jù)具備高質(zhì)量、高一致性和跨模態(tài)協(xié)同能力，為多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型提供標(biāo)準(zhǔn)化的輸入。

25、優(yōu)選的，步驟s2包括以下步驟：

26、步驟s21：對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化多模態(tài)分層數(shù)據(jù)進(jìn)行票據(jù)多核關(guān)鍵特征提取，得到票據(jù)多核關(guān)鍵特征數(shù)據(jù)；

27、步驟s22：對(duì)票據(jù)多核關(guān)鍵特征數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)偽造特征對(duì)比建模，生成偽造特征對(duì)比模型數(shù)據(jù)；

28、步驟s23：通過(guò)偽造特征對(duì)比模型數(shù)據(jù)對(duì)票據(jù)多核關(guān)鍵特征數(shù)據(jù)進(jìn)行印章與簽名動(dòng)態(tài)一致性校驗(yàn)，生成校驗(yàn)特征匹配數(shù)據(jù)；

29、步驟s24：根據(jù)校驗(yàn)特征匹配數(shù)據(jù)對(duì)多模態(tài)金融信息票據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常票據(jù)信息篩選，得到異常金融信息票據(jù)；對(duì)異常金融信息票據(jù)進(jìn)行異常票據(jù)聚類分析，生成異常票據(jù)分類數(shù)據(jù)。

30、本發(fā)明通過(guò)多核關(guān)鍵特征提取技術(shù)，對(duì)圖像模態(tài)、文字模態(tài)和布局模態(tài)的核心特征進(jìn)行全面捕捉，確保特征數(shù)據(jù)覆蓋票據(jù)的關(guān)鍵元素（如印章、簽名、字段位置等）。提取的多核關(guān)鍵特征數(shù)據(jù)既保留了單模態(tài)信息的獨(dú)特性，又通過(guò)融合提升了多模態(tài)特征的綜合表達(dá)能力，生成的票據(jù)多核關(guān)鍵特征數(shù)據(jù)為后續(xù)動(dòng)態(tài)校驗(yàn)和異常分析提供了高精度的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。通過(guò)動(dòng)態(tài)偽造特征對(duì)比建模技術(shù)，生成多維偽造特征數(shù)據(jù)，捕捉潛在偽造模式（如印章仿造、簽名篡改、字段篡改等）。動(dòng)態(tài)建模實(shí)現(xiàn)了對(duì)票據(jù)特征的實(shí)時(shí)對(duì)比能力，確保偽造檢測(cè)的靈敏度和適用性，生成的偽造特征對(duì)比模型數(shù)據(jù)顯著提升了對(duì)異常票據(jù)的判別力，尤其適用于復(fù)雜偽造行為的檢測(cè)?；趥卧焯卣鲗?duì)比模型，對(duì)票據(jù)中的印章和簽名特征進(jìn)行動(dòng)態(tài)一致性校驗(yàn)，檢測(cè)其是否存在偽造或篡改跡象。融合圖像模態(tài)（印章位置、簽名風(fēng)格）、文字模態(tài)（簽名內(nèi)容）和布局模態(tài)（簽名與印章的相對(duì)位置）信息，確保校驗(yàn)結(jié)果的全面性和可靠性，生成的校驗(yàn)特征匹配數(shù)據(jù)具備高精度、高一致性的特點(diǎn)，為后續(xù)的異常篩選和分類奠定基礎(chǔ)。根據(jù)校驗(yàn)特征匹配數(shù)據(jù)，有效篩選出疑似異常的票據(jù)（如偽造、篡改、信息缺失等）。通過(guò)異常票據(jù)聚類分析技術(shù)，按偽造類型、異常特征模式對(duì)異常票據(jù)進(jìn)行分類，為進(jìn)一步處理和分析提供參考數(shù)據(jù)，生成的異常票據(jù)分類數(shù)據(jù)清晰地揭示了不同異常類型及其特征模式，有助于快速識(shí)別和應(yīng)對(duì)偽造行為。

31、優(yōu)選的，步驟s22包括：

32、步驟s221：對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化多模態(tài)分層數(shù)據(jù)進(jìn)行票據(jù)印章邊緣紋理特征提取，得到票據(jù)印章邊緣紋理特征數(shù)據(jù)；對(duì)票據(jù)印章邊緣紋理特征數(shù)據(jù)進(jìn)行紋理頻率分析，生成票據(jù)印章邊緣紋理頻率數(shù)據(jù)；

33、步驟s222：對(duì)票據(jù)印章邊緣紋理頻率數(shù)據(jù)進(jìn)行高頻紋理特征篩選，生成票據(jù)印章邊緣高頻紋理特征數(shù)據(jù)；通過(guò)票據(jù)印章邊緣高頻紋理特征數(shù)據(jù)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化多模態(tài)分層數(shù)據(jù)進(jìn)行壓印區(qū)域分割，生成票據(jù)印章壓印區(qū)域數(shù)據(jù)；

34、步驟s223：對(duì)票據(jù)印章壓印區(qū)域數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域力壓估計(jì)，生成壓印力度估計(jì)數(shù)據(jù)；對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化多模態(tài)分層數(shù)據(jù)進(jìn)行票據(jù)手寫簽名特征數(shù)據(jù)，生成票據(jù)手寫簽名特征數(shù)據(jù)；對(duì)票據(jù)手寫簽名特征數(shù)據(jù)進(jìn)行筆跡變化分析，生成手寫簽名筆跡變化數(shù)據(jù)；

35、步驟s224：通過(guò)壓印力度估計(jì)數(shù)據(jù)和手寫簽名筆跡變化數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)對(duì)比學(xué)習(xí)建模，生成偽造特征對(duì)比模型數(shù)據(jù)。

36、本發(fā)明通過(guò)票據(jù)印章邊緣紋理特征提取、高頻紋理特征篩選和壓印區(qū)域分割，實(shí)現(xiàn)對(duì)票據(jù)印章細(xì)節(jié)的精準(zhǔn)捕捉，為票據(jù)真?zhèn)舞b定提供高精度的依據(jù)。結(jié)合印章壓印力度估計(jì)與手寫簽名筆跡變化分析，通過(guò)動(dòng)態(tài)對(duì)比學(xué)習(xí)建模生成偽造特征對(duì)比模型數(shù)據(jù)，能夠快速識(shí)別偽造票據(jù)中的微小特征變化，大幅提升偽造特征檢測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。利用標(biāo)準(zhǔn)化多模態(tài)分層數(shù)據(jù)，結(jié)合印章紋理特征與手寫簽名筆跡特征，綜合分析多種票據(jù)元素，提升票據(jù)鑒定的全面性與可信度。自動(dòng)化處理票據(jù)印章和手寫簽名特征，從紋理分析到區(qū)域分割，再到動(dòng)態(tài)建模，減少了人工操作，降低了鑒定成本，提高了效率。通過(guò)紋理頻率分析和高頻紋理特征篩選，聚焦票據(jù)印章的細(xì)節(jié)特征，提升了對(duì)復(fù)雜票據(jù)數(shù)據(jù)的分辨能力，尤其是在低質(zhì)量掃描件或復(fù)雜票據(jù)背景中。將壓印力度與手寫簽名筆跡變化結(jié)合，通過(guò)動(dòng)態(tài)對(duì)比學(xué)習(xí)建模建立聯(lián)動(dòng)分析機(jī)制，可以更準(zhǔn)確地檢測(cè)偽造行為，減少單一特征誤判的風(fēng)險(xiǎn)?；趥卧焯卣鲗?duì)比模型數(shù)據(jù)，支持后續(xù)對(duì)票據(jù)鑒定模型的持續(xù)優(yōu)化，提升模型在不同票據(jù)類型上的泛化能力。

37、優(yōu)選的，通過(guò)壓印力度估計(jì)數(shù)據(jù)和手寫簽名筆跡變化數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)對(duì)比學(xué)習(xí)建模包括：

38、基于預(yù)設(shè)的歷史票據(jù)庫(kù)獲取偽造票據(jù)樣本數(shù)據(jù)和真實(shí)票據(jù)樣本數(shù)據(jù)；對(duì)偽造票據(jù)樣本數(shù)據(jù)和真實(shí)票據(jù)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行模態(tài)特征空間最小歐氏距離計(jì)算，從而得到對(duì)比票據(jù)樣本對(duì)數(shù)據(jù)；

39、基于壓印力度估計(jì)數(shù)據(jù)和手寫簽名筆跡變化數(shù)據(jù)對(duì)對(duì)比票據(jù)樣本對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行偽造對(duì)比損失計(jì)算，生成票據(jù)偽造風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分；利用票據(jù)偽造風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分對(duì)壓印力度估計(jì)數(shù)據(jù)和手寫簽名筆跡變化數(shù)據(jù)進(jìn)行多輪對(duì)比驗(yàn)證，生成偽造風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分穩(wěn)定性指標(biāo)；

40、利用偽造風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分穩(wěn)定性指標(biāo)對(duì)對(duì)比票據(jù)樣本對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)建模，生成偽造特征對(duì)比模型數(shù)據(jù)。

41、本發(fā)明通過(guò)歷史票據(jù)庫(kù)中的真實(shí)與偽造樣本進(jìn)行對(duì)比學(xué)習(xí)，并結(jié)合壓印力度估計(jì)數(shù)據(jù)和手寫簽名筆跡變化數(shù)據(jù)，能夠有效提取偽造票據(jù)的特征，從而實(shí)現(xiàn)高精度偽造特征檢測(cè)。利用模態(tài)特征空間最小歐氏距離計(jì)算和偽造對(duì)比損失計(jì)算，生成票據(jù)偽造風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，從而為票據(jù)真?zhèn)舞b定提供量化指標(biāo)，使風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估更加直觀、科學(xué)。通過(guò)多輪對(duì)比驗(yàn)證生成偽造風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分穩(wěn)定性指標(biāo)，有助于確保偽造風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分的一致性和可靠性，為模型的穩(wěn)健性提供保障。偽造風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分的多輪驗(yàn)證和建模學(xué)習(xí)機(jī)制使模型能夠動(dòng)態(tài)適應(yīng)不同票據(jù)的特性，提升對(duì)多樣化票據(jù)偽造行為的適應(yīng)能力。引入歷史票據(jù)庫(kù)中的真實(shí)與偽造樣本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練基礎(chǔ)，為模型提供廣泛的偽造特征數(shù)據(jù)源，提升模型的識(shí)別廣度和準(zhǔn)確性。利用模態(tài)特征空間的最小歐氏距離計(jì)算，可以優(yōu)化偽造票據(jù)和真實(shí)票據(jù)之間的區(qū)分，降低誤判率和漏判率，提高鑒定效率。偽造特征對(duì)比模型能夠自動(dòng)化生成偽造風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分和特征學(xué)習(xí)建模，大幅減少人工參與，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、高效化的票據(jù)鑒定流程。偽造特征對(duì)比模型的應(yīng)用可顯著減少偽造票據(jù)的流通風(fēng)險(xiǎn)，保障票據(jù)管理的安全性和可信度，尤其適用于金融、法律等重要票據(jù)場(chǎng)景。

42、優(yōu)選的，步驟s23包括以下步驟：

43、步驟s231：對(duì)票據(jù)多核關(guān)鍵特征數(shù)據(jù)進(jìn)行票據(jù)印章力度計(jì)算，生成票據(jù)印章力度分布曲線；對(duì)票據(jù)多核關(guān)鍵特征數(shù)據(jù)進(jìn)行印章顏色飽和度計(jì)算，生成票據(jù)印章顏色飽和度數(shù)據(jù)；根據(jù)偽造特征對(duì)比模型數(shù)據(jù)對(duì)票據(jù)印章力度分布曲線和票據(jù)印章顏色飽和度數(shù)據(jù)進(jìn)行特征綜合相似度計(jì)算，生成印章真實(shí)性校驗(yàn)數(shù)據(jù)；

44、步驟s232：對(duì)票據(jù)多核關(guān)鍵特征數(shù)據(jù)進(jìn)行簽名筆跡時(shí)間序列提取，得到筆跡時(shí)間序列數(shù)據(jù)；對(duì)筆跡時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整匹配，生成簽名筆跡誤差數(shù)據(jù)；通過(guò)偽造特征對(duì)比模型數(shù)據(jù)對(duì)簽名筆跡誤差數(shù)據(jù)進(jìn)行筆跡真實(shí)性評(píng)分，生成簽名真實(shí)性校驗(yàn)數(shù)據(jù)；

45、步驟s233：將印章真實(shí)性校驗(yàn)數(shù)據(jù)和簽名真實(shí)性校驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證數(shù)據(jù)整合，從而得到校驗(yàn)特征匹配數(shù)據(jù)。

46、本發(fā)明通過(guò)利用票據(jù)印章力度分布、顏色飽和度和簽名筆跡的時(shí)間序列特征，對(duì)票據(jù)進(jìn)行多維度真實(shí)性驗(yàn)證，提高校驗(yàn)的全面性和科學(xué)性?；趥卧焯卣鲗?duì)比模型，對(duì)印章力度分布曲線和顏色飽和度數(shù)據(jù)進(jìn)行特征綜合相似度計(jì)算，從而精準(zhǔn)判定印章的真實(shí)性，有效識(shí)別偽造印章。對(duì)簽名筆跡時(shí)間序列進(jìn)行動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整匹配，能有效捕捉手寫簽名的細(xì)微差異，提升對(duì)簽名真實(shí)性的判別能力。通過(guò)印章和簽名真實(shí)性評(píng)分量化校驗(yàn)過(guò)程，生成明確的校驗(yàn)數(shù)據(jù)，為票據(jù)鑒定提供客觀、直觀的結(jié)果，減少主觀判斷的誤差。將偽造特征對(duì)比模型應(yīng)用于不同特征的真實(shí)性校驗(yàn)過(guò)程，有助于優(yōu)化模型的適應(yīng)能力，提升對(duì)新型偽造手段的檢測(cè)效率。通過(guò)整合印章和簽名校驗(yàn)數(shù)據(jù)，形成校驗(yàn)特征匹配數(shù)據(jù)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)票據(jù)整體真實(shí)性的綜合評(píng)估，確保驗(yàn)證結(jié)果的一致性和完整性。印章和簽名的雙重校驗(yàn)?zāi)Ｊ接行嵘藗卧炱睋?jù)識(shí)別的效率，降低了單一特征驗(yàn)證導(dǎo)致的誤判或漏判。結(jié)合多核關(guān)鍵特征數(shù)據(jù)的處理能力，適用于多樣化的票據(jù)場(chǎng)景，包括不同印章類型和簽名方式，增強(qiáng)了校驗(yàn)方法的廣泛適用性。通過(guò)高精度的真實(shí)性校驗(yàn)技術(shù)，減少偽造票據(jù)的流通風(fēng)險(xiǎn)，為金融、保險(xiǎn)等領(lǐng)域提供重要的安全保障。利用智能校驗(yàn)?zāi)Ｐ秃蛿?shù)據(jù)整合能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)票據(jù)真實(shí)性的自動(dòng)化檢測(cè)，降低人工參與，提高驗(yàn)證效率，為智慧票據(jù)管理提供技術(shù)支持。

47、優(yōu)選的，步驟s3包括以下步驟：

48、步驟s31：根據(jù)異常票據(jù)分類數(shù)據(jù)對(duì)異常金融信息票據(jù)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)生成，得到異常票據(jù)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)；對(duì)異常票據(jù)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行潛在關(guān)聯(lián)關(guān)系分析，生成潛在關(guān)聯(lián)關(guān)系數(shù)據(jù)；

49、步驟s32：將潛在關(guān)聯(lián)關(guān)系數(shù)據(jù)標(biāo)記為邊數(shù)據(jù)，并通過(guò)邊數(shù)據(jù)對(duì)異常票據(jù)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行圖結(jié)構(gòu)初始化，生成初始異常關(guān)聯(lián)關(guān)系圖；

50、步驟s33：對(duì)初始異常關(guān)聯(lián)關(guān)系圖進(jìn)行節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)性評(píng)分，生成節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)性評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)；利用節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)性評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)對(duì)初始異常關(guān)聯(lián)關(guān)系圖進(jìn)行全圖異常風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，生成全圖異常風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)；

51、步驟s34：將全圖異常風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)嵌入至初始異常關(guān)聯(lián)關(guān)系圖中進(jìn)行關(guān)聯(lián)圖優(yōu)化，生成票據(jù)異常關(guān)聯(lián)關(guān)系動(dòng)態(tài)圖。

52、本發(fā)明通過(guò)對(duì)異常票據(jù)節(jié)點(diǎn)的潛在關(guān)聯(lián)關(guān)系分析及評(píng)分，能夠全面識(shí)別票據(jù)中的潛在風(fēng)險(xiǎn)，形成對(duì)票據(jù)的全方位風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。將潛在關(guān)聯(lián)關(guān)系數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為邊數(shù)據(jù)，并通過(guò)圖結(jié)構(gòu)初始化形成初始異常關(guān)聯(lián)關(guān)系圖，能夠精準(zhǔn)反映票據(jù)間的關(guān)系，為后續(xù)的關(guān)聯(lián)性分析提供強(qiáng)大的結(jié)構(gòu)支持。通過(guò)節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)性評(píng)分和全圖異常風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，系統(tǒng)能夠快速評(píng)估票據(jù)關(guān)聯(lián)性和整體風(fēng)險(xiǎn)，提供精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)指示，幫助決策者快速識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)票據(jù)?；谌珗D異常風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)圖優(yōu)化，形成票據(jù)異常關(guān)聯(lián)關(guān)系動(dòng)態(tài)圖，能夠動(dòng)態(tài)更新票據(jù)間的關(guān)系，提升系統(tǒng)對(duì)異常變化的適應(yīng)性。通過(guò)圖結(jié)構(gòu)和潛在關(guān)聯(lián)關(guān)系分析，能夠從復(fù)雜的金融信息中提取有價(jià)值的關(guān)聯(lián)模式，提升對(duì)異常票據(jù)的識(shí)別能力，減小漏判和誤判的概率。初步的異常關(guān)聯(lián)圖和后續(xù)的優(yōu)化過(guò)程能夠挖掘出隱藏在金融票據(jù)中的異常模式，并以圖形化方式呈現(xiàn)，為進(jìn)一步分析提供可視化支持。動(dòng)態(tài)優(yōu)化的票據(jù)異常關(guān)聯(lián)關(guān)系圖提供了更為精確的異常預(yù)測(cè)功能，隨著數(shù)據(jù)的不斷更新和優(yōu)化，系統(tǒng)能適應(yīng)不斷變化的票據(jù)風(fēng)險(xiǎn)模式。通過(guò)自動(dòng)化的圖結(jié)構(gòu)生成和異常風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，減少了人工操作和判斷的依賴，提升了整體處理速度和精度。

53、在本說(shuō)明書中，提供了一種基于金融信息票據(jù)的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，用于執(zhí)行上述的基于金融信息票據(jù)的數(shù)據(jù)處理方法，該基于金融信息票據(jù)的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)包括：

54、票據(jù)模態(tài)分解模塊，用于獲取多模態(tài)金融信息票據(jù)數(shù)據(jù)；對(duì)多模態(tài)金融信息票據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行票據(jù)模態(tài)分解，生成金融信息票據(jù)模態(tài)分解數(shù)據(jù)；對(duì)金融信息票據(jù)模態(tài)分解數(shù)據(jù)進(jìn)行跨模態(tài)數(shù)據(jù)融合，生成標(biāo)準(zhǔn)化多模態(tài)分層數(shù)據(jù)；

55、票據(jù)核對(duì)模塊，用于對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化多模態(tài)分層數(shù)據(jù)進(jìn)行票據(jù)多核關(guān)鍵特征提取，得到票據(jù)多核關(guān)鍵特征數(shù)據(jù)；對(duì)票據(jù)多核關(guān)鍵特征數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)偽造特征對(duì)比建模，生成偽造特征對(duì)比模型數(shù)據(jù)；通過(guò)偽造特征對(duì)比模型數(shù)據(jù)對(duì)票據(jù)多核關(guān)鍵特征數(shù)據(jù)進(jìn)行印章與簽名動(dòng)態(tài)一致性校驗(yàn)，生成校驗(yàn)特征匹配數(shù)據(jù)；根據(jù)校驗(yàn)特征匹配數(shù)據(jù)對(duì)多模態(tài)金融信息票據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常票據(jù)聚類分析，生成異常票據(jù)分類數(shù)據(jù)；

56、異常票據(jù)關(guān)聯(lián)模塊，用于對(duì)票據(jù)多核關(guān)鍵特征數(shù)據(jù)進(jìn)行圖結(jié)構(gòu)初始化，生成初始異常關(guān)聯(lián)關(guān)系圖；對(duì)初始異常關(guān)聯(lián)關(guān)系圖進(jìn)行全圖異常風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，生成全圖異常風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)；將全圖異常風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)嵌入至初始異常關(guān)聯(lián)關(guān)系圖中進(jìn)行關(guān)聯(lián)圖優(yōu)化，生成票據(jù)異常關(guān)聯(lián)關(guān)系動(dòng)態(tài)圖；

57、風(fēng)險(xiǎn)決策模塊，用于對(duì)票據(jù)異常關(guān)聯(lián)關(guān)系動(dòng)態(tài)圖進(jìn)行動(dòng)態(tài)渲染，生成票據(jù)異常關(guān)聯(lián)關(guān)系渲染圖；將票據(jù)異常關(guān)聯(lián)關(guān)系渲染圖傳輸至系統(tǒng)前端進(jìn)行實(shí)時(shí)推送，生成票據(jù)異常推送圖；基于票據(jù)異常推送圖進(jìn)行自動(dòng)化風(fēng)險(xiǎn)決策建議，以執(zhí)行異常金融信息票據(jù)處理作業(yè)。

58、本發(fā)明的有益效果在于通過(guò)獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)（圖像、文本、布局等），實(shí)現(xiàn)票據(jù)信息的全面和細(xì)致采集，為后續(xù)處理提供豐富的數(shù)據(jù)來(lái)源。通過(guò)模態(tài)分解，明確各模態(tài)的獨(dú)立特征，有助于提取準(zhǔn)確的票據(jù)信息，避免信息混雜，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。通過(guò)跨模態(tài)數(shù)據(jù)融合，將各模態(tài)的信息整合為統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)構(gòu)，為后續(xù)分析提供清晰、整潔的數(shù)據(jù)框架，減少信息冗余。通過(guò)多核關(guān)鍵特征提取，針對(duì)每個(gè)模態(tài)提取出關(guān)鍵特征，保證信息提取的全面性和精準(zhǔn)度。通過(guò)動(dòng)態(tài)偽造特征對(duì)比建模，能夠準(zhǔn)確檢測(cè)票據(jù)中存在的偽造痕跡（如印章與簽名的偽造），從而增強(qiáng)票據(jù)真實(shí)性驗(yàn)證的能力。通過(guò)印章和簽名的一致性校驗(yàn)，有效排查偽造票據(jù)，提升風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的精確度。通過(guò)異常票據(jù)聚類分析，能夠快速識(shí)別出異常票據(jù)，提高異常識(shí)別的效率，避免漏檢。將票據(jù)的關(guān)鍵特征數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖結(jié)構(gòu)形式，可以更好地捕捉票據(jù)之間的關(guān)系及其潛在的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)。全圖異常風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分有助于對(duì)整體數(shù)據(jù)進(jìn)行全面評(píng)估，標(biāo)識(shí)出潛在風(fēng)險(xiǎn)高的票據(jù)，提升風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的準(zhǔn)確性。通過(guò)關(guān)聯(lián)圖優(yōu)化，將多層次的信息相互連接，增強(qiáng)了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的動(dòng)態(tài)適應(yīng)性和準(zhǔn)確度。動(dòng)態(tài)渲染異常關(guān)聯(lián)關(guān)系圖，可以實(shí)時(shí)展示票據(jù)之間的關(guān)系變化與風(fēng)險(xiǎn)演變，幫助分析人員做出及時(shí)的反應(yīng)。通過(guò)實(shí)時(shí)推送功能，將風(fēng)險(xiǎn)信息和處理結(jié)果及時(shí)傳遞給前端系統(tǒng)或決策者，確保異常票據(jù)及時(shí)得到處理，減少潛在損失?；诋惓Ｍ扑蛨D生成自動(dòng)化風(fēng)險(xiǎn)決策建議，能夠快速提供處理方案，減少人工干預(yù)，提高處理效率和決策準(zhǔn)確性。因此，本發(fā)明通過(guò)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、偽造特征對(duì)比建模、異常票據(jù)聚類分析和動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，提高了金融票據(jù)識(shí)別的安全性和精準(zhǔn)性。