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申请/专利权人：浙商银行股份有限公司;易企银(杭州)科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的自动化贷后管理方法及装置。通过深度学习技术对多种格式的贷款决策文件进行重要信息和数量关系提取，实现对贷款账户的自动化实时监管。利用机器视觉、文本识别技术实现了对图片、docx文档、pdf文档等多种格式文件数据的读取，使用命名实体识别模型有效提取表格数据和文本数据的逻辑，通过生成式问答模型将其转化为可被计算机理解的运算逻辑，从而实现实时查询数据库进行违约比对，实现自动化贷后管理，批量监控贷款账户。本发明提供了将贷款决策文件中的非结构化数据转化为结构化数据，并进行运算逻辑提取的批量管理方法，完成了端到端的自动化监管，以节省人工成本与时间，并实现实时监控。
主权项：1.一种基于深度学习的自动化贷后管理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：（1）解析识别出贷款合同中的文本和表格信息，通过命名实体识别进行还款条件与还款金额的实体提取，通过关系识别得到还款条件与还款金额的数量关系映射的结构化数据；（2）将抽取得到的结构化数据转化为sql查询语句来监测贷款账户是否达到还款条件，当贷款账户没有达到还款条件时，获取当前违反的还款条约，进行预警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙商银行股份有限公司 易企银(杭州)科技有限公司 一种基于深度学习的自动化贷后管理方法及装置
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