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申请/专利权人：中国建设银行股份有限公司

摘要：本发明公开了一种票据业务处理方法、装置、电子设备及存储介质。其中，所述方法包括：获取清算中心发送的票据影像以及清算文件；将所述票据影像进行处理，并转换成票据的影像数据进行存储；对所述清算文件以及所述票据的影像数据进行数据核验；若数据核验通过，将所述票据影像中的手签字与预存手签字进行匹配；若匹配通过，基于所述清算文件以及所述票据的影像数据进行账务处理，可以提高票据处理业务的准确率，可以将票据业务处理的各环节串接起来，打破流程断点，降低人力投入，提升系统处理质效。

主权项：1.一种票据业务处理方法，其特征在于，包括：获取清算中心发送的票据影像以及清算文件；将所述票据影像进行处理，并转换成票据的影像数据进行存储；对所述清算文件以及所述票据的影像数据进行数据核验；其中，所述清算文件是清算报文，所述票据的影像数据是票面信息；所述票据包括支票、礼品券、汇票和本票；所述对所述清算文件以及所述票据的影像数据进行数据核验，包括：票据日期是否在有效期内、磁码信息与票据信息进行比对、币种是否为有效币种、账号与户名是否一致且合规、所述票据的影像数据与所述清算文件付款人账户是否一致、所述票据的影像数据与所述清算文件票据号码是否一致、所述票据的影像数据与所述清算文件币种和金额是否一致以及所述票据记载的银行机构代码是否为本行机构代码；若数据核验通过，将所述票据影像中的手签字与预存手签字进行匹配；若匹配通过，基于所述清算文件以及所述票据的影像数据进行账务处理；若所述票据影像中的手签字与预存手签字不匹配，将所述票据影像发送至分行端进行手签字复核；其中，所述分行端包括海外分行票据处理机构端和海外网点端；所述海外分行票据处理机构端和海外网点端处理不同版面的票据影像；若接收到手签字复核通过的消息，基于所述清算文件以及所述票据的影像数据进行账务处理；若手签字复核失败，通过分行端基于所述票据影像进行异常处理流程；其中，所述分行端基于所述票据影像进行异常处理流程，包括：所述分行端展示所述票据影像，若分行端接收到对所述票据影像的确认指令，对所述票据影像进行记账处理；若所述分行端接收到对所述票据影像的非确认指令，对所述票据影像进行退票处理；其中，所述若数据核验通过，将所述票据影像中的手签字与预存手签字进行匹配，包括：若所述清算文件与所述票据的影像数据的数据核验通过，且接收到人工对清算文件以及所述票据的影像数据核验通过的指令，将所述票据影像中的手签字与预存手签字进行匹配；其中，所述将所述票据影像中的手签字与预存手签字进行匹配，包括：将所述票据影像中的手签字和所述预存手签字输入到已训练的第一机器学习模型中，得到相似度值；若所述相似度值大于设定值，判断所述票据影像中的手签字与所述预存手签字匹配；其中，所述方法还包括：将标准手签字、训练集中的手签字、以及标准手签字和训练集中手签字的相似度值输入到第一机器学习模型中，对所述第一机器学习模型进行训练，得到已训练的第一机器学习模型；其中，所述第一机器学习模型是通过对比输入和输出的差别来定义损失函数；所述对所述第一机器学习模型进行训练，得到已训练的第一机器学习模型，包括：根据所述损失函数的输出结果判断是否需要对所述第一机器学习模型进行优化；当所述损失函数的输出结果满足预设条件，或迭代次数达到设定次数时，停止对所述第一机器学习模型的训练，得到已训练的第一机器学习模型。

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