CN113362522B - 纸质支票线上存兑的处理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了纸质支票线上存兑的处理方法，包括：客户端采集支票信息，根据所述的支票信息进行支票有效性校验通过后再进行防伪校验；将所述支票码与解密后的防伪码与数据库中存储的支票验证信息数据进行相似度对分析，若所述相似度对比分析匹配通过，提交给后台管理***审核。本发明通过有效性校验、防伪检查、签名比对提供相似度参考等方法，提高纸质支票线上存兑的安全性；解决现有支票业务客户需要花费很多时间成本、经济成本和精力的问题，提升了客户体验，提高了银行处理相关支票业务的效率，同时减少银行处理支票各个环节的成本。

Description

纸质支票线上存兑的处理方法
技术领域：
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种纸质支票线上存兑的处理方法。
背景技术：
随着技术日新月异地发展，支票支付依旧是被人接受的一种支付手段。但目前支票兑付比较麻烦，需要客户本人持支票前往银行网点办理，导致客户需要花费很多时间成本、经济成本和精力。银行也需要在收取、鉴伪、兑付等各个支票处理环节付出许多的时间成本和经济成本。为了解决这一问题，有些银行通过手机银行提供线上支票存兑服务，允许客户通过手机拍摄支票照片上传，通过线上解决支票兑付的问题。
传统的支票基本都是通过***、水纹等手段进行防伪验证，银行柜员经过专业训练与实物接触，可以很准确地辨别支票的真伪，然而，支票线上兑付的方法需要从照片上对这些防伪手段进行真伪鉴别，这往往比较困难，可能会造成假支票被兑付的情况。
发明内容：
本发明的目的在于提供一种纸质支票线上存兑的处理方法，通过防伪检查、自动签名比对等手段，提高支票的可信度，同时，本发明解决现有业务需客户本人持支票前往银行网点办理，导致客户需要花费很多时间成本、经济成本和精力的问题，减少银行处理支票各个环节的成本。
本发明由如下技术方案实施：一种纸质支票线上存兑的处理方法，包括：
生成与支票码对应的防伪码，将防伪码以二维码的形式应用于支票上；
采集支票信息，根据所述的支票信息进行支票有效性校验通过后再进行防伪校验，其中防伪校验具体为将所述防伪码进行解密校验；
将所述支票码与解密后的防伪码与数据库中存储的支票验证信息数据进行相似度对比分析，若所述相似度对比分析匹配通过，提交给后台管理***，并提供用户提示信息，其中所述支票验证信息数据根据支票样本信息预先训练生成。
优选的，所述生成与支票码对应的防伪码，具体为：
获取预先定义好的经BASE64编码的秘钥，使用BASE64进行解码，获取原始秘钥；
使用一系列可变因子，生成随机字符串，并使用MD5进行加密；
使用AES对称加密算法，利用所述原始秘钥对MD5加密后的经可变因子生成的随机字符串进行加密，生成无序、唯一且与支票码对应的密文字符串组成的防伪码。
优选的，所述支票有效性校验具体为：
根据所述支票码查询支票的状态；
若支票状态检查通过，继续进行防伪校验；
若支票状态检查不通过，记录风险入票，提供用户提示信息
优选的，所述防伪校验将所述防伪码进行解密校验，具体为：
获取预先定义好的经BASE64编码的秘钥，使用BASE64进行解码，获取原始秘钥；
使用AES对称加密算法，利用原始秘钥对密文字符串组成的防伪码进行解密，获取字节数组；
将字节数组转化成防伪码对应的解密字符串。
优选的，所述采集支票信息具体为将采集的支票图片进行OCR技术处理提取字符信息。
优选的，所述将所述支票码与解密后的防伪码与数据库中存储的支票验证信息数据进行相似度对比分析，具体采用签名比对相似度方法，包括：
统一签名图片的大小；
修改图片RGB，加深笔迹，方便特征提取；
去除图片存在的边框和签名外出现的杂乱背景；
搭建孪生神经网络，分别提取上传签名对的特征；
根据特征提取得到的向量，计算欧氏距离，得到相似度情况。
本发明实施例还提供一种纸质支票线上存兑的处理客户端，包括：
图片采集单元，用于采集待验证纸质支票的图片；
第一信息发送单元，用于将待验证纸质支票的图片发出给用于进行支票信息提取的计算机，以及将计算机提取的支票信息发出给服务器；
第一信息接收单元，用于接收所述计算机提取的支票信息，以及接收服务器发送来的待验证纸质支票审核结果；
其中，所述支票信息具体为所述计算机将待验证纸质支票的图片进行OCR技术处理提取得到的字符信息。
本发明实施例还提供一种纸质支票线上存兑的处理服务器，包括：
第二信息接收单元，用于接收待验证纸质支票的支票信息；
有效性检验单元，用于对所述的支票信息进行支票有效性校验；
防伪校验单元，用于对所述的支票信息有效性校验通过后，进行防伪校验，防伪校验具体为将所述防伪码进行解密校验；
第二信息发送单元，用于将防伪校验的通过后的支票信息再发送给后台管理***，以及将待验证纸质支票审核结果发送给客户端。
优选的，所述防伪校验单元将所述防伪码进行解密校验，具体为：
获取预先定义好的经BASE64编码的秘钥，使用BASE64进行解码，获取原始秘钥；
使用AES对称加密算法，利用原始秘钥对密文字符串组成的防伪码进行解密，获取字节数组；
将字节数组转化成防伪码对应的解密字符串。
本发明实施例还提供一种纸质支票线上存兑的处理***，包括：
如上述所述的纸质支票线上存兑的处理客户端；
如上述所述的纸质支票线上存兑的处理服务器；
还包括用于将待验证纸质支票的图片进行OCR技术处理提取得到字符信息的计算机，以及后台管理***；
所述客户端与服务器、计算机均相连接，所述服务器、计算机均与后台管理***相连接。
本发明的优点：
本发明通过有效性校验、防伪检查、签名比对提供相似度参考等方法，提高纸质支票线上存兑的安全性；解决现有业务需客户本人持支票前往银行网点办理，导致客户需要花费很多时间成本、经济成本和精力的问题，提升了客户体验，提高了银行处理相关支票业务的效率，同时减少银行处理支票各个环节的成本。
附图说明：
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的***结构示意图；
图2为本发明的***业务处理原理图；
图3为本发明的***整体流程示意图；
图4为本发明的客户端结构示意图；
图5为本发明的业务服务器结构示意图；
图6为本发明的防伪码生成流程示意图；
图7为本发明的签名比对算法流程示意图；
图8为本发明的孪生神经网络原理示意图。
具体实施方式：
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供一种纸质支票线上存兑的处理方法，用以提高纸质支票线上存兑的安全性，包括：
(1)生成与支票码对应的防伪码，将防伪码以二维码的形式应用于支票上；其中，生成与支票码对应的防伪码，如图6所示，具体为：
获取预先定义好的经BASE64编码的秘钥，使用BASE64进行解码，获取原始秘钥；
使用一系列可变因子，生成随机字符串，并使用MD5进行加密；
使用AES对称加密算法，利用原始秘钥对MD5加密后的经可变因子生成的随机字符串进行加密，生成全局、无序、唯一且与支票码对应的密文字符串组成的防伪码。
上述对支票码进行加密形成对应防伪码的示例如下：
对可变因子组合422809448660078进行防伪码生成，经过MD5加密后密文为86B387AD3B99C89CD5934367013511E8，
使用秘钥进行AES加密，得到防伪码为：
U2FsdGVkX18fyztyPnxoY4IqJN/N6sikylG0+yLxxubQWzTwCBZmS40NhscYaOVSEkMg+CGFa4N9ufBwmCi14Q＝＝。
(2)采集支票信息，所述支票信息包括：支票码、支票金额、开票人、开票行、开票日期、防伪码、签名和支票正反面照片等信息。根据的支票信息进行支票有效性校验通过后再进行防伪校验，其中防伪校验具体为将防伪码进行解密校验；
首先，采集支票信息具体为将采集的支票图片进行OCR技术处理提取字符信息，OCR(optical character recognition)文字识别是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。
然后，进行支票有效性校验，具体为：根据支票码查询支票的状态；若支票状态检查通过，继续进行防伪校验；若支票状态检查不通过，记录风险入票，提供用户提示信息。
支票有效性校验通过后，进行防伪校验，具体为将防伪码进行解密校验，包括：获取预先定义好的经BASE64编码的秘钥，使用BASE64进行解码，获取原始秘钥；使用AES对称加密算法，利用原始秘钥对密文字符串组成的防伪码进行解密，获取字节数组；将字节数组转化成防伪码对应的解密字符串。
对上述防伪码进行解密，给出与上述加密实例对应的解密实例，过程如下：利用原始秘钥对密文字符串组成的防伪码U2FsdGVkX18fyztyPnxoY4IqJN/N6sikylG0+yLxxubQWzTwCBZmS40Nhsc YaOVSEkMg+CGFa4N9ufBwmCi14Q＝＝进行解密，得到经MD5加密的密文86B387AD3B99C89CD5934367013511E8，将密文与支票码进行数据匹配。
(3)将支票码与解密后的防伪码与数据库(具体为图1所示的业务服务器的数据库)中存储的支票验证信息数据进行相似度对比分析，若相似度对比分析匹配通过，提交给后台管理***做人工审核，否则记录为风险入票，提供用户提示信息，其中支票验证信息数据根据支票样本信息预先训练生成。
其中，将支票码与解密后的防伪码与数据库中存储的支票验证信息数据进行相似度对比分析，具体采用签名比对相似度方法，如图7所示，包括：
601、统一签名图片的大小；
602、修改图片RGB，加深笔迹，方便特征提取；
603、去除图片存在的边框和签名外出现的杂乱背景；
604、搭建孪生神经网络，分别提取上传签名对的特征；
605、根据特征提取得到的向量，计算欧氏距离，得到相似度情况。
其中，上述孪生神经网络原理如图8所示，X1,X2为输入的两张即将比对的签名照片，weight为共享权值，Network1与Network2为结构相同、享权值的子网络，分别接受X1、X2，并将其转换为向量Gw(X1)与Gw(X2)，计算得到两个输出向量的距离Ew。输出向量距离计算，采用contrastive loss损失函数，计算公式如下：
Figure GDA0004037280380000081
Figure GDA0004037280380000091
其中：
Figure GDA0004037280380000092
Dw为孪生网络的输出之间的欧式距离，代表两个样本特征X1和X2的欧式距离(二范数)P表示样本的特征维数，Y表示两个样本是否匹配的标签，Y＝1代表两个样本相似或者匹配，Y＝0代表不匹配，m即margin为设定的阈值。
如图4所示，本发明实施例还提供一种纸质支票线上存兑的处理客户端，包括：
图片采集单元201，用于采集待验证纸质支票的图片；
第一信息发送单元202，用于将待验证纸质支票的图片发出给用于进行支票信息提取的计算机，以及将计算机提取的支票信息发出给服务器；
第一信息接收单元203，用于接收计算机提取的支票信息，以及接收服务器发送来的待验证纸质支票审核结果；
其中，支票信息具体为计算机将待验证纸质支票的图片进行OCR技术处理提取得到的字符信息。
如图1所示，客户端采集支票正、反面照片，然后将支票图片信息提交给计算机上的OCR***处理，并接收计算机将图片经过OCR处理后返回的支票信息提取结果，最后将支票信息提交给业务服务器处理。
如图5所示，本发明实施例还提供一种纸质支票线上存兑的处理服务器，包括：
第二信息接收单元301，用于接收待验证纸质支票的支票信息；
有效性检验单元302，用于对的支票信息进行支票有效性校验；
防伪校验单元303，用于对的支票信息有效性校验通过后，进行防伪校验，防伪校验具体为将防伪码进行解密校验；其中，防伪校验单元将防伪码进行解密校验，具体为：获取预先定义好的经BASE64编码的秘钥，使用BASE64进行解码，获取原始秘钥；使用AES对称加密算法，利用原始秘钥对密文字符串组成的防伪码进行解密，获取字节数组；将字节数组转化成防伪码对应的解密字符串。
第二信息发送单元304，用于将防伪校验的通过后的支票信息再发送给后台管理***做人工审核，以及将待验证纸质支票审核结果发送给客户端。
如图1所示，业务服务器接收支票信息后，进行有效性检验、防伪检查，通过后发送到后台管理***做人工审核，不通过返回处理结果；人工审核完毕后，后台管理***将审核结果发送给业务服务器，业务服务器最后处理审核结果，发送给客户端。
如图1所示，为本发明实施例还提供一种纸质支票线上存兑的处理***，包括：上述的纸质支票线上存兑的处理客户端；上述的纸质支票线上存兑的处理业务服务器；还包括用于将待验证纸质支票的图片进行OCR技术处理提取得到字符信息的计算机，以及后台管理***；客户端与业务服务器、计算机均相连接，业务服务器、计算机均与后台管理***相连接。其工作流程如图2所示，依次为客户端采集支票图片、计算机通过OCR技术进行支票信息提取、服务器进行信息校验，然后人工审核，最后进行结果通知。
如图3所示，为***工作流程图，包括：
101、客户端进行支票图片采集，并将图片发送给计算机进行OCR处理；
102、计算机接收支票图片，通过OCR技术进行支票信息提取并将支票信息发送给客户端；
103、客户端将支票信息整合发送给业务服务器；
104、业务服务器接收支票信息后，进行有效性检验、防伪检查，通过后发送到后台管理***做人工审核，不通过返回处理结果；
105、人工审核完毕后，后台管理***将审核结果发送给业务服务器；
106、业务服务器最后处理审核结果，发送给客户端。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种纸质支票线上存兑的处理方法，其特征在于，包括：
生成与支票码对应的防伪码，将防伪码以二维码的形式应用于支票上；生成与支票码对应的防伪码具体为：获取预先定义好的经BASE64编码的秘钥，使用BASE64进行解码，获取原始秘钥；使用一系列可变因子，生成随机字符串，并使用MD5进行加密；使用AES对称加密算法，利用所述原始秘钥对MD5加密后的经可变因子生成的随机字符串进行加密，生成无序、唯一且与支票码对应的密文字符串组成的防伪码；
采集支票信息，根据所述的支票信息进行支票有效性校验：根据所述支票码查询支票的状态；若支票状态检查通过，继续进行防伪校验；若支票状态检查不通过，记录风险入票，提供用户提示信息；
支票有效性校验通过后再进行防伪校验，其中防伪校验具体为将所述防伪码进行解密校验：获取预先定义好的经BASE64编码的秘钥，使用BASE64进行解码，获取原始秘钥；使用AES对称加密算法，利用原始秘钥对密文字符串组成的防伪码进行解密，获取字节数组；将字节数组转化成防伪码对应的解密字符串；
将所述支票码与解密后的防伪码与数据库中存储的支票验证信息数据进行相似度对比分析，若所述相似度对比分析匹配通过，提交给后台管理***审核，并提供用户提示信息；其中，所述相似度对比分析具体采用签名比对相似度方法，具体为：
统一签名图片的大小；
修改图片RGB，加深笔迹，方便特征提取；
去除图片存在的边框和签名外出现的杂乱背景；
搭建孪生神经网络，分别提取上传签名对的特征；
根据特征提取得到的向量，计算欧氏距离，得到相似度情况,输出向量距离计算，采用contrastiveloss损失函数，计算公式如下：
Figure FDA0004037280370000021
Figure FDA0004037280370000022
其中：
Figure FDA0004037280370000023
Dw为孪生网络的输出之间的欧式距离，代表两个样本特征X1和X2的欧式距离，p表示样本的特征维数，Y表示两个样本是否匹配的标签，Y＝1代表两个样本相似或者匹配，Y＝0代表不匹配，m即margin为设定的阈值。
2.根据权利要求1所述的一种纸质支票线上存兑的处理方法，其特征在于，所述采集支票信息具体为将采集的支票图片进行OCR技术处理提取字符信息。
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