一种基于AI无人干预审批系统

技术领域

本发明涉及审批系统技术领域，更具体为一种基于AI无人干预审批系统。

背景技术

现有的审核方式需要申请企业亲自到相关部门填写纸质表格,流程复杂,时间过长，信息不透明；并且审核部门在审核纸质文件时还需要重新录入、统计、传递，工作效率低，投入的工作人员较多，浪费公共资源。

AI无人干预审批，是指申请人提交申请信息，系统按照既定规则，通过数据共享实时比对核验申请信息，自动做出审批决定，并将审批结果及时告知申请人的政务服务新模式。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于AI无人干预审批系统，解决了背景技术中所提出的问题，满足实际使用需求。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于AI无人干预审批系统，包括：审批系统，所述审批系统包括电子签章、身份核验、电子签名、OCR图像识别、电子证照、专家签字识别、AI算法模型、NLP自然语言分析模块；通过法人一证通登录企业登录平台，并对法人一证通统一识别验证，识别完成后选择办理事项并填写所办理事项的基本信息，通过人脸识别远程核验登录人身份信息，审核通过后完善项目基本信息情况，填写完毕后生成申请表，审批系统对其进行身份验证，验证成功后从电子证照库中调取企业的电子证照，获取企业电子证照并对电子证照进行核对，核对正确后进入自动受理阶段，采用AI判断附件的完整性、准确性、识别上报内容正确性和专家签字准确性，通过NLP自然语言分析技术，抽取关键词、分析中心词，通过相关内容匹配进行内容分析，分析附件内容符不符合算法模型，符合算法模型进行AI自动审批并附加AI算法模型电子签章，不符合算法模型转向人工审批，通过AI自动审批或人工审批后发布告知承诺行政许可决定书，分别向OA系统、条线系统和事中事后监管推送决定书，企业可通过登录系统来字形下载决定书。

作为本发明的一种优选实施方式，所述电子签章可在WORD、EXCEL、HTML(WEB页面)、PDF、CAD图纸、DGN图纸、TIF传真、XML数据、FORM表单、WPS文字、PHONE移动终端上实现手写电子签名和加盖电子印章，并可将签章和文件绑定在一起并存储，通过密码验证、签名验证、数字证书确保文档防伪造、防篡改、防抵赖，采用国密办批准的USBKEY作为证书载体，同时电子签名运算过程在USBKEY中进行，有效确保签名私钥的安全；同时签名运算采用国际通用的1024位RSA算法。

作为本发明的一种优选实施方式，所述OCR图像识别模块采用CRNN算法来对企业所上传的PDF附件进行分析识别处理，结构化附件数据内容进行审批内容判断依据，获取文字及版面信息并输出文字文本。

作为本发明的一种优选实施方式，所述NLP自然语言分析模块调取OCR图像识别模块所识别出的文字文本，并对文字文本材料内容进行智能识别分析，抽取关键词和中心词，并与相关内容匹配分析。

作为本发明的一种优选实施方式，通过AI算法模型来对NLP自然语言分析模块所抽取的关键词和中心词进行在线计算、在线判断、在线出结果。

作为本发明的一种优选实施方式，法人通过法人一证通登录系统在线签署告知承诺书并进行身份核验，身份核验模块通过对接全国人口库和人脸识别技术来对经办人进行身份核验。

作为本发明的一种优选实施方式，经办人通过手机端在线生成电子签名通过电子签章平台完成对企业签名的签署和认证。

作为本发明的一种优选实施方式，将完成审批的企业的电子证照存储盒与电子证照库中，该企业下次办理事项时免于提交企业证明材料

作为本发明的一种优选实施方式，事中事后监管通过告知承诺行政许可决定书来对企业进行打分和信用评价，将打分和信用评价公布至企业登录平台。

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

本发明，AI无人干预审批系统通过人脸识别技术对委托代理人进行验证核对；以OCR文字识别技术对报告表进行内容提取；通过逻辑算法模型实现对OCR提取的数值进行在线计算、在线判断、在线出结果；通过信用管理对申报企业和经办人进行事前筛查和事中事后监管；通过电子签章和线上签名实现电子收件、电子发文；通过证照调用实现法人和经办人证照资料免于提交。

附图说明

图1为本发明所述的基于AI无人干预审批系统的流程图；

图2为本发明所述的基于AI无人干预审批系统的系统结构图。

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做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。

请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种基于AI无人干预审批系统，包括：审批系统，所述审批系统包括电子签章、身份核验、电子签名、OCR图像识别、电子证照、专家签字识别、AI算法模型、NLP自然语言分析模块；通过法人一证通登录企业登录平台，并对法人一证通统一识别验证，识别完成后选择办理事项并填写所办理事项的基本信息，通过人脸识别远程核验登录人身份信息，审核通过后完善项目基本信息情况，填写完毕后生成申请表，审批系统对其进行身份验证，验证成功后从电子证照库中调取企业的电子证照，获取企业电子证照并对电子证照进行核对，核对正确后进入自动受理阶段，采用AI判断附件的完整性、准确性、识别上报内容正确性和专家签字准确性，通过NLP自然语言分析技术，抽取关键词、分析中心词，通过相关内容匹配进行内容分析，分析附件内容符不符合算法模型，符合算法模型进行AI自动审批并附加AI算法模型电子签章，不符合算法模型转向人工审批，通过AI自动审批或人工审批后发布告知承诺行政许可决定书，分别向OA系统、条线系统和事中事后监管推送决定书，企业可通过登录系统来字形下载决定书。

进一步改进地，如图1所示：所述电子签章可在WORD、EXCEL、HTML(WEB页面)、PDF、CAD图纸、DGN图纸、TIF传真、XML数据、FORM表单、WPS文字、PHONE移动终端上实现手写电子签名和加盖电子印章，并可将签章和文件绑定在一起并存储，通过密码验证、签名验证、数字证书确保文档防伪造、防篡改、防抵赖，采用国密办批准的USBKEY作为证书载体，同时电子签名运算过程在USBKEY中进行，有效确保签名私钥的安全；同时签名运算采用国际通用的1024位RSA算法。

进一步改进地，如图1所示：所述OCR图像识别模块采用CRNN算法来对企业所上传的PDF附件进行分析识别处理，结构化附件数据内容进行审批内容判断依据，获取文字及版面信息并输出文字文本。

OCR识别，光学字符识别是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。亦即将图像中的文字进行识别，并以文本的形式返回。

采用CRNN算法，CRNN算法输入100*32归一化高度的词条图像，基于7层CNN(普遍使用VGG16)提取特征图，把特征图按列切分(Map-to-Sequence)，每一列的512维特征，输入到两层各256单元的双向LSTM进行分类。在训练过程中，通过CTC损失函数的指导，实现字符位置与类标的近似软对齐。

进一步改进地，如图1所示：所述NLP自然语言分析模块调取OCR图像识别模块所识别出的文字文本，并对文字文本材料内容进行智能识别分析，抽取关键词和中心词，并与相关内容匹配分析。

词袋模型(Bag of Words，简称BoW)，即将所有词语装进一个袋子里，不考虑其词法和语序的问题，即每个词语都是独立的，把每一个单词都进行统计，同时计算每个单词出现的次数。

TF-IDF的权重计算方法，在TF-IDF方法中，一个词t在文档d中权重的计算方法为：

其中tft,d代表t在d中出现的频次，而dft指的是包含t的文档数目，N代表全部文档的数目。TF-IDF以及其各种改进和变种。

向量空间模型(Vector Space Model，简称VSM)。VSM的核心思想是将一篇文档表达为一个向量，向量的每一维可以代表一个词，在此基础上，可以使用向量运算的方法对文档间相似度进行统一计算，而这其中最为核心的计算，就是向量的余弦相似度计算：

其中V(d1)和V(d2)分别为两个文档的向量表示。首先，它给出了一种相关性计算的通用思路，那就是只要能将两个物品用向量进行表示，就可以使用该公式进行相关性计算。其次，它对向量的具体表示内容没有任何限制——基于用户行为的协同过滤使用的也是同样的计算公式，而在文本相关性计算方面，我们可以使用TFIDF填充向量，同时也可以用N-gram，以及后面会介绍的文本主题的概率分布、各种词向量等其他表示形式。

进一步改进地，如图1所示：通过AI算法模型来对NLP自然语言分析模块所抽取的关键词和中心词进行在线计算、在线判断、在线出结果。

进一步改进地，如图1所示：法人通过法人一证通登录系统在线签署告知承诺书并进行身份核验，身份核验模块通过对接全国人口库和人脸识别技术来对经办人进行身份核验。

进一步改进地，如图1所示：经办人通过手机端在线生成电子签名通过电子签章平台完成对企业签名的签署和认证。

进一步改进地，如图1所示：将完成审批的企业的电子证照存储盒与电子证照库中，该企业下次办理事项时免于提交企业证明材料

具体地，事中事后监管通过告知承诺行政许可决定书来对企业进行打分和信用评价，将打分和信用评价公布至企业登录平台。

本发明在使用时，通过法人一证通登录企业登录平台，并对法人一证通统一识别验证，识别完成后选择办理事项并填写所办理事项的基本信息，通过人脸识别远程核验登录人身份信息，审核通过后完善项目基本信息情况，填写完毕后生成申请表，审批系统对其进行身份验证，验证成功后从电子证照库中调取企业的电子证照，获取企业电子证照并对电子证照进行核对，核对正确后进入自动受理阶段，采用AI判断附件的完整性、准确性、识别上报内容正确性和专家签字准确性，通过NLP自然语言分析技术，抽取关键词、分析中心词，通过相关内容匹配进行内容分析，分析附件内容符不符合算法模型，符合算法模型进行AI自动审批并附加AI算法模型电子签章，不符合算法模型转向人工审批，通过AI自动审批或人工审批后发布告知承诺行政许可决定书，分别向OA系统、条线系统和事中事后监管推送决定书，企业可通过登录系统来字形下载决定书。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。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。