一种基于人工智能的汇票撮合交易机器人的制作方法

本发明主要涉及汇票交易中的人工智能技术领域，具体是一种基于人工智能的汇票撮合交易机器人。

背景技术：

目前汇票交易信息撮合主要在微信、qq等即时通讯软件上进行。汇票交易商(买卖方)通过交换各自的汇票库存和汇票利率表，计算各自的卖出价格，协商交易方式，实现汇票交易。由于汇票价格计算中需要计算计息天数，每一笔报价要结合票面要素和利率表进行混合运算，敲击电子计算器进行汇票报价和交易，耗时费力、容易出错；每一笔报价要结合票面承兑人授信情况和不同报价的交易方式，人脑难以长期记忆，交易商不得不反复问询，增加了交易障碍；汇票交易商交易对话违约率高，交易对话无法形成标准化合约，增加交易风险和成本。

技术实现要素：

为解决目前人脑交易能力的不足，本发明结合人工智能技术，从实际应用出发，提供一种基于人工智能的汇票撮合交易机器人，通过该交易机器人可以代替传统方式实现买方、卖方信息快速识别和计算、存储、匹配、撮合、签约和交易。

为实现上述目的，本发明的技术方案如下：

一种基于人工智能的汇票撮合交易机器人，包括

发布器，作为机器人的信息接收装置，用于接收买方、卖方的汇票相关信息，并将信息转发到识别器；

识别器，作为机器人的信息识别装置，用于识别汇票相关信息并整理成文本信息，将文本信息发送到分析器；

分析器，对文本信息进行自然语言处理、语义分析和信息分类，信息分类后，将买票信息推送到存储器上存储，将卖票信息和计算指令发送到计算器，进行计算；

存储器，对买票信息和买票信息的历史计算结果、历史撮合成交记录进行存储；

计算器，将推送来的卖票信息，向存储器存储的买票信息进行检索，获取对应利率和价格信息，将价格信息提取后依据计算指令和卖票信息，发起匹配计算，计算后将数据发送到匹配器；

匹配器，将计算结果进行汇总，对买方的不同报价进行算法优化和匹配优化，向卖方匹配各种报价后推送至交互器供卖方选择；

交互器，卖方通过交互器ai机器人进行多边对话，向多边沟通价格以外的其他交易要素，将最优匹配双方推送到撮合器；

撮合器，依据人机对话结果，向内置的交易合约库进行要素匹配，生成交易双方的标准交易合约，约定线下交易方式。

进一步的，机器人能够接收、识别的信息至少应当包括图片、语音、文本格式的汇票信息。

进一步的，计算器通过卖票信息中的承兑人、票面金额、剩余天数三要素与存储器中的买方汇票信息中符合三要素条件的对应利率表，搜寻目标利率，将搜到的全部目标利率与票面信息进行计算后，将计算结果推送至匹配器。

进一步的，匹配器对计算结果中的报价方进行价格排序，剔除重复值；利率相同的报价，剔除后上传利率者；剔除报价中的极值；剔除报价方信用值不高者；统计平均值并剔除与平均值相差规定数值者，自低到高向卖方推送价格和报价人信息。

进一步的，交互器交互会话中的传达式会话是买卖双方通过机器人对话，机器人进行传达和学习，启发式会话是机器人依据历史机器学习成果和预先植入常见问询语句，面向买方和卖方发起主动会话，机器人对会话进行学习和模式识别，最终交易机器人成为交易中央处理器，主动向全市场发起撮合。

进一步的，交易双方可根据机器人进行关于价格、交易方式、票面确认进行再交互沟通，机器人通过信息中转进行机器学习和交易合约构建，提取交易要素，跟合约库进行匹配和自动发起修改，形成合同关系。

进一步的，撮合器生成标准交易合约后，发送到双方，对交易事项进行最后双方确认，双方通过人机互通答复机器人实现自动签约，交易双方分别提供背书截图和付款截图供识别器识别，实现交易鉴证和信用评分。

进一步的，识别器识别背书截图和付款截图后构建交易数据进入存储器，交易双方交易数据进行更新。

进一步的，机器人能够结合历史交易数据，对计算后的报价，进行买方信息筛选和推荐，优先向信用高的买方进行撮合，使得买方更有动力提高报价的真实性和线上签约的动力。

进一步的，交易各方需要向机器人提供身份认证，随后与机器人的所有会话操作，都可定位到参与交易方的身份。

本发明的有益效果：

本发明的机器人通过人工智能的语音和图片识别技术，加速汇票信息读取和标准化，通过云存储交易上数据，快速匹配计算，加速汇票的撮合进度；通过深度学习交易商对话和模式识别，训练交易机器人替代人工对话；通过人机对话，快速构建智能交易合约，建立交易信任机智，最终通过机器人促进汇票交易的价格发现和交易效率的提升，从而降低汇票融资成本。

附图说明

附图1为本发明交易机器人总体结构组件示意图；

附图2为本发明交易机器人汇票信息输入层示意图；

附图3为本发明交易机器人汇票信息存储与计算示意图；

附图4为本发明交易机器人汇票信息撮合匹配示意图；

附图5为本发明交易机器人汇票信息交互器和撮合器示意图。

具体实施方式

结合附图和具体实施例，对本发明作进一步说明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所限定的范围。

本发明提供一种基于人工智能的汇票撮合交易机器人，该机器人主要包括发布器、识别器、分析器、存储器、计算器、匹配器、交互器和撮合器。其主要工作流程为：汇票买方、卖方将汇票相关信息发布到机器人人机对话框的发布器上；发布器将信息转发到识别器，识别器对汇票相关信息识别并整理成文本信息后发送到分析器；分析器对文本信息进行自然语言处理、语义分析和信息分类，分类后将买票利率信息存储在存储器上，将卖票信息和计算指令发送到计算器，计算器依据上述信息向存储器搜寻复核票面信息的利率报价，提取出来并进行计算，计算后将数据发送到匹配器；匹配器对不同报价进行算法优化和匹配优化，向卖方匹配各种报价后，将交易的全部关联方置于交互器环境，供买、卖方直接或者间接交流；卖方通过交互器机器人定向或者不定向，向对应报价人进行传达式会话和启发式对话，机器人对会话进行学习、记录，逐渐成长为中央交易机器人；撮合器依据记录的会话，与标准化合约库进行要素匹配，生成标准交易合约供交易双方签约。

在本发明中，发布器作为机器人的信息接收装置，主要接收电子银行承兑汇票票面信息、图片式汇票库存信息、图片式利率信息、图片式打款信息、图片式背书信息、文本式复杂卖票信息，文本式复杂买票信息、语音式复杂卖票信息、语音式复杂买票信息。

识别器，作为机器人的信息识别装置，主要对图片信息进行ocr识别并整理成文本信息，对语音信息进行处理并整理成文本信息，对文本信息直接整理成文本信息。

分析器，对文本信息进行自然语言处理、语义分析或逻辑归类，分析成标准化票面询价语句，买票信息报价语句，计算指令语句等，并归类。

存储器，对买票信息和买票信息的历史计算结果、历史撮合成交记录进行存储。

计算器，依据卖票信息中的三要素(承兑人、票面金额、剩余天数)，从存储器中的符合三要素条件的买票信息中，提取对应利率价格；将提取到的全部目标利率，与计算机中缓存的票面信息、计算指令进行计算，计算完毕后将计算结果推送到匹配器。票面信息也存储到发布人的存储器存储区。

匹配器，对报价方进行价格排序。剔除重复值；相同的报价，剔除后上传利率者；剔除极值，剔除报价中极低的报价；剔除报价方信用值不高者；统计平均值，平均值为去掉两个最低值和两个最高值后，自低到高向卖方推送价格和报价人信息。依据上述条件，筛选出交易关联人和对应价格，推送到交互器。

交互器，卖方面向交易机器人，发起传达式或者启发式对话，由机器人传达卖方需求，并参与机器学习。交互器交互会话分为两类，一类是传达式交互，一类是启发式交互。传达式交互是买卖双方通过机器人对话，机器人仅起到传达和学习作用。启发式交互，是机器人依据历史机器学习成果和预先植入常见问询语句，面向卖方和卖方发起主动会话，机器人对会话进行学习和模式识别，主动向卖方和交易关联人进行对话和沟通，最终形成最优成交方，推动到撮合器。

撮合器，依据人机对话结果和最优成交结果，向交易合约库进行要素匹配，生成标准交易合约。发送到双方，通过对话答复、手机短信验证码验证实现自动签署，对交易事项进行最后双方确认。签约后双方在各自网银履约。履约后，卖方向机器人发布器发送背书截图，证明背书过程，识别器进行识别并记录；买方向机器人发送付款截图，证明付款截图，识别器进行识别并记录。识别数据后构建交易数据，进入存储器，交易结束。

下面结合附图对本发明工作流程进行详细说明：

如附图1所述，为本发明的一种基于人工智能的汇票交易撮合机器人的示意图，其工作流程如下：

步骤s1，交易商在机器人入口通过手机号等进行注册认证，确保机器人记录了交易方的身份信息。

步骤s2，如附图2所示，交易商将汇票信息发送给机器人，机器人发布器予以接收。发布的信息内容，卖方主要包括票面信息发布等，买方主要包括利率表发布、授信表发布、资金寸头情况等。例如买方a发送图片(或语音、文本信息，下同)买票信息到机器人：100万以上，国股承兑人，剩余天数180天以上，贴现率6％。买方b发送图片信息买票信息到机器人：100万以上，国股承兑人，剩余天数180天以下，贴现率5％。卖方c发送卖票信息的票面文本“120万，中国银行承兑，3月30日到期”到机器人。

步骤s3，发布器将接收到信息，直接发送到识别器。识别器将图片的、语音的信息进行图片和语音识别，转化为文本信息。

步骤s4，分析器将识别器识别后的进行自然语言处理，例如对“100万以上”处理成为“100万-10000万”，对“剩余天数180天以上”处理成为“180天-360万”等标准化文本信息，同时将整条信息进行定义为买票信息、卖票信息、计算指令等分类信息。又例如卖票信息主要包括库存表信息、意向价格信息等，买票信息主要包括利率表信息、授信信息、资金头寸信息、交易方式信息等。识别为买方信息，则存储器推送，例如：100万以上，国股承兑人，剩余天数180天以上，贴现率6％；识别为卖票信息和计算指令，则向计算器推送，例如卖票信息“120万，中国银行承兑，3月30日到期，求报价”；计算指令例如“3月30日到期，5％，求每十万扣息”等。

步骤s5，如附图3所示，计算器将推送来的卖方信息，向存储器发起匹配计算。例如卖方信息“120万，中国银行承兑，3月30日到期，求报价”，计算器自动向存储器搜索符合要求的买票信息，例如找到买方信息“买方b买方信息：100万以上，国股承兑人，剩余天数180天以下，贴现率5％。”符合要求，则进行自动计算2018年3月30日到期的汇票，贴现率为5％，则每十万扣息＝100000元*5％*计息天数/360＝x值。并通过大量计算，获得相应报价值，全部推送到匹配器。

步骤s6，如附图4所示，匹配器将计算结果进行汇总。对报价方(买方)进行价格排序。剔除重复值；利率相同的报价，剔除后上传利率者；剔除极值，剔除报价中极低的报价；剔除报价方信用值不高者；统计平均值，剔除平均值相差500的数值……等，自低到高向卖方推送价格和报价人信息。本匹配规则仅作为示例，对匹配规则改进和修饰也应当属于本发明权利要求的保护范围内。

步骤s7，如附图5所示，交互器，在匹配价格后，交易机器人将价格和交易的关联方都置于交互器。卖方可以通过机器人交互器与买方进行传达式会话和启发式会话。例如，机器人主动向卖方发起的启发式会话包括：特殊票面人机会话、交易方式人机会话、交易时点人机会话、回款账号人机会话、回款金额人机会话；机器人主动向向买方发起的启发式会话包括：授信查询人机会话、交易方式人机会话、背书账户人机会话、在账资金人机会话、回款金额人机会话。以及其他买、卖双方需要沟通协调的启发式、传达式会话。本人机会话框架仅作为示例，实现交易前需要沟通的全部事项和规则，均视为交易户的规则改进，也应当属于本发明权利要求的保护范围内。

步骤s8，机器人交会话结果与标准化合约库进行匹配，自动填入和构建智能合约。构建合约以后，将合约内容发送到双方，对交易事项进行最后双方确认；通过人机对话答复，通过手机验证码验证，实现在线自动签署合约。签约后，交易双方在网银端操作背书和付款。操作结束后，卖方向机器人发布器发送背书截图，证明背书过程，识别器进行识别。买方向机器人发送付款截图，证明付款截图，识别器进行识别。识别后构建交易数据进入存储器，对交易双方交易数据进行更新，同时引入交易评分机制，对交易对手方进行评分，交易结束。