票据审核方法、装置、设备及存储介质

摘要

本申请公开了一种票据审核方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取待处理票据数据，对所述待处理票据数据进行规范化处理，得到规范数据；对所述规范数据进行审核，得到审核结果。在本申请中，在得到待处理票据数据后，首先对待处理票据数据进行规范化处理，如进行翻转、拖拽或者高亮显示目标栏位等规范化处理，然后再对规范数据进行审核，得到审核结果，因而，可以减少因待处理票据数据不规范造成的效率低下，提升了审核效率。

说明书

技术领域

本申请涉及金融科技(Fintech)的人工智能技术领域，尤其涉及一种票据审核方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着金融科技，尤其是互联网科技金融的不断发展，越来越多的技术(如分布式、区块链Blockchain、人工智能等)应用在金融领域，但金融业也对技术提出了更高的要求，如金融业对票据审核也有更高的要求。

随着电子化的发展，外汇业务中越来越多的电子版单据需要线上审核。即在目前的业务审核系统中，业务人员可以在线上系统中浏览单据图片并进行审阅，但目前审核如果遇到旋转或不清晰的情况，需要人工翻转或拖拽放大等；且针对多样的版式，业务人员需要切换对应版面信息进行审核，作业效率容易受到影响。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种票据审核方法、装置、设备和存储介质，旨在解决现有电子版单据线上审核的过程中，作业效率低下的技术问题。

为实现上述目的，本申请提供一种票据审核方法，所述票据审核方法包括：

获取待处理票据数据，对所述待处理票据数据进行规范化处理，得到规范数据；

对所述规范数据进行审核，得到审核结果。

可选地，所述获取待处理票据数据，对所述待处理票据数据进行规范化处理，得到规范数据的步骤，包括：

获取待处理票据数据，对所述待处理票据数据进行图像朝向的矫正规范化处理，得到规范数据。

可选地，所述获取待处理票据数据，对所述待处理票据数据进行图像朝向的矫正规范化处理，得到规范数据的步骤，包括：

获取待处理票据数据，基于预设矫正模型，对所述待处理票据数据进行水平方向和垂直方向的角度特征提取，得到待处理票据数据的角度类型；

根据所述角度类型，确定对所述待处理票据数据进行角度调整的调整方向和目标调整角度；

根据所述调整方向和目标调整角度，对所述待处理票据数据进行矫正规范化处理，得到规范数据。

可选地，所述获取待处理票据数据，对所述待处理票据数据进行规范化处理，得到规范数据的步骤，包括：

获取待处理票据数据，对所述待处理票据数据进行目标票据栏位的结构规范化处理，得到规范数据。

可选地，所述获取待处理票据数据，对所述待处理票据数据进行目标票据栏位的结构规范化处理，得到规范数据的步骤，包括：

获取待处理票据数据，确定所述待处理票据数据的类型；

根据所述类型，对所述待处理票据数据进行目标票据栏位的结构规范化处理，得到规范数据。

可选地，所述获取待处理票据数据，确定所述待处理票据数据的类型的步骤，包括：

获取待处理票据数据，将所述待处理票据数据输入至预设票据识别模型中，基于所述预设票据识别模型对所述待处理票据数据进行包括版式识别和文本识别的识别过程，得到各候选结果；

其中，所述预设票据识别模型是基于具有预设分类标签的预设特征数据，并基于预设注意力机制，对预设基础模型进行迭代训练得到的；

基于各候选结果的大小，确定所述待处理票据数据的类型。

可选地，所述根据所述类型，对所述待处理票据数据进行目标票据栏位的结构规范化处理，得到规范数据的步骤，包括：

根据所述类型，对所述待处理票据数据进行目标票据栏位的结构规范化处理，得到票据栏位数据；

对所述票据栏位数据进行高亮显示，得到规范数据。

本申请还提供一种票据审核装置，所述票据审核装置包括：

获取模块，用于获取待处理票据数据，对所述待处理票据数据进行规范化处理，得到规范数据；

审核模块，用于对所述规范数据进行审核，得到审核结果。

可选地，所述获取模块包括：

第一获取单元，用于获取待处理票据数据，对所述待处理票据数据进行图像朝向的矫正规范化处理，得到规范数据。

可选地，所述第一获取单元包括：

第一获取子单元，用于获取待处理票据数据，基于预设矫正模型，对所述待处理票据数据进行水平方向和垂直方向的角度特征提取，得到待处理票据数据的角度类型；

确定子单元，用于根据所述角度类型，确定对所述待处理票据数据进行角度调整的调整方向和目标调整角度；

矫正子单元，用于根据所述调整方向和目标调整角度，对所述待处理票据数据进行矫正规范化处理，得到规范数据。

可选地，所述获取模块还包括：

第二获取单元，用于获取待处理票据数据，对所述待处理票据数据进行目标票据栏位的结构规范化处理，得到规范数据。

可选地，所述第二获取单元包括：

第二获取子单元，用于获取待处理票据数据，确定所述待处理票据数据的类型；

结构规范化子单元，用于根据所述类型，对所述待处理票据数据进行目标票据栏位的结构规范化处理，得到规范数据。

可选地，所述第二获取子单元用于实现：

获取待处理票据数据，将所述待处理票据数据输入至预设票据识别模型中，基于所述预设票据识别模型对所述待处理票据数据进行包括版式识别和文本识别的识别过程，得到各候选结果；

其中，所述预设票据识别模型是基于具有预设分类标签的预设特征数据，并基于预设注意力机制，对预设基础模型进行迭代训练得到的；

基于各候选结果的大小，确定所述待处理票据数据的类型。

可选地，所述结构规范化子单元用于实现：

根据所述类型，对所述待处理票据数据进行目标票据栏位的结构规范化处理，得到票据栏位数据；

对所述票据栏位数据进行高亮显示，得到规范数据。

本申请还提供一种票据审核设备，所述票据审核设备为实体设备，所述票据审核设备包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的所述票据审核方法的程序，所述票据审核方法的程序被处理器执行时可实现如上述的票据审核方法的步骤。

本申请还提供一种存储介质，所述存储介质上存储有实现上述票据审核方法的程序，所述票据审核方法的程序被处理器执行时实现如上述的票据审核方法的步骤。

本申请还提供一种计算机程序产品、包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的票据审核方法的步骤。

本申请提供一种票据审核方法、装置、设备及存储介质，与现有在线上系统中浏览单据图片并进行审阅的过程中，作业效率低下相比，本申请通过获取待处理票据数据，对所述待处理票据数据进行规范化处理，得到规范数据；对所述规范数据进行审核，得到审核结果。在本申请中，在得到待处理票据数据后，首先对待处理票据数据进行规范化处理，如进行翻转、拖拽或者高亮显示目标栏位等规范化处理，然后再对规范数据进行审核，得到审核结果，因而，可以减少因待处理票据数据不规范造成的效率低下，提升了审核效率。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

为了更清楚地说明本申请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，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请票据审核方法第一实施例的流程示意图；

图2为本申请票据审核方法第一实施例中步骤S11的步骤细化流程示意图；

图3为本申请实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。

本申请目的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请实施例提供一种票据审核方法，在本申请票据审核方法的第一实施例中，参照图1，所述票据审核方法包括：

步骤S10，获取待处理票据数据，对所述待处理票据数据进行规范化处理，得到规范数据；

步骤S20，对所述规范数据进行审核，得到审核结果。

具体步骤如下：

步骤S10，获取待处理票据数据，对所述待处理票据数据进行规范化处理，得到规范数据；

在本实施例中，需要说明的是，所述票据审核方法应用于票据审核装置，该票据审核装置属于票据审核设备，具体地，所述票据审核方法的应用场景在于：外汇业务中线上审核票据的场景，即在目前的业务审核中，审核人员可以在线上通过浏览单据图片的方式进行审阅，但目前审核如果遇到图片旋转或不清晰的情况，需要人工翻转或拖拽放大等；且针对不同版式的票据，审核人员需要切换对应版面信息进行审核，作业效率容易受到影响，具体地，例如，票据如果是倒置的，审核人员需要首先将票据进行人工翻转，使得票据便于审核，另外，审核人员在人工翻转票据后，还需要人工确定票据的类型，如A票据，需要审核的目标审核栏位在票据中间，而对于B票据，需要审核的目标审核栏位在票据下方，而随着票据种类的增多，审核人员需要耗费较多时间寻找目标审核栏位，这都会导致审核的效率低下。

在本实施例中，获取待处理票据数据，在得到待处理票据数据后，对所述待处理票据数据进行规范化处理，得到规范数据；

其中，获取待处理票据数据的方式包括：

扫描获取待处理票据数据；

或者直接接收其他系统上传的待处理票据数据。

对所述待处理票据数据进行规范化处理，得到规范数据的过程包括：

对所述待处理票据数据进行完整图片的规范化处理，得到规范数据；

或者对所述待处理票据数据进行图片中内容的规范化处理，得到规范数据。

在本实施例中，待处理票据数据可以是待处理票据图片，或者是待处理票据图像等方式，在此不做具体限定。

在本实施例中，待处理票据包含申请书、海关单、发票等。

其中，所述获取待处理票据数据，对所述待处理票据数据进行规范化处理，得到规范数据的步骤，包括：

步骤S11，获取待处理票据数据，对所述待处理票据数据进行图像朝向的矫正规范化处理，得到规范数据。

在本实施例中，规范化的方式可以是对图像朝向进行规范，例如，票据是按100度、90度等翻转朝向的，需要将该翻转朝向的票据进行朝向调整，使得该翻转朝向的票据规范化显示。

其中，参照图2，所述获取待处理票据数据，对所述待处理票据数据进行图像朝向的矫正规范化处理，得到规范数据的步骤，包括：

步骤S111，获取待处理票据数据，基于预设矫正模型，对所述待处理票据数据进行水平方向和垂直方向的角度特征提取，得到待处理票据数据的角度类型；

在本实施例中，阐述如何进行图像朝向的矫正规范化处理，具体地，获取待处理票据数据后，基于预设矫正模型，对所述待处理票据数据进行水平方向和垂直方向的角度特征提取，得到待处理票据数据的角度类型，其中，预设矫正模型是通过具有预设朝向标签的数据，对相应基础模型进行迭代训练的，因而，基于预设矫正模型，能够准确对所述待处理票据数据进行水平方向和垂直方向的角度特征提取，得到待处理票据数据的角度类型。

其中，基于预设矫正模型，对所述待处理票据数据进行水平方向和垂直方向的角度特征提取的过程可以是：基于预设矫正模型，确定待处理票据数据的水平边缘线和垂直边缘线，并确定水平边缘线和垂直边缘线与预设坐标系相应的角度关系，进而，根据角度关系得到待处理票据数据的角度特征，在得到角度特征后，得到待处理票据数据的角度类型，其中，该角度类型可以是偏移0度的类型，或者偏移90度的类型，偏移180度的类型，偏移270度的类型。

在本实施例中，例如，采用DFNet深度学习模型，对接收到的图像数据，进行特征提取，进而按照角度为0度、90度、180度、270度进行四分类。

步骤S112，根据所述角度类型，确定对所述待处理票据数据进行角度调整的调整方向和目标调整角度；

在本实施例中，根据所述角度类型，确定对所述待处理票据数据进行角度调整的调整方向和目标调整角度，也即，由于角度类型可以是偏移0度的类型，或者偏移90度的类型，偏移180度的类型，偏移270度的类型，因而，根据角度类型，首先确定调整方向，如果是偏移180度的类型，偏移270度的类型，调整方向可以是反向调整(逆时针调整)，如果是偏移10度的类型，偏移90度的类型，调整方向可以是，正向调整(顺时针调整)。

在确定调整方向后，确定对所述待处理票据数据进行角度调整的目标调整角度，即逆时针调整的模糊角度和顺时针调整的模糊角度。

需要说明的是，目标调整角度还与待处理票据数据的实际偏移角度关联，即是需要根据实际偏移角度进行精确调整。

步骤S113，根据所述调整方向和目标调整角度，对所述待处理票据数据进行矫正规范化处理，得到规范数据。

在本实施例中，根据所述调整方向和目标调整角度，对所述待处理票据数据进行矫正规范化处理，得到规范数据。

需要说明的是，在得到规范数据后，还可以对规范数据进行进一步的处理，才执行审核的流程。例如，在得到规范数据后，确定是否处于审核时间，当处于审核时间时，可以进行审核。

所述获取待处理票据数据，对所述待处理票据数据进行规范化处理，得到规范数据的步骤，包括：

步骤S12，获取待处理票据数据，对所述待处理票据数据进行目标票据栏位的结构规范化处理，得到规范数据。

在本实施例中，规范化的方式可以是对目标票据栏位的结构进行规范，例如，目标票据栏位可以在第一栏位，或者第二栏位，或者第三栏位等，因而，对目标票据栏位的结构进行显著显示，得到规范数据，也即，在本实施例中，结构规范化处理可以指的是对需要审核的栏位进行规范化显示处理，当然，结构规范化处理还可以是得到结构化的栏位信息和位置信息，在此不做具体说明。

在本实施例中，对所述待处理票据数据进行规范化处理，得到规范数据具体可以是：获取待处理票据数据，对所述待处理票据数据进行图像朝向的矫正规范化处理，然后对所述待处理票据数据进行目标票据栏位的结构规范化处理，得到规范数据。

或者在本实施例中，对所述待处理票据数据进行规范化处理，得到规范数据具体可以是：获取待处理票据数据，只对所述待处理票据数据进行图像朝向的矫正规范化处理，得到规范数据；

或者在本实施例中，对所述待处理票据数据进行规范化处理，得到规范数据具体可以是：获取待处理票据数据，只对所述待处理票据数据进行目标票据栏位的结构规范化处理，得到规范数据。

所述获取待处理票据数据，对所述待处理票据数据进行目标票据栏位的结构规范化处理，得到规范数据的步骤，包括：

步骤S121，获取待处理票据数据，确定所述待处理票据数据的类型；

在本实施例中，还获取待处理票据数据，确定所述待处理票据数据的类型，其中，确定所述待处理票据数据的类型可以包括：

方式一：将待处理票据数据与预设不同类型的票据进行比对，得到待处理票据数据的类型；

方式二：将待处理票据数据输入至预设票据识别模型中，基于预设票据识别模型对待处理票据数据进行识别处理，得到待处理票据数据的类型。

步骤S122，根据所述类型，对所述待处理票据数据进行目标票据栏位的结构规范化处理，得到规范数据。

在得到待处理票据数据类型后，根据所述类型，确定目标票据栏位；

其中，根据所述类型，确定目标票据栏位的方式包括：

根据所述类型，确定目标票据栏位；

根据所述类型，确定目标票据栏位。

对所述待处理票据数据进行目标票据栏位的结构规范化处理，得到规范数据。

对所述待处理票据数据进行目标票据栏位的结构规范化处理包括对所述待处理票据数据进行目标票据栏位的字体结构规范化处理，或者进行目标票据栏位的格式结构规范化处理。

对所述规范数据进行审核，得到审核结果。

步骤S20，对所述规范数据进行审核，得到审核结果。

在本实施例中，在得到规范数据后，按照预先设置的审核流程，对所述规范数据进行审核，得到审核结果。

本申请提供一种票据审核方法、装置、设备及存储介质，与现有在线上系统中浏览单据图片并进行审阅的过程中，作业效率低下相比，本申请通过获取待处理票据数据，对所述待处理票据数据进行规范化处理，得到规范数据；对所述规范数据进行审核，得到审核结果。在本申请中，在得到待处理票据数据后，首先对待处理票据数据进行规范化处理，如进行翻转、拖拽或者高亮显示目标栏位等规范化处理，然后再对规范数据进行审核，得到审核结果，因而，可以减少因待处理票据数据不规范造成的效率低下，提升了审核效率。

本申请实施例提供一种票据审核方法，并提供本申请票据审核方法的另一实施例，该实施例基于本申请中第一实施例，在该另一实施例中，所述获取待处理票据数据，确定所述待处理票据数据的类型的步骤，包括：

步骤A1，获取待处理票据数据，将所述待处理票据数据输入至预设票据识别模型中，基于所述预设票据识别模型对所述待处理票据数据进行包括版式识别和文本识别的识别过程，得到各候选结果；

其中，所述预设票据识别模型是基于具有预设分类标签的预设特征数据，并基于预设注意力机制，对预设基础模型进行迭代训练得到的；

步骤A2，基于各候选结果的大小，确定所述待处理票据数据的类型。

在本实施例中，在得到待处理票据数据后，对待处理票据数据进行OCR识别处理，得到目标格式数据，在得到目标格式数据后，将所述目标格式数据输入至预设票据识别模型中，基于所述预设票据识别模型对所述目标格式数据进行基于预设注意力机制的语义计算，得到各候选结果。具体地，把票据HTML数据，输入到预设票据识别模型如票据NLP分类模型中，经过深度模型计算出票据从属每个票据类型的概率，取最大概率的票据类型为输出判别类型。

其中，基于预设注意力机制的语义计算指的是对关注的数据特征进行权重的注意力确定，比如，数据是图片，图片的特征可以包括：图片的颜色特征，图片的布局特征，图片的文本特征，图片的背景特征，图片的前景特征等，基于注意力机制可以是将注意力置于如图片的布局特征，图片的文本特征上。在本实施例中，基于预设注意力机制进行语义计算，因而，可以在模型训练的过程中，主动选择参与或者调整训练过程。

将所述目标格式数据输入至预设票据识别模型中，基于所述预设票据识别模型对所述目标格式数据进行基于预设注意力机制的语义计算，得到各候选结果，注意力机制是预设的，是经过预先训练后得到的机制，因而，直接基于所述预设票据识别模型对所述目标格式数据进行基于预设注意力机制的语义计算即可得到各候选结果。

其中，基于所述预设票据识别模型对所述目标格式数据进行基于预设注意力机制的语义计算的过程包括：

一：基于所述预设票据识别模型对所述目标格式数据先进行矩阵化或者向量化处理，得到初始处理结果

二：基于所述预设票据识别模型对所述初始处理结果进行降维处理，后得到降维结果；

方式三：基于所述预设票据识别模型对所述降维结果进行向量运算或者矩阵运算处理，得到目标结果。

具体地，所述注意力机制包括预设乘性注意力机制，所述将所述目标格式数据输入至预设票据识别模型中，基于所述预设票据识别模型对所述目标格式数据进行基于预设注意力机制的语义计算，得到各候选结果的步骤，包括：

将所述目标格式数据输入至预设票据识别模型中；

在本实施例中，首先将HTML格式数据输入至预设票据识别模型中。

对所述目标格式数据进行特征编码和特征融合处理，得到嵌入向量数据；

对所述目标格式数据进行特征编码和特征融合处理，得到嵌入向量数据，具体地，调用预设编码模块对所述目标格式数据进行矩阵特征编码处理，如像素矩阵特征编码处理，文本矩阵特征编码处理，在特征编码后，进行特征融合处理，其中，特征融合可以是：直接衔接融合，比如，特征分别为(a)(b),(c)，则融合后的特征为(a,b,c)。

基于预设乘性注意力机制所确定的嵌入向量数据对应的各嵌入权重，对所述嵌入向量数据进行预设语义特征提取处理，得到各候选结果。

基于预设乘性注意力机制所确定的嵌入向量数据对应的各嵌入权重，对所述嵌入向量数据进行预设语义特征提取处理，得到各候选结果。具体地，基于各嵌入权重和对应嵌入向量数据进行相乘，并进行后续的全连接处理，得到各候选结果(概率)，即得到待处理票据数据属于某一具体类型票据的概率。

本申请实施例所述获取待处理票据数据，确定所述待处理票据数据的类型的步骤，包括：获取待处理票据数据，将所述待处理票据数据输入至预设票据识别模型中，基于所述预设票据识别模型对所述待处理票据数据进行包括版式识别和文本识别的识别过程，得到各候选结果；其中，所述预设票据识别模型是基于具有预设分类标签的预设特征数据，并基于预设注意力机制，对预设基础模型进行迭代训练得到的；基于各候选结果的大小，确定所述待处理票据数据的类型，在本实施例中，准确得到待处理票据数据的类型。

本申请实施例提供一种票据审核方法，并提供本申请票据审核方法的另一实施例，该实施例基于本申请中第一实施例和第二实施例，在该另一实施例中，所述根据所述类型，对所述待处理票据数据进行目标票据栏位的结构规范化处理，得到规范数据的步骤，包括：

步骤B1，根据所述类型，对所述待处理票据数据进行目标票据栏位的结构规范化处理，得到票据栏位数据；

步骤B2，对所述票据栏位数据进行高亮显示，得到规范数据。

在本实施例中，所有的单据图像会转换为HTML格式，然后将各票据中识别到的栏位文本信息和对应的位置段落信息统一抓取，基于这些信息在前端界面可以实现高亮，即当鼠标悬停在某栏位信息时，会在左侧图片中对应高亮，辅助作业人员快速定位栏位。

在本实施例中，通过根据所述类型，对所述待处理票据数据进行目标票据栏位的结构规范化处理，得到票据栏位数据；对所述票据栏位数据进行高亮显示，得到规范数据。在本实施例中，实现快速定位栏位。

参照图3，图3是本申请实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。

如图3所示，该票据审核设备可以包括：处理器1001，例如CPU，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现处理器1001和存储器1005之间的连接通信。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储设备。

可选地，该票据审核设备还可以包括矩形用户接口、网络接口、摄像头、RF(RadioFrequency，射频)电路，传感器、音频电路、WiFi模块等等。矩形用户接口可以包括显示屏(Display)、输入子模块比如键盘(Keyboard)，可选矩形用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。

本领域技术人员可以理解，图3中示出的票据审核设备结构并不构成对票据审核设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图3所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块以及票据审核程序。操作系统是管理和控制票据审核设备硬件和软件资源的程序，支持票据审核程序以及其它软件和/或程序的运行。网络通信模块用于实现存储器1005内部各组件之间的通信，以及与票据审核系统中其它硬件和软件之间通信。

在图3所示的票据审核设备中，处理器1001用于执行存储器1005中存储的票据审核程序，实现上述任一项所述的票据审核方法的步骤。

本申请票据审核设备具体实施方式与上述票据审核方法各实施例基本相同，在此不再赘述。

本申请还提供一种票据审核装置，所述票据审核装置包括：

获取模块，用于获取待处理票据数据，对所述待处理票据数据进行规范化处理，得到规范数据；

审核模块，用于对所述规范数据进行审核，得到审核结果。

可选地，所述获取模块包括：

第一获取单元，用于获取待处理票据数据，对所述待处理票据数据进行图像朝向的矫正规范化处理，得到规范数据。

可选地，所述第一获取单元包括：

第一获取子单元，用于获取待处理票据数据，基于预设矫正模型，对所述待处理票据数据进行水平方向和垂直方向的角度特征提取，得到待处理票据数据的角度类型；

确定子单元，用于根据所述角度类型，确定对所述待处理票据数据进行角度调整的调整方向和目标调整角度；

矫正子单元，用于根据所述调整方向和目标调整角度，对所述待处理票据数据进行矫正规范化处理，得到规范数据。

可选地，所述获取模块还包括：

第二获取单元，用于获取待处理票据数据，对所述待处理票据数据进行目标票据栏位的结构规范化处理，得到规范数据。

可选地，所述第二获取单元包括：

第二获取子单元，用于获取待处理票据数据，确定所述待处理票据数据的类型；

结构规范化子单元，用于根据所述类型，对所述待处理票据数据进行目标票据栏位的结构规范化处理，得到规范数据。

可选地，所述第二获取子单元用于实现：

获取待处理票据数据，将所述待处理票据数据输入至预设票据识别模型中，基于所述预设票据识别模型对所述待处理票据数据进行包括版式识别和文本识别的识别过程，得到各候选结果；

其中，所述预设票据识别模型是基于具有预设分类标签的预设特征数据，并基于预设注意力机制，对预设基础模型进行迭代训练得到的；

基于各候选结果的大小，确定所述待处理票据数据的类型。

可选地，所述结构规范化子单元用于实现：

根据所述类型，对所述待处理票据数据进行目标票据栏位的结构规范化处理，得到票据栏位数据；

对所述票据栏位数据进行高亮显示，得到规范数据。

本申请票据审核装置的具体实施方式与上述票据审核方法各实施例基本相同，在此不再赘述。

本申请实施例提供了一种存储介质，且所述存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述一个或者一个以上程序还可被一个或者一个以上的处理器执行以用于实现上述任一项所述的票据审核方法的步骤。

本申请存储介质具体实施方式与上述票据审核方法各实施例基本相同，在此不再赘述。

本申请还提供一种计算机程序产品、包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的票据审核方法的步骤。

本申请计算机程序产品的具体实施方式与上述票据审核方法各实施例基本相同，在此不再赘述。

以上仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利处理范围内。