尽职调查方法、装置、电子设备和介质与流程

本发明涉及区块链、大数据和人工智能，更具体地涉及一种尽职调查方法、装置、电子设备和介质。背景技术：1、随着金融行业的发展和竞争的加剧，银行等金融机构在进行贷款审批等业务时，通常会进行尽职调查来评估借款人的信用风险和偿付能力。然而，尽管银行已经建立了相对完善的尽职调查机制，但在实际操作中，仍然面临着诸多挑战。2、具体地，目前尽职调查的信息依赖于人工收集多个不同平台和网站的信息，从而导致信息的不全面、不准确，同时也增加了工作流程的复杂性和时效性。此外，目前的尽职调查模型通常是基于一系列指标和流程构建而成的框架，用于评估借款人或潜在交易对象的信用风险和可行性，因此，往往存在单一性的局限，使其难以充分考虑借款人的特殊情况和行业差异，导致了尽职调查结果的不准确。上述问题不仅增加了银行的信贷风险，也降低了尽职调查的效率和可信度。因此，需要对现有的尽职调查流程进行深入分析和改进，以提高银行业务的效率和风险管理水平。技术实现思路1、鉴于上述问题，根据本发明的第一方面，提供了一种尽职调查方法，所述方法包括：基于对多个数据源进行的信息采集，获取目标客户信息，其中，所述目标客户信息包括目标客户的证件图像信息；对所述证件图像信息进行文本识别，获取目标客户证件信息；根据所述目标客户证件信息对所述目标客户信息进行补全和核对，获得目标客户补全信息；将所述目标客户补全信息作为输入，利用目标尽职调查模型进行尽职调查，获得尽职调查结果，其中，所述目标尽职调查模型基于客户类型和业务场景从预先构建的n个尽职调查模型中进行选择，其中，n为正整数；根据所述目标客户的交易体积或信息处理需求，选择信息存储策略；以及基于所述信息存储策略，将所述目标客户信息、所述目标客户补全信息和所述尽职调查结果进行区块链存储。2、根据一些示例性实施例，所述根据所述目标客户证件信息对所述目标客户信息进行补全和核对，获得目标客户补全信息，具体包括：根据预先定义的字段与文本类型的关联规则，将所述目标客户信息与所述目标客户证件信息进行匹配；基于匹配结果自动填充缺失信息，获得目标客户整合信息；对所述目标客户整合信息进行格式和逻辑校验；以及响应于格式和逻辑校验的结果为正确，将所述目标客户整合信息作为所述目标客户补全信息。3、根据一些示例性实施例，在所述根据所述目标客户证件信息对所述目标客户信息进行补全和核对，获得目标客户补全信息之后，所述方法还包括：对所述目标客户补全信息进行自动纠错，以识别和纠正第一拼写错误；以及对经过自动纠错的目标客户补全信息中的客户识别信息进行模糊匹配，以识别并纠正第二拼写错误。4、根据一些示例性实施例，基于客户类型和业务场景从预先构建的n个尽职调查模型中选择所述目标尽职调查模型，具体包括：响应于所述客户类型为个人客户或企业客户以及所述业务场景为信贷审批、交易监控或票据交易，获取对应的模型选择策略；以及基于对应的模型选择策略，从所述尽职调查模型中选择m个模型以作为所述目标尽职调查模型，其中，m为正整数且m小于n。5、根据一些示例性实施例，所述尽职调查模型包括对公企业开户模型、贷款审批模型、票据贴现模型和反洗钱模型，所述利用目标尽职调查模型进行尽职调查，获得尽职调查结果，具体包括：响应于所述目标尽职调查模型包括对公企业开户模型，利用所述对公企业开户模型对所述目标客户补全信息中的法律相关数据、财务数据和组织结构信息分别进行自然语言分析、统计分析和网络分析，获得企业尽职调查结果；响应于所述目标尽职调查模型包括贷款审批模型，利用所述贷款审批模型对所述目标客户补全信息中的个人信用信息进行信用风险评分和还款能力预测，获得个人尽职调查结果；响应于所述目标尽职调查模型包括反洗钱模型，利用所述反洗钱模型对所述目标客户补全信息中的交易记录和客户身份信息进行可疑交易识别，获得可疑交易调查结果；响应于所述目标尽职调查模型包括票据贴现模型，利用所述票据贴现模型对所述目标客户补全信息中的票据进行合法性与真实性识别，获得票据真实性调查结果；以及将所述企业尽职调查结果、个人尽职调查结果、可疑交易调查结果和/或票据真实性调查结果作为所述尽职调查结果。6、根据一些示例性实施例，所述方法还包括：基于所述尽职调查结果，生成尽职调查报告；以及响应于所述尽职调查报告中包括关键风险指标或异常情况，将所述关键风险指标或异常情况进行突出显示。7、根据一些示例性实施例，所述基于对多个数据源进行的信息采集，获取目标客户信息，具体包括：基于机器人流程自动化技术，配置流程自动化机器人自动登录目标网站；利用所述流程自动化机器人，根据预设的条件在所述目标网站中进行信息检索，获得目标检索信息；以及将所述目标检索信息进行数据整合和标准化，获得所述目标客户信息。8、根据一些示例性实施例，所述方法还包括：将所述流程自动化机器人配置为按照预设的时间间隔自动获取并更新所述目标检索信息；基于更新后的目标检索信息更新所述目标客户补全信息；以及基于更新后的所述目标客户补全信息，利用目标尽职调查模型重新进行尽职调查，获得更新后的尽职调查结果，并将更新后的尽职调查结果进行区块链存储。9、根据本发明的第二方面，提出了一种尽职调查装置，所述装置包括：目标客户信息获取模块，用于：基于对多个数据源进行的信息采集，获取目标客户信息，其中，所述目标客户信息包括目标客户的证件图像信息；文本识别模块，用于：对所述证件图像信息进行文本识别，获取目标客户证件信息；目标客户补全信息获取模块，用于：根据所述目标客户证件信息对所述目标客户信息进行补全和核对，获得目标客户补全信息；尽职调查模块，用于：将所述目标客户补全信息作为输入，利用目标尽职调查模型进行尽职调查，获得尽职调查结果，其中，所述目标尽职调查模型基于客户类型和业务场景从预先构建的n个尽职调查模型中进行选择，其中，n为正整数；信息存储策略选择模块，用于：根据所述目标客户的交易体积或信息处理需求，选择信息存储策略；以及存储模块，用于：基于所述信息存储策略，将所述目标客户信息、所述目标客户补全信息和所述尽职调查结果进行区块链存储。10、根据一些示例性实施例，所述目标客户信息获取模块可以包括配置单元、信息检索单元和数据整合单元。11、根据一些示例性实施例，所述配置单元可以用于基于机器人流程自动化技术，配置流程自动化机器人自动登录目标网站。12、根据一些示例性实施例，所述信息检索单元可以用于利用所述流程自动化机器人，根据预设的条件在所述目标网站中进行信息检索，获得目标检索信息。13、根据一些示例性实施例，所述数据整合单元可以用于将所述目标检索信息进行数据整合和标准化，获得所述目标客户信息。14、根据一些示例性实施例，所述目标客户补全信息获取模块可以包括匹配单元、目标客户整合信息获取单元、校验单元和目标客户补全信息获取单元。15、根据一些示例性实施例，所述匹配单元可以用于对所述第一关键业务信息进行语义分析和校验。16、根据一些示例性实施例，所述目标客户整合信息获取单元可以用于基于匹配结果自动填充缺失信息，获得目标客户整合信息。17、根据一些示例性实施例，所述校验单元可以用于对所述目标客户整合信息进行格式和逻辑校验。18、根据一些示例性实施例，所述目标客户补全信息获取单元可以用于响应于格式和逻辑校验的结果为正确，将所述目标客户整合信息作为所述目标客户补全信息。19、根据一些示例性实施例，所述尽职调查装置还可以包括纠错处理模块。20、根据一些示例性实施例，所述纠错处理模块可以包括自动纠错单元和模糊匹配单元。21、根据一些示例性实施例，所述自动纠错单元可以用于对所述目标客户补全信息进行自动纠错，以识别和纠正第一拼写错误。22、根据一些示例性实施例，所述模糊匹配单元可以用于对经过自动纠错的目标客户补全信息中的客户识别信息进行模糊匹配，以识别并纠正第二拼写错误。23、根据一些示例性实施例，所述尽职调查模块可以包括选择模块和调查模块。24、根据一些示例性实施例，所述选择模块可以包括选择策略获取单元和模型选择单元。25、根据一些示例性实施例，所述选择策略获取单元可以用于响应于所述客户类型为个人客户或企业客户以及所述业务场景为信贷审批、交易监控或票据交易，获取对应的模型选择策略。26、根据一些示例性实施例，所述模型选择单元可以用于基于对应的模型选择策略，从所述尽职调查模型中选择m个模型以作为所述目标尽职调查模型，其中，m为正整数且m小于n。27、根据一些示例性实施例，所述调查模块可以包括对公企业开户调查单元、个人信用信息调查单元、可疑交易调查单元、票据真实性调查单元和尽职调查结果获取单元。28、根据一些示例性实施例，所述对公企业开户调查单元可以用于响应于所述目标尽职调查模型包括对公企业开户模型，利用所述对公企业开户模型对所述目标客户补全信息中的法律相关数据、财务数据和组织结构信息分别进行自然语言分析、统计分析和网络分析，获得企业尽职调查结果。29、根据一些示例性实施例，所述个人信用信息调查单元可以用于响应于所述目标尽职调查模型包括贷款审批模型，利用所述贷款审批模型对所述目标客户补全信息中的个人信用信息进行信用风险评分和还款能力预测，获得个人尽职调查结果。30、根据一些示例性实施例，所述可疑交易调查单元可以用于响应于所述目标尽职调查模型包括反洗钱模型，利用所述反洗钱模型对所述目标客户补全信息中的交易记录和客户身份信息进行可疑交易识别，获得可疑交易调查结果。31、根据一些示例性实施例，所述票据真实性调查单元可以用于响应于所述目标尽职调查模型包括票据贴现模型，利用所述票据贴现模型对所述目标客户补全信息中的票据进行合法性与真实性识别，获得票据真实性调查结果。32、根据一些示例性实施例，所述尽职调查结果获取单元可以用于将所述企业尽职调查结果、个人尽职调查结果、可疑交易调查结果和/或票据真实性调查结果作为所述尽职调查结果。33、根据一些示例性实施例，所述尽职调查装置还可以包括结果处理模块和数据更新模块。34、根据一些示例性实施例，所述结果处理模块可以包括报告生成单元和突出显示单元。35、根据一些示例性实施例，所述报告生成单元可以用于基于所述尽职调查结果，生成尽职调查报告。36、根据一些示例性实施例，所述突出显示单元可以用于响应于所述尽职调查报告中包括关键风险指标或异常情况，将所述关键风险指标或异常情况进行突出显示。37、根据一些示例性实施例，所述数据更新模块可以包括第一更新单元、第二更新单元和重新调查单元。38、根据一些示例性实施例，所述第一更新单元可以用于将所述流程自动化机器人配置为按照预设的时间间隔自动获取并更新所述目标检索信息。39、根据一些示例性实施例，所述第二更新单元可以用于基于更新后的目标检索信息更新所述目标客户补全信息。40、根据一些示例性实施例，所述重新调查单元可以用于基于更新后的所述目标客户补全信息，利用目标尽职调查模型重新进行尽职调查，获得更新后的尽职调查结果，并将更新后的尽职调查结果进行区块链存储。41、根据本发明的第三方面，提供一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行如上所述的方法。42、根据本发明的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行如上所述的方法。43、根据本发明的第五方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法。44、上述一个或多个实施例具有如下优点或有益效果：本发明提供的尽职调查方法，通过对目标客户信息进行补全和核对，减少了手动输入的需求和错误率，从而不仅加快了数据处理速度，也提高了计算资源的使用效率；通过根据客户类型和业务场景从预先构建的尽职调查模型库中自动选择最合适的模型，能够减少不必要的计算负担，确保计算资源被有效分配至最相关的任务上；通过根据交易体积或信息处理需求选择最适合的信息存储策略，可以优化数据存储过程，从而减少了因数据重复处理和验证而产生的计算资源浪费；通过自动化和智能化的流程以及智能选择尽职调查模型，能够更快速、准确地完成客户信息的采集、补全和核对，缩短了客户等待尽职调查结果的时间，提高了尽职调查的准确性和相关性，从而提升了客户满意度。