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申请/专利权人：深圳华锐分布式技术股份有限公司;华锐分布式(北京)技术有限公司

摘要：本发明涉及人工智能技术领域，提供一种证券期货行业内控质量检测方法、装置、设备及介质，一方面，对目标证券期货行业的行业数据进行矫正得到待处理数据，以避免由于图像扭曲影响后续处理的准确性；一方面，基于待处理数据构建目标证券期货行业的知识图谱，及以待处理数据作为训练样本训练TextCNN模型得到控制点预测模型，这样，将控制点预测模型识别到的每个目标控制点在知识图谱中进行映射，能够结合人工智能手段快速的检测控制点的覆盖情况；另一方面，结合映射结果及预设时间范围内每个控制点的执行等级进行量化计算得到目标企业的内控质量量化值，并根据内控质量量化值生成内控质量检测报告，以实现对内控质量的量化控制。

主权项：1.一种证券期货行业内控质量检测方法，其特征在于，所述证券期货行业内控质量检测方法包括：采集目标证券期货行业的行业数据，并对所述行业数据进行矫正，得到待处理数据；其中，所述对所述行业数据进行矫正，得到待处理数据包括：获取检测模型；其中，所述检测模型为在全连接层添加边缘检测模块后训练的MaskRCNN模型，所述边缘检测模块用于基于贝塞尔曲线进行边缘检测；将所述行业数据输入至所述检测模型，得到矩形检测框、边缘控制点及掩膜；基于所述边缘控制点计算对应的边缘曲线坐标点，得到第一坐标点；计算所述边缘控制点在配置的矫正模板上对应的坐标点，得到第二坐标点；基于所述第一坐标点及所述第二坐标点计算变换矩阵；基于所述变换矩阵对所述行业数据进行变换，得到变换图像；基于所述变换矩阵对所述掩膜进行变换，得到变换掩膜；基于所述变换掩膜对所述变换图像进行裁剪，得到所述待处理数据；基于所述待处理数据构建所述目标证券期货行业的知识图谱，包括：获取实体关系抽取模型；其中，所述实体关系抽取模型包括实体检测模型及关系检测模型；所述实体检测模型的输出层及隐含层为所述关系检测模型的输入层；所述实体检测模型及所述关系检测模型为双向长短期记忆网络；将所述待处理数据输入至所述实体关系抽取模型，得到至少一个实体及每两个实体间的关系；将所述至少一个实体中的每个实体确定为所述目标证券期货行业的每个控制点，将每两个实体间的关系确定为每两个控制点间的关系；将每个控制点作为图谱节点，并根据每两个控制点间的关系构建所述知识图谱；以所述待处理数据作为训练样本训练TextCNN模型，得到所述目标证券期货行业的控制点预测模型；响应于对目标企业的内控质量检测指令，采集所述目标企业的内控体系数据；将所述内控体系数据输入至所述控制点预测模型，得到所述目标企业的至少一个目标控制点；将所述至少一个目标控制点与所述知识图谱进行映射，得到映射结果，包括：计算所述至少一个目标控制点中每个目标控制点与所述知识图谱中每个图谱节点的相似度；将每个目标控制点与所述知识图谱中每个图谱节点的相似度的最大值确定为每个目标控制点对应的映射值；获取相似度阈值；当检测到在每个目标控制点中有目标控制点对应的映射值大于或者等于所述相似度阈值时，将检测到的目标控制点确定为已对应控制点；或者当检测到在每个目标控制点中有目标控制点对应的映射值小于所述相似度阈值时，将检测到的目标控制点确定为未对应控制点；根据所述已对应控制点及所述未对应控制点生成所述映射结果；获取预设时间范围内所述至少一个目标控制点的执行等级；根据所述映射结果及所述执行等级进行量化计算，得到所述目标企业的内控质量量化值，包括：获取与所述已对应控制点对应的第一数值，与所述未对应控制点对应的第二数值，及与每个执行等级对应的第三数值；确定与所述映射结果对应的第一权重，及确定与所述执行等级对应的第二权重；根据所述第一数值、所述第二数值、所述第一权重及所述映射结果，所述第三数值、所述第二权重及所述执行等级进行加权运算，得到每个目标控制点的量化分值；获取预先配置的控制点符合度映射表；其中，所述控制点符合度映射表中包括量化分值范围与符合度等级的映射关系；利用每个目标控制点的量化分值在所述控制点符合度映射表中进行查询，得到每个目标控制点对应的符合度等级；获取与每个符合度等级对应的评分，并计算每个符合度等级对应的评分的总和作为总评分；获取所述目标控制点的总数量；计算所述总评分与所述总数量的商，得到所述目标企业的内控质量量化值；根据所述目标企业的内控质量量化值生成所述目标企业的内控质量检测报告。

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