一种电子合同追溯校验方法及系统与流程

1.本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种电子合同追溯校验方法及系统。


背景技术：

2.电子合同是签订合同各方通过电子信息网络的形式设立的合同，使得签订合同各方明确对于权利和义务关系的一种电子协议。在现有技术中，对于电子合同的追溯校验多通过储存电子合同图片的方式进行校验，通过多方储存的图片信息进行验证，然而图片储存过程中图片极有可能被恶意篡改，容易造成合同纠纷，存在追溯校验安全性较低的问题。
3.因此，在现有技术中电子合同的校验方式较为落后，储存的电子合同信息容易被篡改且安全性较低的技术问题。


技术实现要素：

4.本技术通过提供一种电子合同追溯校验方法及系统，解决了在现有技术中电子合同的校验方式较为落后，储存的电子合同信息容易被篡改且安全性较低的技术问题。实现了对电子合同的安全校验，保证了电子合同信息储存的安全性。
5.本技术提供一种电子合同追溯校验方法，所示方法包括，获得电子合同文本信息，对文本信息进行语义分析，得到文本语义信息，并对语义信息进行主题类型、涉险内容的分析标注；基于所述主题类型、涉险内容对文本语义信息进行风险因子分析，确定风险因子；获得预设追溯标识码，基于所述预设追溯标识码、风险因子，生成各风险识别信息，将各风险识别信息利用区块链进行存储，构建合同追溯码；对所述合同追溯码进行解析提取，获取预设识别数据链；对所述预设识别数据链进行解码，获得风险识别信息组，其中，风险识别信息组包括合同方用户信息、合同涉险关键语；利用所述合同方用户信息、合同涉险关键语与接收到电子合同内容进行比对，确定校验结果。
6.本技术还提供了一种电子合同追溯校验系统，所述系统包括：内容分析标注模块，用于获得电子合同文本信息，对文本信息进行语义分析，得到文本语义信息，并对语义信息进行主题类型、涉险内容的分析标注；风险因子获取模块，用于基于所述主题类型、涉险内容对文本语义信息进行风险因子分析，确定风险因子；合同追溯码构建模块，用于获得预设追溯标识码，基于所述预设追溯标识码、风险因子，生成各风险识别信息，将各风险识别信息利用区块链进行存储，构建合同追溯码；识别数据链获取模块，用于对所述合同追溯码进行解析提取，获取预设识别数据链；解码分析模块，用于对所述预设识别数据链进行解码，获得风险识别信息组，其中，风险识别信息组包括合同方用户信息、合同涉险关键语；比对校验模块，用于利用所述合同方用户信息、合同涉险关键语与接收到电子合同内容进行比对，确定校验结果。
7.本技术还提供了一种电子设备，包括：存储器，用于存储可执行指令；处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行指令时，实现本技术实施例提供的
一种电子合同追溯校验方法。
8.本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，该程序被处理器执行时,实现本技术实施例提供的一种电子合同追溯校验方法。
9.拟通过本技术提出的一种电子合同追溯校验方法及系统，通过对电子合同文本进行语义分析，提取风险因子，并进行合同追溯码。通过对合同追溯码进行解码，获取校验内容，与电子合同内容进行比对。实现了对电子合同的安全校验，保证了电子合同信息储存的安全性。
10.上述说明仅是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本技术的具体实施方式。
附图说明
11.为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案,下面将对本公开实施例的附图作简单地介绍。明显地，下面描述中的附图仅仅涉及本公开的一些实施例,而非对本公开的限制。
12.图1为本技术实施例提供的一种电子合同追溯校验方法的流程示意图；图2为本技术实施例提供的一种电子合同追溯校验方法获得预警信息的流程示意图；图3为本技术实施例提供的一种电子合同追溯校验方法获得流转验证信息流程示意图；图4为本技术实施例提供的一种电子合同追溯校验方法的系统的结构示意图；图5为本发明实施例提供的一种电子合同追溯校验方法的系统电子设备的结构示意图。
13.附图标记说明：内容分析标注模块11，风险因子获取模块12，合同追溯码构建模块13，识别数据链获取模块14，解码分析模块15，比对校验模块16。
具体实施方式
14.实施例1
15.为了使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本技术作进一步地详细描述,所描述的实施例不应视为对本技术的限制,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它实施例,都属于本技术保护的范围。
16.在以下的描述中，涉及到“一些实施例”,其描述了所有可能实施例的子集,但是可以理解，“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集,并且可以在不冲突的情况下相互结合。
17.在以下的描述中，所涉及的术语“第一\第二\第三”仅仅是区别类似的对象,不代表针对对象的特定排序,可以理解地，“第一\第二\第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序,以使这里描述的本技术实施例能够以除了在这里图示或描述的以外的顺序实施。
18.除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本技术的技术领域的
技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本技术实施例的目的。
19.虽然本技术对根据本技术的实施例的系统中的某些模块做出了各种引用,然而，任何数量的不同模块可以被使用并运行在用户终端和/或服务器上，所述模块仅是说明性的,并且所述系统和方法的不同方面可以使用不同模块。
20.本技术中使用了流程图来说明根据本技术的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是,前面或下面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反,根据需要,可以按照倒序或同时处理各种步骤。同时,也可以将其他操作添加到这些过程中,或从这些过程移除某一步或数步操作。
21.如图1所示，本技术实施例提供了一种电子合同追溯校验方法，所述方法包括：s10：获得电子合同文本信息，对文本信息进行语义分析，得到文本语义信息，并对语义信息进行主题类型、涉险内容进行分析标注；s20：基于所述主题类型、涉险内容对文本语义信息进行风险因子分析，确定风险因子；具体的，电子合同是签订合同各方通过电子信息网络的形式设立的合同，使得签订合同各方明确对于权利和义务关系的一种电子协议。获取电子合同中的文本信息，对电子合同中的文本信息进行语义分析，得到文本语义信息，并对获取的语义信息中的主题类型、涉险内容进行分析标注。其中主题类型为电子合同签订的主题，如借贷合同、租赁合同等主题内容，其中涉险内容中包括具体的风险内容，示例性的，如借贷合同，其中的风险内容为借贷合同中除一般注意事项外存在风险的条款内容。在进行语义分析时可以采用现有技术中常用的语义分析方式进行语义信息的获取，并基于获取的语义信息，进行主题类型、涉险内容对文本语义信息进行风险因子分析，确定风险因子。在确定风险因子时，通过大数据获取主题类型、涉险内容包含的风险因子数据库，将获取的文本语义信息输入数据库中查询对应主题类型、涉险内容中包含的风险因子，确定上述主题类型、涉险内容中的风险因子。
22.本技术实施例提供的方法s10还包括：s11：构建风险标注训练库；s12：获得风险类型数据集；s13：利用所述风险类型数据集分别从所述风险标注训练库中进行风险类型数据遍历提取，获得风险类型训练数据集；s14：利用风险类型训练数据集进行神经网络模型训练，通过主题类型、涉险内容的标注信息进行模型训练、收敛，获得识别标注模型，构建各风险类型的识别标注模型库。
23.具体的，构建风险标注训练库，其中风险标注训练库中包括各主题类合同的语义信息和对应的涉险内容。其中风险标注训练库通过大数据的方式，获取各主题类型合同的具体涉险内容进行构建。获取风险类型数据集，其中风险类型数据集包括各主题类型对应的合同风险类型，如借贷合同中存在的风险类型包括，信用风险、具体的涉险内容包括债务人和债权人和对应的条款，不同主题合同对应的风险类型不同。进一步，利用风险类型数据集分别从风险标注训练库中进行风险类型数据遍历提取，即根据风险类型数据集中的各风险类型，提取风险标注训练库中对应风险类型的合同内容以及对应标注的涉险内容，获得风险类型训练数据集。最后，利用风险类型训练数据集，进行神经网络模型训练，以主题类
型、语义信息作为训练数据，以涉险内容的标注信息作为标识数据，进行不同风险类型的模型训练。直至各风险类型的模型收敛，输出结果满足一定准确度时获取识别标注模型，获取所有风险类型的识别标注模型，构成识别标注模型库。
24.本技术实施例提供的方法s10还包括：s15：根据所述语义信息，确定主题类型，基于所述主题类型进行风险类型分析，确定合同风险类型；s16：利用所述合同风险类型从所述各风险类型的识别标注模型库中进行匹配，获得匹配类型识别标注模型；s17：将所述语义信息输入匹配类型识别标注模型中，进行涉险内容识别标注。
25.具体的，根据语义信息，确定主题类型，随后基于主题类型进行风险类型分析，确定主题类型具体的合同风险类型。进一步，利用合同风险类型从各风险类型的识别标注模型库中进行匹配，获得匹配类型识别标注模型。最后，将语义信息输入匹配类型识别标注模型中，完成对合同中涉险内容的标注。
26.如图2所示，本技术实施例提供的方法s20还包括：s21：对风险因子进行相关性追溯，构建风险因子信息；s22：将风险因子信息输入风险评估模型进行风险评估，获得风险评估信息；s23：判断所述风险评估信息是否满足预警要求，当满足时，发送预警信息。
27.具体的，对风险因子进行相关性追溯，构建风险因子信息，其中在进行风险因子相关性追溯时，通过获取风险因子存在的所有相关性信息。以借贷合同为例，标识的涉险内容为借贷条款，对应获取的风险因子为借款人信息，则进行借款人信息相关性追溯时，则需要获取与借款人相关联的如工作、收入、财产等信息。随后，将获取的风险因子信息输入风险评估模型进行风险评估，获得风险评估信息。判断所述风险评估信息是否满足预警要求，即满足某些异常预警要求，示例性的，在借款合同中借款人不存在固定收入等情况，则说明借款人存在条件异常，当满足时，则发送预警信息，具体的预警条件可以根据实际的电子合同内容进行设定，进而实现对合同内容的自动预警提醒。
28.本技术实施例提供的方法s22还包括：s221：获得风险目标信息；s222：根据风险目标信息进行风险相关信息追溯获取；s223：按照获取相关风险信息的时间顺序构建评估链，其中评估链包括多条子评估区段，每个子评估区段与一个时间序列的风险相关信息相对应；本技术实施例提供的方法s22还包括：s224：通过每个子评估区段对该风险相关信息进行风险评估，获得第一评估信息，将第一子评估区段的风险相关信息与第二子评估区段的风险相关信息进行风险相关度分析，确定第一风险信息关系；s225：将第一风险信息关系、第一评估信息输入第二子评估区段中，与第二评估信息进行融合计算，获得第二区段风险信息；s226：以此类推，完成所有子评估区段的风险评估，将评估链终点的区段风险信息作为所述风险评估信息。
29.具体的，获得风险目标信息，其中风险目标信息为风险因子对应的目标，根据风险
目标信息进行风险相关信息追溯获取。按照获取相关风险信息的时间顺序构建评估链，在评估链中包含多条子评估区段。每个子评估段与时间序列的风险相关信息对应。过每个子评估区段对该风险相关信息进行风险评估，获得第一评估信息，将第一子评估区段的风险相关信息与第二子评估区段的风险相关信息进行风险相关度分析，确定第一风险信息关系。即获取时间顺序中的各评估段是否存在联系，获取第一风险信息关系。进一步，将第一风险信息关系、第一评估信息输入第二子评估区段中，与第二评估信息进行融合计算，获得第二区段风险信息。即根据时间顺序按照各风险信息之间的关系，对各个进行风险信息的融合计算。直至完成对多有评估区段的风险信息评估，最终获取评估链终点的区段风险信息作为所述风险评估信息。
30.s30：获得预设追溯标识码，基于所述预设追溯标识码、风险因子，生成各风险识别信息，将各风险识别信息利用区块链进行存储，构建合同追溯码；s40：对所述合同追溯码进行解析提取，获取预设识别数据链；s50：对所述预设识别数据链进行解码，获得风险识别信息组，其中，风险识别信息组包括合同方用户信息、合同涉险关键语；s60：利用所述合同方用户信息、合同涉险关键语与接收到电子合同内容进行比对，确定校验结果。
31.具体的，获取预设追溯标识码，其中预设追溯标识码为预设的按照一定风险类别排序的预设追溯标识码。基于预设追溯标识码、风险因子，生成各风险识别信息，根据风险识别信息对预设追溯标识码进行修改并利用区块链进行存储，构建合同追溯码。对所述合同追溯码进行解析提取，获取预设识别数据链，进一步对预设识别数据链进行解码，获得风险识别信息组，其中，风险识别信息组中包括合同方用户信息、合同涉险关键语即涉险内容信息和具体的评估信息。最后，根据利用合同方用户信息、合同涉险关键语与接收到电子合同内容进行比对，确定校验结果，判断电子合同内容与合同方用户信息、合同涉险关键语中记载的内容是否一致，进而完成对电子合同的安全校验，保证了电子合同信息储存的安全性。
32.本技术实施例提供的方法s30还包括：s31：对各风险评估信息按照预设追溯标识码的风险类别排序要求，进行风险评估信息排序，对于不存在的风险类别按照预设字符进行填充；s32：按照预设追溯识别码的验证码生成规则，从各风险类别中提取对应类别的验证码元素，生成风险类别验证码；s33：基于风险识别信息排序，利用第一风险类别的风险类别验证码、第二风险类别的验证码元素生成第二风险类别的风险类别验证码，利用第二风险类别的风险类别验证码、第三风险类别的验证码元素生成第三风险类别的风险类别验证码，以此类推，利用第n-1风险类别的风险类别验证码、第n风险类别的验证码元素生成第n风险类别的风险类别验证码；s34：各风险类别对应一存储区间，完成区块链存储，按照区块链生成的时间信息、地点信息、认证公司生成唯一序列，基于序列生成所述合同追溯码。
33.具体的，对各风险评估信息按照预设追溯标识码的风险类别排序要求，进行风险评估信息排序，即按照固定的风险类别排序方式对风险评估信息进行排序。对于其中不存
在的风险类别即未进行评估的风险类别按照预设字符进行填充。按照预设追溯识别码的验证码生成规则，验证码生成规则中包括，对于不存在的风险类别按照预设字符进行填充，以及存在的风险类别根据风险评估信息的不同进行不同字符的填充，示例性的，风险评估信息为不存在风险则填充0，存在较小风险填充1，可以根据具体的风险评估信息设置不同的验证码生成规则。从各风险类别中提取对应类别的验证码元素即对应的风险评估信息，生成风险类别验证码。随后，基于风险识别信息排序，利用第一风险类别的风险类别验证码、第二风险类别的验证码元素生成第二风险类别的风险类别验证码，利用第二风险类别的风险类别验证码、第三风险类别的验证码元素生成第三风险类别的风险类别验证码，以此类推，利用第n-1风险类别的风险类别验证码、第n风险类别的验证码元素生成第n风险类别的风险类别验证码，每个风险类别验证码对应一种涉险内容，直至完成所有涉险内容的验证码获取。各风险类别对应一存储区间，完成区块链存储，按照区块链生成的时间信息、地点信息、认证公司生成唯一序列，基于序列生成所述合同追溯码，通过合同追溯码进行溯源操作可以清楚的获取合同中各涉险内容的具体评估信息，便于后续对合同进行评估。
34.如图3所示，本技术实施例提供的方法s60还包括：s61：获得合同传输流程节点；s62：根据合同传输流程节点进行节点风险值分析，确定风险值；s63：当风险值达到预设条件时，获得该节点的关联上级节点；s64：利用关联上级节点的合同信息与接受的电子合同内容进行比对，获得流转验证信息。
35.具体的，获取合同传输流程节点，由于电子合同在网络环境中需要在各方进行数据传输，为了避免在传输过程中对电子合同中的内容进行篡改。对合同传输流程节点进行节点风险值分析，确定风险值。其中，风险值可以根据数据传输时潜在的风险因素进行获取，包括但不限于，陌生设备传输、重复传输等。当风险值达到预设条件时，获得该节点的关联上级节点，即获取该传输源头对应的上级节点。利用关联上级节点的合同信息与接受的电子合同内容进行比对，获得流转验证信息，进而保障电子合同在流转过程中的安全性，避免在流转过程中他人对电子合同进行篡改。
36.本发明实施例所提供的技术方案，过获得电子合同文本信息，进行主题类型、涉险内容的分析标注，确定风险因子。获得预设追溯标识码，基于预设追溯标识码、风险因子，生成各风险识别信息，将各风险识别信息利用区块链进行存储，构建合同追溯码。对合同追溯码进行解析提取，获取预设识别数据链。对预设识别数据链进行解码，获得风险识别信息组，其中，风险识别信息组包括合同方用户信息、合同涉险关键语。利用合同方用户信息、合同涉险关键语与接收到电子合同内容进行比对，确定校验结果。解决了现有技术中电子合同的校验方式较为落后，储存的电子合同信息容易被篡改且安全性较低的技术问题。实现了对电子合同的安全校验，保证了电子合同信息储存的安全性。
37.实施例2基于与前述实施例中一种电子合同追溯校验方法同样发明构思，本发明还提供了一种电子合同追溯校验方法的系统，系统可以由硬件和/或软件的方式来实现，一般可集成于电子设备中,用于执行本发明任意实施例所提供的方法。如图4所示，所述系统包括：内容分析标注模块11，用于获得电子合同文本信息，对文本信息进行语义分析，得
到文本语义信息，并对语义信息进行主题类型、涉险内容的分析标注；风险因子获取模块12，用于基于所述主题类型、涉险内容对文本语义信息进行风险因子分析，确定风险因子；合同追溯码构建模块13，用于获得预设追溯标识码，基于所述预设追溯标识码、风险因子，生成各风险识别信息，将各风险识别信息利用区块链进行存储，构建合同追溯码；识别数据链获取模块14，用于对所述合同追溯码进行解析提取，获取预设识别数据链；解码分析模块15，用于对所述预设识别数据链进行解码，获得风险识别信息组，其中，风险识别信息组包括合同方用户信息、合同涉险关键语；比对校验模块16，用于利用所述合同方用户信息、合同涉险关键语与接收到电子合同内容进行比对，确定校验结果。
38.进一步地，所述风险因子获取模块12还用于：对风险因子进行相关性追溯，构建风险因子信息；将风险因子信息输入风险评估模型进行风险评估，获得风险评估信息；判断所述风险评估信息是否满足预警要求，当满足时，发送预警信息。
39.进一步地，所述风险因子获取模块12还用于：获得风险目标信息；根据风险目标信息进行风险相关信息追溯获取；按照获取相关风险信息的时间顺序构建评估链，其中评估链包括多条子评估区段，每个子评估区段与一个时间序列的风险相关信息相对应；通过每个子评估区段对该风险相关信息进行风险评估，获得第一评估信息，将第一子评估区段的风险相关信息与第二子评估区段的风险相关信息进行风险相关度分析，确定第一风险信息关系；将第一风险信息关系、第一评估信息输入第二子评估区段中，与第二评估信息进行融合计算，获得第二区段风险信息；以此类推，完成所有子评估区段的风险评估，将评估链终点的区段风险信息作为所述风险评估信息。
40.进一步地，所述合同追溯码构建模块13还用于：对各风险评估信息按照预设追溯标识码的风险类别排序要求，进行风险评估信息排序，对于不存在的风险类别按照预设字符进行填充；按照预设追溯识别码的验证码生成规则，从各风险类别中提取对应类别的验证码元素，生成风险类别验证码；基于风险识别信息排序，利用第一风险类别的风险类别验证码、第二风险类别的验证码元素生成第二风险类别的风险类别验证码，利用第二风险类别的风险类别验证码、第三风险类别的验证码元素生成第三风险类别的风险类别验证码，以此类推，利用第n-1风险类别的风险类别验证码、第n风险类别的验证码元素生成第n风险类别的风险类别验证码；各风险类别对应一存储区间，完成区块链存储，按照区块链生成的时间信息、地点信息、认证公司生成唯一序列，基于序列生成所述合同追溯码。
41.进一步地，所述内容分析标注模块11还用于：构建风险标注训练库；获得风险类型数据集；利用所述风险类型数据集分别从所述风险标注训练库中进行风险类型数据遍历提取，获得风险类型训练数据集；利用风险类型训练数据集进行神经网络模型训练，通过主题类型、涉险内容的标注信息进行模型训练、收敛，获得识别标注模型，构建各风险类型的识别标注模型库。
42.进一步地，所述内容分析标注模块11还用于：根据所述语义信息，确定主题类型，基于所述主题类型进行风险类型分析，确定合同风险类型；利用所述合同风险类型从所述各风险类型的识别标注模型库中进行匹配，获得匹配类型识别标注模型；将所述语义信息输入匹配类型识别标注模型中，进行涉险内容识别标注。
43.进一步地，所述比对校验模块16还用于：获得合同传输流程节点；根据合同传输流程节点进行节点风险值分析，确定风险值；当风险值达到预设条件时，获得该节点的关联上级节点；利用关联上级节点的合同信息与接受的电子合同内容进行比对，获得流转验证信息。
44.本发明实施例所提供的一种电子合同追溯校验系统可执行本发明任意实施例所提供的一种电子合同追溯校验系统方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
45.所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
46.实施例3图5为本发明实施例三提供的电子设备的结构示意图，示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性电子设备的框图。图5显示的电子设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。如图5所示，该电子设备包括处理器31、存储器32、输入装置33及输出装置34；电子设备中处理器31的数量可以是一个或多个，图5中以一个处理器31为例，电子设备中的处理器31、存储器32、输入装置33及输出装置34可以通过总线或其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。
47.存储器32作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的一种电子合同追溯校验方法对应的程序指令/模块。处理器31通过运行存储在存储器32中的软件程序、指令以及模块，从而执行计算机设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述一种电子合同追溯校验方法。
48.注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还
可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

技术特征：
1.一种电子合同追溯校验方法，其特征在于，所述方法包括：获得电子合同文本信息，对文本信息进行语义分析，得到文本语义信息，并对语义信息进行主题类型、涉险内容的分析标注；基于所述主题类型、涉险内容对文本语义信息进行风险因子分析，确定风险因子；获得预设追溯标识码，基于所述预设追溯标识码、风险因子，生成各风险识别信息，将各风险识别信息利用区块链进行存储，构建合同追溯码；对所述合同追溯码进行解析提取，获取预设识别数据链；对所述预设识别数据链进行解码，获得风险识别信息组，其中，风险识别信息组包括合同方用户信息、合同涉险关键语；利用所述合同方用户信息、合同涉险关键语与接收到电子合同内容进行比对，确定校验结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定风险因子之后，所述方法还包括：对风险因子进行相关性追溯，构建风险因子信息；将风险因子信息输入风险评估模型进行风险评估，获得风险评估信息；判断所述风险评估信息是否满足预警要求，当满足时，发送预警信息。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将风险因子信息输入风险评估模型进行风险评估，获得风险评估信息，包括：获得风险目标信息；根据风险目标信息进行风险相关信息追溯获取；按照获取相关风险信息的时间顺序构建评估链，其中评估链包括多条子评估区段，每个子评估区段与一个时间序列的风险相关信息相对应；通过每个子评估区段对该风险相关信息进行风险评估，获得第一评估信息，将第一子评估区段的风险相关信息与第二子评估区段的风险相关信息进行风险相关度分析，确定第一风险信息关系；将第一风险信息关系、第一评估信息输入第二子评估区段中，与第二评估信息进行融合计算，获得第二区段风险信息；以此类推，完成所有子评估区段的风险评估，将评估链终点的区段风险信息作为所述风险评估信息。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将各风险识别信息利用区块链进行存储，构建合同追溯码，包括：对各风险评估信息按照预设追溯标识码的风险类别排序要求，进行风险评估信息排序，对于不存在的风险类别按照预设字符进行填充；按照预设追溯识别码的验证码生成规则，从各风险类别中提取对应类别的验证码元素，生成风险类别验证码；基于风险识别信息排序，利用第一风险类别的风险类别验证码、第二风险类别的验证码元素生成第二风险类别的风险类别验证码，利用第二风险类别的风险类别验证码、第三风险类别的验证码元素生成第三风险类别的风险类别验证码，以此类推，利用第n-1风险类别的风险类别验证码、第n风险类别的验证码元素生成第n风险类别的风险类别验证码；各风险类别对应一存储区间，完成区块链存储，按照区块链生成的时间信息、地点信
息、认证公司生成唯一序列，基于序列生成所述合同追溯码。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对语义信息进行主题类型、涉险内容进行分析标注之前，包括：构建风险标注训练库；获得风险类型数据集；利用所述风险类型数据集分别从所述风险标注训练库中进行风险类型数据遍历提取，获得风险类型训练数据集；利用风险类型训练数据集进行神经网络模型训练，通过主题类型、涉险内容的标注信息进行模型训练、收敛，获得识别标注模型，构建各风险类型的识别标注模型库。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对语义信息进行主题类型、涉险内容的分析标注，包括：根据所述语义信息，确定主题类型，基于所述主题类型进行风险类型分析，确定合同风险类型；利用所述合同风险类型从所述各风险类型的识别标注模型库中进行匹配，获得匹配类型识别标注模型；将所述语义信息输入匹配类型识别标注模型中，进行涉险内容识别标注。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获得合同传输流程节点；根据合同传输流程节点进行节点风险值分析，确定风险值；当风险值达到预设条件时，获得该节点的关联上级节点；利用关联上级节点的合同信息与接受的电子合同内容进行比对，获得流转验证信息。8.一种电子合同追溯校验系统，其特征在于，所述系统包括：内容分析标注模块，用于获得电子合同文本信息，对文本信息进行语义分析，得到文本语义信息，并对语义信息进行主题类型、涉险内容的分析标注；风险因子获取模块，用于基于所述主题类型、涉险内容对文本语义信息进行风险因子分析，确定风险因子；合同追溯码构建模块，用于获得预设追溯标识码，基于所述预设追溯标识码、风险因子，生成各风险识别信息，将各风险识别信息利用区块链进行存储，构建合同追溯码；识别数据链获取模块，用于对所述合同追溯码进行解析提取，获取预设识别数据链；解码分析模块，用于对所述预设识别数据链进行解码，获得风险识别信息组，其中，风险识别信息组包括合同方用户信息、合同涉险关键语；比对校验模块，用于利用所述合同方用户信息、合同涉险关键语与接收到电子合同内容进行比对，确定校验结果。9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：存储器，用于存储可执行指令；处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行指令时，实现权利要求1至7任一项所述的一种电子合同追溯校验方法。10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的一种电子合同追溯校验方法。

技术总结
本发明公开了一种电子合同追溯校验方法及系统，应用于数据处理技术领域，该方法包括：通过获得电子合同文本信息，进行主题类型、涉险内容的分析标注，确定风险因子。获得预设追溯标识码，基于预设追溯标识码、风险因子，生成各风险识别信息，将各风险识别信息利用区块链进行存储，构建合同追溯码。对合同追溯码进行解析提取，获取预设识别数据链。对预设识别数据链进行解码，获得风险识别信息组，其中，风险识别信息组包括合同方用户信息、合同涉险关键语。利用合同方用户信息、合同涉险关键语与接收到电子合同内容进行比对，确定校验结果。解决了现有技术中电子合同的校验方式较为落后，储存的电子合同信息容易被篡改且安全性较低的技术问题。的技术问题。的技术问题。


技术研发人员：邓梅
受保护的技术使用者：江苏润桐数据服务有限公司
技术研发日：2023.08.28
技术公布日：2023/10/5