\chapter{核心能力与关键机制}

\section{多APP截图识别与字段抽取}

系统首先面向微信、支付宝、银行APP、数字钱包等不同来源截图进行页面识别与字段抽取，重点获取交易时间、金额、收付款方向、对手方名称、本人账户尾号、订单号、备注等结构化要素。该过程的目的不只是“把图上的字识别出来”，而是为后续跨平台关联和金额认定提供统一数据底座。

\begin{table}[H]
  \centering
  \caption{截图识别关键字段表}
  \begin{tabularx}{\textwidth}{p{0.2\textwidth}p{0.22\textwidth}Y}
    \toprule
    字段名称 & 典型来源位置 & 主要用途 \\
    \midrule
    交易时间 & 账单详情、流水页、支付结果页 & 交易排序、时间窗归并、路径恢复 \\
    交易金额 & 支付结果页、交易明细页 & 金额认定与汇总统计 \\
    交易方向 & 转出、转入、收入、支出等标识 & 区分被骗支付、中转与返还 \\
    对手方信息 & 收款方、商户名、账户名 & 收款方聚合与风险识别 \\
    本人账户标识 & 银行尾号、支付账户标识 & 中转识别与账户关系恢复 \\
    订单号/商户单号 & 详情页、通知页 & 重复展示识别与证据关联 \\
    备注信息 & 交易说明、附言、商品名 & 风险关键词识别与认定辅助 \\
    \bottomrule
  \end{tabularx}
\end{table}

\placeholderwidefigure{建议放置“多APP截图识别示意图”，按“原始截图 - 抽取字段 - 结构化结果”三栏展示。}

\section{关键词回溯驱动的自我完善机制}

传统OCR流程往往在第一次页面分类后即固定结果，但在真实办案场景中，截图模糊、裁切不完整、平台UI相似等情况都可能导致初始识别误差。本项目引入“证据识别后关键词回溯”的优化机制，即在完成一轮交易字段抽取和部分认定后，利用高置信证据重新回看前序页面类型判断，对可能误判的截图进行二次校正。

该机制的基本思路如下：

\begin{enumerate}
  \item 首次识别时完成页面分类与字段抽取；
  \item 在归并、认定过程中收集高置信字段和高价值关键词；
  \item 将“支付成功”“账单详情”“订单号”“退款”“充值”“银行卡”等关键词回溯到原始截图分类判断中；
  \item 若后验信息与原始页型不一致，则触发页面类型再验证；
  \item 将修正后的结果重新参与后续归并和认定。
\end{enumerate}

\begin{table}[H]
  \centering
  \caption{关键词回溯优化机制说明表}
  \begin{tabularx}{\textwidth}{p{0.18\textwidth}p{0.25\textwidth}Y}
    \toprule
    回溯维度 & 典型信号 & 优化作用 \\
    \midrule
    行为关键词 & 转账、支付、收款、充值、退款 & 修正交易性质判断 \\
    页面结构词 & 账单详情、交易记录、支付成功、到账通知 & 修正页面类型识别 \\
    证据字段词 & 订单号、商户单号、收款方、尾号 & 增强截图与交易的绑定关系 \\
    认定结果信号 & 对外支付证据、中转凭证、待复核记录 & 用后验高置信结果反向约束前序识别 \\
    \bottomrule
  \end{tabularx}
\end{table}

这一机制体现了项目的自我完善特征：系统不是一次识别后静态输出，而是在任务执行过程中利用中间结果持续修正前序判断，使账单类型识别更贴近真实办案需求。

\section{跨平台交易归并与去重}

同一笔交易可能在多个APP和多个页面中反复出现。系统围绕订单号、金额、时间窗口、对手方名称、账户尾号等线索进行综合归并，在保证召回率的同时降低重复累计风险。

\begin{table}[H]
  \centering
  \caption{交易归并与去重规则表}
  \begin{tabularx}{\textwidth}{p{0.18\textwidth}p{0.28\textwidth}Y}
    \toprule
    规则维度 & 判断依据 & 目的 \\
    \midrule
    标识一致性 & 订单号、商户单号一致 & 直接识别同一交易重复展示 \\
    金额一致性 & 金额完全一致或处于可接受误差范围 & 辅助无订单号场景下的归并判断 \\
    时间窗口 & 交易时间接近 & 缩小候选匹配范围，提升准确率 \\
    对手方相似性 & 收款方名称或账号高度相似 & 识别跨平台展示的同一对手方 \\
    账户特征 & 本人账户尾号、支付渠道一致 & 提升去重与中转识别精度 \\
    \bottomrule
  \end{tabularx}
\end{table}

\placeholderwidefigure{建议放置“交易归并前后对比图”，展示同一笔转账在多个截图中重复出现，系统归并后只保留一条有效记录。}

\section{本人账户中转识别}

本人账户中转识别是本项目区别于普通账单OCR工具的关键设计之一。系统通过对手方信息、备注关键词、支付平台特征及交易方向判断，识别受害人账户之间的内部流转行为，避免将内部资金搬移误计为被骗金额。

\begin{table}[H]
  \centering
  \caption{本人账户中转识别逻辑表}
  \begin{tabularx}{\textwidth}{p{0.17\textwidth}p{0.25\textwidth}Y}
    \toprule
    判断规则 & 典型特征 & 处理方式 \\
    \midrule
    本人关键词命中 & 本人、自己、余额、充值、提现等字样 & 标记为中转候选 \\
    平台间内部流转 & 银行卡转入微信、支付宝充值等 & 识别为本人账户内部转移 \\
    已知账户匹配 & 与已知本人账户标识相匹配 & 不直接计入被骗金额 \\
    方向辅助判断 & 转出后紧接转入同类账户 & 作为路径恢复的重要线索 \\
    \bottomrule
  \end{tabularx}
\end{table}

\placeholderwidefigure{建议放置“本人账户中转示意图”，展示“银行卡→支付账户→外部收款方”的资金路径，并标记哪一段属于中转、哪一段属于实际对外支付。}

\section{被骗金额分层认定}

系统不直接给出不可质疑的“唯一金额结论”，而是将交易分为高、中、低置信三类，以适应警务场景对审慎性和可复核性的要求。

\begin{table}[H]
  \centering
  \caption{被骗金额分层认定表}
  \begin{tabularx}{\textwidth}{p{0.16\textwidth}p{0.22\textwidth}Y}
    \toprule
    置信等级 & 典型条件 & 处理建议 \\
    \midrule
    高置信 & 对外支付明确、无重复、证据链完整 & 可优先计入被骗金额 \\
    中置信 & 证据不完整或背景信息不足 & 提示民警补充问询后确认 \\
    低置信 & 疑似重复、退款、中转或证据不足 & 暂不计入，待后续核实 \\
    \bottomrule
  \end{tabularx}
\end{table}

系统同时为每笔交易输出认定理由和排除说明，使结果具备可解释性、可汇报性和可复核性。

\section{笔录辅助生成、问询建议与证据化输出}

在识别和认定基础上，系统进一步根据待复核交易、中置信记录和案件交易摘要生成笔录辅助内容。该功能嵌入认定复核页，在民警完成逐笔确认或排除后，可自动汇总关键信息，生成适合直接插入受害人笔录的结构化描述，如转账时间、金额、支付渠道、收款对象、诱导背景和需进一步核实的问题点，从而减少重复输入和整理负担。

除笔录内容外，系统还会根据待复核交易生成笔录辅助问询建议，如是否还有其他支付平台、是否存在退款返还、是否有未提供截图的记录等。最终输出包括交易明细、认定结果、笔录内容、资金流图、时间轴、收款方聚合和导出报告，从而实现从截图材料到办案结果的闭环转换。

\begin{table}[H]
  \centering
  \caption{认定复核页笔录功能说明表}
  \begin{tabularx}{\textwidth}{p{0.19\textwidth}p{0.24\textwidth}Y}
    \toprule
    功能环节 & 主要内容 & 实战价值 \\
    \midrule
    内容汇总 & 自动汇总已确认交易的时间、金额、渠道和对象 & 减少民警重复摘录工作 \\
    语句生成 & 形成适合笔录使用的规范化描述文本 & 提升笔录书写效率和一致性 \\
    直接插入 & 可直接复制或插入到笔录文本中 & 缩短从复核到成文的时间 \\
    问题提示 & 标识仍需补问或核实的交易点位 & 辅助完善证据链与询问重点 \\
    \bottomrule
  \end{tabularx}
\end{table}
