作品描述
传统方式处理银行流水时，由于不同的银行，流水格式不尽相同，需要针对不同银行构建不同的处理器（Handler）分别处理，导致系统耦合性高且可拓展性低。
流水标准化处理器则采用配置的方式，一条配置代表一家银行，不同银行使用同一个处理器，便于修改的同时也方便拓展。
每接入一家银行，流水标准化处理器会自动通过这家银行的流水，利用 AI 将基格式化为一条标准配置，再基于标准配置进行处理，而不需要另外进行开发。
本地部署方式
- 前端：VUE 框架
- 后端：Springboot
- 数据库：Mysql
核心功能描述
流水标准化处理器则采用配置的方式，一条配置代表一家银行，不同银行使用同一个处理器，便于修改的同时也方便拓展。
每接入一家银行，流水标准化处理器会自动通过这家银行的流水，利用 AI 将基格式化为一条标准配置，再基于标准配置进行处理，而不需要另外进行开发。
技术实现方式
虽然不同银行的流水格式有所差异，但解析流水时，我们所关注的要素其实是固定的。所以只需要通过自然语言处理技术，找到银行给定流水中的各个与我们关注的要素语义最接近的即可。以银行流水这个要素为例，具体步骤参考如下：
- 处理银行提供的流水，得到所有的要素集合，定义为 N
- 本次要定位的要素为银行流水号（flow_number），定义为 X
- 遍历集合 N，调用大模型【文本相似度对比】接口，找到集合 N 中与 X 相似度最高的元素 Y
- 重复上述操作，直接完成一个标准配置所需的所有元素的匹配
