“智慧登記”時代背景下不動產智能審批系統的設計

謝明輝 佟業真 李上珠

（北京超圖軟件股份有限公司 北京市 100020）

1 前言

當前，我們正在逐步進入“互聯網+”、大數據以及人工智能三位一體化的人類社會新時代[1]，在全新的時代背景下，不動產登記也進入了“智慧登記”時代：一方面，新一輪科技革命的技術成果與不動產登記服務相結合，實現了全新的不動產“智慧登記”模式；另一方面，不動產登記服務也重點服務于新一輪科技革命和產業變革，滿足新時代全社會和社會個體的全新需要[2]。

作為新階段社會信息化發展和產業變革的核心驅動力，人工智能發展勢頭迅猛，可在不動產登記等政務服務中得到廣泛的發展和應用[3]。同時，黨和國家也高度重視人工智能的發展，陸續出臺了多項相關扶持人工智能發展的政策，積極推動著人工智能在各個細分領域的滲透[4-5]。2015年5月，國務院印發了《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》[6]，指導意見將人工智能作為“互聯網+”行動的11 個重點布局的領域之一；2016年5月，國家四部委頒布《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》[7]，提出要充分發揮人工智能技術創新的引領作用，支撐各行業領域“互聯網+”創業創新，并指明了人工智能未來三年的重點工程；2017年7月，國務院印發了《新一代人工智能發展規劃的通知》[8]，從國家層面明確了人工智能的戰略目標和重點任務。

人工智能的迅猛發展、黨和國家對人工智能技術的重視，促進了不動產政務服務領域從“互聯網+”時代向“智慧登記”時代的快速轉變。新一代人工智能技術作為推動國家“放管服”跨越式發展、不動產登記流程優化升級、社會公眾滿足感提高的核心技術，已經成為引領新一輪不動產登記業務革新的中堅力量。本文以“智慧登記”時代背景下不動產智能審批系統設計與實現為主題，提出了不動產智能審批系統建設采用的關鍵技術、總體框架設計和功能設計等內容，研究結果可為不動產登記應用模式的創新提供平臺支撐。

2 關鍵技術

在不動產智能審批系統中主要采用的關鍵技術包括計算機視覺、機器學習、深度學習等[5]，通過促進計算機視覺、機器學習、深度學習等技術與不動產登記深度融合，建立不動產登記知識庫、知識圖譜以及智能審批機器學習算法模型庫，可實現不動產登記由“數字化、網絡化”向“自動化、智能化”轉變，不動產審批由“流程化、人工化”到“一站式、科技化”轉變。

2.1 計算機視覺

計算機視覺（Computer Vision，CV）以圖像處理、信號處理、概率統計分析、計算幾何、神經網絡、機器學習理論和計算機信息處理等技術為基礎，通過計算機及相關設備分析、處理視覺信息，并對生物視覺進行模擬，使得計算機具有通過二維圖像認知三維環境信息的能力，是人工智能領域的一個重要部分。

將計算機視覺技術引入不動產智能審批系統，以人臉識別、OCR 識別、圖像分類識別為重要手段，面向不動產權利人和業務人員提供身份智能驗證、材料自動提取、證件識別核驗等服務，為不動產登記業務自助申請的普及和延伸提供了技術支持；同時，面向不動產登記業務人員提供智能審核、一鍵操作等服務，在有效時間內為不動產登記業務審批縮減了步驟及流程，提高了工作效率，使得不動產政務服務質量有了質的飛躍。

圖1：不動產智能審批系統總體框架

2.2 機器學習

機器學習（Machine Learning, ML）技術基于統計學、概率論、算法復雜度等諸多理論，將計算機模擬及實現人類學習行為作為主要研究內容，通過探究計算機獲取新知識、技能方式，將已存在知識結構予以重新組織，從而實現自身性能不斷優化[9]。

不動產智能審批系統基于人工智能機器學習技術，基于“大數據+AI”技術賦能，全面提升不動產登記的態勢感知能力和形勢預判能力。通過海量不動產登記信息，對構建的基于森林的分類和回歸、廣義線性回歸、卷積神經網絡模型等算法模型進行不斷訓練和優化，面向不動產登記機構提供不動產登記智能受理和智能審批服務。

2.3 深度學習

深度學習（Deep Learning, DL）是機器學習中一種基于對數據進行表征學習的方法，通過機器學習尋找數據間的內部結構，發現變量之間的真正關心形式，并通過大量的訓練數據來優化深度學習模型，讓識別更加精準，使得機器學習趨向標準化、自動化和模塊化[10]。常見的深度學習算法包括卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、生成對抗網絡（GAN）[11]。

在不動產智能審批系統中引入基于卷積神經網絡的深度學習框架，用大數據語句搭建數字模型，通過大量收集不動產登記相關信息進行機器學習和訓練，不斷優化計算機視覺處理能力，全面提升平臺人臉識別驗證、圖像分類識別等功能的智能性，使平臺具備如同人類甚至于比人類更為迅速精確的計算處理能力，從而推動不動產“智慧登記”，實現“業務智能辦理”。

圖2：不動產智能審批系統業務應用架構

圖3：不動產智能審批系統功能示例（智能審批）

3 總體架構設計

3.1 系統總體框架

不動產智能審批系統基于SparkLib、TensorFlow、Keras、PyTorch 等人工智能框架，結合人工智能機器學習技術、深度學習技術和計算機視覺等技術，通過建立不動產登記知識庫、知識圖譜和智能審批機器學習算法模型庫，提供不動產業務智能服務、業務智能受理、業務智能審核和智能登簿等智能審批功能服務，提升不動產登記平臺自動化處理能力，以計算機工作代替人工操作，緩解不動產登記業務人員業務辦理壓力，提升不動產登記政務服務效率，為人民群眾提供便利，進一步深化國家“放管服”改革。不動產智能審批系統總體框架如圖1 所示。

3.2 業務應用架構

在不動產智能審批系統中引入人工智能技術，通過結合人工智能機器學習、深度學習、計算機視覺等技術，建立不動產登記知識庫、知識圖譜和智能審批機器學習算法模型庫，實現對不動產登記從業務申請、受理、審核到登簿發證的全業務流程的“智慧登記”，不動產智能審批系統的業務應用架構如圖2 所示。

4 不動產智能審批功能設計

不動產智能審批系統利用機器學習技術、數據智能比對等技術輔助，通過機器智能校驗審核，提供不動產登記智能申請、不動產業務智能受理、不動產業務智能審核以及不動產智能登簿等功能（系統功能截圖示例見圖3），實現了不動產登記相關業務由原先的人工審批向機器智能審批的模式轉變，詳細功能設計如下：

4.1 不動產登記智能申請

在不動產業務申請階段，提供人臉識別智能身份驗證、智能引導和智能推送等智能申請功能服務。系統通過結合人臉識別身份驗證技術，提供申請人身份自動驗證服務。同時結合不動產登記政策法規知識庫，為公眾提供全天候、多渠道的精準智能引導，公眾根據平臺提供的智能引導服務，逐步完成不動產登記業務的申請，從而有效解決公眾在辦事過程中遇到的各類問題，提高群眾的辦事體驗。此外，平臺還可根據用戶的日常搜索關鍵詞，建立起公眾的海量化、個性化數據庫，通過對公眾行為習慣和歷史辦事需求的深度學習，預判公眾需求，有針對性地、主動地推送與公眾密切相關的信息資源，更好地滿足公眾的個性化政務服務需求，重塑政務服務體系。

4.2 不動產業務智能受理

不動產智能審批系統提供業務智能受理功能，通過引入圖像自動識別分類技術，結合現有樣本的機器學習，提取圖像中潛藏的目標對象特征，利用模式匹配分析圖像內容，實現對批量掃描資料、照片的高速自動識別和分類掛接，支持對身份證件、結婚證件、居民戶口簿等特定證件的自動識別和真實性核驗；通過OCR（光學字符識別）技術，對不動產申請材料中的文字信息進行自動提取和比對。不動產業務智能受理功能服務能夠有效減少人力支出，提高工作效率，最大程度降低出錯率，有利于提高工作效率和提升政務服務質量。

4.3 不動產業務智能審核

在審批環節提供智能審核功能，通過構建不動產登記知識庫、知識圖譜和核對分析模型庫，基于人工智能機器學習技術、數據智能比對等技術輔助，提供不動產單元信息自動校驗、不動產權利信息自動校驗、輔助審核知識智能推送和審批報告自動生成等功能服務。同時，根據不動產登記暫行條例在平臺內置不同的業務流程要求的約束、限制條件，基于人工智能機器學習技術自動判斷不動產業務審批環節的流轉以及辦事過程的數據傳遞。不動產業務智能審核功能實現了由原先的人工審批到人工審核與機器智能審批相結合審批方式的轉變，有助于提高政務服務的精準性和協同性、提升政務服務的整體效能。

4.4 不動產智能登簿

在登簿階段提供不動產智能登簿功能，通過設置不動產權證號是否為空、權利人信息是否為空、權利人身份證號碼是否符合規范、多個權利人共有方式是否一致、按份共有權利比例是否為空等登簿規則，同時內置不動產權證書模板，基于人工智能技術自動獲取和加載不動產權證相關信息，包括不動產權證號、不動產權利人信息、不動產單元信息等，同時根據登簿規則進行相關信息的自動驗證，驗證通過后，智能、自動地生成不動產登記簿。

5 結論

本文在“智慧登記”為時代背景下以不動產智能審批系統的設計和實現為主題，提出了不動產智能審批系統建設采用的關鍵技術、總體框架設計和功能設計等內容，不動產智能審批系統中的身份智能驗證、不動產智能審批等功能在提升不動產登記辦理效率、提供便民利民服務方面可以起到較好的作用。

然而，由于智能審批應用中尚存在一些諸如數據隱私安全、法律規范和行政倫理等方面的問題亟待解決[4]，在后續的不動產智能審批系統建設研究中，將著力解決上述問題，使智能審批應用在不動產登記服務中能夠發揮更多的實效。同時，隨著相關技術的不斷成熟，不動產“智慧登記”時代背景下的智能審批應用將進一步擴大，進一步提升不動產登記業務辦理效率和公眾辦事滿意度，從而創造更多的社會經濟效應。