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摘要：随着科学技术的快速发展，人工智能技术不断进步，在各领域中得到了广泛的应用。将人工智能技术应用于不动产登记中，对不动产登记行业的发展有着积极的意义。从当前人工智能的框架与算法、国内人工智能的发展、人工智能落地不动产等方面展开分析。
关键词：人工智能;不动产登记;模型训练
中图分类号：F293文献标识码：B
文章编号：1001-9138-（2020）08-0054-56收稿日期：2020-07-16
人工智能技术在不动产登记中的应用是不动产科学发展的需要，也是社会发展对不动产登记行业提出的新要求。将人工智能技术引入到不动产登记行业中可以让工作效率得到极大提升，也可以更好地规避人为造成的错误登记，方便申请人办理业务，实现网上申请、计算机自动审核，同时节省大量人力、物力及财力。
1人工智能技术
1956年，首次出现“人工智能”一词。人工智能技术是一种信息知识处理系统，包括对数据或信息资源的收集、确认、显示、整理、解释、验证及交流传播等。通过对人类思维方式和行为的研究分析，利用相关的技术，通过对大量训练素材进行自动学习，形成特定的识别模式，让机器能够对人的行为进行模拟。可见，人工智能的实现离不开框架和算法。
框架是智能化的基础与核心，为复杂神经网络算法在学习效率、运行性能、灵活度、可扩展性等方面提供强有力的支撑。常用的框架有：允许在任何CPU或GPU上使用数据流图进行数值计算的开源软件TensorFlow;强分离计算网络模块化和维护的库，提供学习算法和模型描述的Micro-softCNTK;允许以高效率的方式进行涉及多维数组的数值操作的Theano;强大的深度学习框架，可轻松构建用于图像分类的卷积神经网络Caffe;提供高层次的抽象，让神经网络配置变得更简单的接口Keras;用于科学合数值的开源机器学习库，通过大量的算法，更容易深入学习研究，同时提供线性代数程序和神经网络模型，提高了效率与速度的Torch等。
算法是人工智能的基石。人工智能的常用算法有：人脸检测和识别之Facenet和InsightFace、目标检测和提取之Centernet、OCR文字识别之文本方向分类CNN卷积神经网络分类算法、OCR文字定位检测Psenet算法、OCR文字识别CRNN算法等。
2国内人工智能发展的现状
人工智能在国内市场中备受瞩目，随着技术逐渐成熟，近几年人工智能技术发展迅猛，在国内已经步入商业化应用阶段，广泛地应用于各行各业。针对不同应用场景开发相应技术，包括图像识别技术、语音识别技术及其他深度学习与应用等。人工智能在各行各业中发挥了很大的作用，例如节约了人工成本、提高工作效率、降低人为泄露数据风险、更好地服务于人类等。
目前，国内以百度、阿里巴巴、腾讯等较为领先，所涉及领域包括机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别等。人工智能技术的应用主要集中在安防、金融、医疗、教育、零售、机器人等领域，而农业、制造业、法律行业及不动产登记行业，这些行业因其自身的独特性，还处于人工智能浪潮的后端。
3人工智能在不动产登记行业的现状
目前，人工智能在不动产登记行业中的应用还不是很广泛，原因在哪里？
前文提到，人工智能是依赖于大量的素材样本对机器进行训练，只有经过不断地训练，机器才会有辨识能力。在不动产登记中，要让机器能更好地服务于人类，就需要让机器全面了解、深度学习不动产登记业务中所涉及的各个环节与所有材料。但实际业务中，所需资料包含个人身份信息、购房合同、购房发票、契税发票等。这些数据信息，既是针对性的专项材料，又都涉及信息保密，无法毫无保留地面向社会成为训练素材。可见，在不动产登记行业中，缺乏大量的训练素材，是人工智能没有得到全面应用的主要原因。那么，如何让人工智能真正落地到不动产登记行业中呢？
4人工智能落地不动产登记行业
综上所述，人工智能真正落地不动产登记行业中，首先要解决的就是训练素材的问题。针对不动产登记中材料的特殊性，要专项面对不动产登记行业，进行特殊、专项地处理，将登记中所需要的证件材料经过归类分析，让机器进行深度学习，最终可以智能区分材料类别、识别材料细节等，从而达到不动产登记业务办理智能化的目的。
在不动产业务办理过程中，材料预审环节需要资料审核员对申请人提交的所有材料进行核验，核验申请人提交的资料齐全无误后才予受理。利用人工智能技术，把资料交给机器进行智能识别、处理，可以缩减业务办理时间，降低审核失误率。
4.1智能检测提交资料
根据不动产登记资料要求，训练机器在证照类型和资料的合法性与完善度方面进行分析（见图1）。判断提交资料类型，预审机器经过大量素材训练，可以快速判断出资料的所属证件类型。例如根据上传资料图像，判断上传的资料是身份证、户口本、还是结婚证等;检验资料的合法性与完善度，机器根据业务办理所需要件以及材料的规定，通过目标检测算法，判断上传资料中是否含有指定目标。例如，在购买二手房办理产权转移登记时，通过人工智能判断上传资料中是否包含了交易合同，并自行核验房屋交易合同中的签字、签章的情况。当上传了无签字的购房交易合同时，人工智能没有检测到签字目标，则判断上传的资料无效，确定并反馈此次资料审核不通过。
4.2身份验证
通过摄像头采集获取申请人的面部图像，利用其核心算法对申请人面部的五官、脸型、位置等进行计算分析，与提交资料的范本进行人脸识别比对，最终判断出申请人身份与提交资料是否一致，从而确认申请人的身份。
同时，通过OCR识别证件内容，人工智能经过分析、校验证件内容与申请填写信息或数据库里的内容是否一致。以购买二手房的转移登记为例，在资料预审环节中，买方上传身份证件信息后，人工智能自动识别上传的身份证件信息，并校对该身份证件信息与提交业务信息中的买方信息是否一致，最后根据比对结果判断资料的有效性，同时反馈审核结果。
5人工智能在不动产登记中的应用成效
资料预审环节经过智能化转变后，把预审环节从线下完全转移到线上，全程无人为参与，审核过程中只要其中一项资料出现问题，则此次业务申请都无法通过。
对申请人来说，资料预审智能化，让申请人在办理业务前就能明确了解业务所需申请材料及材料规范，减少业务办理流程，极大地缩减了不动产登记业务的办理时间，为申请人提供了更多的便利。
对于不动产登记中心来说，资料预审用机器替代人来核验资料，机器以数据为依据，做到无感情的客观核验，降低资料审核失误率，同时还能优化廉政服务;机器的审核反馈速度几乎可达到零间隔，实时反馈。加上机器可以做到无间断的审核，从而提高了资料审核效率及业务办理效率。目前，人工智能通过上述方法，在北京市某区不动产登记中心进行实践，已取得良好效果。
6结语
近年来，不动产登记推进“放管服”改革，逐步实行“互联网+不动产登记”，实现“不见面”审批。人工智能在不动产登记行业中的广泛应用，必將给申请人带来便利，有效保障申请人提供的资料信息安全。
关键词：人工智能;不动产登记;模型训练
中图分类号：F293文献标识码：B
文章编号：1001-9138-（2020）08-0054-56收稿日期：2020-07-16
人工智能技术在不动产登记中的应用是不动产科学发展的需要，也是社会发展对不动产登记行业提出的新要求。将人工智能技术引入到不动产登记行业中可以让工作效率得到极大提升，也可以更好地规避人为造成的错误登记，方便申请人办理业务，实现网上申请、计算机自动审核，同时节省大量人力、物力及财力。
1人工智能技术
1956年，首次出现“人工智能”一词。人工智能技术是一种信息知识处理系统，包括对数据或信息资源的收集、确认、显示、整理、解释、验证及交流传播等。通过对人类思维方式和行为的研究分析，利用相关的技术，通过对大量训练素材进行自动学习，形成特定的识别模式，让机器能够对人的行为进行模拟。可见，人工智能的实现离不开框架和算法。
框架是智能化的基础与核心，为复杂神经网络算法在学习效率、运行性能、灵活度、可扩展性等方面提供强有力的支撑。常用的框架有：允许在任何CPU或GPU上使用数据流图进行数值计算的开源软件TensorFlow;强分离计算网络模块化和维护的库，提供学习算法和模型描述的Micro-softCNTK;允许以高效率的方式进行涉及多维数组的数值操作的Theano;强大的深度学习框架，可轻松构建用于图像分类的卷积神经网络Caffe;提供高层次的抽象，让神经网络配置变得更简单的接口Keras;用于科学合数值的开源机器学习库，通过大量的算法，更容易深入学习研究，同时提供线性代数程序和神经网络模型，提高了效率与速度的Torch等。
算法是人工智能的基石。人工智能的常用算法有：人脸检测和识别之Facenet和InsightFace、目标检测和提取之Centernet、OCR文字识别之文本方向分类CNN卷积神经网络分类算法、OCR文字定位检测Psenet算法、OCR文字识别CRNN算法等。
2国内人工智能发展的现状
人工智能在国内市场中备受瞩目，随着技术逐渐成熟，近几年人工智能技术发展迅猛，在国内已经步入商业化应用阶段，广泛地应用于各行各业。针对不同应用场景开发相应技术，包括图像识别技术、语音识别技术及其他深度学习与应用等。人工智能在各行各业中发挥了很大的作用，例如节约了人工成本、提高工作效率、降低人为泄露数据风险、更好地服务于人类等。
目前，国内以百度、阿里巴巴、腾讯等较为领先，所涉及领域包括机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别等。人工智能技术的应用主要集中在安防、金融、医疗、教育、零售、机器人等领域，而农业、制造业、法律行业及不动产登记行业，这些行业因其自身的独特性，还处于人工智能浪潮的后端。
3人工智能在不动产登记行业的现状
目前，人工智能在不动产登记行业中的应用还不是很广泛，原因在哪里？
前文提到，人工智能是依赖于大量的素材样本对机器进行训练，只有经过不断地训练，机器才会有辨识能力。在不动产登记中，要让机器能更好地服务于人类，就需要让机器全面了解、深度学习不动产登记业务中所涉及的各个环节与所有材料。但实际业务中，所需资料包含个人身份信息、购房合同、购房发票、契税发票等。这些数据信息，既是针对性的专项材料，又都涉及信息保密，无法毫无保留地面向社会成为训练素材。可见，在不动产登记行业中，缺乏大量的训练素材，是人工智能没有得到全面应用的主要原因。那么，如何让人工智能真正落地到不动产登记行业中呢？
4人工智能落地不动产登记行业
综上所述，人工智能真正落地不动产登记行业中，首先要解决的就是训练素材的问题。针对不动产登记中材料的特殊性，要专项面对不动产登记行业，进行特殊、专项地处理，将登记中所需要的证件材料经过归类分析，让机器进行深度学习，最终可以智能区分材料类别、识别材料细节等，从而达到不动产登记业务办理智能化的目的。
在不动产业务办理过程中，材料预审环节需要资料审核员对申请人提交的所有材料进行核验，核验申请人提交的资料齐全无误后才予受理。利用人工智能技术，把资料交给机器进行智能识别、处理，可以缩减业务办理时间，降低审核失误率。
4.1智能检测提交资料
根据不动产登记资料要求，训练机器在证照类型和资料的合法性与完善度方面进行分析（见图1）。判断提交资料类型，预审机器经过大量素材训练，可以快速判断出资料的所属证件类型。例如根据上传资料图像，判断上传的资料是身份证、户口本、还是结婚证等;检验资料的合法性与完善度，机器根据业务办理所需要件以及材料的规定，通过目标检测算法，判断上传资料中是否含有指定目标。例如，在购买二手房办理产权转移登记时，通过人工智能判断上传资料中是否包含了交易合同，并自行核验房屋交易合同中的签字、签章的情况。当上传了无签字的购房交易合同时，人工智能没有检测到签字目标，则判断上传的资料无效，确定并反馈此次资料审核不通过。
4.2身份验证
通过摄像头采集获取申请人的面部图像，利用其核心算法对申请人面部的五官、脸型、位置等进行计算分析，与提交资料的范本进行人脸识别比对，最终判断出申请人身份与提交资料是否一致，从而确认申请人的身份。
同时，通过OCR识别证件内容，人工智能经过分析、校验证件内容与申请填写信息或数据库里的内容是否一致。以购买二手房的转移登记为例，在资料预审环节中，买方上传身份证件信息后，人工智能自动识别上传的身份证件信息，并校对该身份证件信息与提交业务信息中的买方信息是否一致，最后根据比对结果判断资料的有效性，同时反馈审核结果。
5人工智能在不动产登记中的应用成效
资料预审环节经过智能化转变后，把预审环节从线下完全转移到线上，全程无人为参与，审核过程中只要其中一项资料出现问题，则此次业务申请都无法通过。
对申请人来说，资料预审智能化，让申请人在办理业务前就能明确了解业务所需申请材料及材料规范，减少业务办理流程，极大地缩减了不动产登记业务的办理时间，为申请人提供了更多的便利。
对于不动产登记中心来说，资料预审用机器替代人来核验资料，机器以数据为依据，做到无感情的客观核验，降低资料审核失误率，同时还能优化廉政服务;机器的审核反馈速度几乎可达到零间隔，实时反馈。加上机器可以做到无间断的审核，从而提高了资料审核效率及业务办理效率。目前，人工智能通过上述方法，在北京市某区不动产登记中心进行实践，已取得良好效果。
6结语
近年来，不动产登记推进“放管服”改革，逐步实行“互联网+不动产登记”，实现“不见面”审批。人工智能在不动产登记行业中的广泛应用，必將给申请人带来便利，有效保障申请人提供的资料信息安全。