CN109727138B - 基于置信度的凭证匹配方法及系统 - Google Patents

Abstract

一种基于置信度的凭证匹配方法及系统，该方法包括：步骤1：获取待匹配合同的合同要素；步骤2：根据合同要素将所述待匹配合同与候选发票进行匹配，基于匹配结果构建基础置信集合，并分别确定基础置信集合中的每张候选发票If的置信度C1；步骤3：根据置信度C1对基础置信集合中的所有候选发票If进行排序。凭证匹配方法将待匹配合同与候选发票进行匹配，并根据置信度对匹配结果进行排序，从而可以提高凭证匹配的可靠性和效率。

Description

基于置信度的凭证匹配方法及系统

技术领域

本发明涉及计算机技术领域,特别涉及一种基于置信度的凭证匹配方法及系统。

背景技术

应收账款融资是供应链金融中的一种重要融资形式，应收账款融资依托供需方具体交易，以贸易真实性为前提。但是，由于供应链上参与主体较多，传统供应链金融业务一般存在信息不对称、信用不透明等问题，金融机构面临贸易背景真实性难以界定、应收账款被重复融资等风险。

因此，在供应链金融中，经常要求以企业之间签订的合同和相应的发票共同作为主要的融资授信凭证。这比单一使用合同或者是发票作为融资凭证，有更高的授信度。但是，如何根据合同精确匹配到与合同相对应的发票凭证，或有选择性的推送于用户，或将结果信息公示，现有技术尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于置信度的凭证匹配方法即系统，以提高融资过程中的凭证匹配的可靠性和效率。

本发明一方面提出一种基于置信度的凭证匹配方法，包括：

步骤1：获取待匹配合同的合同要素；

步骤2：根据所述合同要素将所述待匹配合同与候选发票进行匹配，基于匹配结果构建基础置信集合，并分别确定所述基础置信集合中的每张候选发票If的置信度C1；

步骤3：根据所述置信度C1对所述基础置信集合中的所有候选发票If进行排序。

优选地，所述合同要素至少包括甲方信息、乙方信息、合同金额、合同签订日期T1、合同有效期限T。

优选地，通过发票库存储所述候选发票的发票信息，所述发票信息至少包括开票日期、发票金额、购方信息和销方信息。

优选地，所述步骤2包括：

步骤201：在发票库中获取开票日期等于或晚于合同签订日期T1的候选发票Ic；

步骤202：根据所述待匹配合同的甲方信息、乙方信息和候选发票Ic的购方信息、销方信息将所述待匹配合同与候选发票Ic进行模糊匹配，获得模糊匹配的候选发票Ic’，并计算每张候选发票Ic’的置信度C1；

步骤203：针对每张候选发票Ic’，判断所述待匹配合同的合同金额是否大于或等于所述候选发票Ic’的发票金额，若是，则将所述候选发票Ic’加入所述基础置信集合，所述基础置信集合中的候选发票记为If。

优选地，所述步骤202包括：

步骤2021：分别对所述待匹配合同的甲方名称、乙方名称和所述候选发票Ic的购方名称、销方名称进行分词；

步骤2022：分别设置行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的权重值，并将每个分词结果划分为行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段；

步骤2023：分别判断所述候选发票Ic的购方名称的每一字段是否是所述待匹配发票的甲方名称的对应字段的全部或一部分，且字符顺序相同；如果是，则进一步分别判断所述候选发票Ic的销方名称的每一字段是否是所述待匹配发票的对应字段的全部或一部分，且字符顺序相同；如果是，则判断所述候选发票Ic为模糊匹配的候选发票Ic’；

步骤2024：根据公式(1)计算所述待匹配合同与所述候选发票Ic’的甲方相似度C11和乙方相似度C12：

C11＝a1/a1’*W1+b1/b1’*W2+c1/c1’*W3；

C12＝a2/a2’*W1+b2/b2’*W2+c2/c2’*W3；(1)

其中，a1、b1、c1分别表示待匹配合同的甲方名称行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的字符数，a1’、b1’、c1’分别表示候选发票Ic’的购方名称行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的字符数；a2、b2、c2分别表示待匹配合同的乙方名称行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的字符数，a2’、b2’、c2’分别表示候选发票Ic’的销方名称行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的字符数；W1、W2、W3分别表示行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的权重值；

以及根据以下步骤确定候选发票Ic’的置信度C1：

如果C11和C12均大于或等于第一阈值，则C1＝K1*C0；

如果C11和C12之一大于或等于所述第一阈值，且C11和C12中的另一个小于所第一阈值且大于或等于第二阈值，则C1＝K2*C0；

如果C11和C12均小于所第一阈值且大于或等于所第二阈值，则C1＝K3*C0；

如果C11和C12之一小于所第一阈值且大于或等于所第二阈值，且C11和C12中的另一个小于所第二阈值，则C1＝K4*C0；

如果C11和C12均小于所第二阈值，则C1＝K5*C0；

其中，K1至K5均表示调整系数，且K1>K2>K3>K4>K5，C0表示预设的初始阈值。

优选地，还包括在所述步骤2之后执行以下步骤：

步骤2’：分别对所述基础置信集合中的每张候选发票If的置信度C1进行校正；

其中，所述步骤2’包括：

步骤2-1：分别将所述待匹配合同与所述基础置信集合中的每张候选发票If进行精准匹配，对于通过精准匹配的候选发票If，设定其置信度第一校正值为ΔC1；

步骤2-2：分别获取所述基础置信集合中的每张候选发票If的开票日期T2，如果T2≤T1+T，则设定所述候选发票If的置信度第二校正值为ΔC2＝C3，否则，设定所述候选发票If的置信度第二校正值为ΔC2＝((T2-T1-T)/T)*C3，其中C3为预设的期限校正值；

步骤2-3：根据以下公式分别对每张候选发票If的置信度C1进行校正：C1’＝C1+ΔC1+ΔC2，其中C1’表示校正的置信度。

本发明另一方面提供一种基于置信度的凭证匹配系统，包括金融机构节点和服务节点，所述金融机构节点向所述服务节点发出请求，所述请求包括待匹配合同的合同要素，所述服务节点根据所述请求执行以下步骤：

步骤1：获取所述待匹配合同的合同要素；

步骤2：根据所述合同要素将所述待匹配合同与候选发票进行匹配，基于匹配结果构建基础置信集合，并分别确定所述基础置信集合中的每张候选发票If的置信度C1；

步骤3：根据所述置信度C1对所述基础置信集合中的所有候选发票If进行排序；

步骤4：将排序结果传输至所述金融机构节点。

优选地，所述合同要素至少包括甲方信息、乙方信息、合同金额、合同签订日期T1、合同有效期限T。

优选地，通过发票库存储所述候选发票的发票信息，所述发票信息至少包括开票日期、发票金额、购方信息和销方信息；所述发票库设于所述服务节点。

优选地，所述步骤2包括：

步骤201：在发票库中获取开票日期等于或晚于合同签订日期T1的候选发票Ic；

步骤202：根据所述待匹配合同的甲方信息、乙方信息和候选发票Ic的购方信息、销方信息将所述待匹配合同与候选发票Ic进行模糊匹配，获得模糊匹配的候选发票Ic’，并计算每张候选发票Ic’的置信度C1；

步骤203：针对每张候选发票Ic’，判断所述待匹配合同的合同金额是否大于或等于所述候选发票Ic’的发票金额，若是，则将所述候选发票Ic’加入所述基础置信集合，所述基础置信集合中的候选发票记为If。

优选地，所述步骤202包括：

步骤2021：分别对所述待匹配合同的甲方名称、乙方名称和所述候选发票Ic的购方名称、销方名称进行分词；

步骤2022：分别设置行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的权重值，并将每个分词结果划分为行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段；

步骤2023：分别判断所述候选发票Ic的购方名称的每一字段是否是所述待匹配发票的甲方名称的对应字段的全部或一部分，且字符顺序相同；如果是，则进一步分别判断所述候选发票Ic的销方名称的每一字段是否是所述待匹配发票的对应字段的全部或一部分，且字符顺序相同；如果是，则判断所述候选发票Ic为模糊匹配的候选发票Ic’；

步骤2024：根据公式(1)计算所述待匹配合同与所述候选发票Ic’的甲方相似度C11和乙方相似度C12：

C11＝a1/a1’*W1+b1/b1’*W2+c1/c1’*W3；

C12＝a2/a2’*W1+b2/b2’*W2+c2/c2’*W3； (1)

其中，a1、b1、c1分别表示待匹配合同的甲方名称行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的字符数，a1’、b1’、c1’分别表示候选发票Ic’的购方名称行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的字符数；a2、b2、c2分别表示待匹配合同的乙方名称行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的字符数，a2’、b2’、c2’分别表示候选发票Ic’的销方名称行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的字符数；W1、W2、W3分别表示行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的权重值；

以及根据以下步骤确定候选发票Ic’的置信度C1：

如果C11和C12均大于或等于第一阈值，则C1＝K1*C0；

如果C11和C12之一大于或等于所述第一阈值，且C11和C12中的另一个小于所第一阈值且大于或等于第二阈值，则C1＝K2*C0；

如果C11和C12均小于所第一阈值且大于或等于所第二阈值，则C1＝K3*C0；

如果C11和C12之一小于所第一阈值且大于或等于所第二阈值，且C11和C12中的另一个小于所第二阈值，则C1＝K4*C0；

如果C11和C12均小于所第二阈值，则C1＝K5*C0；

其中，K1至K5均表示调整系数，且K1>K2>K3>K4>K5，C0表示预设的初始阈值。

优选地，所述服务节点在所述步骤2之后执行以下步骤：

步骤2’：分别对所述基础置信集合中的每张候选发票If的置信度C1进行校正；

其中，所述步骤2’包括：

步骤2-1：分别将所述待匹配合同与所述基础置信集合中的每张候选发票If进行精准匹配，对于通过精准匹配的候选发票If，设定其置信度第一校正值为ΔC1；

步骤2-2：分别获取所述基础置信集合中的每张候选发票If的开票日期T2，如果T2≤T1+T，则设定所述候选发票If的置信度第二校正值为ΔC2＝C3，否则，设定所述候选发票If的置信度第二校正值为ΔC2＝((T2-T1-T)/T)*C3，其中C3为预设的期限校正值；

步骤2-3：根据以下公式分别对每张候选发票If的置信度C1进行校正：C1’＝C1+ΔC1+ΔC2，其中C1’表示校正的置信度。

优选地，所述金融机构节点和服务节点均为区块链节点，且区块链为联盟区块链。

优选地，所述金融机构节点在接收候选发票的排序结果后，选择用于融资的候选发票并创建第一区块，所述第一区块包括第一区块头和第一区块体，所述第一区块体包括所述待匹配合同的合同要素、选择的候选发票的发票信息以及融资申请信息，所述第一区块头包括基于哈希算法得到的所述第一区块中的所有第一区块体的哈希值、创建所述第一区块的时间戳。

优选地，所述金融机构节点还创建第二区块，所述第二区块包括第二区块体和第二区块头，所述第二区块体包括融资信息，所述融资信息包括授信信息、风控审核信息和选择的候选发票的发票信息，所述第二区块头包括所述第一区块的哈希值、所述第二区块的哈希值和创建所述第二区块的时间戳。

本发明的有益效果在于：

1、凭证匹配方法将待匹配合同与候选发票进行匹配，并根据置信度对匹配结果进行排序，从而可以提高凭证匹配的可靠性和效率；

2、对合同要素和发票信息进行模糊匹配和置信度校正，能够进一步提高凭证匹配精度；

3、凭证匹配系统采用联盟区块链，供应链金融中的相关用户成为联盟链区块中的一个节点，可提高供应链金融融资的可靠性，进一步避免同一发票被用来反复融资的风险。

本发明具有其它的特性和优点，这些特性和优点从并入本文中的附图和随后的具体实施方式中将是显而易见的，或者将在并入本文中的附图和随后的具体实施方式中进行详细陈述，这些附图和具体实施方式共同用于解释本发明的特定原理。

附图说明

通过结合附图对本发明示例性实施例进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本发明示例性实施例中，相同的附图标记通常代表相同部件。

图1显示根据本发明示例性实施例的基于置信度的凭证匹配方法的流程图。

图2显示根据本发明示例性实施例的基于置信度的凭证匹配方法的分词结果的标记。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本发明。虽然附图中显示了本发明的优选实施例，然而应该理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了使本发明更加透彻和完整，并且能够将本发明的范围完整地传达给本领域的技术人员。

图1显示根据本发明示例性实施例的基于置信度的凭证匹配方法的流程图，如图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤1：获取待匹配合同的合同要素。

合同要素包括甲方信息、乙方信息、合同金额、合同签订日期、合同有效期限、节点日期、付款日期的至少其中之一。

步骤2：根据合同要素将待匹配合同与候选发票进行匹配，基于匹配结果构建基础置信集合，分别设定基础置信集合中的每张候选发票If的置信度C1。

步骤2具体包括以下步骤：

步骤201：在发票库中获取开票日期等于或晚于合同签订日期T1的所有候选发票Ic。

供应链上的所有用户将发票扫描/拍照后上传至供应链金融系统服务器，这些发票就是用于与待匹配合同进行匹配的候选发票。服务器对图片格式的候选发票进行识别，获取候选发票的发票信息，按照统一的数据格式，将每张候选发票对应的发票信息存储至发票库中。其中，发票信息包含发票类型、发票号码、发票代码、开票日期、发票金额、购方信息和销方信息等。

为了保证候选发票的真实性，在将发票信息存入发票库中之前，还可以调用国家税务系统API接口，根据发票信息进行验真查询和发票状态查询，只有通过验真的候选发票的发票信息才存储在发票库中，并在发票库中记录该候选发票的状态信息。

由于合同的签订日期应早于其对应的发票的开票日期，因此，在本步骤中在发票库中获取开票日期等于或晚于合同签订日期T1的所有候选发票Ic。

步骤202：根据待匹配合同的甲方信息、乙方信息和候选发票Ic的购方信息、销方信息将待匹配合同与候选发票Ic进行模糊匹配，获得模糊匹配的候选发票Ic’，并计算每张候选发票Ic’的置信度C1。

具体地，步骤202包括以下步骤：

步骤2021：分别对待匹配合同的甲方名称、乙方名称和候选发票Ic的购方名称、销方名称进行分词。

分词是指将一个汉字序列切分成多个单独的词。在本发明实施例中，可依据现有词库，利用诸如正向最大匹配法、逆向最大匹配法、最少切分法等现有方法，分别对甲方名称、乙方名称、购方名称、销方名称进行分词。例如，深圳市腾讯计算机系统有限公司，其分词结果为深圳市 腾讯 计算机 系统 有限公司。

步骤2022：分别设置行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的权重值，并将每个分词结果划分为行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段。

一般来说，公司名称主要由四部分组成：行政区域名称、字号、行业或经营特点、组织形式。例如深圳市(行政区域)腾讯(字号)计算机系统(行业或经营特点)有限公司(组织形式)。其中，有些公司的名称，其字号和行业或经营特点部分的区别不是很明显，例如四川省宜宾(行政区域)五粮液集团(字号)有限公司(组织形式)。

基于公司名称的上述特点，将分词结果划分为三个字段，第一字段为行政区域，第二字段为公司字号(涵盖可能的行业或经营特点)，第三字段为组织形式。具体地，根据以下步骤将分词结果划分为行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段：

步骤1)：在分词结果中的每一个词打标记(Tag)；

步骤2)：划分出行政区域字段。将现有的行政区域词库作为字典，将分词结果与该字典进行比对，比对结果一致的即作为行政区域字段，记录行政区域字段的末尾标记Tag-A；

步骤3)：划分出组织形式字段。将现有的组织形式词库作为字典，将分词结果与该字典进行比对，比对结果一致的即作为组织形式字段，记录组织形式字段的开始标记Tag-B；

步骤4)：通过上述两个步骤得出的行政区域字段和组织形式字段之间的部分即作为公司字号字段，即Tag-A至Tag-B之间的部分为公司字号字段。

例如，“深圳市腾讯计算机系统有限公司”的分词结果为深圳市 腾讯 计算机 系 统 有限公司，分词结果的标记如图2所示。经过上述步骤2)-4)，可确定行政区域字段为Tag1-Tag2部分，即“深圳市”，组织形式字段为Tag5-Tag6部分，即“有限公司”，公司字号字段为Tag2至Tag5之间的部分，即“腾讯计算机系统”。

这三个字段对于区分一个公司名称的作用不同，如多数公司名称中都有XX市/XX省、有限公司/有限责任公司这样字符，公司名称中第二字段，即公司字号/行业或经营特点这一字段，最能代表一个公司。因此，在本实施例中，分别为每个字段设置权重值，以W1表示行政区域字段的权重值，W2表示公司字号字段的权重值，W3表示组织形式字段的权重值。一般情况下，W1可预设为20％，W2可预设为70％，W3可预设为10％。

步骤2023：分别判断候选发票Ic的购方名称的每一字段是否是待匹配发票的甲方名称的对应字段的全部或一部分，且字符顺序相同；如果是，则进一步分别判断候选发票Ic的销方名称的每一字段是否是待匹配发票的对应字段的全部或一部分，且字符顺序相同；如果是，则判断候选发票Ic为模糊匹配的候选发票Ic’。

经过上述判断，获得了“候选发票中的购方名称中的每一字段是甲方名称中对应字段的全部或一部分，且字符顺序相同”且“候选发票中的销方名称中的每一字段是乙方名称中对应字段的全部或一部分，且字符顺序相同”的所有候选发票，这些候选发票记为Ic’。

而字符顺序不同的候选发票则被舍弃。举例来说，候选发票Ic的购方名称的行政区域字段为“海宁”，甲方名称中对应字段为“海宁市”，“海宁”是“海宁市”的一部分；但是，如果购方名称的行政区域字段为“宁海市”，虽然与“海宁市”都是由相同的三个字符构成的，但其意思完全不同。因此，若出现字符顺序不同的情况，则舍弃该候选发票。再例如，“深圳市腾讯计算机系统有限公司”与“深圳市腾跃计算机系统有限公司”，虽然只有一个字不同，但这类发票也需要舍弃。

步骤2024：根据公式(1)计算待匹配合同与候选发票Ic’的甲方相似度C11和乙方相似度C12：

C11＝a1/a1’*W1+b1/b1’*W2+c1/c1’*W3；

C12＝a2/a2’*W1+b2/b2’*W2+c2/c2’*W3； (1)

其中，a1、b1、c1分别表示待匹配合同的甲方名称行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的字符数，a1’、b1’、c1’分别表示候选发票Ic’的购方名称行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的字符数；a2、b2、c2分别表示待匹配合同的乙方名称行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的字符数，a2’、b2’、c2’分别表示候选发票Ic’的销方名称行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的字符数；W1、W2、W3分别表示行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的权重值。

然后，根据以下步骤确定候选发票Ic’的置信度C1：

如果C11和C12均大于或等于第一阈值，则C1＝K1*C0；

如果C11和C12之一大于或等于第一阈值，且C11和C12中的另一个小于第一阈值且大于或等于第二阈值，则C1＝K2*C0；

如果C11和C12均小于第一阈值且大于或等于第二阈值，则C1＝K3*C0；

如果C11和C12之一小于第一阈值且大于或等于第二阈值，且C11和C12中的另一个小于第二阈值，则C1＝K4*C0；

如果C11和C12均小于第二阈值，则C1＝K5*C0；

其中，K1至K5均表示调整系数，且K1>K2>K3>K4>K5，C0表示预设的初始阈值。

例如，预设第一阈值为80％，第二阈值为50％，C0为0.6，K1＝1.1，K2＝1，K3＝0.9，K4＝0.8，K5＝0.5。根据公式(1)计算待匹配合同与初始候选集合中的候选发票Ic’的甲方相似度C11和乙方相似度C12。

如果C11和C12都大于或等于80％，则C1＝1.1*0.6＝0.66；

如果C11和C12之一大于或等于80％，且C11和C12中的另一个小于80％且大于或等于50％，则C1＝0.6；

如果C11和C12均小于80％且大于或等于50％，则C1＝0.9*0.6＝0.54；

如果C11和C12之一小于80％且大于或等于50％，且C11和C12中的另一个小于50％，则C1＝0.8*0.6＝0.48；

如果C11和C12均小于50％，则C1＝0.5*0.6＝0.3。

步骤203：针对每张候选发票Ic’，判断待匹配合同的合同金额是否大于或等于候选发票Ic’的发票金额，若是，则将候选发票Ic’加入所述基础置信集合，基础置信集合中的候选发票记为If。

步骤2采用模糊匹配的方法，以匹配完全、避免遗漏为目的，尽量使与待匹配合同对应的所有候选发票都包含在基础置信集合中，且合同金额≥基础置信集合中的候选发票的开票金额。

可选地，在步骤2之后可执行以下步骤2’:

步骤2’：分别对基础置信集合中的每张候选发票If的置信度C1进行校正。

具体地，步骤2’包括以下步骤：

步骤2-1：分别将待匹配合同与基础置信集合中的每张候选发票If进行精准匹配，对于通过精准匹配的候选发票If，设定其置信度第一校正值为ΔC1。

精准匹配是指将待匹配合同的甲方名称与候选发票If的购方名称进行逐字比较，并将待匹配合同的乙方名称与候选发票If的销方名称进行逐字比较，具体步骤如下：

步骤1)：通过光学影像或文字扫描等技术提取出待匹配合同的甲方名称Name1和乙方名称Name2；

步骤2)：提取候选发票If的购方名称Name3和销方名称Name4；

步骤3)：如果Name1＝Name3且Name2＝Name4，则候选发票If通过精确匹配。

如果两个比较结果都相同，则通过精准匹配，否则不通过精准匹配。对于通过精准匹配的候选发票If，设定其置信度第一校正值为ΔC1，ΔC1例如可设为0.1。

步骤2-2：分别获取基础置信集合中的每张候选发票If的开票日期T2，如果T2≤T1+T，即开票日期在合同履约期限内，则候选发票If的置信度第二校正值为ΔC2＝C3，否则，即开票日期超出合同履约期限，候选发票If的置信度第二校正值为ΔC2＝((T2-T1-T)/T)*C3，C3为期限校正值，例如可预设为0.1。

步骤2-3：根据以下公式分别对每张候选发票If的置信度C1进行校正：C1’＝C1+ΔC1+ΔC2，其中C1’表示校正的置信度。

在步骤2’中，步骤2-1与步骤2-2的顺序是可交换的。

步骤3：根据置信度C1对基础置信集合中的所有候选发票If进行排序。从而用户可根据排序结果选择与待匹配合同匹配的发票，作为融资凭证。进一步地，对于用户已经选择的发票，可为该发票创建“已用于申请融资”的标识，其不能再作为用于匹配合同的候选发票。

在本发明的另一个实施例中，提供一种基于置信度的凭证匹配系统，包括金融机构节点和服务节点，所述金融机构节点向所述服务节点发出请求，所述请求包括待匹配合同的合同要素，所述服务节点根据所述请求执行以下步骤：

步骤1：获取待匹配合同的合同要素；

步骤2：根据所述合同要素将所述待匹配合同与候选发票进行匹配，基于匹配结果构建基础置信集合，并分别确定所述基础置信集合中的每张候选发票If的置信度C1；

步骤3：根据所述置信度C1对所述基础置信集合中的所有候选发票If进行排序；

步骤4：将排序结果传输至所述金融机构节点。

在一个实施例中，所述合同要素至少包括甲方信息、乙方信息、合同金额、合同签订日期T1、合同有效期限T。

在一个实施例中，所述基于置信度的凭证匹配系统还包括至少一个用户节点，用户将发票扫描/拍照后，通过用户节点将发票图片上传至发票库。

在一个实施例中，发票库设于服务节点。通过发票库存储所述候选发票的发票信息，所述发票信息至少包括开票日期、发票金额、购方信息和销方信息。优选地，服务节点可调用国家税务系统API接口，根据发票信息进行验真查询和发票状态查询，只有通过验真的候选发票的发票信息才存储在发票库中，并在发票库中记录该候选发票的状态信息。通过这种方法，可避免发票库中存储虚假发票和无效发票，有利于提高服务节点进行合同匹配的可靠性。

此外，所述服务节点还用于执行第一实施例中的各个子步骤。

具体地，所述步骤2包括：

步骤201：在发票库中获取开票日期等于或晚于合同签订日期T1的候选发票Ic；

步骤202：根据所述待匹配合同的甲方信息、乙方信息和候选发票Ic的购方信息、销方信息将所述待匹配合同与候选发票Ic进行模糊匹配，获得模糊匹配的候选发票Ic’，并计算每张候选发票Ic’的置信度C1；

步骤203：针对每张候选发票Ic’，判断所述待匹配合同的合同金额是否大于或等于所述候选发票Ic’的发票金额，若是，则将所述候选发票Ic’加入所述基础置信集合，所述基础置信集合中的候选发票记为If。

所述步骤202包括：

步骤2021：分别对待匹配合同的甲方名称、乙方名称和候选发票Ic的购方名称、销方名称进行分词；

步骤2022：分别设置行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的权重值，并将每个分词结果划分为行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段；

步骤2023：判断候选发票Ic的购方名称的每一字段是否是待匹配发票的甲方名称的对应字段的全部或一部分，且字符顺序相同；如果是，则进一步判断候选发票Ic的销方名称的每一字段是否是待匹配发票的对应字段的全部或一部分，且字符顺序相同；如果是，则判断候选发票Ic为模糊匹配的候选发票Ic’；

步骤2024：根据公式(1)计算待匹配合同与候选发票Ic’的甲方相似度C11和乙方相似度C12：

C11＝a1/a1’*W1+b1/b1’*W2+c1/c1’*W3；

C12＝a2/a2’*W1+b2/b2’*W2+c2/c2’*W3； (1)

其中，a1、b1、c1分别表示待匹配合同的甲方名称行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的字符数，a1’、b1’、c1’分别表示候选发票Ic’的购方名称行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的字符数；a2、b2、c2分别表示待匹配合同的乙方名称行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的字符数，a2’、b2’、c2’分别表示候选发票Ic’的销方名称行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的字符数，W1、W2、W3分别表示行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的权重值；

以及根据以下步骤确定候选发票Ic’的置信度C1：

如果C11和C12均大于或等于第一阈值，则C1＝K1*C0；

如果C11和C12之一大于或等于第一阈值，且C11和C12中的另一个小于第一阈值且大于或等于第二阈值，则C1＝K2*C0；

如果C11和C12均小于第一阈值且大于或等于第二阈值，则C1＝K3*C0；

如果C11和C12之一小于第一阈值且大于或等于第二阈值，且C11和C12中的另一个小于第二阈值，则C1＝K4*C0；

如果C11和C12均小于第二阈值，则C1＝K5*C0；

其中，K1至K5均表示调整系数，且K1>K2>K3>K4>K5，C0表示预设的初始阈值。

所述服务节点在所述步骤2之后执行以下步骤：

步骤2’：分别对所述基础置信集合中的每张候选发票If的置信度C1进行校正；

其中，所述步骤2’包括：

步骤2-1：分别将所述待匹配合同与所述基础置信集合中的每张候选发票If进行精准匹配，对于通过精准匹配的候选发票If，设定其置信度第一校正值为ΔC1；

步骤2-2：分别获取所述基础置信集合中的每张候选发票If的开票日期T2，如果T2≤T1+T，则设定所述候选发票If的置信度第二校正值为ΔC2＝C3，否则，设定所述候选发票If的置信度第二校正值为ΔC2＝((T2-T1-T)/T)*C3，其中C3为预设的期限校正值；

步骤2-3：根据以下公式分别对每张候选发票If的置信度C1进行校正：C1’＝C1+ΔC1+ΔC2，其中C1’表示校正的置信度。

进一步的，在凭证匹配过程中，为提高授信度，需要做好风险控制，就必须解决供应链金融中各成员之间的互信问题，以防止供应链融资过程中发票重复融资的风险。在上述实施例中，对已匹配的发票进行标识，携带有该标识的发票不再进行匹配作为融资凭证，可在某种程度上解决发票重复融资的风险。但是，这只是一种简单的实现方式，传统的中心化结构难以解决成员间的信任问题，且存在结果被篡改的风险。

为解决以上问题，在一个实施例中，金融机构节点、服务节点、用户节点均为区块链节点，且区块链为联盟区块链。不同于公有区块链，联盟区块链只对特定成员开放，其允许授权的节点加入网络，可根据权限查看信息，以保证区块链稳定运行。在本发明实施例中，服务节点可作为联盟区块链的认证节点，对待加入联盟区块链的节点进行认证，认证通过后允许该节点上链。

在本实施例中，区块链上的各个节点都维护账本的副本，每个节点都能够在账本中进行记录。当账本有更新或变动时，所有账本副本实时更新对账、同步拷贝，区块链上的所有节点都进行同步记账。

具体的，金融机构节点在接收候选发票的排序结果后，选择用于融资的候选发票。金融机构节点作为创建区块的主节点，在账本中创建区块，该区块包括区块头和区块体，区块体包括用于融资的待匹配合同的合同要素、所选择的对应于待匹配合同的候选发票的发票信息以及融资申请信息等，区块头中包含基于哈希算法得到的该区块中所有交易(区块体内容)的256位哈希值、创建该区块的时间戳等。

当金融机构节点或融资中介节点对用户进行审核授信后，将授信结果写入一个新的区块中，该区块链接以上创建的区块，该区块的区块体包含此次交易的信息(授信信息、风控审核信息、已使用发票的公示等)，区块头包含前一区块的256位哈希值，本区块的256位哈希值和创建本区块的时间戳信息等。由于本区块的区块头链接前一区块的哈希值，从而使得区块链是以时间轴递增的链式存储结构。而且联盟链上的每个节点对区块链中的各个区块采用共识算法进行共识，使得这个链上的区块之前所记录的区块信息不可篡改和删除，从而保证了区块链系统无需集中控制而能达成共识。

在一个示例中，若在一次供应链金融的交易过程中，还存在其他交易步骤或交易节点，可按照本发明实施例提供的方法，按照交易步骤的先后顺序创建区块链，此时，区块链上每一个用户看到的账号是实时同步、实时更新的，区块链账本会记录此次供应链金融过程中每一个步骤的详细信息，这种带时间戳的连式结构具有极强的可追溯性和可验证性，从而提高了供应链金融融资的可靠性，同时避免了同一发票被用来反复融资的风险。

以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。

Claims (7)

1.一种基于置信度的凭证匹配方法，其特征在于，包括：

步骤1：获取待匹配合同的合同要素；

步骤2：根据所述合同要素将所述待匹配合同与候选发票进行匹配，基于匹配结果构建基础置信集合，并分别确定所述基础置信集合中的每张候选发票If的置信度C1；

步骤3：根据所述置信度C1对所述基础置信集合中的所有候选发票If进行排序；

所述合同要素至少包括甲方信息、乙方信息、合同金额、合同签订日期T1、合同有效期限T；

通过发票库存储所述候选发票的发票信息，所述发票信息至少包括开票日期、发票金额、购方信息和销方信息；

所述步骤2包括：

步骤201：在发票库中获取开票日期等于或晚于合同签订日期T1的候选发票Ic；

步骤202：根据所述待匹配合同的甲方信息、乙方信息和候选发票Ic的购方信息、销方信息将所述待匹配合同与候选发票Ic进行模糊匹配，获得模糊匹配的候选发票Ic’，并计算每张候选发票Ic’的置信度C1；

步骤203：针对每张候选发票Ic’，判断所述待匹配合同的合同金额是否大于或等于所述候选发票Ic’的发票金额，若是，则将所述候选发票Ic’加入所述基础置信集合，所述基础置信集合中的候选发票记为If；

所述步骤202包括：

步骤2021：分别对所述待匹配合同的甲方名称、乙方名称和所述候选发票Ic的购方名称、销方名称进行分词；

步骤2022：分别设置行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的权重值，并将每个分词结果划分为行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段；

步骤2023：分别判断所述候选发票Ic的购方名称的每一字段是否是所述待匹配合同的甲方名称的对应字段的全部或一部分，且字符顺序相同；如果是，则进一步分别判断所述候选发票Ic的销方名称的每一字段是否是所述待匹配合同的乙方名称的对应字段的全部或一部分，且字符顺序相同；如果是，则判断所述候选发票Ic为模糊匹配的候选发票Ic’；

步骤2024：根据公式(1)计算所述待匹配合同与所述候选发票Ic’的甲方相似度C11和乙方相似度C12：

C11＝a1/a1’*W1+b1/b1’*W2+c1/c1’*W3；

C12＝a2/a2’*W1+b2/b2’*W2+c2/c2’*W3； (1)

其中，a1、b1、c1分别表示待匹配合同的甲方名称行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的字符数，a1’、b1’、c1’分别表示候选发票Ic’的购方名称行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的字符数；a2、b2、c2分别表示待匹配合同的乙方名称行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的字符数，a2’、b2’、c2’分别表示候选发票Ic’的销方名称行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的字符数；W1、W2、W3分别表示行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的权重值；

以及根据以下步骤确定候选发票Ic’的置信度C1：

如果C11和C12均大于或等于第一阈值，则C1＝K1*C0；

如果C11和C12之一大于或等于所述第一阈值，且C11和C12中的另一个小于所第一阈值且大于或等于第二阈值，则C1＝K2*C0；

如果C11和C12均小于所第一阈值且大于或等于所第二阈值，则C1＝K3*C0；

如果C11和C12之一小于所第一阈值且大于或等于所第二阈值，且C11和C12中的另一个小于所第二阈值，则C1＝K4*C0；

如果C11和C12均小于所第二阈值，则C1＝K5*C0；

其中，K1至K5均表示调整系数，且K1>K2>K3>K4>K5，C0表示预设的初始阈值。

2.根据权利要求1所述的基于置信度的凭证匹配方法，其特征在于，还包括在所述步骤2之后执行以下步骤：

步骤2’：分别对所述基础置信集合中的每张候选发票If的置信度C1进行校正；

其中，所述步骤2’包括：

步骤2-1：分别将所述待匹配合同与所述基础置信集合中的每张候选发票If进行精准匹配，对于通过精准匹配的候选发票If，设定其置信度第一校正值为ΔC1；

步骤2-2：分别获取所述基础置信集合中的每张候选发票If的开票日期T2，如果T2≤T1+T，则设定所述候选发票If的置信度第二校正值为ΔC2＝C3，否则，设定所述候选发票If的置信度第二校正值为ΔC2＝((T2-T1-T)/T)*C3，其中C3为预设的期限校正值；

步骤2-3：根据以下公式分别对每张候选发票If的置信度C1进行校正：C1’＝C1+ΔC1+ΔC2，其中C1’表示校正的置信度。

3.一种基于置信度的凭证匹配系统，其特征在于，包括金融机构节点和服务节点，所述金融机构节点向所述服务节点发出请求，所述请求包括待匹配合同的合同要素，所述服务节点根据所述请求执行以下步骤：

步骤1：获取所述待匹配合同的合同要素；

步骤2：根据所述合同要素将所述待匹配合同与候选发票进行匹配，基于匹配结果构建基础置信集合，并分别确定所述基础置信集合中的每张候选发票If的置信度C1；

步骤3：根据所述置信度C1对所述基础置信集合中的所有候选发票If进行排序；

步骤4：将排序结果传输至所述金融机构节点；

所述合同要素至少包括甲方信息、乙方信息、合同金额、合同签订日期T1、合同有效期限T；

通过发票库存储所述候选发票的发票信息，所述发票信息至少包括开票日期、发票金额、购方信息和销方信息；所述发票库设于所述服务节点；

所述步骤2包括：

步骤201：在发票库中获取开票日期等于或晚于合同签订日期T1的候选发票Ic；

步骤202：根据所述待匹配合同的甲方信息、乙方信息和候选发票Ic的购方信息、销方信息将所述待匹配合同与候选发票Ic进行模糊匹配，获得模糊匹配的候选发票Ic’，并计算每张候选发票Ic’的置信度C1；

步骤203：针对每张候选发票Ic’，判断所述待匹配合同的合同金额是否大于或等于所述候选发票Ic’的发票金额，若是，则将所述候选发票Ic’加入所述基础置信集合，所述基础置信集合中的候选发票记为If；

所述步骤202包括：

步骤2021：分别对所述待匹配合同的甲方名称、乙方名称和所述候选发票Ic的购方名称、销方名称进行分词；

步骤2022：分别设置行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的权重值，并将每个分词结果划分为行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段；

步骤2023：分别判断所述候选发票Ic的购方名称的每一字段是否是所述待匹配合同的甲方名称的对应字段的全部或一部分，且字符顺序相同；如果是，则进一步分别判断所述候选发票Ic的销方名称的每一字段是否是所述待匹配合同的乙方名称的对应字段的全部或一部分，且字符顺序相同；如果是，则判断所述候选发票Ic为模糊匹配的候选发票Ic’；

步骤2024：根据公式(1)计算所述待匹配合同与所述候选发票Ic’的甲方相似度C11和乙方相似度C12：

C11＝a1/a1’*W1+b1/b1’*W2+c1/c1’*W3；

C12＝a2/a2’*W1+b2/b2’*W2+c2/c2’*W3； (1)

其中，a1、b1、c1分别表示待匹配合同的甲方名称行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的字符数，a1’、b1’、c1’分别表示候选发票Ic’的购方名称行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的字符数；a2、b2、c2分别表示待匹配合同的乙方名称行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的字符数，a2’、b2’、c2’分别表示候选发票Ic’的销方名称行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的字符数；W1、W2、W3分别表示行政区域字段、公司字号字段、组织形式字段的权重值；

以及根据以下步骤确定候选发票Ic’的置信度C1：

如果C11和C12均大于或等于第一阈值，则C1＝K1*C0；

如果C11和C12之一大于或等于所述第一阈值，且C11和C12中的另一个小于所第一阈值且大于或等于第二阈值，则C1＝K2*C0；

如果C11和C12均小于所第一阈值且大于或等于所第二阈值，则C1＝K3*C0；

如果C11和C12之一小于所第一阈值且大于或等于所第二阈值，且C11和C12中的另一个小于所第二阈值，则C1＝K4*C0；

如果C11和C12均小于所第二阈值，则C1＝K5*C0；

其中，K1至K5均表示调整系数，且K1>K2>K3>K4>K5，C0表示预设的初始阈值。

4.根据权利要求3所述的基于置信度的凭证匹配系统，其特征在于，所述服务节点在所述步骤2之后执行以下步骤：

步骤2’：分别对所述基础置信集合中的每张候选发票If的置信度C1进行校正；

其中，所述步骤2’包括：

步骤2-1：分别将所述待匹配合同与所述基础置信集合中的每张候选发票If进行精准匹配，对于通过精准匹配的候选发票If，设定其置信度第一校正值为ΔC1；

步骤2-2：分别获取所述基础置信集合中的每张候选发票If的开票日期T2，如果T2≤T1+T，则设定所述候选发票If的置信度第二校正值为ΔC2＝C3，否则，设定所述候选发票If的置信度第二校正值为ΔC2＝((T2-T1-T)/T)*C3，其中C3为预设的期限校正值；

步骤2-3：根据以下公式分别对每张候选发票If的置信度C1进行校正：C1’＝C1+ΔC1+ΔC2，其中C1’表示校正的置信度。

5.根据权利要求3所述的基于置信度的凭证匹配系统，其特征在于，所述金融机构节点和服务节点均为区块链节点，且区块链为联盟区块链。

6.根据权利要求5所述的基于置信度的凭证匹配系统，其特征在于，所述金融机构节点在接收候选发票的排序结果后，选择用于融资的候选发票并创建第一区块，所述第一区块包括第一区块头和第一区块体，所述第一区块体包括所述待匹配合同的合同要素、选择的候选发票的发票信息以及融资申请信息，所述第一区块头包括基于哈希算法得到的所述第一区块中的所有第一区块体的哈希值、创建所述第一区块的时间戳。

7.根据权利要求6所述的基于置信度的凭证匹配系统，其特征在于，所述金融机构节点还创建第二区块，所述第二区块包括第二区块体和第二区块头，所述第二区块体包括融资信息，所述融资信息包括授信信息、风控审核信息和选择的候选发票的发票信息，所述第二区块头包括所述第一区块的哈希值、所述第二区块的哈希值和创建所述第二区块的时间戳。

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