CN109784158A - 凭证管理控制方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents
凭证管理控制方法、装置、计算机设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109784158A CN109784158A CN201811512408.1A CN201811512408A CN109784158A CN 109784158 A CN109784158 A CN 109784158A CN 201811512408 A CN201811512408 A CN 201811512408A CN 109784158 A CN109784158 A CN 109784158A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- voucher
- target
- target voucher
- information
- identification
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 56
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 23
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 11
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 claims description 11
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 9
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 claims description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 5
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 22
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 17
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 13
- 230000006854 communication Effects 0.000 description 9
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 description 9
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 7
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 5
- 230000008676 import Effects 0.000 description 4
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 3
- 238000012549 training Methods 0.000 description 3
- 238000012550 audit Methods 0.000 description 2
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 2
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 2
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 2
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 2
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 2
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- PEDCQBHIVMGVHV-UHFFFAOYSA-N Glycerine Chemical compound OCC(O)CO PEDCQBHIVMGVHV-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000007175 bidirectional communication Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000004883 computer application Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000003032 molecular docking Methods 0.000 description 1
- 210000005036 nerve Anatomy 0.000 description 1
- 230000001537 neural effect Effects 0.000 description 1
- 238000011176 pooling Methods 0.000 description 1
- 229910052704 radon Inorganic materials 0.000 description 1
- SYUHGPGVQRZVTB-UHFFFAOYSA-N radon atom Chemical compound [Rn] SYUHGPGVQRZVTB-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000000306 recurrent effect Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开一种凭证管理控制方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：识别目标凭证中的文字信息，目标凭证为通过一个或多个业务接口获取的原始凭证；根据识别的目标凭证的文字信息，按照预设的编号规则对目标凭证进行编号，预设的编号规则包括按照业务主体以及时间的先后顺序进行编号；提取编号后的目标凭证中的指定内容生成记账凭证，并对原始凭证和记账凭证进行分类存储。本申请通过自动识别目标凭证中的文字信息，并进行语意识别，根据目标凭证中的某一个或多个特征对目标凭证进行编号，通过编号可直接反应该目标凭证的某些特征，方便后续的目标凭证的查找和数据的统计。
Description
技术领域
本发明涉及计算机应用技术领域，具体而言，本发明涉及一种凭证管理控制方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
凭证是会计在记账时相关的有效证据，一般由支出或收入的票据以及相对应的记账专用表格组成。凭证一般包括业务凭证和记账凭证，业务凭证中记载了往来的账户信息、金额、数量以及科目，记账凭证用于会计人员对审核无误的业务凭证等原始凭证，按其经济业务的内容加以归类整理，作为登记账簿依据的会计凭证。无论何种凭证，都会有一个凭证编号是以便于会计在记账时，便于查找，凭证编号为按照一定的规律所编的顺序编号。
随着技术的发展，凭证实现了电子化，现有的凭证编号是通过随机生成的序列号，且一般都是按照时间的先后顺序进行，但是随着合作公司的增多，或者在股票估值系统中，由于公司较多，凭证的数量急剧增多，通过随机生成的凭证编号并不利于后期的维护和归类统计，给会计核算工作带来了很大的障碍。
发明内容
本发明的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一，公开一种凭证管理控制方法、装置、计算机设备及存储介质，能够根据目标凭证中的相关信息进行分类编号，以便于后续的归类、查找，也方便后期的财务数据统计。
为了达到上述目的，本发明公开一种凭证管理控制方法，包括：
识别目标凭证中的文字信息，所述目标凭证为通过一个或多个业务接口获取的原始凭证；
根据识别的所述目标凭证的文字信息，按照预设的编号规则对所述目标凭证进行编号，所述预设的编号规则包括按照业务主体以及时间的先后顺序进行编号；
提取编号后的所述目标凭证中的指定内容生成记账凭证，并对所述原始凭证和记账凭证进行分类存储。
可选的，所述识别目标凭证中的文字信息的方法包括：
将所述目标凭证输入至神经网络模型中；
识别所述目标凭证中的文字信息以及对应的语意；
按照预设输出规则将识别的所述目标凭证的指定内容填充至目标列表中输出。
可选的，所述按照预设输出规则将识别的所述目标凭证的指定内容填充至目标列表中输出之前还包括：
判断所述目标凭证是否符合凭证预设规则，所述凭证预设规则包括所述目标凭证中指定位置的信息至少有一项与之前识别的目标凭证不一样；当符合凭证预设规则时，执行所述按照预设输出规则将识别的所述目标凭证的指定内容填充至目标列表中输出的步骤。
可选的，所述通过一个或多个业务接口获取原始凭证的方法包括：
对所述一个或多个业务接口进行监听；
当监听到有目标凭证更新信息时，将更新的所述目标凭证导入识别模块中以识别所述目标凭证中的文字信息。
可选的，在所述按照编号预设规则对所述目标凭证进行编号之前还包括：
提取所述目标列表中的验证信息；
将所述验证信息输入至验证系统中以进行真假验证；
当所述验证系统验证所述目标凭证为合法凭证时，执行所述按照编号预设规则对所述目标凭证进行编号的步骤。
可选的，还包括：
当所述验证系统验证所述目标凭证为非法凭证时，发送警报信息至终端以提醒用户，所述警报信息包括所述非法凭证的来源接口信息。
可选的，还包括：
通过所述多个记账凭证中的类型、科目和数值按照预设会计统计规则生成会计分析表。
另一方面本发明公开一种凭证管理控制装置，包括：
识别模块：被配置为执行识别目标凭证中的文字信息，所述目标凭证为通过一个或多个业务接口获取的原始凭证；
处理模块：被配置为执行根据识别的所述目标凭证的文字信息，按照预设的编号规则对所述目标凭证进行编号，所述预设的编号规则包括按照业务主体以及时间的先后顺序进行编号；
执行模块：被配置为执行提取编号后的所述目标凭证中的指定内容生成记账凭证，并对所述原始凭证和记账凭证进行分类存储。
可选的，还包括：
输入模块：被配置为执行将所述目标凭证输入至神经网络模型中；
语意识别模块：被配置为执行识别所述目标凭证中的文字信息以及对应的语意；
输出模块：被配置为执行按照预设输出规则将识别的所述目标凭证的指定内容填充至目标列表中输出。
可选的，还包括：
判断模块：被配置为执行判断所述目标凭证是否符合凭证预设规则，所述凭证预设规则包括所述目标凭证中指定位置的信息至少有一项与之前识别的目标凭证不一样；当符合凭证预设规则时，执行所述按照预设输出规则将识别的所述目标凭证的指定内容填充至目标列表中输出的步骤。
可选的，还包括：
监听模块：被配置为执行对所述一个或多个业务接口进行监听；
导入模块：被配置为执行当监听到有目标凭证更新信息时，将更新的所述目标凭证导入识别模块中以识别所述目标凭证中的文字信息。
可选的，还包括：
提取模块：被配置为执行提取所述目标列表中的验证信息；
验证模块：被配置为执行将所述验证信息输入至验证系统中以进行真假验证，当所述验证系统验证所述目标凭证为合法凭证时，执行所述按照编号预设规则对所述目标凭证进行编号的步骤。
可选的，还包括：
警报模块：被配置为执行当所述验证系统验证所述目标凭证为非法凭证时，发送警报信息至终端以提醒用户，所述警报信息包括所述非法凭证的来源接口信息。
可选的，还包括：
分析模块：被配置为执行通过所述多个记账凭证中的类型、科目和数值按照预设会计统计规则生成会计分析表。
另一方面，本申请公开一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述任意一项所述的凭证管理控制方法的步骤。
另一方面，本申请公开一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述任意一项所述的凭证管理控制方法的步骤。
本发明的有益效果是：
本申请公开一种凭证管理控制方法、装置、计算机设备及存储介质，通过自动识别目标凭证中的文字信息，并进行语意识别，根据目标凭证中的某一个或多个特征对目标凭证进行编号，通过编号可直接反应该目标凭证的某些特征，方便后续的目标凭证的查找和数据的统计。整个过程自动识别，无需人工编号，可快速进行财务数据统计，人工只需进行核对即可，进一步的，还可通过自动识别的信息，按照科目和类别自动生成统计表格以及财务表格，整个过程简单，方便快捷，大大节约了人力成本。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为本发明凭证管理控制方法示意图；
图2为本发明通过业务接口获取原始凭证的方法流程图；
图3为本发明通过神经网络模型识别语意的方法流程图；
图4为本发明目标凭证验证方法流程图；
图5为本发明一种凭证管理控制装置框图结构示意图；
图6为本发明计算机设备基本结构框图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
本技术领域技术人员可以理解，这里所使用的“终端”、“终端设备”既包括无线信号接收器的设备，其仅具备无发射能力的无线信号接收器的设备，又包括接收和发射硬件的设备，其具有能够在双向通信链路上，执行双向通信的接收和发射硬件的设备。这种设备可以包括：蜂窝或其他通信设备，其具有单线路显示器或多线路显示器或没有多线路显示器的蜂窝或其他通信设备；PCS(Personal Communications Service，个人通信系统)，其可以组合语音、数据处理、传真和/或数据通信能力；PDA(Personal Digital Assistant，个人数字助理)，其可以包括射频接收器、寻呼机、互联网/内联网访问、网络浏览器、记事本、日历和/或GPS(Global Positioning System，全球定位系统)接收器；常规膝上型和/或掌上型计算机或其他设备，其具有和/或包括射频接收器的常规膝上型和/或掌上型计算机或其他设备。这里所使用的“终端”、“终端设备”可以是便携式、可运输、安装在交通工具(航空、海运和/或陆地)中的，或者适合于和/或配置为在本地运行，和/或以分布形式，运行在地球和/或空间的任何其他位置运行。这里所使用的“终端”、“终端设备”还可以是通信终端、上网终端、音乐/视频播放终端，例如可以是PDA、MID(Mobile Internet Device，移动互联网设备)和/或具有音乐/视频播放功能的移动电话，也可以是智能电视、机顶盒等设备。
具体的，请参阅图1，本发明公开一种凭证管理控制方法，包括：
S1000、识别目标凭证中的文字信息，所述目标凭证为通过一个或多个业务接口获取的原始凭证；
目标凭证为输入到系统中需要进行管理和内容识别的会计凭证。会计凭证是指记录经济业务发生或者完成情况的书面证明，是登记账簿的依据。每个企业都必须按一定的程序填制和审核会计凭证，根据审核无误的会计凭证进行账簿登记，如实反映企业的经济业务。按编制程序和用途分类，会计凭证按其编制程序和用途的不同，分为原始凭证和记账凭证，前者又称单据，是在经济业务最初发生之时即行填制的原始书面证明，如销货发票、款项收据等。后者又称记账凭单，是以审核无误的原始凭证为依据，按照经济业务的事项的内容加以归类，并据以确定会计分录后所填制的会计凭证。它是登入账簿的直接依据，常用的记账凭证有收款凭证、付款凭证、转账凭证等。
在一实施例中，目标凭证为通过一个或多个业务接口获取的原始凭证。业务接口为存储有各种凭证的信息传输接口，其为软件成面上的接口，其可以是固定的某个凭证存储数据库的接口，比如通过手动存储的方式，将需要进行识别和管理的电子档的原始凭证存储在该凭证存储数据库中，通过该凭证存储数据库的接口，获取该数据库中的凭证信息；其中所存储的电子档的原始凭证包括文字档的原始凭证信息，也可以是图片格式或者PDF等格式的原始凭证，因此，在申请中，可以通过将纸质档的发票通过扫描等方式转换成图片格式并存储在该凭证存储数据库中，以便于在读取该凭证存储数据库的接口后，识别该图片格式的原始凭证进行识别。
进一步的，业务接口还可以是各个业务管理系统，比如销售系统、采购系统等，在销售系统中，当完成一单销售，则可通过销售系统自动生成销售发票，采购系统也一样，采购交易一完成，则可通过该采购系统获取到对方发出的电子档的发票，或者是通过本地生成的原始凭证信息，通过与这些系统对接，以获取最新原始凭证。
在一实施例中，请参阅图2，所述通过一个或多个业务接口获取原始凭证的方法包括：
S1100、对所述一个或多个业务接口进行监听；
当通过业务接口方式自动获取目标凭证时，则通过监听业务接口以获取更新信息。业务接口是两个不同的系统之间进行信息交互的窗口，因此通过业务接口可探测到该业务接口对应的系统模块中是否有数据更新，比如业务接口对应的功能是否有变化，具体内容是否有增加等等。
当业务接口有多个时，则可通过轮询的方式进行监听。比如通过给各个不同的业务接口进行编号，按照编号的先后顺序查询该业务接口是否有数据更新；或者按照预设的各个业务接口的优先级别来对该业务接口进行探测，看是否有数据更新。
S1200、当监听到有目标凭证更新信息时，将更新的所述目标凭证导入识别模块中以识别所述目标凭证中的文字信息。
当监听到有数据更新时，则判断更新的数据是否是需要获取的数据，比如当更新的内容只是该业务接口的功能模块自身的更新，则需要执行，当监测到对应的业务接口中有输出新的目标凭证时，则将该新的目标凭证提取出来，并导入到识别模块中以进行目标凭证中文字信息的识别。
识别目标凭证中的文字信息的方法有多种，在一实施例中，当需要识别的原始凭证为可直接读取文字信息的文档时，则直接识别该文字信息的语意进行后续的编号。
在另一实施例中，当需要识别的原始凭证为图片格式时，可通过OCR文字识别方式对其中的信息进行识别，通过OCR图片识别技术识别，OCR文字识别指利用OCR(OpticalCharacter Recognition，光学字符识别)技术，将图片、照片上的文字内容，直接转换为可编辑文本，具体方法包括：
1)检测和提取图片中的文本区域，图片一般包括空白或者图案区域，还包括记载有考勤数据的文字区域，故第一步将文字区域提取出来，以便于后续的文字识别；
2)利用radon变换或hough变换等方法进行文本校正；
3)通过投影直方图分割出单行的文本的图片；图片中文字信息较多的时候，通常会有多行，通过此方法，可将文字的大致区域进行分割提取；
4)分割字符，获取单个文字；当获取了文字的大致区域，则可对每个文字的轮廓进行逐一提取，获取每个单独的文字；
5)识别语意，当识别出了文字的轮廓后，则可确定该文字具体含义，由于单个文字不具备特定的含义，故需要与前后的文字相结合，以获取具体的含义。
在另一实施例中，识别文字信息的语意的方法可通过神经网络模型的方式进行识别，请参阅图3，具体方法包括：
S1300、将所述目标凭证输入至神经网络模型中；
神经网络在这里是指人工神经网络，其具有自学习功能。例如实现语意识别时，只需要先把许多不同的语意的文本和对应的语意的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的文本信息内容。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。另外，其具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。神经网络还具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。基于以上有点，本申请采用训练好的神经网络模型来识别人体头像信息。
神经网络包括深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、深度残差网络等，本申请以卷积神经网络为例进行说明，卷积神经网络是一种前馈神经网络，人工神经元可以响应周围单元，可以进行大型图像处理。卷积神经网络包括卷积层和池化层。卷积神经网络(CNN)中卷积的目的在于将某些特征从图像中提取出来。卷积神经网络的基本结构包括两层，其一为特征提取层，每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连，并提取该局部的特征。一旦该局部特征被提取后，它与其它特征间的位置关系也随之确定下来；其二是特征映射层，网络的每个计算层由多个特征映射组成，每个特征映射是一个平面，平面上所有神经元的权值相等。特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid函数作为卷积网络的激活函数，使得特征映射具有位移不变性。此外，由于一个映射面上的神经元共享权值，因而减少了网络自由参数的个数。卷积神经网络中的每一个卷积层都紧跟着一个用来求局部平均与二次提取的计算层，这种特有的两次特征提取结构减小了特征分辨率。
由于卷积神经网络的特征检测层通过训练数据进行学习，所以在使用卷积神经网络时，避免了显式的特征抽取，而隐式地从训练数据中进行学习；再者由于同一特征映射面上的神经元权值相同，所以网络可以并行学习，这也是卷积网络相对于神经元彼此相连网络的一大优势。
本申请是将需要识别的目标凭证输入至神经网络模型中，其中这里的目标凭证可以是文档信息，也可以是图片或者PDF等格式的信息内容，神经网络模型通过识别不同类型的目标凭证，通过提取出具体的文字信息，再进行语意的识别。
S1400、识别所述目标凭证中的文字信息以及对应的语意；
神经网络模型有很多种，在一实施例中，采用卷积神经网络来进行语意识别，卷积神经网络是一种特殊的、简化的深层神经网络模型，它的每个卷积层都是由多个卷积滤波器组成。在CNN(Convolutional Neural Network，卷积神经网络)中，图像的一小部分(局部感受区域)作为层级结构的最低层的输入，信息再依次传输到不同的层，每层通过多个卷积滤波器去获得观测数据的最显著的特征。基于CNN，可以用来做文本分类，情感分析，本体分类等。传统文本分类等任务，一般基于bag of words或者基于word的特征提取，此类方法一般需要领域知识和人工特征。利用CNN做，方法也类似，但一般都是基于raw text，CNN模型的输入可以是word series，可以是word vector，还可以是单纯的字符。比起传统方法，CNN不需要过多的人工特征。
将word series作为输入，利用CNN做文本分类。CNN一般共分四层，第一层是词向量层，doc中的每个词，都将其映射到词向量空间，假设词向量为k维，则n个词映射后，相当于生成一张n*k维的图像；第二层是卷积层，多个滤波器作用于词向量层，不同滤波器生成不同的feature map；第三层是pooling层，取每个feature map的最大值，这样操作可以处理变长文档，因为第三层输出只依赖于滤波器的个数；第四层是一个全连接的softmax层，输出是每个类目的概率。除此之外，输入层可以有两个channel，其中一个channel采用预先利用word2vec训练好的词向量，另一个channel的词向量可以通过backpropagation在训练过程中调整。利用CNN做文本分类，还可以考虑到词的顺序，而利用传统的”bag-of-words+maxent/svm”方法，是没有考虑词之间的顺序的。将doc character作为输入，利用CNN做文本分类，以便于根据分类信息进行语意识别。
S1500、按照预设输出规则将识别的所述目标凭证的指定内容填充至目标列表中输出。
在本申请中，目标列表为将多个识别出的目标凭证的文字信息记录在一起的信息表，其可根据具体的科目内容进行归类记载，以便于后续的统计和分析。其中科目内容包括：合作双方的名称、证件代码信息、合作内容、数量等信息。
S2000、根据识别的所述目标凭证的文字信息，按照预设的编号规则对所述目标凭证进行编号，所述预设的编号规则包括按照业务主体以及时间的先后顺序进行编号；
通过识别所述目标凭证的文字信息，则可获取目标凭证的科目内容信息，在本实施例中，通过识别目标凭证的科目内容，则可根据科目内容以预设的编号规则对所述目标凭证进行编号。
在一实施例中，预设的编号规则包括按照业务主体以及时间的先后顺序进行编号。业务主体是指凭证中合作双方的名称、或者证件代码所表征的主体，在本实施例中，不同的业务主体配置一个独一无二的代号，属于该业务主体的所有凭证的编号上都添加这个代号以作为区别，时间顺序为根据日期或者原始凭证获取的时间点来进行排序以区分先后，上述公开的编号规则按照某一规则进行组合，比如编号格式为：业务主体代号+时间+随机验证码。比如，某个凭证的业务主体为A公司，其代号为A，是2018年9月10日开具的，随机验证码为A1236，因此这个目标凭证的编号为A20180910A1236,某凭证的业务主体为B公司，代号为B，是2018年9页10日开具的，随机验证码为B1111,因此，该目标凭证的编号为B20180910B111，以此根据主体区分对应的内容和凭证。
在另一实施例中，编号规则还可以在上述的基础上更具业务类型进一步进行区分，比如对于销售的原始凭证，代号为XS，对于采购的业务凭证，代号为CG，因此编号的规则可以为：业务主体代号+时间+业务类型+随机验证码，因此对于业务主体为A公司，2018年9月10日开具的，业务类型为采购，随机验证码为G1234，则编号为：A20180910CGG1234。
进一步的，该编号规则还可以为：业务主体代号+时间+业务类型+制证人+随机验证码，例如制证人为小王，其代号为XW，因此上述业务主体为A公司，2018年9月10日开具的，业务类型为采购，随机验证码为G1234对应的编号为：A20180910CGXWG1234。以上只是本申请公开的其中几种编号规则，根据需求还可以设置其他的编号规则。
S3000、提取编号后的所述目标凭证中的指定内容生成记账凭证，并对所述原始凭证和记账凭证进行分类存储。
通过步骤S2000获取了目标凭证的编号信息后，则可从编号信息中识别出一些关键信息，比如执行主体、时间、凭证类型、制证责任人等信息，根据识别的上述信息将对应的原始凭证存储在指定位置，比如，将原始凭证按照时间的先后顺序进行存放，并按月份自动存储，当该原始凭证是2018年9月份的，则存储在9月份所在的存储区域，6月份的原始凭证则存储在6月份的存储区域内。进一步的，根据会计做账的习惯，还可以将存储区域案号原始凭证的类型进行存储，比如将销售型的原始发票存储在销售数据存储区域，采购型的原始发票存储在采购数据存储区域，当划分了大的区域，还可在该存储区域中根据其他的关键信息进一步进行分类存储，比如将销售型的原始凭证按照年份和月份依次进行分类存储，以便于后续查找，或者按照制证人、执行主体等进行分类。
在本申请中，通过编号信息，将对应的目标凭证中的指定内容记录在记账凭证中。记账凭证是财会部门根据原始凭证填制，记载经济业务简要内容，确定会计分录，作为记账依据的会计凭证，一般有相对应的格式，比如一个完整的记账凭证包括：日期、凭证编号、摘要、总账科目信息、明细科目信息、借方金额、贷方金额、总金额、相关确认人等信息，因此可根据日期和项目名称来对应生成记账凭证，比如先识别是目标凭证为销项型凭证还是进项型凭证，比如判断即是销售发票还是采购发票，将同一日期的销售发票提取出来识别，将相关的科目信息、金额信息和执行主体等信息提取出来按照会计填写规则依次记录在记账凭证中，生成完整的记账凭证，对该记账凭证进行数字编号已进行区分，存储在指定位置，指定位置可以为专门的记账凭证存储区域。
在一实施例中，在执行完步骤S1200之后，以及S1300之前，还包括：
判断所述目标凭证是否符合凭证预设规则，所述凭证预设规则包括所述目标凭证中指定位置的信息至少有一项与之前识别的目标凭证不一样；当符合凭证预设规则时，执行所述按照预设输出规则将识别的所述目标凭证的指定内容填充至目标列表中输出的步骤。
这里的目标凭证中指定位置的信息至少有一项的信息与之前识别的目标凭证不一样即表示在不同的目标凭证中至少有一项参数是不一样的。当原始凭证为发票时，包括凭证号、开票日期、名称、规则、单位、数量、金额、购货单位、销货单位等内容，不同的发票其凭证号是不一样的，因此只在本步骤中，只需要通过表征发票的凭证号的关键字或关键位置识别出对应的凭证号数值，则可对比出是否存在同一张发票。当原始凭证不是发票时，则可通过识别其他的信息来判断，比如识别验证码、开票时间、购货单位等信息，只要满足有一项不一样，则表示为不同的原始凭证。
进一步的，当识别出两张原始凭证一样时，可弹出相同的两张原始凭证，以方便用户手动确认是否一样。
进一步的，为了方便判断是否存在相同的原始凭证信息，在步骤S1000中识别出目标凭证的文字信息后，还包括将识别出的内容按照预设的分类进行存储。比如原始发票包括凭证号、开票日期、名称、规则、单位、数量、金额、购货单位、销货单位等内容，凭证号是识别两张发票是一样的最好的比对参数，因此可将每一张目标凭证识别出的凭证号都存储在列表中，当需要通过对比凭证号以进行凭证查重时，则直接从列表中依次对比曾经识别过的凭证号即可。同样，对于购货以及销售的公司名称、货物名称等相关信息，也可以通过一样的方式，按照类别存储在对应的表格中，以便于后续的对比。
在一实施例中，有的目标凭证容易被造假，因此，会在目标凭证中通过某一种标识来以方便识别是否真的。比如通过二维码、验证数字、防伪标志等。因此，可通过提取这些验证信息，并进行识别，以判断是否为真实有用的发票，以便于确保财务数据的真实性。基于此，请参阅图4，在所述按照编号预设规则对所述目标凭证进行编号之前还包括：
S1700、提取所述目标列表中的验证信息；
验证信息的表现形式有多种，比如验证码、二维码、防伪标志等，但是不同类型的目标凭证有不同方式的验证信息，比如原始凭证为发票时，则可通过验证码或者二维码进行识别，且发票中二维码和验证码的位置是相对固定的，通过识别验证信息的类型，再读取对应位置的相关信息以提取对应的验证信息。
在识别了目标凭证的具体内容后，会将所识别的内容按照科目内容存储在目标列表中以进行输出，这其中也包括所识别的验证信息，因此在实际判断过程中，可从输出的目标列表中直接获取所识别的验证信息即可。
S1800、将所述验证信息输入至验证系统中以进行真假验证，当所述验证系统验证所述目标凭证为合法凭证时，执行所述按照编号预设规则对所述目标凭证进行编号的步骤。
当提取了上述的验证信息后，可将该验证信息输入对应的验证系统中，比如当识别出目标凭证为发票时，则将识别的发票验证信息输入至发票验证系统中以进行验证，发票验证系统可以指国税局网站的发票校验系统。只需要调用国税局网站的发票校验系统的接口，即可将需要识别的验证信息通过该接口进行验证，同时获取验证的结果。
当所述验证的结果表示该目标凭证为合法凭证时，则执行S2000中的按照预设的编号规则，同时，当所述验证系统验证所述目标凭证为非法凭证时，发送警报信息至终端以提醒用户，所述警报信息包括所述非法凭证的来源接口信息。
警报信息可以是文字信息，将识别的非法的目标凭证的相关参数信息，包括该非法凭证的来源接口信息通过文字形式发送至后台监控客户端以提醒用户进行处理，进一步的，该警报信息还可以包括声音警报，当在是被过程中发现非法目标凭证时，通过与该系统连接的警报装置，发出警报信息，以提醒用户进行处理。
在一实施例中，由于识别了上述目标凭证后，且根据所识别的目标凭证的具体内容，按照科目类型进行了分类，因此可通过所述多个记账凭证中的类型、科目和数值按照预设会计统计规则生成会计分析表。
比如可通过销售型凭证统计所有的销售额，通过资产型凭证统计新增的资产额等，同时结合其他的数据生成资产负债表等相关会计表，或者根据上述数据，进行分析，比如分析出年度、季度增长趋势以及各个不同项目之间的占比等。
另一方面，请参阅图5，本发明还公开一种凭证管理控制装置，包括识别模块1000、处理模块2000和执行模块3000，其中，识别模块1000被配置为执行识别目标凭证中的文字信息，所述目标凭证为通过一个或多个业务接口获取的原始凭证；处理模块2000被配置为执行根据识别的所述目标凭证的文字信息，按照预设的编号规则对所述目标凭证进行编号，所述预设的编号规则包括按照业务主体以及时间的先后顺序进行编号；执行模块3000被配置为执行提取编号后的所述目标凭证中的指定内容生成记账凭证，并对所述原始凭证和记账凭证进行分类存储。
在一实施例中，还包括：输入模块：被配置为执行将所述目标凭证输入至神经网络模型中；语意识别模块：被配置为执行识别所述目标凭证中的文字信息以及对应的语意；输出模块：被配置为执行按照预设输出规则将识别的所述目标凭证的指定内容填充至目标列表中输出。
在一实施例中，还包括判断模块：被配置为执行判断所述目标凭证是否符合凭证预设规则，所述凭证预设规则包括所述目标凭证中指定位置的信息至少有一项与之前识别的目标凭证不一样；当符合凭证预设规则时，执行所述按照预设输出规则将识别的所述目标凭证的指定内容填充至目标列表中输出的步骤。
本申请通过自动识别目标凭证中的文字信息，并进行语意识别，根据目标凭证中的某一个或多个特征对目标凭证进行编号，通过编号可直接反应该目标凭证的某些特征，方便后续的目标凭证的查找和数据的统计。整个过程自动识别，无需人工编号，可快速进行财务数据统计，人工只需进行核对即可，进一步的，还可通过自动识别的信息，按照科目和类别自动生成统计表格以及财务表格，整个过程简单，方便快捷，大大节约了人力成本。
在一实施例中，还包括监听模块：被配置为执行对所述一个或多个业务接口进行监听；导入模块：被配置为执行当监听到有目标凭证更新信息时，将更新的所述目标凭证导入识别模块中以识别所述目标凭证中的文字信息。
在一实施例中，还包括：提取模块：被配置为执行提取所述目标列表中的验证信息；验证模块：被配置为执行将所述验证信息输入至验证系统中以进行真假验证，当所述验证系统验证所述目标凭证为合法凭证时，执行所述按照编号预设规则对所述目标凭证进行编号的步骤。
在一实施例中，还包括警报模块：被配置为执行当所述验证系统验证所述目标凭证为非法凭证时，发送警报信息至终端以提醒用户，所述警报信息包括所述非法凭证的来源接口信息。
在一实施例中，还包括分析模块：被配置为执行通过所述多个记账凭证中的类型、科目和数值按照预设会计统计规则生成会计分析表。
由于上述公开的凭证管理控制装置是凭证管理控制方法一一对应的产品的介绍，其功能一样，此处不再赘述。
本发明实施例提供计算机设备基本结构框图请参阅图6。
该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、非易失性存储介质、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统、数据库和计算机可读指令，数据库中可存储有控件信息序列，该计算机可读指令被处理器执行时，可使得处理器实现一种凭证管理控制方法。该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个计算机设备的运行。该计算机设备的存储器中可存储有计算机可读指令，该计算机可读指令被处理器执行时，可使得处理器执行一种凭证管理控制方法。该计算机设备的网络接口用于与终端连接通信。本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
计算机设备通过接收关联的客户端发送的提示行为的状态信息，即关联终端是否开启提示以及贷款人是否关闭该提示任务。通过验证上述任务条件是否达成，进而向关联终端发送对应的预设指令，以使关联终端能够根据该预设指令执行相应的操作，从而实现了对关联终端的有效监管。同时，在提示信息状态与预设的状态指令不相同时，服务器端控制关联终端持续进行响铃，以防止关联终端的提示任务在执行一段时间后自动终止的问题。
本发明还提供一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述任一实施例所述的凭证管理控制方法。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该计算机程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，前述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)等非易失性存储介质，或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。
应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
以上所述仅是本发明的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种凭证管理控制方法，其特征在于，包括：
识别目标凭证中的文字信息，所述目标凭证为通过一个或多个业务接口获取的原始凭证；
根据识别的所述目标凭证的文字信息，按照预设的编号规则对所述目标凭证进行编号，所述预设的编号规则包括按照业务主体以及时间的先后顺序进行编号；
提取编号后的所述目标凭证中的指定内容生成记账凭证，并对所述原始凭证和记账凭证进行分类存储。
2.根据权利要求1所述的凭证管理控制方法，其特征在于，所述识别目标凭证中的文字信息的方法包括：
将所述目标凭证输入至神经网络模型中；
识别所述目标凭证中的文字信息以及对应的语意；
按照预设输出规则将识别的所述目标凭证的指定内容填充至目标列表中输出。
3.根据权利要求2所述的凭证管理控制方法，其特征在于，所述按照预设输出规则将识别的所述目标凭证的指定内容填充至目标列表中输出之前还包括：
判断所述目标凭证是否符合凭证预设规则，所述凭证预设规则包括所述目标凭证中指定位置的信息至少有一项与之前识别的目标凭证不一样；当符合凭证预设规则时，执行所述按照预设输出规则将识别的所述目标凭证的指定内容填充至目标列表中输出的步骤。
4.根据权利要求1所述的凭证管理控制方法，其特征在于，所述通过一个或多个业务接口获取原始凭证的方法包括：
对所述一个或多个业务接口进行监听；
当监听到有目标凭证更新信息时，将更新的所述目标凭证导入识别模块中以识别所述目标凭证中的文字信息。
5.根据权利要求2所述的凭证管理控制方法，其特征在于，在所述按照编号预设规则对所述目标凭证进行编号之前还包括：
提取所述目标列表中的验证信息；
将所述验证信息输入至验证系统中以进行真假验证，当所述验证系统验证所述目标凭证为合法凭证时，执行所述按照编号预设规则对所述目标凭证进行编号的步骤。
6.根据权利要求5所述的凭证管理控制方法，其特征在于，还包括：
当所述验证系统验证所述目标凭证为非法凭证时，发送警报信息至终端以提醒用户，所述警报信息包括所述非法凭证的来源接口信息。
7.根据权利要求1所述的凭证管理控制方法，其特征在于，还包括：
通过所述多个记账凭证中的类型、科目和数值按照预设会计统计规则生成会计分析表。
8.一种凭证管理控制装置，其特征在于，包括：
识别模块：被配置为执行识别目标凭证中的文字信息，所述目标凭证为通过一个或多个业务接口获取的原始凭证；
处理模块：被配置为执行根据识别的所述目标凭证的文字信息，按照预设的编号规则对所述目标凭证进行编号，所述预设的编号规则包括按照业务主体以及时间的先后顺序进行编号；
执行模块：被配置为执行提取编号后的所述目标凭证中的指定内容生成记账凭证，并对所述原始凭证和记账凭证进行分类存储。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项权利要求所述的凭证管理控制方法的步骤。
10.一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如权利要求1至7中任一项权利要求所述的凭证管理控制方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811512408.1A CN109784158A (zh) | 2018-12-11 | 2018-12-11 | 凭证管理控制方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811512408.1A CN109784158A (zh) | 2018-12-11 | 2018-12-11 | 凭证管理控制方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109784158A true CN109784158A (zh) | 2019-05-21 |
Family
ID=66496759
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201811512408.1A Pending CN109784158A (zh) | 2018-12-11 | 2018-12-11 | 凭证管理控制方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109784158A (zh) |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110599319A (zh) * | 2019-09-17 | 2019-12-20 | 深圳前海微众银行股份有限公司 | 自动审计方法、装置、终端及存储介质 |
| CN110807059A (zh) * | 2019-10-17 | 2020-02-18 | 北京首钢自动化信息技术有限公司 | 一种财务共享模式下的会计凭证转换装置及其方法 |
| CN110852713A (zh) * | 2019-11-06 | 2020-02-28 | 兰州领新网络信息科技有限公司 | 一种统一信用代码证识别系统和算法 |
| CN110888881A (zh) * | 2019-11-21 | 2020-03-17 | 望海康信(北京)科技股份公司 | 图片关联方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN112580920A (zh) * | 2019-09-30 | 2021-03-30 | 罗克韦尔自动化技术公司 | 对来自多个源的票据数据的管理和汇总 |
| CN112801086A (zh) * | 2021-03-30 | 2021-05-14 | 中国建设银行股份有限公司 | 凭证分类的方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN113205318A (zh) * | 2021-05-28 | 2021-08-03 | 金蝶软件（中国）有限公司 | 凭证展示方法、凭证生成装置及计算机存储介质 |
| CN113205349A (zh) * | 2021-04-26 | 2021-08-03 | 临沂职业学院 | 用于发票管理的装置及方法、电子设备 |
| CN113298182A (zh) * | 2021-06-18 | 2021-08-24 | 中国农业银行股份有限公司 | 基于凭证影像的预警方法、装置及设备 |
| CN113435990A (zh) * | 2021-06-28 | 2021-09-24 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于规则引擎的凭证生成方法、装置和计算机设备 |
| CN117436905A (zh) * | 2023-11-27 | 2024-01-23 | 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 | 一种业务凭证链的生成方法、系统、设备和存储介质 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106934673A (zh) * | 2015-12-30 | 2017-07-07 | 航天信息股份有限公司 | 一种电子发票系统 |
| CN107368833A (zh) * | 2017-09-01 | 2017-11-21 | 许军 | 一种原始凭证处理方法、装置、受理终端和系统 |
| TWM553835U (zh) * | 2017-07-26 | 2018-01-01 | 鯨動智能科技股份有限公司 | 自動智慧化帳務系統 |
| CN107924508A (zh) * | 2015-08-24 | 2018-04-17 | 金周浩 | 通过会计和财务信息生成的业务管理系统和方法 |
| CN108280698A (zh) * | 2018-01-19 | 2018-07-13 | 大象慧云信息技术有限公司 | 一种发票自定义分类管理方法及系统 |
| CN108875406A (zh) * | 2018-06-06 | 2018-11-23 | 萍乡学院 | 一种财务会计凭证分类方法 |
| CN108961021A (zh) * | 2018-05-18 | 2018-12-07 | 北京大账房网络科技股份有限公司 | 利用智能移动设备拍照生成凭证的方法及系统 |
-
2018
- 2018-12-11 CN CN201811512408.1A patent/CN109784158A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107924508A (zh) * | 2015-08-24 | 2018-04-17 | 金周浩 | 通过会计和财务信息生成的业务管理系统和方法 |
| CN106934673A (zh) * | 2015-12-30 | 2017-07-07 | 航天信息股份有限公司 | 一种电子发票系统 |
| TWM553835U (zh) * | 2017-07-26 | 2018-01-01 | 鯨動智能科技股份有限公司 | 自動智慧化帳務系統 |
| CN107368833A (zh) * | 2017-09-01 | 2017-11-21 | 许军 | 一种原始凭证处理方法、装置、受理终端和系统 |
| CN108280698A (zh) * | 2018-01-19 | 2018-07-13 | 大象慧云信息技术有限公司 | 一种发票自定义分类管理方法及系统 |
| CN108961021A (zh) * | 2018-05-18 | 2018-12-07 | 北京大账房网络科技股份有限公司 | 利用智能移动设备拍照生成凭证的方法及系统 |
| CN108875406A (zh) * | 2018-06-06 | 2018-11-23 | 萍乡学院 | 一种财务会计凭证分类方法 |
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110599319A (zh) * | 2019-09-17 | 2019-12-20 | 深圳前海微众银行股份有限公司 | 自动审计方法、装置、终端及存储介质 |
| CN110599319B (zh) * | 2019-09-17 | 2024-05-14 | 深圳前海微众银行股份有限公司 | 自动审计方法、装置、终端及存储介质 |
| CN112580920A (zh) * | 2019-09-30 | 2021-03-30 | 罗克韦尔自动化技术公司 | 对来自多个源的票据数据的管理和汇总 |
| CN110807059B (zh) * | 2019-10-17 | 2022-04-12 | 北京首钢自动化信息技术有限公司 | 一种财务共享模式下的会计凭证转换装置及其方法 |
| CN110807059A (zh) * | 2019-10-17 | 2020-02-18 | 北京首钢自动化信息技术有限公司 | 一种财务共享模式下的会计凭证转换装置及其方法 |
| CN110852713A (zh) * | 2019-11-06 | 2020-02-28 | 兰州领新网络信息科技有限公司 | 一种统一信用代码证识别系统和算法 |
| CN110888881A (zh) * | 2019-11-21 | 2020-03-17 | 望海康信(北京)科技股份公司 | 图片关联方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN112801086A (zh) * | 2021-03-30 | 2021-05-14 | 中国建设银行股份有限公司 | 凭证分类的方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN113205349A (zh) * | 2021-04-26 | 2021-08-03 | 临沂职业学院 | 用于发票管理的装置及方法、电子设备 |
| CN113205349B (zh) * | 2021-04-26 | 2022-10-25 | 临沂职业学院 | 用于发票管理的装置及方法、电子设备 |
| CN113205318A (zh) * | 2021-05-28 | 2021-08-03 | 金蝶软件（中国）有限公司 | 凭证展示方法、凭证生成装置及计算机存储介质 |
| CN113298182A (zh) * | 2021-06-18 | 2021-08-24 | 中国农业银行股份有限公司 | 基于凭证影像的预警方法、装置及设备 |
| CN113435990B (zh) * | 2021-06-28 | 2022-09-30 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于规则引擎的凭证生成方法、装置和计算机设备 |
| CN113435990A (zh) * | 2021-06-28 | 2021-09-24 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于规则引擎的凭证生成方法、装置和计算机设备 |
| CN117436905A (zh) * | 2023-11-27 | 2024-01-23 | 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 | 一种业务凭证链的生成方法、系统、设备和存储介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109784158A (zh) | 凭证管理控制方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| Shmueli et al. | Data mining for business analytics: Concepts, techniques, and applications with XLMiner | |
| Sarma | Predictive modeling with SAS enterprise miner: Practical solutions for business applications | |
| US20190205993A1 (en) | Transaction data categorizer system and method | |
| CN110892442A (zh) | 用于自适应评分以检测商务卡的误用或滥用的系统、方法和设备 | |
| CN109767318A (zh) | 贷款产品推荐方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN110084603A (zh) | 训练欺诈交易检测模型的方法、检测方法以及对应装置 | |
| CN109558441A (zh) | 财务指标自动监控方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN112184145A (zh) | 一种基于ai无人干预审批系统 | |
| US20210150129A1 (en) | System and method for correction of acquired transaction text fields | |
| CN110458644A (zh) | 一种信息处理方法及相关设备 | |
| Zhang et al. | Causal language intensity in performance commentary and financial analyst behaviour | |
| CN113159796A (zh) | 一种贸易合同验证方法及装置 | |
| CN113139876A (zh) | 风险模型训练方法、装置、计算机设备及可读存储介质 | |
| Hirano et al. | Comparing actual and simulated HFT traders' behavior for agent design | |
| CN109035025A (zh) | 评价股票评论可靠性的方法和装置 | |
| CN117540803A (zh) | 基于大模型的决策引擎配置方法、装置、电子设备及介质 | |
| Shmueli et al. | Machine learning for business analytics: Concepts, techniques, and applications with analytic solver data mining | |
| CN109785093A (zh) | 基于估值系统的制证方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN109711849A (zh) | 以太坊地址画像生成方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN109784833A (zh) | 一种收入报表的生成方法及设备 | |
| CN113177851A (zh) | 线上保险交易的存证方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN116451125A (zh) | 一种新能源车车主识别方法、装置、设备及存储介质 | |
| Jurgovsky | Context-aware credit card fraud detection | |
| Miller et al. | Product digitization and differentiation strategy change: Evidence from the book publishing industry |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |