CN110096556B - 一种可提高开票智能赋码准确度的系统和方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种提高开票智能赋码准确度的系统和方法，该系统主要包括有消息中心、智能编码客户端、智能编码管理端、智能编码服务端、本地商品编码库和云端商品编码库，智能编码服务端可提供商品编码采集服务、编码匹配服务、编码反馈服务和编码检测服务，用户可在智能编码客户端可向编码服务端请求获取最优商品编码、对商品编码进行检测、将反馈信息通过服务端反馈至智能编码管理端，局端编码审核人员可在智能编码管理端对编码进行质检、检测和反馈信息，该方法提出通过层次分析匹配算法精确匹配最优商品编码，通过反馈、检测以及质检多种辅助手段对分类编码进行纠正，可有效提高开票过程中商品编码的准确度。

Description

一种可提高开票智能赋码准确度的系统和方法

技术领域

本发明属于发票开具技术领域，涉及一种可提高开票智能赋码准确度的系统和方法。

背景技术

税收分类编码是在纳税人开具发票时，票面上的商品应与国税总局出具的税收分类编码进行关联，按分类编码上注明的税率和征收率开具发票。以便税务机关统计、筛选、分析、比对数据，最终目标是加强征收管理。

开票人选择分类编码一直存在准确率低下的问题，导致商品分类不准确，直接影响税收分析工作的基础。税收分类编码不准确的原因主要有：

(1)开票人对分类编码不熟悉，以及不同开票人对分类编码的理解存在一定差异。

(2)开票人对分类编码不重视，选择的随意性比较强。

(3)开票人出于各种主观原因，故意选择不正确的分类。

(4)只使用同一商品编码出现频率评分排序的商品编码让开票人选择，准确率也不高。

因此，有必要寻找一种可以提高开票分类编码准确率的方法。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种可提高智能赋码准确度的系统和方法，以解决销售方选择商品税收分类编码时的困难，帮助销售方快速、准确地选择商品税收分类编码。该方法通过层次分析匹配算法精确匹配最优商品编码，通过反馈、检测以及质检多种辅助手段对分类编码进行纠正，可有效提高商品编码的准确度。

本发明采用的技术方案如下：

一种可提高开票智能赋码准确度的系统，包括本地商品编码库、云端商品编码库，智能编码客户端、智能编码管理端、智能编码服务端、及消息中心；

其中：

本地商品编码库，用于存放客户端本地商品编码；

云端商品编码库，用于存放商品编码原始数据(即用户上传的未经过清洗的商品编码数据)、税局端的商品编码分类表、以及标准商品编码和审核商品编码数据；智能编码服务端用于提供商品编码采集服务、编码匹配服务、编码反馈服务和编码检测服务，智能编码客户端通过采集服务可以将本地商品编码库同步到云端商品编码库，通过编码匹配服务获取到最优的商品税收分类编码，通过反馈服务将用户待确认的商品编码反馈到智能编码管理端，由局端人员进行确认，通过编码检测服务触发智能编码服务端对用户的商品编码进行一次检测；

智能编码管理端用于为局端人员提供管控后台，对用户的商品编码进行质检、检测及意见反馈；

消息中心用于提供消息推送服务，智能编码管理端和智能编码服务端通过消息中心将各种编码更正消息推送到智能编码客户端。

上述技术方案中，进一步的，所述的云端商品编码库包括hbase、hive、elasticsearch、redis、mysql数据库，其中商品编码原始数据存放于hbase或hive数据库中，税局端的标准编码库数据以及更新后的商品编码数据存放在elasticsearch数据库中，redis数据库用于缓存商品编码以快速响应商品赋码，mysql数据库中存放经过编码检测的结果，如用户上传的商品编码错误率、商品编码总数。

本发明提供的一种可提高开票智能赋码准确度的方法，基于上述的系统实现，方法如下：

用户使用智能编码客户端添加或导入商品，智能编码客户端向智能编码服务端请求获取最优的商品编码，智能编码服务端根据商品名称在云端商品编码库中进行模糊匹配，获得匹配的最优商品分类编码，并将结果返回至智能编码客户端，用户选择确认该最优商品分类编码后，更新本地商品编码库；

用户对返回的最优商品分类编码有不同意见时，通过智能编码客户端反馈用户自荐的商品税收分类编码，智能编码客户端通过智能编码服务端将用户自荐的商品编码反馈到智能编码管理端；局端编码审核人员在智能编码管理端确认后将反馈结果通过消息中心即时推送到智能编码客户端，智能编码客户端向用户提示反馈结果，并对商品编码进行自动纠正；

局端审核人员通过智能编码管理端对云端的企业的商品编码进行质检，在发现有问题的商品编码时，对其编码进行修正，更新云端商品编码库，并将修正后的编码通过消息中心推送到智能编码客户端，智能编码客户端在收到质检结果后自动对本地商品编码库进行校正，并更新本地商品编码库；

局端审核人员在发现某一用户的商品编码异常率比较高时可通过智能编码管理后台向该用户的税收分类编码发起编码检测，用户也可通过客户端发起编码检测；当发起编码检测后，由智能编码服务端对该用户的商品编码的准确性进行检查(所述的检查可以是：1.比对用户上传的商品编码和同一商品名称的最佳编码的前五位，如果前五位不一致，则用户上传的商品编码有异常；2.如果用户上传的商品编码为空，则认为有异常)，并将检测结果返回给智能编码客户端，客户端自动对商品编码进行修正。

进一步的，在进行模糊匹配获取最优商品税收分类编码的过程中，采用层次分析算法，以最优商品编码为目标层，包括商品匹配度、用户选择比例、商品编码认证标识以及用户主营业务四个评价准则，在进行匹配时，首先根据四个评价准则建立评价矩阵，计算出四个准则所占权重；然后根据商品名称通过es搜索引擎模糊匹配出名称最匹配的若干个商品编码(如20个，该值可配置)；按照四个准则获得每个商品编码的各个准则的评价值；根据准则评价值和准则权重计算出各个商品的推荐度；最后按推荐度从高到低进行排序选出最优的商品编码。

更进一步的，所述的商品匹配度根据最大编辑距离算法计算获得。

更进一步的，所述的用户选择比例由数据分析模块根据企业税号、商品名称和税收分类编码统计得到；

更进一步的，所述的编码认证标识由智能编码管理端维护更新，是由局端审核人员审核通过之后给与商品编码的一个认证标识，如果已得到认证(用户认为推荐的商品编码不合理，用户会反馈他认为合理的商品编码；另外用户上传的商品编码如果与推荐的商品编码不匹配。这些反馈的或与推荐的商品编码不太一致的编码都会由税局人员进行审核，如果税局人员审核通过，则认为该商品编码是经过认证的，这样获取最佳匹配的商品编码时增加了该商品编码的评分。)，则评价值为1，否则为0。

更进一步的，所述的用户主营业务由用户通过智能编码客户端选择，在智能编码客户端获取商品编码时向后台提供用户主营业务，如果商品编码符合用户主营业务，则给于评价值为1，否则为0。

本发明具有的有益效果是：

本发明实现了商品明细的智能自动填充，通过层次分析精确匹配编码算法，并通过编码反馈、编码检测和编码质检辅助技术手段，极大提高了税收分类编码的准确度。经税局抽样检查，商品税收分类编码前5位准确率达99％以上。

附图说明

图1是本发明系统的示意图；

图2是本发明方法中导入商品后进行编码匹配的过程示意图；

图3是编码匹配时层次分析法示意图；

图4是用层次分析法选择最优匹配商品编码的流程示意图；

图5是用户反馈的处理流程示意图；

图6是质检的处理流程示意图；

图7是编码检测过程示意图；

图8是本发明系统及方法的一种具体实施例。

具体实施方式

下面对本发明做进一步的阐述说明。

本发明的一种可提高智能赋码准确度的系统主要包括消息中心、智能编码客户端、智能编码服务端、智能编码管理端、本地商品编码库、云端商品编码库，此外还包括有数据分析模块；

云端商品编码库包括hbase、hive、elasticsearch、mysql以及redis数据库。局端标准编码库和所有用户在智能编码客户端添加的商品都同步到云端商品编码库中，以便对数据进行清洗和统计分析处理，并为商品编码匹配提供基准数据。由智能编码客户端采集的未经过清洗的商品编码原始数据存放在habase或hive中；税局端的标准编码库和经过筛选加工处理的用户商品编码信息(包括用户选择比例)存放在elasticsearch中，以便通过elasticsearch进行商品名称的分词和商品编码的快速搜索。为便于提高商品编码推荐性能，可以将经过商品编码缓存到redis数据库中；对用户反馈的商品编码或用户商品编码总数、编码异常条数、异常率等异常信息可以存放在mysql数据库中。

智能编码客户端向用户提供了商品编码的维护功能，同时对百旺版和航信版开票客户端赋予税收分类编码自动匹配的能力。智能编码客户端兼具采集商品编码的功能，可将商品编码同步到云端商品编码数据库中。商品编码客户端可与消息中心建立消息通道，以便随时接收服务端推送的编码检测结果、反馈结果以及质检结果等各种消息，及时自动修正客户端本地商品编码库。

智能编码服务端提供商品编码采集服务、编码匹配服务、编码反馈服务和编码检测服务。智能编码客户端通过采集服务可以将客户端的本地商品编码库同步到云端数据库；通过编码匹配服务获取到最优的商品税收分类编码；通过反馈服务将用户待确认的商品编码反馈到智能编码管理后台，由局端进行确认；通过编码检测服务触发服务端对用户的商品编码进行一次检测。

为能够使局端对所有用户的商品编码进行管控，数据分析模块对云端商品编码库中的原始商品编码进行清洗、分析、统计及抽取，统计分析出每一商品编码用户选择比例(用于层次分析商品编码匹配算法)、智能编码异常率等数据。

智能编码管理端为局端人员提供可视化的管控后台。通过管控后台可对用户的商品编码进行质检、编码意见反馈等操作，及时对用户的商品编码进行纠正。

消息中心提供消息推送服务，智能编码管理端和服务端可通过消息中心将各种编码更正消息推送到智能编码客户端。

在用户使用智能编码客户端添加或导入商品时，客户端向智能编码服务端请求获取最优的商品编码，智能编码服务端根据商品名称进行编码匹配，其过程如图2所示。在匹配获取最优的商品税收分类编码的过程中，为提高商品编码匹配准确度，使用了层次分析算法选择最优商品编码。层次分析定义如图3所示。在该层次分析中包括了商品匹配度、用户选择比例、商品编码认证标识以及用户主营业务四个评价准则。在进行匹配时，首先根据四个评价准则建立评价矩阵，计算出四个准则所占权重；然后根据商品名称通过es搜索引擎模糊匹配出名称最匹配的20个(可配置)商品编码；按照四个准则获得每个商品编码的各个准则的评价值；根据准则评价值和准则权重计算出各个商品的推荐度；最后按推荐度从高到低进行排序选出最优的商品编码。使用层次分析法选择最优匹配商品编码的算法如图4所示。其中商品匹配度根据最大编辑距离算法计算获得；用户选择比例由数据分析模块根据企业税号、商品名称和税收分类编码统计得到；编码认证标识是由局端审核人员审核通过之后给与商品编码的一个认证标识。如果该商品编码有认证标识，则评价值为1，否则为0；用户主营业务由用户通过智能编码客户端选择，在智能编码客户端获取商品编码时向后台提供用户主营业务，如果商品编码符合用户主营业务，则给于评价值为1，否则为0。

用户对商品编码有意见时可以通过智能编码客户端反馈用户自荐的商品税收分类编码，客户端将反馈信息通过智能编码服务端将用户自荐的商品编码反馈到局端；局端编码审核人员在智能编码管理端确认后将反馈结果通过消息中心即时推送到客户端，客户端根据反馈结果除向用户提示外，并对商品编码进行自动纠正。用户反馈和处理流程如图5所示。

局端审核人员可以通过智能编码管理后台对企业的商品编码进行质检。在发现有问题的商品编码时，对其编码进行修正，并将修正后的编码通过消息中心推送到智能编码客户端，智能编码客户端在收到质检结果后自动对本地商品编码库进行校正。质检处理流程如图6所示。

由于用户对分类编码不熟悉或对分类编码不重视而随意选择等原因，可能会出现错误的商品税收分类编码，因此本方法和系统提出了编码检测功能，以检测税收分类编码是否符合编码规则。局端审核人员在发现某一用户的商品编码异常率比较高时可通过智能编码管理后台向该用户的税收分类编码发起编码检测，用户也可通过客户端发起编码检测，智能编码服务端对该用户的商品编码的准确性进行检查，并将检测结果返回给智能编码客户端，客户端自动对商品编码进行修正。编码检测过程如图7所示。

本发明的方法与传统的智能编码的方法不同，不仅仅用到商品匹配和商品编码的选择频率两个维度来计算推荐的商品编码，还考虑了用户主营业务、税局认可的商品编码(给于认证标识)，此外还将选择频率采用用户选择比例来替代，整个方法更加科学、可靠。

Claims (6)

1.一种可提高开票智能赋码准确度的方法，其特征在于，基于如下系统实现，系统包括本地商品编码库、云端商品编码库，智能编码客户端、智能编码管理端、智能编码服务端、及消息中心；

其中：

本地商品编码库，用于存放客户端本地商品编码；

云端商品编码库，用于存放用户商品编码原始数据、税局端的商品编码分类表、以及标准商品编码和审核商品编码数据；

智能编码服务端用于提供商品编码采集服务、编码匹配服务、编码反馈服务和编码检测服务，智能编码客户端通过采集服务可以将本地商品编码库同步到云端商品编码库，通过编码匹配服务获取到最优的商品税收分类编码，通过反馈服务将用户待确认的商品编码反馈到智能编码管理端，由局端人员进行确认，通过编码检测服务触发智能编码服务端对用户的商品编码进行一次检测；

智能编码管理端用于为局端人员提供管控后台，对用户的商品编码进行质检、检测及意见反馈；

消息中心用于提供消息推送服务，智能编码管理端和智能编码服务端通过消息中心将各种编码更正消息推送到智能编码客户端；

方法如下：

用户使用智能编码客户端添加或导入商品，智能编码客户端向智能编码服务端请求获取最优的商品编码，智能编码服务端根据商品名称在云端商品编码库中进行模糊匹配，获得匹配的最优商品分类编码，并将结果返回至智能编码客户端，用户选择确认该最优商品分类编码后，更新本地商品编码库；

在进行模糊匹配获取最优商品税收分类编码的过程中，采用层次分析算法，以最优商品编码为目标层，包括商品匹配度、用户选择比例、商品编码认证标识以及用户主营业务四个评价准则，在进行匹配时，首先根据四个评价准则建立评价矩阵，计算出四个准则所占权重；然后根据商品名称通过es搜索引擎模糊匹配出名称最匹配的若干个商品编码；按照四个准则获得每个商品编码的各个准则的评价值；根据准则评价值和准则权重计算出各个商品的推荐度；最后按推荐度从高到低进行排序选出最优的商品编码；

用户对返回的最优商品分类编码有不同意见时，通过智能编码客户端反馈用户自荐的商品税收分类编码，智能编码客户端通过智能编码服务端将用户自荐的商品编码反馈到智能编码管理端；局端编码审核人员在智能编码管理端确认后将反馈结果通过消息中心即时推送到智能编码客户端，智能编码客户端向用户提示反馈结果，并对商品编码进行自动纠正；

局端审核人员通过智能编码管理端对云端的企业的商品编码进行质检，在发现有问题的商品编码时，对其编码进行修正，更新云端商品编码库，并将修正后的编码通过消息中心推送到智能编码客户端，智能编码客户端在收到质检结果后自动对本地商品编码库进行校正，并更新本地商品编码库；

局端审核人员在发现某一用户的商品编码异常率比较高时可通过智能编码管理后台向该用户的税收分类编码发起编码检测，用户也可通过客户端发起编码检测；当发起编码检测后，由智能编码服务端对该用户的商品编码的准确性进行检查，并将检测结果返回给智能编码客户端，客户端自动对商品编码进行修正。

2.根据权利要求1所述的一种可提高开票智能赋码准确度的方法，其特征在于，所述的商品匹配度根据最大编辑距离算法计算获得。

3.根据权利要求1所述的一种可提高开票智能赋码准确度的方法，其特征在于，所述的用户选择比例由数据分析模块根据企业税号、商品名称和税收分类编码统计得到。

4.根据权利要求1所述的一种可提高开票智能赋码准确度的方法，其特征在于，所述的编码认证标识由智能编码管理端维护更新，是由局端审核人员审核通过之后给与商品编码的一个认证标识，如果已得到认证，则评价值为1，否则为0。

5.根据权利要求1所述的一种可提高开票智能赋码准确度的方法，其特征在于，所述的用户主营业务由用户通过智能编码客户端选择，在智能编码客户端获取商品编码时向后台提供用户主营业务，如果商品编码符合用户主营业务，则给于评价值为1，否则为0。

6.根据权利要求1所述的一种可提高开票智能赋码准确度的方法，其特征在于，所述的智能编码服务端对该用户的商品编码的准确性进行检查如下：

1）. 比对用户上传的商品编码和同一商品名称的最佳编码的前五位，如果前五位不一致，则用户上传的商品编码有异常；

2）. 如果用户上传的商品编码为空，则认为有异常。

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