CN113297849B - 基于区块链技术的财务预提费用管理方法 - Google Patents

基于区块链技术的财务预提费用管理方法 Download PDF

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Abstract

公开了一种基于区块链技术的财务预提费用管理方法，该方法针对区块链本身的分布式数据的集中存储和管理功能和区块链所存储的数据的不可篡改，采用基于统计特征学习的深度神经网络技术来对业务部门提交的费用预提申请单据进行特征识别和分类，从而确定其是否归属于费用提前申请的事项范围，以保证存储到区块链架构中的数据的准确性。这样，通过采用区块链来对费用预提申请单据进行存储和管理，可以利用区块链的去中心化分布式存储特性和不可修改特性，来确保费用预提申请单据管理和查询的便利性和安全性。

Description

基于区块链技术的财务预提费用管理方法
技术领域
本发明涉及区块链领域下的数据管理，且更为具体地，涉及一种基于区块链技术的财务预提费用管理方法、基于区块链技术的财务预提费用管理系统和电子设备。
背景技术
区块链是一个分布式的共享账本和数据库，具有去中心化、不可篡改、全程留痕、可以追溯、集体维护、公开透明等特点。这些特点保证了区块链的“诚实”与“透明”，为区块链创造信任奠定基础。近年来，随着区块链技术的成熟与发展，由于区块链具有独特的不可更改特征，各种基于区块链技术的数据管理技术及其应用应运而生。
公司财务经常遇到费用预提功能，尤其是在工程类项目的财务管理中。要使用费用预提功能，首先需要由业务部门提出费用预提申请，然后经财务人员和有权人员的多重审核以后，完成费用预提。在申请过程当中，业务部门对需要提前申请的费用支出填写费用预提申请单据后提交。但是财务预提费用申请过程中，容易出现单据篡改等问题，违反财务纪律。
因此，期待一种优化的用于财务预提费用管理的技术方案。
发明内容
为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种基于区块链技术的财务预提费用管理方法、基于区块链技术的财务预提费用管理系统和电子设备，其针对区块链本身的分布式数据的集中存储和管理功能和区块链所存储的数据的不可篡改，采用基于统计特征学习的深度神经网络技术来对业务部门提交的费用预提申请单据进行特征识别和分类，从而确定其是否归属于费用提前申请的事项范围，以保证存储到区块链架构中的数据的准确性。这样，通过采用区块链来对费用预提申请单据进行存储和管理，可以利用区块链的去中心化分布式存储特性和不可修改特性，来确保费用预提申请单据管理和查询的便利性和安全性。
根据本申请的一个方面，提供了一种基于区块链技术的财务预提费用管理方法，其包括：
获取业务部门的费用预提单据中的关键词和事项描述；
将所述关键词和所述事项描述通过词嵌入模型以获得词嵌入向量；
将提交所述费用预提单据的业务部门的组织代码和科目代码转化为实体向量；
将所述词嵌入向量和所述实体向量输入基于深度学习的语义理解模型以获得语义特征向量；
以所述组织代码和所述科目查询到费用预提的事项清单；
将查询到的所述事项清单转化为查询向量并对所述查询向量进行一维卷积处理以提取出所述事项清单中各项事项之间的关联信息，以获得查询特征向量；
将所述查询特征向量以列向量的形式与所述语义特征向量进行矩阵相乘，以获得分类特征图；
将所述分类特征图通过分类器以获得分类结果，其中，所述分类结果用于表示业务部门提交的该费用预提申请单据是否属于费用提前申请的事项范围；以及
响应于所述分类结果为业务部门提交的该费用预提申请单据是属于费用提前申请的事项范围，将所述业务部门的费用预提单据上传至区块链结构的存储区块中。
在上述基于区块链技术的财务预提费用管理方法中，获取业务部门的费用预提单据中的关键词和事项描述，包括：接收所述业务部门的费用预提单据的电子表单；从所述电子表单中提取出关键词；以及，对所述电子表单进行属性识别以提取出所述电子表单中属性为事项描述的文本内容，以获得所述事项描述。
在上述基于区块链技术的财务预提费用管理方法中，将所述词嵌入向量和所述实体向量输入基于深度学习的语义理解模型以获得语义特征向量，包括：将所述词嵌入向量和所述实体向量级联后输入Bert模型以提取所述词嵌入向量和所述实体向量的高维语义特征，以获得所述语义特征向量。
在上述基于区块链技术的财务预提费用管理方法中，将所述查询特征向量以列向量的形式与所述语义特征向量进行矩阵相乘，以获得分类特征图，包括：将所述查询特征向量以列向量的形式与所述语义特征向量进行矩阵相乘以将所述语义特征向量中的语义信息映射到所述查询特征向量所在的高维特征空间中，以获得所述分类特征图。
在上述基于区块链技术的财务预提费用管理方法中，将所述分类特征图通过分类器以获得分类结果，其中，所述分类结果用于表示业务部门提交的该费用预提申请单据是否属于费用提前申请的事项范围，包括：将所述分类特征图通过一个或多个全连接层，以通过所述一个或多个全连接层对所述分类特征图进行编码，以获得分类特征向量；以及，将所述分类特征向量输入Softmax分类函数，以获得所述分类结果。
在上述基于区块链技术的财务预提费用管理方法中，所述方法，进一步包括：响应于所述分类结果为业务部门提交的该费用预提申请单据不属于费用提前申请的事项范围，生成提示信号。
根据本申请的另一方面，提供了一种基于区块链技术的财务预提费用管理系统，其包括：
信息获取单元，用于获取业务部门的费用预提单据中的关键词和事项描述；
词嵌入向量生成单元，用于将所述信息获取单元获得的所述关键词和所述事项描述通过词嵌入模型以获得词嵌入向量；
实体向量生成单元，用于将提交所述费用预提单据的业务部门的组织代码和科目代码转化为实体向量；
语义特征向量生成单元，用于将所述词嵌入向量生成单元获得的所述词嵌入向量和所述实体向量生成单元获得的所述实体向量输入基于深度学习的语义理解模型以获得语义特征向量；
查询单元，用于以所述组织代码和所述科目查询到费用预提的事项清单；
查询特征向量生成单元，用于将所述查询单元查询到的所述事项清单转化为查询向量并对所述查询向量进行一维卷积处理以提取出所述事项清单中各项事项之间的关联信息，以获得查询特征向量；
分类特征图生成单元，用于将所述查询特征向量生成单元获得的所述查询特征向量以列向量的形式与所述语义特征向量生成单元获得的所述语义特征向量进行矩阵相乘，以获得分类特征图；
分类结果生成单元，用于将所述分类特征图生成单元获得的所述分类特征图通过分类器以获得分类结果，其中，所述分类结果用于表示业务部门提交的该费用预提申请单据是否属于费用提前申请的事项范围；以及
数据上传单元，用于响应于所述分类结果生成单元获得的所述分类结果为业务部门提交的该费用预提申请单据是属于费用提前申请的事项范围，将所述业务部门的费用预提单据上传至区块链结构的存储区块中。
在上述基于区块链技术的财务预提费用管理系统中，所述信息获取单元，包括：电子表单接收子单元，用于接收所述业务部门的费用预提单据的电子表单；关键词提取子单元，用于从所述电子表单接收子单元获得的所述电子表单中提取出关键词；以及，事项描述提取子单元，用于对所述电子表单接收子单元获得的所述电子表单进行属性识别以提取出所述电子表单中属性为事项描述的文本内容，以获得所述事项描述。
在上述基于区块链技术的财务预提费用管理系统中，所述语义特征向量生成单元，进一步用于：将所述词嵌入向量和所述实体向量级联后输入Bert模型以提取所述词嵌入向量和所述实体向量的高维语义特征，以获得所述语义特征向量。
在上述基于区块链技术的财务预提费用管理系统中，所述分类特征图生成单元，进一步用于：将所述查询特征向量以列向量的形式与所述语义特征向量进行矩阵相乘以将所述语义特征向量中的语义信息映射到所述查询特征向量所在的高维特征空间中，以获得所述分类特征图。
在上述基于区块链技术的财务预提费用管理系统中，所述分类结果生成单元，包括：分类特征向量生成子单元，用于将所述分类特征图通过一个或多个全连接层，以通过所述一个或多个全连接层对所述分类特征图进行编码，以获得分类特征向量；以及，分类子单元，用于将所述分类特征向量生成子单元获得的所述分类特征向量输入Softmax分类函数，以获得所述分类结果。
在上述基于区块链技术的财务预提费用管理系统中，所述系统，进一步包括：提示单元，用于响应于所述分类结果为业务部门提交的该费用预提申请单据不属于费用提前申请的事项范围，生成提示信号。
根据本申请的再一方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；以及，存储器，在所述存储器中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被所述处理器运行时使得所述处理器执行如上所述的基于区块链技术的财务预提费用管理方法。
根据本申请的再又一方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行如上所述的基于区块链技术的财务预提费用管理方法。
与现有技术相比，本申请提供的基于区块链技术的财务预提费用管理方法、基于区块链技术的财务预提费用管理系统和电子设备，其针对区块链本身的分布式数据的集中存储和管理功能和区块链所存储的数据的不可篡改，采用基于统计特征学习的深度神经网络技术来对业务部门提交的费用预提申请单据进行特征识别和分类，从而确定其是否归属于费用提前申请的事项范围，以保证存储到区块链架构中的数据的准确性。这样，通过采用区块链来对费用预提申请单据进行存储和管理，可以利用区块链的去中心化分布式存储特性和不可修改特性，来确保费用预提申请单据管理和查询的便利性和安全性。
附图说明
通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述，本申请的上述以及其他目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本申请实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请实施例一起用于解释本申请，并不构成对本申请的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。
图1为根据本申请实施例的基于区块链的费用预提单据数据库的架构示意图；
图2为根据本申请实施例的基于区块链技术的财务预提费用管理方法的应用场景图；
图3为根据本申请实施例的基于区块链技术的财务预提费用管理方法的流程图；
图4为根据本申请实施例的基于区块链技术的财务预提费用管理方法的系统架构示意图；
图5为根据本申请实施例的基于区块链技术的财务预提费用管理方法中，获取业务部门的费用预提单据中的关键词和事项描述的流程图；
图6为根据本申请实施例的基于区块链技术的财务预提费用管理方法中，将所述分类特征图通过分类器以获得分类结果的流程图；
图7为根据本申请实施例的基于区块链技术的财务预提费用管理系统的框图；
图8为根据本申请实施例的基于区块链技术的财务预提费用管理系统中信息获取单元的框图；
图9为根据本申请实施例的基于区块链技术的财务预提费用管理系统中分类结果生成单元的框图；
图10为根据本申请实施例的电子设备的框图。
具体实施方式
下面，将参考附图详细地描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。
区块链架构概述
图1图示了根据本申请实施例的基于区块链的费用预提单据数据库的架构示意图。如图1所示，根据本申请实施例的基于区块链的费用预提单据数据库采用典型的区块链架构，费用预提单据，例如各部门以及子公司等的费用预提单据P1、P2、…、Pn存储在以区块链构造的各个存储区块B1、B2、…、Bn中。当然，本领域技术人员可以理解，不同部门的费用预提单据也可以分别存储在单独的区块中，例如，某个区块专用于存储A部门的费用预提单据，而另一区块专用于存储B部门的费用预提单据。
按照典型的区块链存储架构，每个区块B1、B2、…、Bn包括指针H1、H2、…、Hn和数据部分D1、D2、…、Dn。指针H1、H2、…、Hn可以是各种类型的哈希指针，比如区块链存储架构中常用的SHA-256哈希函数，该哈希指针指向上一个区块。
在本申请实施例中，下一区块的哈希指针的值基于上一区块的哈希指针的值与数据部分的哈希函数值，例如，H2＝H1×H(D1)，H(D1)表示数据部分D1的哈希函数值。首个区块的哈希指针的值可以是随机数值。这样，任何对某个区块内的数据部分的修改都将反应在下一区块的哈希指针的值上，并进一步改变后续所有区块的哈希指针的值，使得对于数据部分的修改实质上不可能的。
并且，在每个数据部分D1、D2、…、Dn中，该数据部分的哈希函数值可以基于针对该数据部分中的每个费用预提单据分别生成的哈希函数值。例如，数据部分中的所有费用预提单据，可以以基于哈希指针的梅克尔树的数据结构进行存储，从而便于通过哈希指针回溯到具体的费用预提单据，并建立各个费用预提单据之间的适当的隶属关系。
这里，本领域技术人员可以理解，根据本申请实施例的基于区块链的费用预提单据数据库可以采用任意的通用的区块链架构，本申请实施例并不意在限制区块链架构的具体实现。
并且，在本申请实施例中，区块链优选地采用私有链或者联盟链，从而利于在公司或者企业内部财务部门进行费用预提单据数据库的分布式存储管理，相应地，用于存储费用预提单据的各个存储区块可以预先配置，而不需要基于共识算法生成，这样，可以避免共识算法所导致的计算资源的消耗。
也就是说，根据本申请实施例的基于区块链的费用预提单据数据库的区块链架构聚焦于费用预提单据的存储管理，而不涉及类似电子货币的基于区块链的价值传递功能，因此，该区块链架构可以由公司或者企业内部的管理部门预先配置在云端，并由各个技术部门从终端接入，进行费用预提单据上传，并在云端进行统一存储和管理。所以，由于各个技术部门很可能分布在不同的地理位置，应用区块链架构可以方便地实现费用预提单据的分布式存储。
另一方面，根据本申请实施例的区块链架构中的各个区块也可以与公有链的区块相关联，以使得每个区块具有与公有链的关联区块相对应的时间戳信息。这样，当需要记录需要时间属性的信息，比如费用预提单据的上传时间，从而确定费用预提单据是否为早期版本时，就可以利用区块链中各区块的时间顺序属性。
场景概述
如前所述，针对以上费用预提功能，本申请的发明人考虑使用区块链技术来对其进行管理，这一方面可以符合目前财务集中管理的大趋势，也就是，将各部门以及子公司等的费用预提申请由集团财务部门进行统一管理，这需要使用到区块链技术的分布式数据的集中存储和管理功能，此外，为了严格财务纪律，也希望能够使用区块链技术来确保单据的不可篡改性。
在使用区块链架构来存储费用预提申请单据的时候，由于所存储的费用预提申请单据不可删除，因此期望在相关业务部门提交单据时，能够对单据进行初步审核，以确保相关单据是否归属于费用提前申请的事项范围之内，以避免存储的单据不可修改而造成管理混乱。
因此，本申请的发明人进一步考虑基于统计特征学习的深度神经网络技术，来对业务部门提交的费用预提申请单据进行特征识别和分类，从而确定其是否归属于费用提前申请的事项范围，以保证存储到区块链架构中的数据的相对准确性。
由于当前的费用预提申请单据大多数采用电子表单的形式，由申请人填写关键字和事项描述以后生成单据，因此本申请采用基于自然语言理解的语义模型，来对申请人填写的关键字和事项描述进行处理，以便基于提取的特征进行分类。
因此，在本申请的技术方案中，首先获取业务部门的费用预提申请单据填写过程中生成的关键词和事项描述，并将其通过词嵌入模型将每个词转换为词向量。另外，本申请的技术方案中采用以实体向量加强的Bert模型，这是因为费用预提申请的事项范围与预算组织管理和预算科目管理均有联系，因此将提交的业务部门的组织代码和科目代码作为实体转换为实体向量，与词向量一起输入Bert模型，以提取高维语义特征而获得语义特征向量。
并且，由于对于预算组织管理来说，大多数公司采用的多预算账套、多层级归口管理模式，也就是对于组织机构的机构类型，比如业务部门、市场部门、管理部门以及层级类型，比如总公司、子公司、分公司及其下属部门等，均涉及到相应的事项范围，因此，在本申请中，进一步基于组织代码和科目代码查询到费用预提的事项清单，来作为用于对语义特征向量进行进一步的特征工程的查询向量。
也就是，将查询到的事项清单转换为查询向量，并进行一维卷积以提取清单中的各项之间的关联信息以获得查询特征向量，然后将查询特征向量以列向量的形式与语义特征向量相乘，也就是，将语义特征向量中的语义信息映射到清单空间中，以获得分类特征图。这样，最后将分类特征图通过分类器，就可以获得分类结果，该分类结果表示业务部门提交的该费用预提申请单据是否属于费用提前申请的事项范围，且如果属于，则进一步上传到区块链架构中的相应存储区块之中。
基于此，本申请提出了一种基于区块链技术的财务预提费用管理方法，其包括：获取业务部门的费用预提单据中的关键词和事项描述；将所述关键词和所述事项描述通过词嵌入模型以获得词嵌入向量；将提交所述费用预提单据的业务部门的组织代码和科目代码转化为实体向量；将所述词嵌入向量和所述实体向量输入基于深度学习的语义理解模型以获得语义特征向量；以所述组织代码和所述科目查询到费用预提的事项清单；将查询到的所述事项清单转化为查询向量并对所述查询向量进行一维卷积处理以提取出所述事项清单中各项事项之间的关联信息，以获得查询特征向量；将所述查询特征向量以列向量的形式与所述语义特征向量进行矩阵相乘，以获得分类特征图；将所述分类特征图通过分类器以获得分类结果，其中，所述分类结果用于表示业务部门提交的该费用预提申请单据是否属于费用提前申请的事项范围；以及，响应于所述分类结果为业务部门提交的该费用预提申请单据是属于费用提前申请的事项范围，将所述业务部门的费用预提单据上传至区块链结构的存储区块中。
图2图示了根据本申请实施例的基于区块链技术的财务预提费用管理方法的应用场景图。如图2所示，在该应用场景中，首先，获取业务部门的费用预提单据中的关键词和事项描述；然后，将所述关键词、事项描述、业务部门的组织代码和科目代码输入至部署有基于区块链技术的财务预提费用管理算法的服务器中(例如，如图2中所示意的云服务器S)，其中，所述服务器能够基于区块链技术的财务预提费用管理算法对所述关键词、事项描述、业务部门的组织代码和科目代码进行处理，以生成表示业务部门提交的该费用预提申请单据是否属于费用提前申请的事项范围的分类结果。然后，响应于所述分类结果为业务部门提交的该费用预提申请单据是属于费用提前申请的事项范围，将所述业务部门的费用预提单据上传至区块链结构(例如，如图2中所示意的区块T)的区块中。
在介绍了本申请的基本原理之后，下面将参考附图来具体介绍本申请的各种非限制性实施例。
示例性方法
图3图示了基于区块链技术的财务预提费用管理方法的流程图。如图3所示，根据本申请实施例的基于区块链技术的财务预提费用管理方法，包括：S110，获取业务部门的费用预提单据中的关键词和事项描述；S120，将所述关键词和所述事项描述通过词嵌入模型以获得词嵌入向量；S130，将提交所述费用预提单据的业务部门的组织代码和科目代码转化为实体向量；S140，将所述词嵌入向量和所述实体向量输入基于深度学习的语义理解模型以获得语义特征向量；S150，以所述组织代码和所述科目查询到费用预提的事项清单；S160，将查询到的所述事项清单转化为查询向量并对所述查询向量进行一维卷积处理以提取出所述事项清单中各项事项之间的关联信息，以获得查询特征向量；S170，将所述查询特征向量以列向量的形式与所述语义特征向量进行矩阵相乘，以获得分类特征图；S180，将所述分类特征图通过分类器以获得分类结果，其中，所述分类结果用于表示业务部门提交的该费用预提申请单据是否属于费用提前申请的事项范围；以及，S190，响应于所述分类结果为业务部门提交的该费用预提申请单据是属于费用提前申请的事项范围，将所述业务部门的费用预提单据上传至区块链结构的存储区块中。
图4图示了根据本申请实施例的基于区块链技术的财务预提费用管理方法的架构示意图。如图4所示，在所述基于区块链技术的财务预提费用管理方法的网络架构中，首先，获取业务部门的费用预提单据中的关键词和事项描述(例如，如图4中所示意的IN1)；接着，将所述关键词和所述事项描述通过词嵌入模型(例如，如图4中所示意的WEM)以获得词嵌入向量(例如，如图4中所示意的V1)；接着，将提交所述费用预提单据的业务部门的组织代码和科目代码(例如，如图4中所示意的IN2)转化为实体向量(例如，如图4中所示意的V2)；接着，将所述词嵌入向量和所述实体向量输入基于深度学习的语义理解模型(例如，如图4中所示意的SUM)以获得语义特征向量(例如，如图4中所示意的Vt1)；接着，以所述组织代码和所述科目查询到费用预提的事项清单(例如，如图4中所示意的T1)；接着，将查询到的所述事项清单转化为查询向量(例如，如图4中所示意的V3)并对所述查询向量进行一维卷积处理以提取出所述事项清单中各项事项之间的关联信息，以获得查询特征向量(例如，如图4中所示意的Vt2)；接着，将所述查询特征向量以列向量的形式与所述语义特征向量进行矩阵相乘，以获得分类特征图(例如，如图4中所示意的Fc)；接着，将所述分类特征图通过分类器(例如，如图4中所示意的分类器)以获得分类结果，其中，所述分类结果用于表示业务部门提交的该费用预提申请单据是否属于费用提前申请的事项范围；然后，响应于所述分类结果为业务部门提交的该费用预提申请单据是属于费用提前申请的事项范围，将所述业务部门的费用预提单据上传至区块链结构的存储区块中(例如，如图4中所示意的T)。
在步骤S110中，获取业务部门的费用预提单据中的关键词和事项描。具体地，在本申请实施例中，获取业务部门的费用预提单据中的关键词和事项描述的过程，包括：首先，接收所述业务部门的费用预提单据的电子表单。如前所述，由于当前的费用预提申请单据大多数采用电子表单的形式。因此，在本申请技术方案中，首先接收所述业务部门的费用预提单据的电子表单。接着，从所述电子表单中提取出关键词。然后，对所述电子表单进行属性识别以提取出所述电子表单中属性为事项描述的文本内容，以获得所述事项描述。应可以理解，本申请采用基于自然语言理解的语义模型，来对申请人填写的关键字和事项描述进行处理，以便基于提取的特征进行分类，因此，需要从电子表单中提取出关键词和事项描述的文本内容。
图5图示了根据本申请实施例的基于区块链技术的财务预提费用管理方法中，获取业务部门的费用预提单据中的关键词和事项描述的流程图。如图5所示，在本申请实施例中，获取业务部门的费用预提单据中的关键词和事项描述，包括：S210，接收所述业务部门的费用预提单据的电子表单；S220，从所述电子表单中提取出关键词；以及，S230，对所述电子表单进行属性识别以提取出所述电子表单中属性为事项描述的文本内容，以获得所述事项描述。
在步骤S120中，将所述关键词和所述事项描述通过词嵌入模型以获得词嵌入向量。也就是，通过词嵌入模型将关键词和所述事项描述中每个词转换为词向量。应可以理解，文本是一类非常重要的非结构化数据，可通过词袋模型、TF-IDF、主题模型和词嵌入模型将文本转化为结构化数据，即，以向量的形式表示文本数据。这里，以词嵌入模型来将文本形式的所述关键词和所述事项描述转化为词嵌入向量，该词嵌入模型例如Word2Vec等。
在步骤S130中，将提交所述费用预提单据的业务部门的组织代码和科目代码转化为实体向量。也就是，将费用预提单据的业务部门的组织代码和科目代码转换为向量的形式，以便于计算机处理。
在步骤S140中，将所述词嵌入向量和所述实体向量输入基于深度学习的语义理解模型以获得语义特征向量。具体地，在本申请实施例中，将所述词嵌入向量和所述实体向量输入基于深度学习的语义理解模型以获得语义特征向量的过程，包括：将所述词嵌入向量和所述实体向量级联后输入Bert模型以提取所述词嵌入向量和所述实体向量的高维语义特征，以获得所述语义特征向量。应可以理解，由于费用预提申请的事项范围与预算组织管理和预算科目管理均有联系，因此将提交的业务部门的组织代码和科目代码作为实体转换为实体向量后，与词嵌入向量一起输入Bert模型，以提取高维语义特征而获得语义特征向量。本领域普通技术人员应知晓，BERT是一个语言表征模型，通过超大数据、巨大模型和极大的计算开销训练而成，其通过一个深层模型来学习到一个更好的文本特征。
在步骤S150中，以所述组织代码和所述科目查询到费用预提的事项清单。应可以理解，由于对于预算组织管理来说，大多数公司采用的多预算账套、多层级归口管理模式，也就是对于组织机构的机构类型，比如业务部门、市场部门、管理部门以及层级类型，比如总公司、子公司、分公司及其下属部门等，均涉及到相应的事项范围，因此，在本申请中，进一步基于组织代码和科目代码查询到费用预提的事项清单，来作为用于对语义特征向量进行进一步的特征工程的查询向量。
在步骤S160中，将查询到的所述事项清单转化为查询向量并对所述查询向量进行一维卷积处理以提取出所述事项清单中各项事项之间的关联信息，以获得查询特征向量。也就是，通过词袋模型、TF-IDF、主题模型或词嵌入模型等将查询到的事项清单转换为查询向量，并进行一维卷积以提取清单中的各项之间的关联信息以获得查询特征向量。应可以理解，一维卷积常用于序列数据处理，可以提取出事项清单中的各项之间的关联信息。
在步骤S170中，将所述查询特征向量以列向量的形式与所述语义特征向量进行矩阵相乘，以获得分类特征图。具体地，在本申请实施例中，将所述查询特征向量以列向量的形式与所述语义特征向量进行矩阵相乘，以获得分类特征图的过程，包括：将所述查询特征向量以列向量的形式与所述语义特征向量进行矩阵相乘以将所述语义特征向量中的语义信息映射到所述查询特征向量所在的高维特征空间中，以获得所述分类特征图。应可以理解，所述分类特征图融合了事项清单中各项事项信息和事项清单中各项事项之间的关联信息，以提高分类的准确性。
在步骤S180中，将所述分类特征图通过分类器以获得分类结果，其中，所述分类结果用于表示业务部门提交的该费用预提申请单据是否属于费用提前申请的事项范围。
具体地，在本申请实施例中，将所述分类特征图通过分类器以获得分类结果的过程，包括：首先，将所述分类特征图通过一个或多个全连接层，以通过所述一个或多个全连接层对所述分类特征图进行编码，以获得分类特征向量。也就是，以一个或多个全连接层作为编码器对所述分类特征图进行编码，以充分利用分类特征图中各个位置的信息，以生成分类特征向量。然后，将所述分类特征向量输入Softmax分类函数，以获得所述分类结果。
图6图示了根据本申请实施例的基于区块链技术的财务预提费用管理方法中，将所述分类特征图通过分类器以获得分类结果的流程图。如图6所示，在本申请实施例中，将所述分类特征图通过分类器以获得分类结果，包括：S310，将所述分类特征图通过一个或多个全连接层，以通过所述一个或多个全连接层对所述分类特征图进行编码，以获得分类特征向量；以及，S320，将所述分类特征向量输入Softmax分类函数，以获得所述分类结果。
在步骤S190中，响应于所述分类结果为业务部门提交的该费用预提申请单据是属于费用提前申请的事项范围，将所述业务部门的费用预提单据上传至区块链结构的存储区块中。也就是，使用区块链技术来对费用预提单据进行管理，以方便分布式存储以及确保单据的不可篡改性。
值得一提的是，在本申请实施例中，所述基于区块链技术的财务预提费用管理方法，还可以包括：响应于所述分类结果为业务部门提交的该费用预提申请单据不属于费用提前申请的事项范围，生成提示信号。也就是，对于不属于费用提前申请的事项范围的费用预提单据进行提示，以避免存储的单据不可修改而造成管理混乱。
综上，本申请实施例的基于区块链技术的财务预提费用管理方法被阐明，其针对区块链本身的分布式数据的集中存储和管理功能和区块链所存储的数据的不可篡改，采用基于统计特征学习的深度神经网络技术来对业务部门提交的费用预提申请单据进行特征识别和分类，从而确定其是否归属于费用提前申请的事项范围，以保证存储到区块链架构中的数据的准确性。这样，通过采用区块链来对费用预提申请单据进行存储和管理，可以利用区块链的去中心化分布式存储特性和不可修改特性，来确保费用预提申请单据管理和查询的便利性和安全性。
示例性系统
图7图示了根据本申请实施例的基于区块链技术的财务预提费用管理系统的框图。如图7所示，根据本申请实施例的基于区块链技术的财务预提费用管理系统700，包括：信息获取单元710，用于获取业务部门的费用预提单据中的关键词和事项描述；词嵌入向量生成单元720，用于将所述信息获取单元710获得的所述关键词和所述事项描述通过词嵌入模型以获得词嵌入向量；实体向量生成单元730，用于将提交所述费用预提单据的业务部门的组织代码和科目代码转化为实体向量；语义特征向量生成单元740，用于将所述词嵌入向量生成单元720获得的所述词嵌入向量和所述实体向量生成单元730获得的所述实体向量输入基于深度学习的语义理解模型以获得语义特征向量；查询单元750，用于以所述组织代码和所述科目查询到费用预提的事项清单；查询特征向量生成单元760，用于将所述查询单元750查询到的所述事项清单转化为查询向量并对所述查询向量进行一维卷积处理以提取出所述事项清单中各项事项之间的关联信息，以获得查询特征向量；分类特征图生成单元770，用于将所述查询特征向量生成单元760获得的所述查询特征向量以列向量的形式与所述语义特征向量生成单元740获得的所述语义特征向量进行矩阵相乘，以获得分类特征图；分类结果生成单元780，用于将所述分类特征图生成单元770获得的所述分类特征图通过分类器以获得分类结果，其中，所述分类结果用于表示业务部门提交的该费用预提申请单据是否属于费用提前申请的事项范围；以及，数据上传单元790，用于响应于所述分类结果生成单元780获得的所述分类结果为业务部门提交的该费用预提申请单据是属于费用提前申请的事项范围，将所述业务部门的费用预提单据上传至区块链结构的存储区块中。
在一个示例中，在上述财务预提费用管理系统700中，如图8所示，所述信息获取单元710，包括：电子表单接收子单元711，用于接收所述业务部门的费用预提单据的电子表单；关键词提取子单元712，用于从所述电子表单接收子单元711获得的所述电子表单中提取出关键词；以及，事项描述提取子单元713，用于对所述电子表单接收子单元711获得的所述电子表单进行属性识别以提取出所述电子表单中属性为事项描述的文本内容，以获得所述事项描述。
在一个示例中，在上述财务预提费用管理系统700中，所述语义特征向量生成单元740，进一步用于：将所述词嵌入向量和所述实体向量级联后输入Bert模型以提取所述词嵌入向量和所述实体向量的高维语义特征，以获得所述语义特征向量。
在一个示例中，在上述财务预提费用管理系统700中，所述分类特征图生成单元770，进一步用于：将所述查询特征向量以列向量的形式与所述语义特征向量进行矩阵相乘以将所述语义特征向量中的语义信息映射到所述查询特征向量所在的高维特征空间中，以获得所述分类特征图。
在一个示例中，在上述财务预提费用管理系统700中，如图9所示，所述分类结果生成单元780，包括：分类特征向量生成子单元781，用于将所述分类特征图通过一个或多个全连接层，以通过所述一个或多个全连接层对所述分类特征图进行编码，以获得分类特征向量；以及，分类子单元782，用于将所述分类特征向量生成子单元781获得的所述分类特征向量输入Softmax分类函数，以获得所述分类结果。
在一个示例中，在上述财务预提费用管理系统700中，所述系统进一步包括：提示单元800，用于响应于所述分类结果为业务部门提交的该费用预提申请单据不属于费用提前申请的事项范围，生成提示信号。
这里，本领域技术人员可以理解，上述财务预提费用管理系统700中的各个单元和模块的具体功能和操作已经在上面参考图1到图6的基于区块链技术的财务预提费用管理方法的描述中得到了详细介绍，并因此，将省略其重复描述。
如上所述，根据本申请实施例的财务预提费用管理系统700可以实现在各种终端设备中，例如用于财务预提费用管理的服务器等。在一个示例中，根据本申请实施例的财务预提费用管理系统700可以作为一个软件模块和/或硬件模块而集成到终端设备中。例如，该财务预提费用管理系统700可以是该终端设备的操作系统中的一个软件模块，或者可以是针对于该终端设备所开发的一个应用程序；当然，该财务预提费用管理系统700同样可以是该终端设备的众多硬件模块之一。
替换地，在另一示例中，该财务预提费用管理系统700与该终端设备也可以是分立的设备，并且该财务预提费用管理系统700可以通过有线和/或无线网络连接到该终端设备，并且按照约定的数据格式来传输交互信息。
示例性电子设备
下面，参考图10来描述根据本申请实施例的电子设备。如图10所示，电子设备包括10包括一个或多个处理器11和存储器12。处理器11可以是中央处理单元(CPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元，并且可以控制电子设备10中的其他组件以执行期望的功能。
存储器12可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器11可以运行所述程序指令，以实现上文所述的本申请的各个实施例的基于区块链技术的财务预提费用管理方法的功能以及/或者其他期望的功能。在所述计算机可读存储介质中还可以存储诸如语义特征向量、查询特征向量等各种内容。
在一个示例中，电子设备10还可以包括：输入系统13和输出系统14，这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构(未示出)互连。
该输入系统13可以包括例如键盘、鼠标等等。
该输出系统14可以向外部输出各种信息，包括分类结果等。该输出系统14可以包括例如显示器、扬声器、打印机、以及通信网络及其所连接的远程输出设备等等。
当然，为了简化，图10中仅示出了该电子设备10中与本申请有关的组件中的一些，省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外，根据具体应用情况，电子设备10还可以包括任何其他适当的组件。
示例性计算机程序产品和计算机可读存储介质
除了上述方法和设备以外，本申请的实施例还可以是计算机程序产品，其包括计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本申请各种实施例的基于区块链技术的财务预提费用管理方法中的功能中的步骤。
所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本申请实施例操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。
此外，本申请的实施例还可以是计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的基于区块链技术的财务预提费用管理方法中的步骤。
所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、系统或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
以上结合具体实施例描述了本申请的基本原理，但是，需要指出的是，在本申请中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本申请的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本申请为必须采用上述具体的细节来实现。
本申请中涉及的器件、装置、设备、系统的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、系统。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。

Claims (10)

1.一种基于区块链技术的财务预提费用管理方法，其特征在于，包括：
获取业务部门的费用预提单据中的关键词和事项描述；
将所述关键词和所述事项描述通过词嵌入模型以获得词嵌入向量；
将提交所述费用预提单据的业务部门的组织代码和科目代码转化为实体向量；
将所述词嵌入向量和所述实体向量输入基于深度学习的语义理解模型以获得语义特征向量；
以所述组织代码和所述科目代码查询到费用预提的事项清单；
将查询到的所述事项清单转化为查询向量并对所述查询向量进行一维卷积处理以提取出所述事项清单中各项事项之间的关联信息，以获得查询特征向量；
将所述查询特征向量以列向量的形式与所述语义特征向量进行矩阵相乘，以获得分类特征图；
将所述分类特征图通过分类器以获得分类结果，其中，所述分类结果用于表示业务部门提交的该费用预提申请单据是否属于费用提前申请的事项范围；以及
响应于所述分类结果为业务部门提交的该费用预提申请单据是属于费用提前申请的事项范围，将所述业务部门的费用预提单据上传至区块链结构的存储区块中。
2.根据权利要求1所述的基于区块链技术的财务预提费用管理方法，其中，获取业务部门的费用预提单据中的关键词和事项描述，包括：
接收所述业务部门的费用预提单据的电子表单；
从所述电子表单中提取出关键词；以及
对所述电子表单进行属性识别以提取出所述电子表单中属性为事项描述的文本内容，以获得所述事项描述。
3.根据权利要求1所述的基于区块链技术的财务预提费用管理方法，其中，将所述词嵌入向量和所述实体向量输入基于深度学习的语义理解模型以获得语义特征向量，包括：
将所述词嵌入向量和所述实体向量级联后输入Bert模型以提取所述词嵌入向量和所述实体向量的高维语义特征，以获得所述语义特征向量。
4.根据权利要求1所述的基于区块链技术的财务预提费用管理方法，其中，将所述查询特征向量以列向量的形式与所述语义特征向量进行矩阵相乘，以获得分类特征图，包括：
将所述查询特征向量以列向量的形式与所述语义特征向量进行矩阵相乘以将所述语义特征向量中的语义信息映射到所述查询特征向量所在的高维特征空间中，以获得所述分类特征图。
5.根据权利要求1所述的基于区块链技术的财务预提费用管理方法，其中，将所述分类特征图通过分类器以获得分类结果，其中，所述分类结果用于表示业务部门提交的该费用预提申请单据是否属于费用提前申请的事项范围，包括：
将所述分类特征图通过一个或多个全连接层，以通过所述一个或多个全连接层对所述分类特征图进行编码，以获得分类特征向量；以及
将所述分类特征向量输入Softmax分类函数，以获得所述分类结果。
6.根据权利要求1所述的基于区块链技术的财务预提费用管理方法，进一步包括：
响应于所述分类结果为业务部门提交的该费用预提申请单据不属于费用提前申请的事项范围，生成提示信号。
7.一种基于区块链技术的财务预提费用管理系统，其特征在于，包括：
信息获取单元，用于获取业务部门的费用预提单据中的关键词和事项描述；
词嵌入向量生成单元，用于将所述信息获取单元获得的所述关键词和所述事项描述通过词嵌入模型以获得词嵌入向量；
实体向量生成单元，用于将提交所述费用预提单据的业务部门的组织代码和科目代码转化为实体向量；
语义特征向量生成单元，用于将所述词嵌入向量生成单元获得的所述词嵌入向量和所述实体向量生成单元获得的所述实体向量输入基于深度学习的语义理解模型以获得语义特征向量；
查询单元，用于以所述组织代码和所述科目代码查询到费用预提的事项清单；
查询特征向量生成单元，用于将所述查询单元查询到的所述事项清单转化为查询向量并对所述查询向量进行一维卷积处理以提取出所述事项清单中各项事项之间的关联信息，以获得查询特征向量；
分类特征图生成单元，用于将所述查询特征向量生成单元获得的所述查询特征向量以列向量的形式与所述语义特征向量生成单元获得的所述语义特征向量进行矩阵相乘，以获得分类特征图；
分类结果生成单元，用于将所述分类特征图生成单元获得的所述分类特征图通过分类器以获得分类结果，其中，所述分类结果用于表示业务部门提交的该费用预提申请单据是否属于费用提前申请的事项范围；以及
数据上传单元，用于响应于所述分类结果生成单元获得的所述分类结果为业务部门提交的该费用预提申请单据是属于费用提前申请的事项范围，将所述业务部门的费用预提单据上传至区块链结构的存储区块中。
8.根据权利要求7所述的基于区块链技术的财务预提费用管理系统，其中，所述信息获取单元，包括：
电子表单接收子单元，用于接收所述业务部门的费用预提单据的电子表单；
关键词提取子单元，用于从所述电子表单接收子单元获得的所述电子表单中提取出关键词；以及
事项描述提取子单元，用于对所述电子表单接收子单元获得的所述电子表单进行属性识别以提取出所述电子表单中属性为事项描述的文本内容，以获得所述事项描述。
9.根据权利要求7所述的基于区块链技术的财务预提费用管理系统，其中，所述分类结果生成单元，包括：
分类特征向量生成子单元，用于将所述分类特征图通过一个或多个全连接层，以通过所述一个或多个全连接层对所述分类特征图进行编码，以获得分类特征向量；以及
分类子单元，用于将所述分类特征向量生成子单元获得的所述分类特征向量输入Softmax分类函数，以获得所述分类结果。
10.一种电子设备，包括：
处理器；以及
存储器，在所述存储器中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被所述处理器运行时使得所述处理器执行如权利要求1-6中任一项所述的基于区块链技术的财务预提费用管理方法。
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