CN113469759A - 智能生成发票的方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及数据处理领域，公开了一种智能生成发票的方法、装置、设备及存储介质，用于提高保全系统中开票流程的处理效率、进而提升客户体验的满意度。所述方法包括：当接收到目标客户完成缴费的指令信息，获取目标客户在所述保全系统中对应的客户属性数据；按预设的发票生成规则预生成多个可选维度呈现开票信息的第一电子发票；接收目标客户对第一电子发票进行确认的发票确定指令信息；根据发票确定指令信息生成对应的数值模型参数，将数值模型参数输入至预设发票生成模型得到目标电子发票。本发明还涉及区块链技术，上述客户属性数据可以存储至区块链节点中。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种智能生成发票的方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着互联网、物联网的快速发展，人们对于日常消费和信息获取都逐渐转移到线上，因此在保险领域，网络上进行保险销售将是一个前景十分广阔的市场。在现有技术中，保险公司的保全系统中开票流程是先将业务数据做拆分处理，再将拆分得到的开票数据提供给财务部门，财务收到开票数据后经过一系列审核确认等流程，最终才能将电子发票提供给客户；如遇到开票金额出错或业务数据需要调整，则又要将开票流程进行重新调整处理。由此可见，在网上销售保险的开票操作流程周期长、极大消耗保险公司的财务人力资源，并且给客户带来的开票体验较差，不利于后续的其它业务开展。
发明内容
本发明提供了一种智能生成发票的方法、装置、设备及存储介质，用于提高保全系统中开票流程的处理效率、进而提升客户体验的满意度。
为实现上述目的，本发明第一方面提供了一种智能生成发票的方法，包括：
当接收到目标客户完成缴费的指令信息，获取所述目标客户在所述保全系统中对应的客户属性数据，所述客户属性数据包括客户所属业务信息、收退费金额以及基础开票信息；
根据所述客户属性数据按预设的发票生成规则预生成多个可选维度呈现开票信息的第一电子发票；
接收所述目标客户对所述第一电子发票进行确认的发票确定指令信息，所述发票确定指令信息包括针对多个所述可选维度或客户自定义维度进行选择的反馈信息；
根据所述发票确定指令信息生成对应的数值模型参数，将所述数值模型参数输入至预设发票生成模型得到目标电子发票。
可选地，在所述智能生成发票的方法的另一实施例中，所述根据所述客户属性数据按预设的发票生成规则预生成多个可选维度呈现开票信息的第一电子发票具体包括：
根据所述客户属性数据填写所述第一电子发票的预制发票票面信息；
检测所述预制发票票面信息是否符合预设合规条件；
若所述预制发票票面信息符合所述合规条件，则预设的发票生成规则预生成多个可选维度呈现开票信息的第一电子发票。
可选地，在所述智能生成发票的方法的另一实施例中，所述根据所述客户属性数据按预设的发票生成规则预生成多个可选维度呈现开票信息的第一电子发票之后，所述发票智能生成的方法还包括：
将所述第一电子发票发送至所述目标客户的可视化终端进行可视化展现；
所述根据所述发票确定指令信息生成对应的数值模型参数，将所述数值模型参数输入至预设发票生成模型得到目标电子发票之后，所述发票智能生成的方法还包括：
将所述目标电子发票发送至所述目标客户的可视化终端进行可视化展现。
可选地，在所述智能生成发票的方法的另一实施例中，所述数值模型参数为生成所述目标电子发票的发票关键信息，所述根据所述发票确定指令信息生成对应的数值模型参数，将所述数值模型参数输入至预设发票生成模型得到目标电子发票之后，所述发票智能生成的方法还包括：
接收所述目标客户在所述可视化终端上对所述客户属性数据进行调整的变更业务数据；
根据所述变更业务数据调整对应的数值模型参数，得到变更后的数值模型参数；
将变更后的数值模型参数输入至所述发票生成模型得到变更后的电子发票。
可选地，在所述智能生成发票的方法的另一实施例中，所述当接收到目标客户完成缴费的指令信息，获取所述目标客户在所述保全系统中对应的客户属性数据之前，所述发票智能生成的方法还包括：
获取发票图片数据集，所述数据集包括目标数量的不同发票格式的发票图片；
将所述发票图片数据集输入预设文字识别模型进行发票内容识别，确定每一张所述发票图片的发票关键信息；
将每一张所述发票图片的发票关键信息输入预设发票模型进行训练，输出对应的每一张预测发票图片；
采用预设图片相似度算法对比每一张所述预测发票图片与对应的每一张发票图片的相似度，根据预设加权系数对所述相似度进行加权处理，求和加权处理后的每一个相似度得到加权相似度；
当所述加权相似度达到预设相似度阈值时停止训练，得到所述发票生成模型。
可选地，在所述智能生成发票的方法的另一实施例中，所述获取发票图片数据集之后，所述发票智能生成的方法还包括：
识别所述发票图片数据集中每一张发票图片中的干扰信息，所述干扰信息是指与发票无关的信息；
对所述干扰信息进行去除处理。
可选地，在所述智能生成发票的方法的另一实施例中，所述预设图片相似度算法可以为比对像素方差或感知哈希算法；所述客户属性数据可以存储至区块链节点。
本发明第二方面提供了一种智能生成发票的装置，所述装置包括：
数据获取模块，用于当接收到目标客户完成缴费的指令信息，获取所述目标客户在所述保全系统中对应的客户属性数据，所述客户属性数据包括客户所属业务信息、收退费金额以及基础开票信息；
预生成模块，用于根据所述客户属性数据按预设的发票生成规则预生成多个可选维度呈现开票信息的第一电子发票；
指令确认模块，用于接收所述目标客户对所述第一电子发票进行确认的发票确定指令信息，所述发票确定指令信息包括针对多个所述可选维度或客户自定义维度进行选择的反馈信息；
发票生成模块，用于根据所述发票确定指令信息生成对应的数值模型参数，将所述数值模型参数输入至预设发票生成模型得到目标电子发票。
本发明第三方面还提供一种电子设备，其中，所述电子设备包括存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互联；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述电子设备执行上述任意一项所述的智能生成发票的方法。
本发明第四方面还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任意一项所述智能生成发票的方法。
本发明提供的技术方案中，通过当接收到目标客户完成缴费的指令信息，获取目标客户在所述保全系统中对应的客户属性数据；按预设的发票生成规则预生成多个可选维度呈现开票信息的第一电子发票；接收目标客户对第一电子发票进行确认的发票确定指令信息；根据发票确定指令信息生成对应的数值模型参数，将数值模型参数输入至预设发票生成模型得到目标电子发票。本发明实施例实现了客户在网上购买保险后，可以便利地生成对应的发票数据，并且在客户有特殊开票要求，也可以即时更换开票信息、补开发票等，可以大大提升保险公司的网络销售处理效率、也能同时提高客户体验的满意度，为后续其它业务开展提供良好的群众基础。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。
图1为本发明实施例中智能生成发票的方法的一个实施例过程示意图；
图2为本发明实施例中智能生成发票的装置的一个实施例示意图；
图3为本发明实施例中电子设备的一个实施例示意图。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种智能生成发票的方法、装置、设备及存储介质，用于提高保全系统中开票流程的处理效率、进而提升客户体验的满意度。
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例进行描述。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在现有技术中，保险公司的保全系统中开票流程是先将业务数据做拆分处理，再将拆分得到的开票数据提供给财务部门，财务收到开票数据后经过一系列审核确认等流程，最终才能将电子发票提供给客户；如遇到开票金额出错或业务数据需要调整，则又要将开票流程进行重新调整处理。本发明提供的智能生成发票的方法能解决现有在网上销售保险保全系统的开票操作流程周期长、极大消耗保险公司的财务人力资源，并且给客户带来的开票体验较差的问题，以下分别进行详细的说明。
参阅图1，本发明实施例中智能生成发票的方法的一个实施例包括：
步骤101、当接收到目标客户完成缴费的指令信息，获取所述目标客户在所述保全系统中对应的客户属性数据，所述客户属性数据包括客户所属业务信息、收退费金额以及基础开票信息。
步骤102、根据所述客户属性数据按预设的发票生成规则预生成多个可选维度呈现开票信息的第一电子发票。
步骤103、接收所述目标客户对所述第一电子发票进行确认的发票确定指令信息，所述发票确定指令信息包括针对多个所述可选维度或客户自定义维度进行选择的反馈信息。
步骤104、根据所述发票确定指令信息生成对应的数值模型参数，将所述数值模型参数输入至预设发票生成模型得到目标电子发票。
当目标客户在网上购买保险时，保险公司的保全系统能接收到客户的缴费信息，当接收到完成缴费的指令信息时，获取该客户在保全系统中存在的客户属性数据，客户属性数据包括客户所属业务信息，譬如客户所属业务信息为客户购买的保险类型等保险业务信息，收退费金额为购买保险过程中涉及的资金交易信息，基础开票信息为客户身份、开票种类等开票内容，所述基础开票信息可以以多个维度进行呈现，譬如开票种类可以提供普通发票和增值税专用发票两个维度。
进一步地，所述当接收到目标客户完成缴费的指令信息，获取所述目标客户在所述保全系统中对应的客户属性数据之前，所述发票智能生成方法还可以包括：
获取发票图片数据集，所述数据集包括目标数量的不同发票格式的发票图片；
将所述发票图片数据集输入预设文字识别模型进行发票内容识别，确定每一张所述发票图片的发票关键信息；
将每一张所述发票图片的发票关键信息输入预设发票模型进行训练，输出对应的每一张预测发票图片；
采用预设图片相似度算法对比每一张所述预测发票图片与对应的每一张发票图片的相似度，根据预设加权系数对所述相似度进行加权处理，求和加权处理后的每一个相似度得到加权相似度；
当所述加权相似度达到预设相似度阈值时停止训练，得到所述发票生成模型。
其中，所述发票图片数据集可以从保全系统的历史发票数据库中提取出来，所述预设文字识别模型用于提取发票中的文字信息，所述预设发票模型为预先设计好的发票模板，以输出每一张预测发票图片，通过采用预设图片相似度算法对比每一张所述预测发票图片与对应的每一张发票图片的相似度，具体地，所述预设图片相似度算法可以为比对像素方差或感知哈希算法。并根据预设加权系数对所述相似度进行加权处理，求和加权处理后的每一个相似度得到加权相似度。譬如，根据不同发票格式的发票图片采用对应的加权系数据，将不同发票格式的加权系数乘以对应的相似度值，并对获得的相似度值进行求和，得到对应的加权相似度；进一步地，当所述加权相似度达到预设相似度阈值时停止训练，得到所述发票生成模型。
进一步地，所述获取发票图片数据集之后，所述发票智能生成方法还包括：
识别所述发票图片数据集中每一张发票图片中的干扰信息，所述干扰信息是指与发票无关的信息；
对所述干扰信息进行去除处理。
具体地，通过对发票图片数据集中的干扰信息进行去除，譬如与发票关键信息无关的备注信息等，通过去除干扰信息，可以提高提供训练的发票图片的有效性，从而提高发票生成模型的训练精度。
进一步地，所述客户属性数据可以存储至区块链节点。本申请所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
进一步地，所述根据所述客户属性数据按预设的发票生成规则预生成多个可选维度呈现开票信息的第一电子发票具体包括：
根据所述客户属性数据填写所述第一电子发票的预制发票票面信息；
检测所述预制发票票面信息是否符合预设合规条件；
若所述预制发票票面信息符合所述合规条件，则预设的发票生成规则预生成多个可选维度呈现开票信息的第一电子发票。
具体地，所述预设合规条件可以在保全系统中根据实际监管要求进行设置，通过检测预制发票票面信息进行合规检查，可以提高发票的安全性和有效性，将不合规的因素进行剔除，从而将符合合规条件的发票票面信息，根据预设的发票生成规则预生成多个可选维度呈现开票信息的第一电子发票，譬如，在开票种类上提供给客户上述两个维度的选择，因而客户可以在多个维度进行选择，也可以反馈自定义选择的维度，从而提升客户在开票过程中的体验效果。
进一步地，所述数值模型参数为生成所述目标电子发票的发票关键信息，所述根据所述发票确定指令信息生成对应的数值模型参数，将所述数值模型参数输入至预设发票生成模型得到目标电子发票之后，所述发票智能生成方法还包括：
接收所述目标客户在所述可视化终端上对所述客户属性数据进行调整的变更业务数据；
根据所述变更业务数据调整对应的数值模型参数，得到变更后的数值模型参数；
将变更后的数值模型参数输入至所述发票生成模型得到变更后的电子发票。
具体地，譬如客户需要调整某一项保险业务的金额，此时客户属性数据中的收退费金额需要一并调整，遇到这种情况，也无需人工介入，只需要根据客户变更完的业务数据，调整对应的数值模型参数，则根据变更后的数值模型参数输入至上述发票生成模型，又可以生成得到变更后的电子发票，则一张全新的电子发票又会呈现在客户的可视化终端上。由于以上这些操作都是联动的，全部交由保全系统处理，因此各个操作过程都可以追根流程节点，十分便捷。
进一步地，在所述根据所述客户属性数据按预设的发票生成规则预生成多个可选维度呈现开票信息的第一电子发票之后，所述发票智能生成方法还包括：
将所述第一电子发票发送至所述目标客户的可视化终端进行可视化展现；
所述根据所述发票确定指令信息生成对应的数值模型参数，将所述数值模型参数输入至预设发票生成模型得到目标电子发票之后，所述发票智能生成方法还包括：
将所述目标电子发票发送至所述目标客户的可视化终端进行可视化展现。
具体地，生成的预制电子发票以及最终确定的目标电子发票都可以通过数字媒介实时通过可视化的形式展现在客户面前，提供的可选维度呈现开票信息的预制电子发票提供了更加便利的开票形式，增加了客户满意度。
综上可知，本发明实施例中当接收到目标客户完成缴费的指令信息，获取所述目标客户在所述保全系统中对应的客户属性数据，并根据所述客户属性数据按预设的发票生成规则预生成多个可选维度呈现开票信息的第一电子发票。当接收所述目标客户对所述第一电子发票进行确认的发票确定指令信息，进一步地根据所述发票确定指令信息生成对应的数值模型参数，将所述数值模型参数输入至预设发票生成模型得到目标电子发票。本发明实现了客户在网上购买保险后，在保全系统上可以便利地生成对应的发票数据，并且在客户有特殊开票要求，也可以即时更换开票信息、补开发票等，将大大提升保险公司的网络销售处理效率、也能同时提高客户体验的满意度，为后续其它业务开展提供良好的群众基础。
上面对本发明实施例中智能生成发票的方法进行了描述，下面对本发明实施例中智能生成发票的装置进行描述，请参阅图2，本发明实施例中智能生成发票的装置的一个实施例包括：
数据获取模块11，用于当接收到目标客户完成缴费的指令信息，获取所述目标客户在所述保全系统中对应的客户属性数据，所述客户属性数据包括客户所属业务信息、收退费金额以及基础开票信息；
预生成模块12，用于根据所述客户属性数据按预设的发票生成规则预生成多个可选维度呈现开票信息的第一电子发票；
指令确认模块13，用于接收所述目标客户对所述第一电子发票进行确认的发票确定指令信息，所述发票确定指令信息包括针对多个所述可选维度或客户自定义维度进行选择的反馈信息；
发票生成模块14，用于根据所述发票确定指令信息生成对应的数值模型参数，将所述数值模型参数输入至预设发票生成模型得到目标电子发票。
可选地，在所述智能生成发票的装置的另一实施例中，所述预生成模块12还用于：
根据所述客户属性数据填写所述第一电子发票的预制发票票面信息；
检测所述预制发票票面信息是否符合预设合规条件；
若所述预制发票票面信息符合所述合规条件，则预设的发票生成规则预生成多个可选维度呈现开票信息的第一电子发票。
可选地，在所述智能生成发票的装置的另一实施例中，所述装置还包括：
第一可视化模块，用于将所述第一电子发票发送至所述目标客户的可视化终端进行可视化展现；
第二可视化模块，用于将所述目标电子发票发送至所述目标客户的可视化终端进行可视化展现。
可选地，在所述智能生成发票的装置的另一实施例中，所述数值模型参数为生成所述目标电子发票的发票关键信息，所述装置还包括：
接收调整指令模块，用于接收所述目标客户在所述可视化终端上对所述客户属性数据进行调整的变更业务数据；
调整模块，用于根据所述变更业务数据调整对应的数值模型参数，得到变更后的数值模型参数；
变更模块，用于将变更后的数值模型参数输入至所述发票生成模型得到变更后的电子发票。
可选地，在所述智能生成发票的装置的另一实施例中，所述装置还包括：
数据集获取模块，用于获取发票图片数据集，所述数据集包括目标数量的不同发票格式的发票图片；
内容识别模块，用于将所述发票图片数据集输入预设文字识别模型进行发票内容识别，确定每一张所述发票图片的发票关键信息；
训练模块，用于将每一张所述发票图片的发票关键信息输入预设发票模型进行训练，输出对应的每一张预测发票图片；
加权模块，用于采用预设图片相似度算法对比每一张所述预测发票图片与对应的每一张发票图片的相似度，根据预设加权系数对所述相似度进行加权处理，求和加权处理后的每一个相似度得到加权相似度；
模型获取模块，用于当所述加权相似度达到预设相似度阈值时停止训练，得到所述发票生成模型。
可选地，在所述智能生成发票的装置的另一实施例中，所述装置还包括：
识别模块，用于识别所述发票图片数据集中每一张发票图片中的干扰信息，所述干扰信息是指与发票无关的信息；
干扰去除模块，用于对所述干扰信息进行去除处理。
可选地，在所述智能生成发票的装置的另一实施例中，所述预设图片相似度算法可以为比对像素方差或感知哈希算法；所述客户属性数据可以存储至区块链节点。
需要说明的是，本发明实施例中的装置可以用于实现上述方法实施例中的全部技术方案，其各个功能模块的功能可以根据上述方法实施例中的方法具体实现，其具体实现过程可参照上述实例中的相关描述，此处不再赘述。
上面图2从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的智能生成发票的装置进行详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中电子设备进行详细描述。
图3是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图，该电子设备300可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(central processingunits，CPU)301(例如，一个或一个以上处理器)和存储器309，一个或一个以上存储应用程序307或数据306的存储介质308(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器309和存储介质308可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质308的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对图计算的布尔型变量存储中的一系列指令操作。更进一步地，处理器301可以设置为与存储介质308通信，在电子设备300上执行存储介质308中的一系列指令操作。
电子设备300还可以包括一个或一个以上电源302，一个或一个以上有线或无线网络接口303，一个或一个以上输入输出接口304，和/或，一个或一个以上操作系统305，例如Windows Serve，Mac OS X，Unix，Linux，FreeBSD等等。本领域技术人员可以理解，图3中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中，该计算机可读存储介质可以是非易失性的，也可以是易失性的。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(randomaccess memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种发票智能生成的方法，应用于保全系统，其特征在于，所述发票智能生成的方法包括：
当接收到目标客户完成缴费的指令信息，获取所述目标客户在所述保全系统中对应的客户属性数据，所述客户属性数据包括客户所属业务信息、收退费金额以及基础开票信息；
根据所述客户属性数据按预设的发票生成规则预生成多个可选维度呈现开票信息的第一电子发票；
接收所述目标客户对所述第一电子发票进行确认的发票确定指令信息，所述发票确定指令信息包括针对多个所述可选维度或客户自定义维度进行选择的反馈信息；
根据所述发票确定指令信息生成对应的数值模型参数，将所述数值模型参数输入至预设发票生成模型得到目标电子发票。
2.根据权利要求1所述的发票智能生成的方法，其特征在于，所述根据所述客户属性数据按预设的发票生成规则预生成多个可选维度呈现开票信息的第一电子发票具体包括：
根据所述客户属性数据填写所述第一电子发票的预制发票票面信息；
检测所述预制发票票面信息是否符合预设合规条件；
若所述预制发票票面信息符合所述合规条件，则预设的发票生成规则预生成多个可选维度呈现开票信息的第一电子发票。
3.根据权利要求1所述的发票智能生成的方法，其特征在于，所述根据所述客户属性数据按预设的发票生成规则预生成多个可选维度呈现开票信息的第一电子发票之后，所述发票智能生成的方法还包括：
将所述第一电子发票发送至所述目标客户的可视化终端进行可视化展现；
所述根据所述发票确定指令信息生成对应的数值模型参数，将所述数值模型参数输入至预设发票生成模型得到目标电子发票之后，所述发票智能生成的方法还包括：
将所述目标电子发票发送至所述目标客户的可视化终端进行可视化展现。
4.根据权利要求3所述的发票智能生成的方法，其特征在于，所述数值模型参数为生成所述目标电子发票的发票关键信息，所述根据所述发票确定指令信息生成对应的数值模型参数，将所述数值模型参数输入至预设发票生成模型得到目标电子发票之后，所述发票智能生成的方法还包括：
接收所述目标客户在所述可视化终端上对所述客户属性数据进行调整的变更业务数据；
根据所述变更业务数据调整对应的数值模型参数，得到变更后的数值模型参数；
将变更后的数值模型参数输入至所述发票生成模型得到变更后的电子发票。
5.根据权利要求4所述的发票智能生成的方法，其特征在于，所述当接收到目标客户完成缴费的指令信息，获取所述目标客户在所述保全系统中对应的客户属性数据之前，所述发票智能生成的方法还包括：
获取发票图片数据集，所述数据集包括目标数量的不同发票格式的发票图片；
将所述发票图片数据集输入预设文字识别模型进行发票内容识别，确定每一张所述发票图片的发票关键信息；
将每一张所述发票图片的发票关键信息输入预设发票模型进行训练，输出对应的每一张预测发票图片；
采用预设图片相似度算法对比每一张所述预测发票图片与对应的每一张发票图片的相似度，根据预设加权系数对所述相似度进行加权处理，求和加权处理后的每一个相似度得到加权相似度；
当所述加权相似度达到预设相似度阈值时停止训练，得到所述发票生成模型。
6.根据权利要求5所述的发票智能生成的方法，其特征在于，所述获取发票图片数据集之后，所述发票智能生成的方法还包括：
识别所述发票图片数据集中每一张发票图片中的干扰信息，所述干扰信息是指与发票无关的信息；
对所述干扰信息进行去除处理。
7.根据权利要求5所述的发票智能生成的方法，其特征在于，所述预设图片相似度算法可以为比对像素方差或感知哈希算法；所述客户属性数据可以存储至区块链节点。
8.一种智能生成发票的装置，应用于保全系统，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于当接收到目标客户完成缴费的指令信息，获取所述目标客户在所述保全系统中对应的客户属性数据，所述客户属性数据包括客户所属业务信息、收退费金额以及基础开票信息；
预生成模块，用于根据所述客户属性数据按预设的发票生成规则预生成多个可选维度呈现开票信息的第一电子发票；
指令确认模块，用于接收所述目标客户对所述第一电子发票进行确认的发票确定指令信息，所述发票确定指令信息包括针对多个所述可选维度或客户自定义维度进行选择的反馈信息；
发票生成模块，用于根据所述发票确定指令信息生成对应的数值模型参数，将所述数值模型参数输入至预设发票生成模型得到目标电子发票。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互联；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述电子设备执行如权利要求1-7中任意一项所述的智能生成发票的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任意一项所述智能生成发票的方法。
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