CN114862540A - 一种票据审核系统及其方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种票据审核系统及其方法，包括客户端、移动端报销系统、发票池存储系统和发票池管理系统；用户通过客户端登陆移动端报销系统并上传发票信息，AI平台通过调用所述移动端报销系统接收的发票信息，进行分析处理和分类，将发票信息转化为系统可读的结构化数据和图像信息后，反馈至所述移动端报销系统自动的进行发票查验、查重、生成和二次查验，完成报销单签收；本发明将RPA技术、AI识别技术与票据审核处理相结合，实现发票信息的处理和整合后的智能分类、审核和记账更新，解决了人工识别和转录的繁琐和重复操作等问题，实现了精准高效识别发票信息，显著提高了发票信息处理的准确性及效率。

Description

一种票据审核系统及其方法

技术领域

本发明涉及财务审计技术领域，特别是一种票据审核系统及其方法。

背景技术

RPA(Robotic Process Automation，机器人流程自动化)，是通过特定的“机器人软件”，模拟人在计算机上的操作，按规则自动执行流程任务。

AI(Artificial Intelligence，人工智能)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

传统的发票管理审核方法为财务人员或企业员工通过收工录入，将纸质发票录入到企业财务管理系统，财务人员通过国税网站，输入发票信息进行查询、校验票据的真伪，与excel电子发票台账进行对比查重，避免电子发票重复报销。上述传统的发票管理审核对于纸质发票，员工报销时经常手动录入系统，因发票项目繁多、规则复杂，从而带来录入花费时间长，且容易发生错误被驳回的问题。同时电子发票逐步普及，但员工报销时仍需打印并手动录入相关发票信息，以及手动更新记账的繁琐，这样容易引发录入错误，造成报销信息、纸质打印单据与电子票据三者信息不匹配的问题；假票、错票核验工作量大，发票逐张验真费时费力。

可知，现有的票据审核中无论电子票据还是纸质票据，其信息都由员工手动输入，容易造成票据原件和输入信息不匹配，纸质票据通过报销单与报销信息关联，一旦两者分离和脱落，信息检索和追溯耗时费力；缺少票据台账，相关环节的核对、清点工作耗费大量人力。

发明内容

鉴于上述现有的票据审核中存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明提供一种票据审核系统及方法，将RPA技术、AI识别技术与票据审核处理相结合，实现发票信息的处理与整合，解决了人工识别和转录的繁琐和重复操作等问题，实现了精准高效识别发票信息，校验核对信息，报销业务自动流程，显著提高了发票信息处理的准确性及效率。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案： 包括客户端、移动端报销系统、发票池存储系统和发票池管理系统；用户通过客户端登陆移动端报销系统并上传发票信息，AI平台通过调用所述移动端报销系统接收的发票信息进行智能分类和更新，将发票信息转化为系统可读的结构化数据和图像信息后，反馈至所述移动端报销系统自动的进行发票查验、查重、生成和二次查验后自动更新凭证模板和记账信息，完成每次票据审核报销后自动更新凭证模板和记账信息；

客户端，用于登陆移动端报销系统并上传发票信息；

移动端报销系统，接收所述客户端的上传发票信息，对所述发票信息进行分析处理和分类，进行发票查验、查重、生成和二次查验后，完成报销单签收，所述移动端报销系统包括传输模块、识别模块，查验模块、查重模块、生成模块和二次查验模块；其中，所述传输模块用于所述移动端报销系统与客户端之间数据的传输；所述识别模块调用AI平台的光学字符识别系统，通过光学字符识别OCR技术对待处理发票信息的图像信息进行字符识别处理，获得所述待处理发票信息的图像信息的字符内容，将字符内容转化为所述票据审核系统可读的结构化数据；所述查验模块，用于RPA机器人登录国税网站对开票信息和发票真伪进行查验；所述查重模块，用于RPA机器人根据分类后发票的发票类型、图像信息和结构化数据信息，与所述发票池存储系统中相应的存储数据库中已有的数据进行对比查重；所述生成模块用于RPA机器人根据完善填报的其他费用信息，生成费用报告；所述二次查验模块用于RPA机器人通过文字识别引擎，对所述费用报告与发票的合规性进行二次查验后，通过后完成报销单签收；

发票池存储系统，用于RPA机器人根据发票信息，将发票的结构化数据和图像信息存入该发票池管理系统中相应的存储数据库中；

发票池管理系统，用于对所述发票池存储系统中存储数据库信息的管理，其包括发票文件归档模块、发票文件查询模块、发票文件打印模块和管理员管理模块。

作为本发明的一种优选方案，其中：所述AI平台通过调用所述移动端报销系统接收的发票信息，具体由RPA数据录入机器人执行自动化命令实现，所述RPA数据录入机器人按照预设的数据处理规则，基于数据采集、计算、校验能力自动从所述移动端报销系统读取发票信息，包括识别采集凭证号、发票日期、发票类型、发票金额和摘要信息，同时记录、汇总并存储发票信息数据；

所述票据审核系统还包括票据分类记账更新系统，所述票据分类记账更新系统包括票据信息处理模块、凭证查找模块、记账凭证生成模块和更新模块；所述票据信息处理模块用于对所述RPA数据录入机器人识别获取的发票信息进行信息处理分类；所述凭证查找模块用于根据确定的票种数据源在所述发票池存储系统中查找出预设对应的凭证模板；所述记账凭证生成模块用于根据发票信息确定票据类别后自动填入凭证模板，同时生成记账凭证；所述更新模块用于所述移动端报销系统完成单次报销单签收后，根据相应的所述生成记账凭证生成票据记账信息，所述记账信息通过凭证模板更新所述发票池存储系统中相应的发票信息并生成更新日志。

作为本发明的一种优选方案，其中：所述发票验证查询操作由RPA发票验真机器人执行自动化命令实现，且发票验证操作具体包括：从发票信息中获取关键信息后，自动登录国税网站，输入发票号码或者所述发票号码所关联的发票代码，以及开票日期，对开票信息和发票真伪进行查验，并记录形成发票的查验结果，反馈发票的查验结果至所述移动端报销系统。

作为本发明的一种优选方案，其中：对于通过所述查重模块的发票，将符合要求的发票信息或者电子影像发送至二次查验模块，进行后续的二次查验与报销操作，具体地为信息一致完成报销单签收；信息不一致，所述票据审核系统转入人工审核流程，查验结果的步骤包括：根据获取到的发票信息，判断发票信息是否包括预设类型的费用，若是，则形成发票异常结果。

作为本发明的一种优选方案，其中：对所述费用报告与发票的合规性进行二次查验，具体地为信息一致完成报销单签收；信息不一致，所述票据审核系统转入人工审核流程，查验结果的步骤包括：根据获取到的发票信息，判断发票信息是否包括预设类型的费用，若是，则形成发票异常结果。

作为本发明的一种优选方案，其中：所述AI平台上配置有所述自定义模板对应的信息提取规则，所述AI平台基于光学字符识别OCR和自然语言处理NLP进行所述移动端报销系统接收的发票信息的提取；提取时，获取票据的图像信息，对图像信息中的票据类型进行识别，获得票据识别结果后构建专项模型，对当前票据的图像信息进行文字识别，获得文字识别结果，将所述文字识别结果封装成专项模型。

作为本发明的一种优选方案，其中：所述AI平台连接神经网络，所述神经网络包括专项模型提取模块、输入模块和输出模块；

所述专项模型提取模块，用于根据票据图像、票据图像中各文本框的位置信息和文本信息来提取各文本框的区域特征、位置特征和文本特征，以得到票据图像的专项模型特征；

所述输入模块，用于接收所输入的票据图像、票据图像中各文本框的位置信息和文本信息输入至所述专项模型提取模块中，以进行专项模型提取；

所述神经网络的输出模块，用于根据专项模型提取模块输出的专项模型特征来输出票据图像所属的类型。

作为本发明的一种优选方案，其中：所述查重模块包括：

获取模块，用于获取RPA发票验真机器人进行查验后选定的报销发票的信息类型，所述信息类型包括图片发票和文本发票；

调用模块，用于调用与所述图片发票对应的第一信息获取方式，获取所述图片发票中的指定信息，调用与所述文本发票对应的第二信息获取方式，获取所述文本发票中的指定信息；

判断模块，用于在所述发票池存储系统进行查重，判断所述发票池存储系统中是否存在所述指定信息对应的历史报销记录。

作为本发明的一种优选方案，其中：所述客户端包括录入模块和显示模块，所述录入模块根据获取权限进行扫码、语音或手动，同时支持单张、批量导入电子发票信息，以及支持不同客户端之间同步电子发票信息；所述显示模块显示所述移动端报销系统的操作信息、发票池存储系统的存储信息和发票池管理系统的管理信息。

一种票据审核系统的方法，包括以下步骤：

步骤S1，登录移动端报销系统，通过客户端上传发票图片；

步骤S2，AI平台通过调用所述移动端报销系统接收的发票信息，进行分析处理和分类，通过光学字符识别OCR技术对所述待处理发票的图像信息进行字符识别处理，获得所述待处理发票的字符内容，将发票信息转化为系统可读的结构化数据；将发票信息转化为系统可读的结构化数据和图像信息后，反馈至所述移动端报销系统；

步骤S3，移动端报销系统根据RPA机器人操作流程，自动的进行发票查验、查重、生成和二次查验，进一步地，所述发票查验通过RPA机器人登录国税网站对开票信息和发票真伪进行查验；所述查重通过RPA机器人根据分类后发票的发票类型、图像信息和结构化数据信息，与所述发票池存储系统中相应的存储数据库中已有的数据进行对比查重；所述生成通过RPA机器人根据完善填报的其他费用信息，生成费用报告；所述二次查验通过RPA机器人基于文字识别引擎，对所述费用报告与发票的合规性进行二次查验；

步骤S4，完成报销单签收后，移动端报销系统完成每次票据审核报销后，票据分类记账更新系统自动更新凭证模板和记账信息，完成报销单签收，具体如下：

步骤S401，票据分类记账更新系统接收AI平台处理后的发票信息进行票据信息处理，根据每一种发票信息的特征信息确定票种规则，通过票种规则自动匹配确定该原始票据对应的票种数据源；

步骤S402，凭证查找，根据确定的票种数据源查找出预设对应的凭证模板，所述凭证模板设为待填写项目，其包含科目和金额；

步骤S403，记账凭证生成，从票据信息的记载事项中提取预设字段，根据预设字段自动匹配确定票据类别；将票据类别自动填入科目中，并从票据信息中提取金额信息，自动填入凭证模板，根据凭证模板和填入的信息自动生成记账凭证；

步骤S404，发票报销后的智能更新，在移动端报销系统完成单次报销单签收后，根据相应的所述生成记账凭证生成票据记账信息，所述记账信息通过凭证模板更新所述发票池存储系统中相应的发票信息并生成更新日志，替换掉原凭证模板中的会计科目值，及通过训练人工智能记账机制，完成每次票据审核报销后自动更新凭证模板和记账信息。

本发明的有益效果：本发明将RPA技术、AI识别技术与票据审核处理相结合，实现发票信息的处理和整合后的智能分类、审核和记账更新，解决了人工识别和转录的繁琐和重复操作等问题，校验、查重的核对信息，实现了精准高效识别发票信息，以及报销业务的自动流程与票据记账的智能更新，显著提高了发票信息处理的准确性及处理效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例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性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：

图1为本发明实施例中票据审核系统的模块化结构示意图；

图2为本发明实施例中票据审核系统与AI平台的模块化示意图；

图3为本发明实施例中票据审核系统的方法流程判断示意框图；

图4为本发明实施例中票据审核系统使用方法的步骤流程框图。

图中标号：10、客户端；20、移动端报销系统；30、发票池存储系统；40、发票池管理系统；50、票据分类记账更新系统。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例的附图，对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本发明的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1，参照图1和图2，为本发明的一个实施例，该实施例提供了一种票据审核系统，包括客户端10、移动端报销系统20、发票池存储系统30和发票池管理系统40；用户通过客户端10登陆移动端报销系统20并上传发票信息，AI平台通过调用移动端报销系统20接收的发票信息进行智能分类和更新，将发票信息转化为系统可读的结构化数据和图像信息后，反馈至移动端报销系统20自动的进行发票查验、查重、生成和二次查验后自动更新凭证模板和记账信息，完成每次票据审核报销后自动更新凭证模板和记账信息；

客户端10，用于登陆移动端报销系统20并上传发票信息；客户端10包括录入模块和显示模块，录入模块根据获取权限进行扫码、语音或手动，同时支持单张、批量导入电子发票信息，以及支持不同客户端10之间同步电子发票信息；显示模块显示移动端报销系统20的操作信息、发票池存储系统30的存储信息和发票池管理系统40的管理信息；

基于上述可知，本方案的客户端10具有多种方式的发票录入能力：支持手机、扫描仪扫描、高拍仪拍照录入票据；单张、批量导入电子票据图像；支持同步微信、钉钉、滴滴等电子票据，同时客户端10对待审核的内容进行逐步的显示和发票池存储系统30的存储信息进行显示，以及与发票池管理系统40连接关联后，进行对应的显示和管理操作，其功能丰富多样，满足了用户的多种管理、查阅和使用需求。

移动端报销系统20，接收客户端10的上传发票信息，对发票信息进行分析处理和分类，进行发票查验、查重、生成和二次查验后，完成报销单签收，移动端报销系统20包括传输模块、识别模块，查验模块、查重模块、生成模块和二次查验模块；其中，传输模块用于移动端报销系统20与客户端10之间数据的传输；识别模块调用AI平台的光学字符识别系统，通过光学字符识别OCR技术对待处理发票信息的图像信息进行字符识别处理，获得待处理发票信息的图像信息的字符内容，将字符内容转化为票据审核系统可读的结构化数据；查验模块，用于RPA机器人登录国税网站对开票信息和发票真伪进行查验；查重模块，用于RPA机器人根据分类后发票的发票类型、图像信息和结构化数据信息，与发票池存储系统30中相应的存储数据库中已有的数据进行对比查重；生成模块用于RPA机器人根据完善填报的其他费用信息，生成费用报告；二次查验模块用于RPA机器人通过文字识别引擎，对费用报告与发票的合规性进行二次查验后，通过后完成报销单签收；

本实施例AI平台与移动端报销系统20之间具体地，其AI平台通过调用移动端报销系统20接收的发票信息，具体由RPA数据录入机器人执行自动化命令实现，RPA数据录入机器人按照预设的数据处理规则，基于数据采集、计算、校验能力自动从移动端报销系统20读取发票信息，包括识别采集凭证号、发票日期、发票类型、发票金额和摘要信息，同时记录、汇总并存储发票信息数据；

此外本实施例的AI平台上配置有自定义模板对应的信息提取规则，AI平台基于光学字符识别OCR和自然语言处理NLP进行移动端报销系统20接收的发票信息的提取；提取时，获取票据的图像信息，对图像信息中的票据类型进行识别，获得票据识别结果后构建专项模型，具体为对当前票据的图像信息进行文字识别，获得文字识别结果，将文字识别结果封装成专项模型。

基于此，该AI平台连接神经网络，神经网络包括专项模型提取模块、输入模块和输出模块；

专项模型提取模块，用于根据票据图像、票据图像中各文本框的位置信息和文本信息来提取各文本框的区域特征、位置特征和文本特征，以得到票据图像的专项模型特征；

输入模块，用于接收所输入的票据图像、票据图像中各文本框的位置信息和文本信息输入至专项模型提取模块中，以进行专项模型提取；

神经网络的输出模块，用于根据专项模型提取模块输出的专项模型特征来输出票据图像所属的类型。

基于上述，可知本发明的移动端报销系统20通过将AI平台中的RPA机器人与OCR识别技术结合，基于AI的发票识别能力：通过深度学习的发票识别能力，将电子发票信息转化为格式化数据，并录入数据库，同时在票据内容的识别过程中，RPA机器人可调用AI平台中不同的OCR组件，以对不同内容类型的票据进行分类识别，提高了票据识别的效率和准确率。

此外，本实施例的移动端报销系统20中的发票验证查询操作由RPA发票验真机器人执行自动化命令实现，且发票验证操作具体包括：从发票信息中获取关键信息后，自动登录国税网站，输入发票号码或者发票号码所关联的发票代码，以及开票日期，对开票信息和发票真伪进行查验，并记录形成发票的查验结果，反馈发票的查验结果至移动端报销系统20；

本实施例优选地，查重模块包括：

获取模块，用于获取RPA发票验真机器人进行查验后选定的报销发票的信息类型，信息类型包括图片发票和文本发票；

调用模块，用于调用与所述信息类型对应信息获取方式，通过对应信息获取方式获取报销发票中的指定信息；具体地用于调用与图片发票对应的第一信息获取方式，获取图片发票中的指定信息，调用与文本发票对应的第二信息获取方式，获取文本发票中的指定信息；

判断模块，用于在发票池存储系统30进行查重，判断发票池存储系统30中是否存 在指定信息对应的历史报销记录，判断模块具体通过皮尔森相关系数公式进行相似度判 断，通过计算得到相似度值

，具体如下所示：

；

其中，

为第一相似度值，及为当前报销发票获取到的指定信息的相似度值，

为 第一相似度的均值，及为当前报销发票指定信息的相似度均值；

为第二相似度值，及为发 票池存储系统30中报销发票历史指定信息的相似度值，

为第二相似度的均值，及为发票 池存储系统30中报销发票历史指定信息的相似度均值；

为第一相似度和第二相似度的融 合系数，及为当前报销发票和报销发票历史指定信息的相似度值；此外本实施例对相似度 判断不做限制，也可使用向量相似度值判断发票识别的文本相似度，用于历史发票报销的 查重。

在后台数据库进行查重，判断后台数据库中是否存在指定信息对应的历史报销记录的操作判断后，判断当前报销发票和报销发票历史指定信息的相似度值是否大于预设阈值；

若是，则判定后台数据库中存在指定信息对应的历史报销记录，并生成费用报告，否则不存在，系统拒绝提交报销申请。

对于通过查重模块的发票，将符合要求的发票信息或者电子影像发送至二次查验模块，进行后续的二次查验与报销操作。

本实施例进一步地，对费用报告与发票的合规性进行二次查验，具体地为信息一致完成报销单签收；信息不一致，票据审核系统转入人工审核流程，查验结果的步骤包括：根据获取到的发票信息，判断发票信息是否包括预设类型的费用，若是，则形成发票异常结果。

基于上述，可知本发明具有简洁的发票验真手段，校验发票真伪，校验发票作废，冲红等异常，校验发票重复、篡改等异常；同时具有数据智能快速处理能力，支持批量识别多张、多类型票据，自动价税分离；实际应用时每张票据的智能识别时间小于1S；每张票据的验真查重查作废时间小于1S。

发票池存储系统30，用于RPA机器人根据发票信息，将发票的结构化数据和图像信息存入该发票池管理系统40中相应的存储数据库中，可进行存储和行对比查重。

发票池管理系统40，用于对发票池存储系统30中存储数据库信息的管理；发票池管理系统40包括发票文件归档模块、发票文件查询模块、发票文件打印模块和管理员管理模块，发票文件归档模块、发票文件查询模块、发票文件打印模块和管理员管理模块具有其相应的功能，以满足用户的发票管理需求。

本实施例需要强调说明的，该票据审核系统还包括票据分类记账更新系统50，票据分类记账更新系统50包括票据信息处理模块、凭证查找模块、记账凭证生成模块和更新模块；票据信息处理模块用于对RPA数据录入机器人识别获取的发票信息进行信息处理分类；凭证查找模块用于根据确定的票种数据源在发票池存储系统30中查找出预设对应的凭证模板；记账凭证生成模块用于根据发票信息确定票据类别后自动填入凭证模板，同时生成记账凭证；更新模块用于移动端报销系统20完成单次报销单签收后，根据相应的生成记账凭证生成票据记账信息，记账信息通过凭证模板更新发票池存储系统30中相应的发票信息并生成更新日志。

综上所述，本发明的票据审核系统将RPA技术、AI识别技术与票据审核处理相结合，实现发票信息的处理和整合后的智能分类、审核和记账更新，解决了人工识别和转录的繁琐和重复操作等问题，校验、查重的核对信息，实现了精准高效识别发票信息，以及报销业务的自动流程与票据记账的智能更新，显著提高了发票信息处理的准确性及处理效率。

实施例2，请参阅图3和图4，为本发明的一个实施例，该实施例提供了一种票据审核系统的使用方法， 具体包括以下步骤：

首先员工登录移动端报销系统，通过移动端拍照按需上传发票图片；

报销系统通过光学字符识别OCR技术对所述待处理发票的图像信息进行字符识别处理，获得所述待处理发票的字符内容，将发票信息转化为系统可读的结构化数据；

RPA数据录入机器人按照预设的数据处理规则，基于数据采集、计算、校验等能力自动从报销系统读取发票信息，识别采集凭证号、发票日期、发票类型、发票金额、摘要等信息，记录、汇总并存储发票数据；

进入发票验证环节，本申请中的发票验真方法由RPA发票验真机器人执行自动化命令实现，具体包括：从发票中获取关键信息后，自动登录国税网站，输入发票号码，或者发票号码连通发票代码，开票日期等其他一项或者多项信息发票查验关键信息，对开票信息、发票真伪进行查验，并记录形成发票的查验结果，反馈发票的查验结果。采用以上方法，整个发票信息的查验过程都由RPA机器人自动完成，无需人工参与，快速且准确率高。

RPA机器人根据发票的发票类型等信息，将发票结构化数据、图像信息存入发票池管理系统中相应的存储空间，并将发票信息与发票池管理系统已有数据进行对比查重；

对于通过的发票，将符合要求的发票信息或者电子影像发送给至下一审批环节，进行后续的报销操作。

员工完善填报其他费用信息，可选地传递符合要求的发票信息或者电子影像的同时也可以把报销人填写的报销单等信息或者文件提交报销申请，生成费用报告，传递至下一审核环节。

系统通过文字识别引擎，对费用报告与发票的合规性进行二次查验，信息一致完成报销单签收；信息不一致，系统转入人工审核流程。查验结果的步骤包括：根据获取到的发票信息，判断发票信息是否包括预设类型的费用，若是，则形成发票异常结果。可以理解的，每家公司对于发票的报销都有一定的规定，有些种类的发票可以报销，有些不行。例如办公用品可以，耗材可以，但是饮食类的发票不行，或者例如业务招待费报账里不能存在有烟、酒费用等。具体的，可以将含有某一些字眼的字或者词形成文字库，如果发票信息中包括了文字库中的字或者词则说明该发票费用不符合报销规定，形成发票异常的结果，结果展示的用语可以根据实际情况而定，此不做具体限定。可以理解的，文字库是可以根据实际情况进行增加或者删除等修改。

二次查验后自动更新凭证模板和记账信息，完成每次票据审核报销后自动更新凭证模板和记账信息，完成报销单签收具体步骤，如下：

首先票据分类记账更新系统50接收AI平台处理后的发票信息进行票据信息处理，是根据每一种发票信息的特征信息确定票种规则，通过票种规则自动匹配确定该原始票据对应的票种数据源，本实施例可采用构建多类别的票种数据源相似度网络，通过相似度向量公式进行处理分类；

再进行凭证查找，是根据确定的票种数据源查找出预设对应的凭证模板，凭证模板设为待填写项目，其包含科目和金额，或其他可选用于更新票据报销凭证的信息；

然后进行记账凭证生成模块，是从票据信息的记载事项中提取预设字段，根据预设字段自动匹配确定票据类别；将票据类别自动填入科目中，并从票据信息中提取金额信息，或其他可选用于更新票据报销凭证的信息，自动填入凭证模板，根据凭证模板和填入的信息自动生成记账凭证；

最后进行发票报销后的智能更新，在移动端报销系统20完成单次报销单签收后，根据相应的生成记账凭证生成票据记账信息，记账信息通过凭证模板更新发票池存储系统30中相应的发票信息并生成更新日志，替换掉原凭证模板中的会计科目值，及通过训练人工智能记账机制，完成每次票据审核报销后自动更新凭证模板和记账信息。

结合上述技术方案进一步说明的是，本实施例的方法在实际票据审核应用时，通过RPA机器人自动化流程操作，将传统的人工发票管理方法由计算机来完成，结合上述实施例1中的系统，使得本发明达到以下优点，如下：

其一，具有高效的发票录入手段：支持微信等多渠道电子发票对接；支持同时拍照识别多种类发票；

其二，具有支持扫码、语音或手动等多方式录入；

其三，具有简洁的发票验真手段：校验发票真伪；校验发票作废、冲红等异常；校验发票重复、篡改等异常；

其四，具有强大的发票归档能力：归档发票影像及识别数据；覆盖常见归档格式；确保数据真实、完整、可用和安全等效果；

其五，具有自动更新凭证模板和记账信息的功能：票据审核报销后自动更新凭证模板和记账信息，通过移动端报销系统的凭证设定进行记账票据数据的自动更新覆盖；避免了手动更新记账的繁琐，确保了票据信息的实时性和准确性。

综上所述，本申请通过执行RPA自动化命令实现全流程发票信息采集、存储、查验、费用报告审批的过程都由RPA机器人自动完成，无需人工参与，包括发票信息的自动获取、自动查验、报销审批业务全流程自动化处理的一体化应用，避免人工反复操作，提升工作效率，且准确率高。特别是目前越来越多的发票报销审核是在建立了财务共享服务管理的模式下，多家单位的报账业务都统一由共享中心服务人员统一处理，检查点多，检查难度非常之大，手动更新记账的繁琐，通过本申请的RPA机器人自动化命令，只要将各家的各项审核要求信息等设置好，即可通过RPA机器人自动完成发票的审批工作，大大节约人力物力，实现了精准高效识别发票信息，校验核对信息，报销业务自动流程，显著提高了发票信息处理的准确性及处理效率。

应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (10)

1.一种票据审核系统，其特征在于，包括客户端（10）、移动端报销系统（20）、发票池存储系统（30）和发票池管理系统（40）；用户通过客户端（10）登陆移动端报销系统（20）并上传发票信息，AI平台通过调用所述移动端报销系统（20）接收的发票信息进行智能分类和更新，将发票信息转化为系统可读的结构化数据和图像信息后，反馈至所述移动端报销系统（20）自动的进行发票查验、查重、生成和二次查验后自动更新凭证模板和记账信息，完成每次票据审核报销后自动更新凭证模板和记账信息；

客户端（10），用于登陆移动端报销系统（20）并上传发票信息；

移动端报销系统（20），接收所述客户端（10）的上传发票信息，对所述发票信息进行分析处理和分类，进行发票查验、查重、生成和二次查验后，完成报销单签收，所述移动端报销系统（20）包括传输模块、识别模块，查验模块、查重模块、生成模块和二次查验模块；

其中，所述传输模块用于所述移动端报销系统（20）与客户端（10）之间数据的传输；所述识别模块调用AI平台的光学字符识别系统，通过光学字符识别OCR技术对待处理发票信息的图像信息进行字符识别处理，获得所述待处理发票信息的图像信息的字符内容，将字符内容转化为所述票据审核系统可读的结构化数据；所述查验模块，用于RPA机器人登录国税网站对开票信息和发票真伪进行查验；所述查重模块，用于RPA机器人根据分类后发票的发票类型、图像信息和结构化数据信息，与所述发票池存储系统（30）中相应的存储数据库中已有的数据进行对比查重；所述生成模块用于RPA机器人根据完善填报的其他费用信息，生成费用报告；所述二次查验模块用于RPA机器人通过文字识别引擎，对所述费用报告与发票的合规性进行二次查验后，通过后完成报销单签收；

发票池存储系统（30），用于RPA机器人根据发票信息，将发票的结构化数据和图像信息存入该发票池管理系统（40）中相应的存储数据库中；

发票池管理系统（40），用于对所述发票池存储系统（30）中存储数据库信息的管理，其包括发票文件归档模块、发票文件查询模块、发票文件打印模块和管理员管理模块。

2.如权利要求1所述的一种票据审核系统，其特征在于，所述AI平台通过调用所述移动端报销系统（20）接收的发票信息，具体由RPA数据录入机器人执行自动化命令实现，所述RPA数据录入机器人按照预设的数据处理规则，基于数据采集、计算、校验能力自动从所述移动端报销系统（20）读取发票信息，包括识别采集凭证号、发票日期、发票类型、发票金额和摘要信息，并记录、汇总和存储发票信息数据；

所述票据审核系统还包括票据分类记账更新系统（50），所述票据分类记账更新系统（50）包括票据信息处理模块、凭证查找模块、记账凭证生成模块和更新模块；所述票据信息处理模块用于对所述RPA数据录入机器人识别获取的发票信息进行信息处理分类；所述凭证查找模块用于根据确定的票种数据源在所述发票池存储系统（30）中查找出预设对应的凭证模板；所述记账凭证生成模块用于根据发票信息确定票据类别后自动填入凭证模板，同时生成记账凭证；所述更新模块用于所述移动端报销系统（20）完成单次报销单签收后，根据相应的所述生成记账凭证生成票据记账信息，所述记账信息通过凭证模板更新所述发票池存储系统（30）中相应的发票信息并生成更新日志。

3.如权利要求1所述的一种票据审核系统，其特征在于，所述发票验证查询操作由RPA发票验真机器人执行自动化命令实现，且发票验证操作具体包括：从发票信息中获取关键信息后，自动登录国税网站，输入发票号码或者所述发票号码所关联的发票代码，以及开票日期，对开票信息和发票真伪进行查验，并记录形成发票的查验结果，反馈发票的查验结果至所述移动端报销系统（20）。

4.如权利要求1所述的一种票据审核系统，其特征在于，对于通过所述查重模块的发票，将符合要求的发票信息或者电子影像发送至二次查验模块，进行后续的二次查验与报销操作，具体地为信息一致完成报销单签收；信息不一致，所述票据审核系统转入人工审核流程，查验结果的步骤包括：根据获取到的发票信息，判断发票信息是否包括预设类型的费用，若是，则形成发票异常结果。

5.如权利要求1所述的一种票据审核系统，其特征在于，所述AI平台上配置有所述自定义模板对应的信息提取规则，所述AI平台基于光学字符识别OCR和自然语言处理NLP进行所述移动端报销系统（20）接收的发票信息的提取；提取时，获取票据的图像信息，对图像信息中的票据类型进行识别，获得票据识别结果后构建专项模型，对当前票据的图像信息进行文字识别，获得文字识别结果，将所述文字识别结果封装成专项模型。

6.如权利要求5所述的一种票据审核系统，其特征在于，所述AI平台连接神经网络，所述神经网络包括专项模型提取模块、输入模块和输出模块；

所述专项模型提取模块，用于根据票据图像、票据图像中各文本框的位置信息和文本信息来提取各文本框的区域特征、位置特征和文本特征，以得到票据图像的专项模型特征；

所述输入模块，用于接收所输入的票据图像、票据图像中各文本框的位置信息和文本信息输入至所述专项模型提取模块中，以进行专项模型提取；

所述神经网络的输出模块，用于根据专项模型提取模块输出的专项模型特征来输出票据图像所属的类型。

7.如权利要求1所述的一种票据审核系统，其特征在于，所述查重模块包括：

获取模块，用于获取RPA发票验真机器人进行查验后选定的报销发票的信息类型，所述信息类型包括图片发票和文本发票；

调用模块，用于调用与所述信息类型对应信息获取方式，通过对应信息获取方式获取报销发票中的指定信息；

判断模块，用于在所述发票池存储系统（30）进行查重，判断所述发票池存储系统（30）中是否存在所述指定信息对应的历史报销记录。

8.如权利要求1所述的一种票据审核系统，其特征在于，所述客户端（10）包括录入模块和显示模块，所述录入模块根据获取权限进行扫码、语音或手动，同时支持单张、批量导入电子发票信息，以及支持不同客户端（10）之间同步电子发票信息；所述显示模块显示所述移动端报销系统（20）的操作信息、发票池存储系统（30）的存储信息和发票池管理系统（40）的管理信息。

9.基于权利要求1-8任意一项所述的一种票据审核系统的方法，其特征在于， 包括以下步骤：

步骤S1，登录移动端报销系统（20），通过客户端（10）上传发票图片；

步骤S2，AI平台通过调用所述移动端报销系统（20）接收的发票信息，进行分析处理和分类，通过光学字符识别OCR技术对所述待处理发票的图像信息进行字符识别处理，获得所述待处理发票的字符内容，将发票信息转化为系统可读的结构化数据；将发票信息转化为系统可读的结构化数据和图像信息后，反馈至所述移动端报销系统（20）；

步骤S3，移动端报销系统（20）根据RPA机器人操作流程，自动的进行发票查验、查重、生成和二次查验，进一步地，所述发票查验通过RPA机器人登录国税网站对开票信息和发票真伪进行查验；所述查重通过RPA机器人根据分类后发票的发票类型、图像信息和结构化数据信息，与所述发票池存储系统（30）中相应的存储数据库中已有的数据进行对比查重；所述生成通过RPA机器人根据完善填报的其他费用信息，生成费用报告；所述二次查验通过RPA机器人基于文字识别引擎，对所述费用报告与发票的合规性进行二次查验；

步骤S4，完成报销单签收后，移动端报销系统（20）完成每次票据审核报销后，票据分类记账更新系统（50）自动更新凭证模板和记账信息，完成报销单签收。

10.如权利要求9所述的一种票据审核系统的方法，其特征在于，所述票据分类记账更新系统（50）自动更新凭证模板和记账信息，完成报销单签收具体步骤，如下：

步骤S401，票据分类记账更新系统（50）接收AI平台处理后的发票信息进行票据信息处理，根据每一种发票信息的特征信息确定票种规则，通过票种规则自动匹配确定该原始票据对应的票种数据源；

步骤S402，凭证查找，根据确定的票种数据源查找出预设对应的凭证模板，所述凭证模板设为待填写项目，其包含科目和金额；

步骤S403，记账凭证生成，从票据信息的记载事项中提取预设字段，根据预设字段自动匹配确定票据类别；将票据类别自动填入科目中，并从票据信息中提取金额信息，自动填入凭证模板，根据凭证模板和填入的信息自动生成记账凭证；

步骤S404，发票报销后的智能更新，在移动端报销系统（20）完成单次报销单签收后，根据相应的所述生成记账凭证生成票据记账信息，所述记账信息通过凭证模板更新所述发票池存储系统（30）中相应的发票信息并生成更新日志，替换掉原凭证模板中的会计科目值，及通过训练人工智能记账机制，完成每次票据审核报销后自动更新凭证模板和记账信息。

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