CN115907673A - 一种供应链系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种供应链系统，包括AI平台、业务平台以及客户端，客户端用于用户登录业务平台并上传单据数据；业务平台用于接收用户在客户端上传的单据数据并将单据数据传输至AI平台，并根据AI平台反馈的数据进行单据查验、查重、生成，完成单据签收，包括业务系统、工作流系统、任务调度系统、电子合同系统、文件存储系统、缓存数据库以及存储数据库；AI平台用于对业务平台传输的单据数据进行智能处理，将单据数据转化为结构化数据和图像信息并反馈至业务平台，包括光学字符识别系统、RPA机器人。解决了人工识别和转录的繁琐和重复操作等问题，实现了精准高效的识别单据信息。

Description

一种供应链系统

技术领域

本发明涉及供应链系统审计技术领域，尤其涉及一种供应链系统。

背景技术

RPA(RoboticProcessAutomation，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(ArtificialIntelligence，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。

传统的进销存类系统为财务人员或企业员工通过手工录入，将纸质单据录入到系统中。上述传统的系统对于纸质单据，员工经常手动录入系统，因单据项目繁多、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。同时电子合同逐步普及，但企业签合同时仍需打印并手动录入相关信息，这样容易引发录入错误，造成纸质打印单据与电子单据信息不匹配的问题；假单据、错单据核验工作量大。

发明内容

本发明提供一种供应链系统，以克服上述技术问题。

一种供应链系统，包括AI平台、业务平台以及客户端，

客户端用于用户登录业务平台并上传单据数据，

业务平台用于接收用户在客户端上传的单据数据并将单据数据传输至AI平台，并根据AI平台反馈的数据进行单据查验、查重、生成，完成单据签收，所述业务平台包括业务系统、工作流系统、任务调度系统、电子合同系统、文件存储系统、缓存数据库以及存储数据库，

所述业务系统用于将单据数据转化为结构化数据，判断结构化数据是否为发票单据，对单据数据进行查重以及根据单据数据生成费用报告，所述业务系统包括结构化数据转化模块、查验模块、查重模块以及生成模块，

所述结构化数据转化模块用于在业务平台与客户端之间进行单据数据的传输，获取客户端的数据后调用AI平台的光学字符识别系统将待处理单据数据转换为图像并进行字符识别，获得所述待处理单据数据的字符内容和图像，将字符内容转化为业务系统可读的结构化数据；

所述查验模块用于判断结构化数据是否为发票单据，若为发票单据则调用AI平台的RPA机器人登录国税网站对发票单据信息和发票单据真伪进行5查验，若非发票单据，则不进行处理；

所述查重模块用于获取图像和结构化数据，并通过AI平台的RPA机器人将图像和结构化数据与存储数据库中已有的数据进行对比查重；

所述生成模块用于获取单据数据和结构化数据，并通过AI平台的RPA

机器人根据单据数据和结构化数据生成费用报告；

0工作流系统用于对客户端上传的单据数据进行提交审批、撤销、被驳回后重新编辑，还用于管理流程模型、在线部署任务、图形可视化编辑；

任务调度系统用于管理业务平台所有任务的执行、调度，所述任务包括定时任务和非定时任务；

电子合同系统用于签署电子合同，通过短信形式通知用户签署合同，用5户通过客户端完成电子合同的签署；

存储系统用于存储所有业务系统内的数据，所述数据包括单据数据、通过在业务平台处理单据数据过程中产生的图像数据、结构化数据，以及业务字典、角色权限、会话信息；

AI平台用于对业务平台传输的单据数据进行智能处理，将单据数据转化0为结构化数据和图像信息并反馈至业务平台，所述AI平台包括光学字符识别系统、RPA机器人，所述光学字符识别系统用于将客户端上传的单据数据转化为图像，并对图像进行字符识别。

优选地，所述AI平台的RPA机器人能够登录国税网站对发票单据信息和发票单据真伪进行查验包括RPA机器人按照预设的数据处理规则获取发票5单据信息，所述发票单据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，RPA机器人登录国税网站对发票单据信息进行查询并验证真伪。

优选地，所述数据处理模块能够对业务平台传输的单据数据进行智能处理，对应的智能处理过程包括获取单据数据，对单据数据的单据类型进行识0别，根据单据类型构建专项模型，识别单据数据中的文字，将文字存储至专项模型。

优选地，所述神经网络单元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，用于根据单据数据中各文本框的位置信息和文本信息提取各文本框的区域特征、位置特征和文本特征，根据区域特征、位置特征和文本特征构建专项模型特征；所述输入模块，用于接收业务平台传输的单据数据，将单据数据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，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单据数据所属的类型。

优选地，所述查重单元能够通过RPA机器人将图像和结构化数据与存储数据库中已有的数据进行对比查重，分别将图像和结构化数据与存储数据库中已有的数据进行比对，当二者都一致时，确认存在重复，当二者至少有一个不一致时，确认不存在重复。

本发明提供一种供应链系统，通过将业务平台与AI平台相结合，将RPA技术、AI识别技术应用于单据处理、审核处理中，实现单据数据的智能处理与整合，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单据信息，校验核对单据信息，显著提高了单据信息处理的准确性及效率。

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他的附图。

图1是本发明系统结构图；

图2是本发明系统使用流程图。

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中的附图，对本发明实施例中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一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明系统结构图，如图1所示，本实施例的方法可以包括：

一种供应链系统，包括AI平台、业务平台以及客户端，

客户端用于用户登录业务平台并上传单据数据，包括PC租户端、PC平台端、小程序散户端以及小程序业务端，上传单据数据同时支持单张、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，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，功能丰富多样，满足了用户的多种管理、查阅和使用需求。

业务平台用于接收用户在客户端上传的单据数据并将单据数据传输至AI平台，并根据AI平台反馈的数据进行单据查验、查重、生成，完成单据签收，包括业务系统、工作流系统、任务调度系统、电子合同系统以及存储系统，

所述业务系统用于将单据数据转化为结构化数据，判断结构化数据是否为发票单据，对单据数据进行查重以及根据单据数据生成费用报告，所述业务系统包括结构化数据转化模块、查验模块、查重模块以及生成模块，同时，业务系统还可以包括项目管理模块、合同管理模块、订单管理模块、送货管理模块、门岗管理模块、磅房管理模块、磅单管理模块、库存管理模块、财务管理模块、发票管理模块、基础管理模块、系统管理模块、流程模型管理模块等模块。

结构化数据转化模块用于在业务平台与客户端之间进行单据数据的传输，获取客户端的数据后调用AI平台的光学字符识别系统将待处理单据数据转换为图像并进行字符识别，获得所述待处理单据数据的字符内容和图像，将字符内容转化为业务系统可读的结构化数据；

所述查验模块用于判断结构化数据是否为发票单据，若为发票单据则调用AI平台的RPA机器人能够登录国税网站对发票单据信息和发票单据真伪进行查验，若非发票单据，则不进行处理，所述AI平台的RPA机器人能够登录国税网站对发票单据信息和发票单据真伪进行查验包括RPA机器人按照预设的数据处理规则获取发票单据信息，所述发票单据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，从发票单据信息中获取凭证号后，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业务系统；

所述查重模块用于获取图像和结构化数据，并通过AI平台的RPA机器人将图像和结构化数据与存储系统中已有的单据数据、图像数据和结构化数据进行对比查重，分别将图像和结构化数据与存储数据库中已有的数据进行比对，当二者都一致时，确认存在重复，并将重复结果反馈至工作人员，由工作人员进行二次审核，当二者至少有一个不一致时，确认不存在重复；

所述生成模块用于获取单据数据和结构化数据，并通过AI平台的RPA机器人根据单据数据和结构化数据生成费用报告；

工作流系统用于对客户端上传的单据数据进行提交审批、撤销、被驳回后重新编辑，还用于管理流程模型、在线部署任务、图形可视化编辑；

任务调度系统用于管理业务平台所有任务的执行、调度，所述任务包括定时任务和非定时任务，所述定时任务可以为根据费用报告进行定时支付，非定时任务可以为实时获取客户端上传的单据数据，并进行实时处理；

电子合同系统用于签署电子合同，通过短信形式通知用户签署合同，用户通过客户端完成电子合同的签署，所述电子合同系统还用于在线制作电子合同模板，支持富文本编辑，可借助此模板创建线上电子合同，并向合同买卖方手机下发签署链接，用户通过手机完成电子合同签署，并将合同签署信息及合同文件回传至业务系统留痕。

存储系统用于存储所有业务系统内的数据，所述数据包括单据数据、通过在业务平台处理单据数据过程中产生的图像数据、结构化数据，以及业务字典、角色权限、会话信息；

AI平台用于对业务平台传输的单据数据进行智能处理，将单据数据转化为结构化数据和图像信息并反馈至业务平台，包括光学字符识别系统、RPA机器人，所述光学字符识别系统用于将客户端上传的单据数据转化为图像，并对图像进行字符识别，AI平台包括数据处理模块，所述数据处理模块能够对业务平台传输的单据数据进行智能处理，对应的智能处理过程包括获取单据数据，对单据数据的单据类型进行识别，根据单据类型构建专项模型，识别单据数据中的文字，将文字存储至专项模型；

所述AI平台还包括神经网络单元，所述神经网络单元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，用于根据单据数据中各文本框的位置信息和文本信息提取各文本框的区域特征、位置特征和文本特征，根据区域特征、位置特征和文本特征构建专项模型特征；所述输入模块，用于接收业务平台传输的单据数据，将单据数据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，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单据数据所属的类型。所述AI平台还包括查重单元，所述查重单元包括通过RPA机器人将图像和结构化数据与存储数据库中已有的数据进行对比查重，分别将图像和结构化数据与存储数据库中已有的数据进行比对，当二者都一致时，表示重复，当二者至少有一个不一致时，表示没有重复。

本实施例的业务系统通过将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：通过深度学习的单据识别能力，将电子单据信息转化为格式化数据，并录入数据库，同时在单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单据进行分类识别，提高了单据识别的效率和准确率。此外，本实施例的业务系统中的发票验证查询操作由RPA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业务系统。

本实施例还提供了供应链系统的使用方法，包括以下步骤：

Step1，登录业务系统，通过PC租户端发起电子合同签署，买卖方通过个人手机完成电子合同签署；

Step2，完成前置业务流程，包括PC租户端创建采购订单，小程序散户端完成预约送货，PC租户端完成进厂、过磅、入库、结算，PC租户端上传发票单据，AI平台对单据信息进行分析处理和分类，通过光学字符识别OCR技术对所述待处理单据的图像信息进行字符识别处理，获得所述待处理单据的字符内容，将单据信息转化为系统可读的结构化数据和图像信息后，反馈至所述业务系统，具体如下：

Step2.1，PC租户端创建采购订单；

Step2.2，小程序散户端完成预约送货；

Step2.3，PC租户端完成进厂、过磅、入库、结算；

Step2.4，PC租户端上传发票单据；

Step3，AI平台通过调用所述业务系统接收的单据信息，进行分析处理和分类，通过光学字符识别OCR技术对所述待处理单据的图像信息进行字符识别处理，获得所述待处理单据的字符内容，将单据信息转化为系统可读的结构化数据和图像信息后，反馈至所述业务系统；

Step4，业务系统根据RPA机器人操作流程，自动的进行发票查验、查重、生成，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，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；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；

Step5，生成费用报告后，所述业务系统自动发起付款审批流程，流程包括第一审批人审批、第二审批人付款确认，待审批流程完成后，自动完成所述业务系统内各业务单据信息的更新，具体如下：

Step5.1，更新采购订单的已付款金额；

Step5.2，更新采购送货单的已付款金额；

Step5.3，更新采购磅单的已付款金额；

Step5.4，更新采购结算单的已付款金额。

本实施例的方法在实际单据审核应用时，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，具有高效的单据录入手段：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；

其三，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；

其四，具有自动发起付款审批流程的能力，并可以在审批通过后自动更新相关业务单据的已付款金额，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、付款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。

整体的有益效果：

本发明提供一种供应链系统，通过将业务平台与AI平台相结合，将RPA技术、AI识别技术应用于单据处理、审核处理中，实现单据数据的智能处理与整合，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单据信息，校验核对单据信息，显著提高了单据信息处理的准确性及效率。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各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，或者对其中部分或者全部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范围。

Claims (5)

1.一种供应链系统，其特征在于，包括AI平台、业务平台以及客户端，

客户端用于用户登录业务平台并上传单据数据，

业务平台用于接收用户在客户端上传的单据数据并将单据数据传输至AI平台，并根据AI平台反馈的数据进行单据查验、查重、生成，完成单据签收，所述业务平台包括业务系统、工作流系统、任务调度系统、电子合同系统、文件存储系统、缓存数据库以及存储数据库，

所述业务系统用于将单据数据转化为结构化数据，判断结构化数据是否为发票单据，对单据数据进行查重以及根据单据数据生成费用报告，所述业务系统包括结构化数据转化模块、查验模块、查重模块以及生成模块，

所述结构化数据转化模块用于在业务平台与客户端之间进行单据数据的传输，获取客户端的数据后调用AI平台的光学字符识别系统将待处理单据数据转换为图像并进行字符识别，获得所述待处理单据数据的字符内容和图像，将字符内容转化为业务系统可读的结构化数据；

所述查验模块用于判断结构化数据是否为发票单据，若为发票单据则调用AI平台的RPA机器人登录国税网站对发票单据信息和发票单据真伪进行查验，若非发票单据，则不进行处理；

所述查重模块用于获取图像和结构化数据，并通过AI平台的RPA机器人将图像和结构化数据与存储数据库中已有的数据进行对比查重；

所述生成模块用于获取单据数据和结构化数据，并通过AI平台的RPA机器人根据单据数据和结构化数据生成费用报告；

工作流系统用于对客户端上传的单据数据进行提交审批、撤销、被驳回后重新编辑，还用于管理流程模型、在线部署任务、图形可视化编辑；

任务调度系统用于管理业务平台所有任务的执行、调度，所述任务包括定时任务和非定时任务；

电子合同系统用于签署电子合同，通过短信形式通知用户签署合同，用户通过客户端完成电子合同的签署；

存储系统用于存储所有业务系统内的数据，所述数据包括单据数据、通过在业务平台处理单据数据过程中产生的图像数据、结构化数据，以及业务字典、角色权限、会话信息；

AI平台用于对业务平台传输的单据数据进行智能处理，将单据数据转化为结构化数据和图像信息并反馈至业务平台，所述AI平台包括光学字符识别系统、RPA机器人，所述光学字符识别系统用于将客户端上传的单据数据转化为图像，并对图像进行字符识别。

2.根据权利要求1所述的一种供应链系统，其特征在于，所述AI平台的RPA机器人能够登录国税网站对发票单据信息和发票单据真伪进行查验包括RPA机器人按照预设的数据处理规则获取发票单据信息，所述发票单据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，RPA机器人登录国税网站对发票单据信息进行查询并验证真伪。

3.根据权利要求1所述的一种供应链系统，其特征在于，所述AI平台包括数据处理模块，所述数据处理模块能够对业务平台传输的单据数据进行智能处理，对应的智能处理过程包括获取单据数据，对单据数据的单据类型进行识别，根据单据类型构建专项模型，识别单据数据中的文字，将文字存储至专项模型。

4.根据权利要求1所述的一种供应链系统，其特征在于，所述AI平台还包括神经网络单元，所述神经网络单元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，用于根据单据数据中各文本框的位置信息和文本信息提取各文本框的区域特征、位置特征和文本特征，根据区域特征、位置特征和文本特征构建专项模型特征；所述输入模块，用于接收业务平台传输的单据数据，将单据数据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，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单据数据所属的类型。

5.根据权利要求1所述的一种供应链系统，其特征在于，所述AI平台还包括查重单元，所述查重单元能够通过RPA机器人将图像和结构化数据与存储数据库中已有的数据进行对比查重，分别将图像和结构化数据与存储数据库中已有的数据进行比对，当二者都一致时，确认存在重复，当二者至少有一个不一致时，确认不存在重复。

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