CN115953130B - 一种用于关务申报数据的智能分析处理系统 - Google Patents
一种用于关务申报数据的智能分析处理系统 Download PDFInfo
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- CN115953130B CN115953130B CN202310012104.3A CN202310012104A CN115953130B CN 115953130 B CN115953130 B CN 115953130B CN 202310012104 A CN202310012104 A CN 202310012104A CN 115953130 B CN115953130 B CN 115953130B
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Abstract
本发明提供了一种用于关务申报数据的智能分析处理系统,系统包括:数据采集模块负责采集关务申报的数据,包含申报、物流、税收、生产、通关、外汇及内控级税务多个环节的综合性管理业务;数据分析模块,负责将数据采集模块的数据进行分析,确认数据中的商品归类结果是否准确,若准确则不发出预警信息,若不准确则发出预警信息,并输出商品名称;结果输出模块,负责接收数据分析模块输出的商品名称,进行修改,并重新存储至关务申报数据中。本发明对关务申报数据进行全方位的采集,保证数据分析的完整性,分析的结构能够全面的反应企业关务申报实际情况;对商品的归类是否准确进判断,能够极大减少关务申报的错误率,提升关务申报成功率。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域,特别涉及一种用于关务申报数据的智能分析处理系统。
背景技术
关务是一个涉及通关、物流、外汇、成本、税收以及内部作业单证、作业程序和核算方式等一系列专业问题和政策法规的系统工程;是负责公司物料的进出口报关的工作,主要工作包含:负责公司品牌推广、负责公司项目企划工作的掌控及负责公司对外形象的建立与宣传等;具体工作内容例如:对账,每月月初需要统计上一个月的送货、收货等数量,按不同的客户或供应商进行分类整理。在关务的申报过程中涉及诸多的数据处理过程,包含账目、客户机供应商等的数据,这些数据不仅繁琐,而且都很关键,在现有技术中缺少对此类数据的分析过程,导致关务申报的效率较低。
现有技术一,CN1442811A企业进出口货品联网监管系统及方法,包括有一关务数据库以及一关务网站服务器,其中关务数据库存储有企业进出口货品的采购、生产、库存、销售及进出口报关资料;关务网站服务器为应用服务器,其包括有货品备案作业模块、原料采购入库模块、成品销售出库模块以及库存及工单管理模块。海关工作人员藉由客户端浏览器访问该关务网站服务器可获得企业进出口货品的采购、生产、库存、销售及进出口报关的相关信息,虽然达到及时准确地对企业进出口货品进、销、存各个环节进行监管,但是缺少对申报数据的分析,不能有效的促进企业的健康及有效的管理。
现有技术二,CN1435784A设备报关处理系统及方法,用于企业进出口设备的报关作业。其包含有安装于生产厂区内的多个客户端电脑、一中央关务服务器、一海关服务器及一网络中介服务器,其中每一服务器均连接有一数据库,客户端电脑通过企业内部网络与中央关务服务器相连接,而中央关务服务器、海关服务器均与该网络中介服务器相连接,经由网络可以相互传递信息。虽然利用该系统可及时更新设备报关资料,能节省设备报关作业时间,提高工作效率,但是仅能实现申报材料的上传,功能较单一,不适合大型企业使用。
现有技术三,CN103996112A海关报关数据处理系统及方法,包括:系统输入版块,其提供有一输入界面,使用者藉之进行关务数据输入;系统对接端口,用于与客户ERP信息管理系统对接;数据处理版块,用于上传调用申请;以及数据传输板块,数据储存板块,将系统内操作的单证储存到数据库中,将不在本系统申报的单证数据但是本公司申报报关数据下载到本地储存起来。海关报关数据处理方法,包括步骤:评估向海关传输数据通道和调用数据的端口的可实现性,建立作业流程,构建关务系统框架,组织人员写程序。虽然能提高工作效率达到50%,简化业务流程,将进出口企业、货代报关行海关数据对接共享,协助企业实现内部管理,但是智能化程度较低,数据处理效率较低,增加了企业成本。
目前现有技术一、现有技术二级现有技术三存在对关务申报数据缺乏智能化的分析,且数据处理效率较低的问题,因而,本发明提供用于关务申报数据的智能分析处理系统,实现对关务申报数据的智能分析,提升数据的处理效率。
发明内容
为了解决上述技术问题,本发明提供了一种用于关务申报数据的智能分析处理系统,包括:
数据采集模块,负责采集关务申报的数据,包含申报、物流、税收、生产、通关、外汇及内控级税务多个环节的综合性管理业务;
数据分析模块,负责将数据采集模块的数据进行分析,确认数据中的商品归类结果是否准确,若准确则不发出预警信息,若不准确则发出预警信息,并输出商品名称;
结果输出模块,负责接收数据分析模块输出的商品名称,进行修改,并重新存储至关务申报数据中。
可选的,数据采集模块,包括:
初始化子模块,负责数据采集端口初始化,通过多个数据采集端口建立与多个目标数据的设备的通信;
身份验证子模块,负责采集数据采集端口的身份信息,进行身份验证,身份验证通过后获取目标数据;
信息调用子模块,负责根据数据采集端口的身份信息,调用存储在存储器中的对应的驱动程序和数据采集端口参数,以驱动每一个数据采集端口并且配置对应的数据采集端口参数;
数据存储子模块,负责通过数据采集端口采集的目标数据存入服务器,并绑定数据采集端口的身份信息。
可选的,数据采集端口至少包括RJ45接口、USB接口及PCI总线;设备为存储有申报、物流、税收、生产、通关、外汇及内控级税务目标数据的载体。
可选的,目标数据为申报、物流、税收、生产、通关、外汇及内控级税务;
身份信息至少包含数据采集端口的型号、编号及类型。
可选的,数据存储子模块,包括:
列表信息单元,负责获取目标数据的列表信息,列表信息包含目标数据及数据采集端口的身份信息;
数据分割单元,负责按照申报、物流、税收、生产、通关、外汇及内控级税务类别对目标数据分割,获取管理文件,管理文件用于管理若干分割后目标数据的管理信息,管理信息包含分割后的目标数据的类别及对应的数据采集端口的身份信息;
数据块划分单元,负责将分割后的每一个目标数据划分成多个数据块,判断划分出的数据块是否为重复的数据块,存储不是重复数据块的数据块,得到待存储的数据块,此时的数据块中包含了对应的数据采集端口的身份信息;
特征确定单元,负责确定待存储的数据块的读/写特征,从服务器的若干通道中确定一个通道组,再将不同读/写特征的数据块存储。
可选的,数据分析模块,包括:
商品税号识别子模块,负责选取数据采集模块存储的数据块,识别出各个申报、物流、税收、生产、通关、外汇或内控级税务数据块的商品税号;
一致性判断子模块,负责将各个数据块的商品名称和商品税号输入至决策模型,识别商品税号是否与商品名称一致;
预警信息处理子模块,负责识别商品税号与商品名称一致不发出预警信息,识别商品税号与商品名称不一致发出预警信息;同时统计发出预警信息中出现频次高的商品名称,频次高的对应值为预设阈值。
可选的,商品税号识别子模块,包括:
数据块提取单元,负责通过绑定数据采集端口的身份信息提取数据块,得到数据块的申报、物流、税收、生产、通关、外汇或内控级税务信息;
标签赋予单元,负责从各个数据块提取出商品名称和商品税号,并按照身份信息赋予标签;
结果输出单元,负责将商品名称与商品税号一一对应,并输出至一致性判断子模块进行判断。
可选的,一致性判断子模块,包括:
商品税号选取单元,负责按照商品名称的不同选取目标商品税号与待匹配的商品税号,目标商品税号为预设的与商品名称对应的符合规定的信息;待匹配的商品税号为需要判断是否准确的信息,即输入的商品税号;
商品税号比对单元,负责从目标商品税号与待匹配的商品税号从左往右选取每个数字作为特征点,采用匹配模型进行逐一比对;
比对结果输出单元,若匹配率达到100%,则商品名称与待匹配的商品税号是正确的,若匹配率小于100%,则由预警信息处理子模块发送预警信息,通过评价函数对匹配率进行评价。
可选的,采用匹配模型Sim计算其匹配率,实现检测商品名称与商品税号是否正确的判断,从左往右选取每个数字作为特征点,采用匹配模型进行逐一比对;通过评价函数cov(E1,E2)对匹配率进行评价,用来对匹配率的误差进行预测。
可选的,结果输出模块,包括:
排序子模块,负责按照频次的顺序对商品税号与商品名称不一致的预警信息排序;
标注子模块,负责生成包含预警信息排序、商品税号及商品名称的图表信息,并对商品税号标注颜色;
更正子模块,负责调取数据分析模块预存的正确的商品税号,对错误的商品税号进行更正,并重新存储至关务申报数据中。
本发明的数据采集模块负责采集关务申报的数据,包含申报、物流、税收、生产、通关、外汇及内控级税务等多个环节的综合性管理业务;数据分析模块负责将数据采集模块的数据进行分析,确认数据中的商品归类结果是否准确,若准确则不发出预警信息,若不准确则发出预警信息,并输出商品名称;结果输出模块负责接收数据分析模块输出的商品名称,进行修改,并重新存储至关务申报数据中;本实施例的数据采集模块对关务申报数据进行了全方位的采集,保证了数据分析的完整性,分析的结构能够全面的反应企业关务申报的实际情况;通过数据分析模块对商品的归类是否准确进行判断,在关务申报中商品归类错误占比较大,通过对此进行判断,能够极大的减少关务申报的错误率,提升关务申报的成功率。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1为本发明实施例1中用于关务申报数据的智能分析处理系统框图;
图2为本发明实施例2中数据采集模块框图;
图3为本发明实施例3中数据存储子模块框图;
图4为本发明实施例4中数据分析模块框图;
图5为本发明实施例5中商品税号识别子模块框图;
图6为本发明实施例6中一致性判断子模块框图;
图7为本发明实施例8中结果输出模块框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明,应当理解,此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
在本申请实施例使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本申请实施例。在本申请实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解,本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反,它们仅是如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。
实施例1
如图1所示,本发明实施例提供了一种用于关务申报数据的智能分析处理系统,包括:
数据采集模块,负责采集关务申报的数据,包含申报、物流、税收、生产、通关、外汇及内控级税务等多个环节的综合性管理业务;
数据分析模块,负责将数据采集模块的数据进行分析,确认数据中的商品归类结果是否准确,若准确则不发出预警信息,若不准确则发出预警信息,并输出商品名称;
结果输出模块,负责接收数据分析模块输出的商品名称,进行修改,并重新存储至关务申报数据中。
上述技术方案的工作原理和有益效果为:上述方案数据采集模块负责采集关务申报的数据,包含申报、物流、税收、生产、通关、外汇及内控级税务等多个环节的综合性管理业务;数据分析模块负责将数据采集模块的数据进行分析,确认数据中的商品归类结果是否准确,若准确则不发出预警信息,若不准确则发出预警信息,并输出商品名称;结果输出模块负责接收数据分析模块输出的商品名称,进行修改,并重新存储至关务申报数据中;本实施例的数据采集模块对关务申报数据进行了全方位的采集,保证了数据分析的完整性,分析的结构能够全面的反应企业关务申报的实际情况;通过数据分析模块对商品的归类是否准确进行判断,在关务申报中商品归类错误占比较大,通过对此进行判断,能够极大的减少关务申报的错误率,提升关务申报的成功率。
实施例2
如图2所示,在实施例1的基础上,本发明实施例提供的数据采集模块,包括:
初始化子模块,负责数据采集端口初始化,通过多个数据采集端口建立与多个目标数据的设备的通信;数据采集端口至少包括RJ45接口、USB接口及PCI总线等;目标数据为申报、物流、税收、生产、通关、外汇及内控级税务等;设备为存储有申报、物流、税收、生产、通关、外汇及内控级税务等目标数据的载体;
身份验证子模块,负责采集数据采集端口的身份信息,进行身份验证,身份验证通过后获取目标数据;身份信息至少包含数据采集端口的型号、编号及类型等;
信息调用子模块,负责根据数据采集端口的身份信息,调用存储在存储器中的对应的驱动程序和数据采集端口参数,以驱动每一个数据采集端口并且配置对应的数据采集端口参数;
数据存储子模块,负责通过数据采集端口采集的目标数据存入服务器,并绑定数据采集端口的身份信息;
上述技术方案的工作原理和有益效果为:上述方案初始化子模块负责数据采集端口初始化,通过多个数据采集端口建立与多个目标数据的设备的通信;身份验证子模块负责采集数据采集端口的身份信息,进行身份验证,身份验证通过后获取目标数据;信息调用子模块负责根据数据采集端口的身份信息,调用存储在存储器中的对应的驱动程序和数据采集端口参数,以驱动每一个数据采集端口并且配置对应的数据采集端口参数;数据存储子模块负责通过数据采集端口采集的目标数据存入服务器,并绑定数据采集端口的身份信息;本实施例数据采集端口初始化让数据采集端口的变量赋为默认值,将数据采集端口设为默认状态,做好与设备连接通信的准备,为申报、物流、税收、生产、通关、外汇及内控级税务等目标数据的采集提供了一个良好的采集环境,一定程度上保证了目标数据采集的准确性;对数据采集端口进行了身份验证,保证数据采集端口的安全性,也保证了目标采集数据的安全性,避免因为不安全的数据采集端口导致整体系统受到侵害,保证了数据的安全性,避免隐私数据的泄露;通过调用驱动程序和参数,实现了设备一对一的安全使用,通过身份验证、驱动程度和参数的验证实现了安全采集,避免了关务申报数据的泄露,提供了双保险;将身份信息与目标数据共同存入服务器,以身份信息作标识对目标数据进行区分,能够最大化的利用服务器的存储空间,减轻服务器负载,实现资源的最大程度利用。
实施例3
如图3所示,在实施例2的基础上,本发明实施例提供的数据存储子模块,包括:
列表信息单元,负责获取目标数据的列表信息,列表信息包含目标数据及数据采集端口的身份信息;
数据分割单元,负责按照申报、物流、税收、生产、通关、外汇及内控级税务等类别对目标数据分割,获取管理文件,管理文件用于管理若干分割后目标数据的管理信息,管理信息包含分割后的目标数据的类别及对应的数据采集端口的身份信息;
数据块划分单元,负责将分割后的每一个目标数据划分成多个数据块,判断划分出的数据块是否为重复的数据块,存储不是重复数据块的数据块,得到待存储的数据块,此时的数据块中包含了对应的数据采集端口的身份信息;
特征确定单元,负责确定待存储的数据块的读/写特征,从服务器的若干通道中确定一个通道组,再将不同读/写特征的数据块存储;
上述技术方案的工作原理和有益效果为:上述方案列表信息单元负责获取目标数据的列表信息,列表信息包含目标数据及数据采集端口的身份信息;数据分割单元负责按照申报、物流、税收、生产、通关、外汇及内控级税务等类别对目标数据分割,获取管理文件,管理文件用于管理若干分割后目标数据的管理信息,管理信息包含分割后的目标数据的类别及对应的数据采集端口的身份信息;数据块划分单元负责将分割后的每一个目标数据划分成多个数据块,判断划分出的数据块是否为重复的数据块,存储不是重复数据块的数据块,得到待存储的数据块,此时的数据块中包含了对应的数据采集端口的身份信息;特征确定单元负责确定待存储的数据块的读/写特征,从服务器的若干通道中确定一个通道组,再将不同读/写特征的数据块存储;本实施例对目标数据进行了分类处理,包含分割、划分及读/写特征,实现了目标数据的精准划分,通过层层分类,能做到不同申报、物流、税收、生产、通关、外汇及内控级税务等的分类,也能做到不同申报、物流、税收、生产、通关、外汇或内控级税务等下读/写特征的数据的分类,实现了目标数据的分类管理,便于存储及后续的调用,让目标数据的管理更加人性化和标准化;而且其中也绑定了数据采集端口的身份信息,若数据发生问题,可以通过数据采集端口的身份信息查找数据溯源,找出问题所在;通过上述方案优化了服务器的存储空间,实现了资源的优化利用,有助于自动化管理和监控。
实施例4
如图4所示,在实施例1的基础上,本发明实施例提供的数据分析模块,包括:
商品税号识别子模块,负责选取数据采集模块存储的数据块,识别出各个申报、物流、税收、生产、通关、外汇或内控级税务等数据块的商品税号;
一致性判断子模块,负责将各个数据块的商品名称和商品税号输入至决策模型,识别商品税号是否与商品名称一致;
预警信息处理子模块,负责识别商品税号与商品名称一致不发出预警信息,识别商品税号与商品名称不一致发出预警信息;同时统计发出预警信息中出现频次高的商品名称,频次高的对应值为预设阈值;
上述技术方案的工作原理和有益效果为:上述方案商品税号识别子模块,负责选取数据采集模块存储的数据块,识别出各个申报、物流、税收、生产、通关、外汇或内控级税务等数据块的商品税号;一致性判断子模块负责将各个数据块的商品名称和商品税号输入至决策模型,识别商品税号是否与商品名称一致;预警信息处理子模块负责识别商品税号与商品名称一致不发出预警信息,识别商品税号与商品名称不一致发出预警信息;同时统计发出预警信息中出现频次高的商品名称,频次高的的对应值为预设阈值,可以根据实际情况设置;本实施例通过决策模型实现对商品名称和商品税号是否一致进行判断,实现了一致性的自动及智能化判断,不仅提高了判断的效率,而且提升了客户体验感;另外实现了预警,便于操作人员及时发现商品名称和商品税号不一致的信息,能够做到及时更正;同时对统计发出预警信息中出现频次高的商品名称,有助于减少出错的几率,对输入的商品名称和商品税号进行监督。
实施例5
如图5所示,在实施例4的基础上,本发明实施例提供的商品税号识别子模块,包括:
数据块提取单元,负责通过绑定数据采集端口的身份信息提取数据块,得到数据块的申报、物流、税收、生产、通关、外汇或内控级税务等信息;
标签赋予单元,负责从各个数据块提取出商品名称和商品税号,并按照身份信息赋予标签;
结果输出单元,负责将商品名称与商品税号一一对应,并输出至一致性判断子模块进行判断;
上述技术方案的工作原理和有益效果为:上述方案数据块提取单元负责通过绑定数据采集端口的身份信息提取数据块,得到数据块的申报、物流、税收、生产、通关、外汇或内控级税务等信息;标签赋予单元负责从各个数据块提取出商品名称和商品税号,并按照身份信息赋予标签;结果输出单元负责将商品名称与商品税号一一对应,并输出至一致性判断子模块进行判断;本实施例通过数据采集端口的身份信息提取相应的数据块,实现了申报、物流、税收、生产、通关、外汇或内控级税务等信息的分类提取,实现了不同数据块的提取,为后面的商品名称与商品税号的对应奠定了初步的技术基础;将提取出商品名称和商品税号赋予了标签,便于后期输出预警信息,也方便了操作人员准确查找错误的商品税号,及时更正。
实施例6
如图6所示,在实施例4的基础上,本发明实施例提供的一致性判断子模块,包括:
商品税号选取单元,负责按照商品名称的不同选取目标商品税号与待匹配的商品税号,目标商品税号为预设的与商品名称对应的符合规定的信息;待匹配的商品税号为需要判断是否准确的信息,即输入的商品税号;
商品税号比对单元,负责从目标商品税号与待匹配的商品税号从左往右选取每个数字作为特征点,采用匹配模型进行逐一比对;
比对结果输出单元,若匹配率达到100%,则商品名称与待匹配的商品税号是正确的,若匹配率小于100%,则由预警信息处理子模块发送预警信息,通过评价函数对匹配率进行评价;
上述技术方案的工作原理和有益效果为:上述方案商品税号选取单元负责按照商品名称的不同选取目标商品税号与待匹配的商品税号,目标商品税号为预设的与商品名称对应的符合规定的信息;待匹配的商品税号为需要判断是否准确的信息,即输入的商品税号;商品税号比对单元负责从目标商品税号与待匹配的商品税号从左往右选取每个数字作为特征点,采用匹配模型进行逐一比对;比对结果输出单元若匹配率达到100%,则商品名称与待匹配的商品税号是正确的,若匹配率小于100%,则由预警信息处理子模块发送预警信息,通过评价函数对匹配率进行评价;本实施例选取目标商品税号与待匹配的商品税号,并通过计算其匹配率,实现检测商品名称与商品税号是否正确的判断,从左往右选取每个数字作为特征点,采用匹配模型进行逐一比对,实现了商品税号的匹配的精准比对;再通过评价函数对匹配率进行评价,用来对匹配率的误差进行预测,保证关务申报数据分析处理的准确性。
实施例7
在实施例6的基础上,本发明实施例提供的匹配模型Sim的表达式为:
其中,编辑距离C用来度量目标商品税号E1与待匹配的商品税号E2的相似程度;len(E1)表示反馈目标商品税号E1中的数字个数的函数,len(E2)表示待匹配的商品税号E2中的数字个数的函数;
本发明实施例提供的评价函数cov(E1,E2)的表达式为:
其中,cov(E1,E2)表示目标商品税号E1与待匹配的商品税号E2的协方差函数,进一步表示目标商品税号E1与待匹配的商品税号E2的相关性,cov(E1,E2)=0则证明目标商品税号E1与待匹配的商品税号E2是一致的,cov(E1,E2)不等于0则证明目标商品税号E1与待匹配的商品税号E2是不一致的;M表示目标商品税号E1的数字总数量,N表示待匹配的商品税号E2的数字总数量,i表示目标商品税号E1的数字的位数,j表示待匹配的目标商品税号E2的数字的位数,pi表示目标商品税号E1的第i位的内容,lj待匹配的目标商品税号E2的第j位的内容,dp,j表示目标商品税号E1与待匹配的目标商品税号E2对应位数的编辑距离;d(pi,lj)表示内容pi与内容lj的编辑距离;
上述技术方案的工作原理和有益效果为:上述方案采用匹配模型Sim计算其匹配率,实现检测商品名称与商品税号是否正确的判断,从左往右选取每个数字作为特征点,采用匹配模型进行逐一比对,实现了商品税号的匹配的精准比对;再通过评价函数cov(E1,E2)对匹配率进行评价,用来对匹配率的误差进行预测,保证关务申报数据分析处理的准确性。
实施例8
如图7所示,在实施例1的基础上,本发明实施例提供的结果输出模块,包括:
排序子模块,负责按照频次的顺序对商品税号与商品名称不一致的预警信息排序;
标注子模块,负责生成包含预警信息排序、商品税号及商品名称的图表信息,并对商品税号标注颜色;
更正子模块,负责调取数据分析模块预存的正确的商品税号,对错误的商品税号进行更正,并重新存储至关务申报数据中;
上述技术方案的工作原理和有益效果为:上述方案排序子模块负责按照频次的顺序对商品税号与商品名称不一致的预警信息排序;标注子模块负责生成包含预警信息排序、商品税号及商品名称的图表信息,并对商品税号标注颜色;更正子模块负责调取数据分析模块预存的正确的商品税号,对错误的商品税号进行更正,并重新存储至关务申报数据中;本实施例对商品税号与商品名称不一致的预警信息进行了图表显示,便于操作人员及时发现,并进行提醒,有助于提高后期的正确率;通过更正实现了错误商品税号的修改,节省了人工操作的繁琐。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (7)
1.一种用于关务申报数据的智能分析处理系统,其特征在于,包括:
数据采集模块,负责采集关务申报的数据,包含申报、物流、税收、生产、通关、外汇及内控级税务多个环节的综合性管理业务;
数据分析模块,负责将数据采集模块的数据进行分析,确认数据中的商品归类结果是否准确,若准确则不发出预警信息,若不准确则发出预警信息,并输出商品名称;
结果输出模块,负责接收数据分析模块输出的商品名称,进行修改,并重新存储至关务申报数据中;
数据分析模块,包括:
商品税号识别子模块,负责选取数据采集模块存储的数据块,识别出各个申报、物流、税收、生产、通关、外汇或内控级税务数据块的商品税号;
一致性判断子模块,负责将各个数据块的商品名称和商品税号输入至决策模型,识别商品税号是否与商品名称一致;
预警信息处理子模块,负责识别商品税号与商品名称一致不发出预警信息,识别商品税号与商品名称不一致发出预警信息;同时统计发出预警信息中出现频次高的商品名称,频次高的对应值为预设阈值;
商品税号识别子模块,包括:
数据块提取单元,负责通过绑定数据采集端口的身份信息提取数据块,得到数据块的申报、物流、税收、生产、通关、外汇或内控级税务信息;
标签赋予单元,负责从各个数据块提取出商品名称和商品税号,并按照身份信息赋予标签;
结果输出单元,负责将商品名称与商品税号一一对应,并输出至一致性判断子模块进行判断;
一致性判断子模块,包括:
商品税号选取单元,负责按照商品名称的不同选取目标商品税号与待匹配的商品税号,目标商品税号为预设的与商品名称对应的符合规定的信息;待匹配的商品税号为需要判断是否准确的信息,即输入的商品税号;
商品税号比对单元,负责从目标商品税号与待匹配的商品税号从左往右选取每个数字作为特征点,采用匹配模型进行逐一比对;
比对结果输出单元,若匹配率达到100%,则商品名称与待匹配的商品税号是正确的,若匹配率小于100%,则由预警信息处理子模块发送预警信息,通过评价函数对匹配率进行评价。
2.如权利要求1所述的用于关务申报数据的智能分析处理系统,其特征在于,数据采集模块,包括:
初始化子模块,负责数据采集端口初始化,通过多个数据采集端口建立与多个目标数据的设备的通信;
身份验证子模块,负责采集数据采集端口的身份信息,进行身份验证,身份验证通过后获取目标数据;
信息调用子模块,负责根据数据采集端口的身份信息,调用存储在存储器中的对应的驱动程序和数据采集端口参数,以驱动每一个数据采集端口并且配置对应的数据采集端口参数;
数据存储子模块,负责通过数据采集端口采集的目标数据存入服务器,并绑定数据采集端口的身份信息。
3.如权利要求2所述的用于关务申报数据的智能分析处理系统,其特征在于,数据采集端口至少包括RJ45接口、USB接口及PCI总线;设备为存储有申报、物流、税收、生产、通关、外汇及内控级税务目标数据的载体。
4.如权利要求2所述的用于关务申报数据的智能分析处理系统,其特征在于,目标数据为申报、物流、税收、生产、通关、外汇及内控级税务;
身份信息至少包含数据采集端口的型号、编号及类型。
5.如权利要求2所述的用于关务申报数据的智能分析处理系统,其特征在于,数据存储子模块,包括:
列表信息单元,负责获取目标数据的列表信息,列表信息包含目标数据及数据采集端口的身份信息;
数据分割单元,负责按照申报、物流、税收、生产、通关、外汇及内控级税务类别对目标数据分割,获取管理文件,管理文件用于管理若干分割后目标数据的管理信息,管理信息包含分割后的目标数据的类别及对应的数据采集端口的身份信息;
数据块划分单元,负责将分割后的每一个目标数据划分成多个数据块,判断划分出的数据块是否为重复的数据块,存储不是重复数据块的数据块,得到待存储的数据块,此时的数据块中包含了对应的数据采集端口的身份信息;
特征确定单元,负责确定待存储的数据块的读/写特征,从服务器的若干通道中确定一个通道组,再将不同读/写特征的数据块存储。
6.如权利要求1所述的用于关务申报数据的智能分析处理系统,其特征在于,采用匹配模型Sim计算其匹配率,实现检测商品名称与商品税号是否正确的判断,从左往右选取每个数字作为特征点,采用匹配模型进行逐一比对;通过评价函数cov(E1,E2)对匹配率进行评价,用来对匹配率的误差进行预测。
7.如权利要求1所述的用于关务申报数据的智能分析处理系统,其特征在于,结果输出模块,包括:
排序子模块,负责按照频次的顺序对商品税号与商品名称不一致的预警信息排序;
标注子模块,负责生成包含预警信息排序、商品税号及商品名称的图表信息,并对商品税号标注颜色;
更正子模块,负责调取数据分析模块预存的正确的商品税号,对错误的商品税号进行更正,并重新存储至关务申报数据中。
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Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1442811A (zh) * | 2002-03-06 | 2003-09-17 | 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 | 企业进出口货品联网监管系统及方法 |
CN106845930A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-06-13 | 宁波贤晟信息技术有限公司 | 一种报关数据处理系统 |
CN109062872A (zh) * | 2018-07-13 | 2018-12-21 | 摩诃科技无锡有限公司 | 一种对不同格式报关文件进行统一处理的算法 |
CN109992772A (zh) * | 2019-03-13 | 2019-07-09 | 众安信息技术服务有限公司 | 一种文本相似度计算方法及装置 |
CN110096556A (zh) * | 2019-04-22 | 2019-08-06 | 浙江诺诺网络科技有限公司 | 一种可提高开票智能赋码准确度的系统和方法 |
CN110287218A (zh) * | 2019-06-26 | 2019-09-27 | 浙江诺诺网络科技有限公司 | 一种税收分类编码匹配的方法、系统及设备 |
CN110471948A (zh) * | 2019-07-10 | 2019-11-19 | 北京交通大学 | 一种基于历史数据挖掘的海关报关商品智能归类方法 |
CN115018609A (zh) * | 2022-08-09 | 2022-09-06 | 南京币鑫数据科技有限公司 | 一种基于大数据的出口退税申报自动化模型与算法 |
-
2023
- 2023-01-05 CN CN202310012104.3A patent/CN115953130B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1442811A (zh) * | 2002-03-06 | 2003-09-17 | 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 | 企业进出口货品联网监管系统及方法 |
CN106845930A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-06-13 | 宁波贤晟信息技术有限公司 | 一种报关数据处理系统 |
CN109062872A (zh) * | 2018-07-13 | 2018-12-21 | 摩诃科技无锡有限公司 | 一种对不同格式报关文件进行统一处理的算法 |
CN109992772A (zh) * | 2019-03-13 | 2019-07-09 | 众安信息技术服务有限公司 | 一种文本相似度计算方法及装置 |
CN110096556A (zh) * | 2019-04-22 | 2019-08-06 | 浙江诺诺网络科技有限公司 | 一种可提高开票智能赋码准确度的系统和方法 |
CN110287218A (zh) * | 2019-06-26 | 2019-09-27 | 浙江诺诺网络科技有限公司 | 一种税收分类编码匹配的方法、系统及设备 |
CN110471948A (zh) * | 2019-07-10 | 2019-11-19 | 北京交通大学 | 一种基于历史数据挖掘的海关报关商品智能归类方法 |
CN115018609A (zh) * | 2022-08-09 | 2022-09-06 | 南京币鑫数据科技有限公司 | 一种基于大数据的出口退税申报自动化模型与算法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
浅谈进出口商品归类的方法;陈夏鹏;;科技信息(30);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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