CN116128458B - 用于医院经费卡报账的智能自动审核系统 - Google Patents

Abstract

本公开涉及一种用于医院经费卡报账的智能自动审核系统，包括：信息处理模块，用于显示用于经费报账的报销单用户界面，所述报销单用户界面包括信息输入区和指定控件，获取用户在所述信息输入区输入的经费报销信息，且获取用户对所述指定控件的触发操作而上传的电子发票；发票处理模块，用于获取所述电子发票中的发票金额以及发票信息，发票信息包括除发票金额之外的其余信息，将发票金额和发票信息发送至指定服务器以验证发票真伪，接收所述指定服务器返回的发票验证结果；报账审核模块，用于获取经费报销信息中的报销金额，确定发票金额小于或等于报销金额且发票验证结果为真时，允许提交报销单用户界面中的当前报销单以进行后续财务审核。

Description

用于医院经费卡报账的智能自动审核系统

技术领域

本公开实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种用于医院经费卡报账的智能自动审核系统。

背景技术

目前绝大多数医院经费卡报账还是使用传统的报账方式。需要报账的人员整理纸质发票、手工填制报销单，然后再找各领导逐级签字，最后领取现金或者电子转账。手工填制报销单容易出现涂改、金额加总错误、金额大小写不规范等问题，且不同的报账单需要报批不同部门，若出现错误，需要重新填写报账单，然后再逐级签字，费时费力，影响报账效率。

因此为了提高医院的报账效率，相关技术中提供用于医院经费卡报账的财务管理系统，可以实现线上填写报销单并可上传电子发票，然后签名提交报销单至线上审核人员逐级审核通过后即可完成报销。但是，医院使用的财务管理系统通常是基于医院自身的需求委托第三方开发的，一般的医院财务管理仅是实现了基础的各种费用线上报销功能，实际使用情况下存在多人重复报销的问题，或者存在报销单上填写的报销金额与上传的电子发票金额不符或上传的电子发票错误等，导致出现了无效的报销单审核流程，降低了医院的报账处理效率，且造成财务损失风险。

发明内容

为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开实施例提供了一种用于医院经费卡报账的智能自动审核系统。

第一方面，本公开实施例提供了一种用于医院经费卡报账的智能自动审核系统，包括：

信息处理模块，用于显示用于经费报账的报销单用户界面，所述报销单用户界面包括信息输入区和指定控件，获取用户在所述信息输入区输入的经费报销信息，且获取用户对所述指定控件的触发操作而上传的电子发票；

发票处理模块，用于获取所述电子发票中的发票金额以及发票信息，所述发票信息包括除所述发票金额之外的其余信息，将所述发票金额和发票信息发送至指定服务器以验证发票真伪，接收所述指定服务器返回的发票验证结果；

报账审核模块，用于获取所述经费报销信息中的报销金额，确定所述发票金额小于或等于所述报销金额且所述发票验证结果为真时，允许提交所述报销单用户界面中的当前报销单以进行后续财务审核。

在一个实施例中，所述报账审核模块，还用于获取所述发票信息中的发票抬头以及纳税人识别号，确定所述发票抬头是目标发票抬头以及所述纳税人识别号是目标纳税人识别号时，才允许提交所述当前报销单。

在一个实施例中，所述报账审核模块，还用于获取所述发票信息中的发票日期，确定所述发票日期符合预设报销时间限制条件时，才允许提交所述当前报销单。

在一个实施例中，所述发票处理模块，还用于检测用户上传的电子发票的数量，当所述电子发票的数量大于或等于二时，判断至少两个所述电子发票中是否包含重复的发票，若包含重复的发票则所述报账审核模块禁止提交所述当前报销单，当所述电子发票的数量为一时，判断所述电子发票与发票池中的电子发票是否重复，若是则所述报账审核模块禁止提交所述当前报销单；或者，所述发票处理模块，还用于检测用户是否上传了电子发票，若检测到用户实际未上传电子发票，则所述报账审核模块禁止提交所述当前报销单。

在一个实施例中，所述报销单用户界面包括纸质发票选择控件，所述报账审核模块，还用于在检测到用户对所述纸质发票选择控件的触发操作时，直接提交所述当前报销单中的经费报销信息以进行后续财务审核，以使财务管理系统在财务审核时自动发送提示信息至用户终端，所述提示信息用于提示用户将纸质发票原件交至医院财务处方可完成报销审核。

在一个实施例中，所述经费报销信息包含经费所属项目信息；所述报账审核模块，还用于确定所述项目信息是目标项目信息时，获取所述目标项目信息对应的项目经费可用余额，在所述报销金额小于或等于项目经费可用余额时，才允许提交所述当前报销单。

在一个实施例中，所述发票处理模块，具体用于将所述电子发票输入发票识别模型，以得到所述发票金额以及发票信息；其中所述发票识别模型是预先基于样本电子发票对原始识别模型训练得到的，所述原始识别模型包括卷积神经网络和指定特征提取网络，所述指定特征提取网络用于获得样本电子发票的目标特征图，所述目标特征图与所述样本电子发票融合以得到融合图，所述卷积神经网络用于在所述融合图中识别所述样本电子发票中的字符信息。

在一个实施例中，所述发票识别模型的训练过程包括：构建所述原始识别模型的目标损失函数，通过所述原始识别模型识别所述样本电子发票中字符内容的识别结果；根据所述识别结果和所述样本电子发票中的字符内容确定所述目标损失函数的损失值，根据所述目标损失函数的损失值调节更新所述原始识别模型的网络参数，直至所述目标损失函数的损失值满足预设条件时结束训练；其中，所述网络参数包括所述指定特征提取网络的网络参数和所述卷积神经网络的网络参数，所述目标损失函数包括第一损失函数和第二损失函数，所述第一损失函数与所述指定特征提取网络相关，所述第二损失函数与所述卷积神经网络相关。

在一个实施例中，所述经费报销信息包括报销人信息，该系统还包括报销管理模块，用于记录报销人信息指示的报销人的报销记录信息，基于所述报销记录信息判断是否存在N次违规报销，若是则将对应的报销人加入黑名单以延缓后续提交的报销单。

第二方面，本公开实施例提供一种电子设备，包括：

处理器；以及

存储器，用于存储计算机程序；

其中，所述处理器配置为经由执行所述计算机程序来执行以下步骤：

显示用于经费报账的报销单用户界面，所述报销单用户界面包括信息输入区和指定控件，获取用户在所述信息输入区输入的经费报销信息，且获取用户对所述指定控件的触发操作而上传的电子发票；

获取所述电子发票中的发票金额以及发票信息，所述发票信息包括除所述发票金额之外的其余信息，将所述发票金额和发票信息发送至指定服务器以验证发票真伪，接收所述指定服务器返回的发票验证结果；

获取所述经费报销信息中的报销金额，确定所述发票金额小于或等于所述报销金额且所述发票验证结果为真时，允许提交所述报销单用户界面中的当前报销单以进行后续财务审核。

本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点：

本公开实施例提供的用于医院经费卡报账的智能自动审核系统，其中信息处理模块用于显示用于经费报账的报销单用户界面，所述报销单用户界面包括信息输入区和指定控件，获取用户在所述信息输入区输入的经费报销信息，且获取用户对所述指定控件的触发操作而上传的电子发票；发票处理模块用于获取所述电子发票中的发票金额以及发票信息，所述发票信息包括除所述发票金额之外的其余信息，将所述发票金额和发票信息发送至指定服务器（如税局服务器）以验证发票真伪，接收所述指定服务器返回的发票验证结果；报账审核模块用于获取所述经费报销信息中的报销金额，确定所述发票金额小于或等于所述报销金额且所述发票验证结果为真时，允许提交所述报销单用户界面中的当前报销单以进行后续财务审核。这样，在线填写报销单后进行报销单提交审核前，可自动上传电子发票并可验证发票是真的且确定发票中的发票金额小于或等于填写的报销金额时，才允许提交当前报销单至财务管理系统以进行后续财务审核，否则不允许提交，这样可以避免逐级审核过程中出现无效的报销单审核流程，从而提高了医院的报账处理效率，且可避免造成财务损失风险，提高医院财务安全性。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

为了更清楚地说明本公开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，对于本领域普通技术人员而言，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为本公开实施例用于医院经费卡报账的智能自动审核系统示意图；

图2为本公开实施例的发票识别过程示意图；

图3为本公开实施例的原始识别模型示意图；

图4为本公开实施例的用于医院经费卡报账的智能自动审核方法流程图；

图5为本公开实施例的电子设备示意图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本公开的上述目的、特征和优点，下面将对本公开的方案进行进一步描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本公开，但本公开还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施；显然，说明书中的实施例只是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。

应当理解，在下文中，“至少一个(项)”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”用于描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：只存在A，只存在B以及同时存在A和B三种情况，其中A，B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a，b或c中的至少一项(个)，可以表示：a，b，c，“a和b”，“a和c”，“b和c”，或“a和b和c”，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。

图1为本公开实施例的一种用于医院经费卡报账的智能自动审核系统示意图，该系统可以设置于医院的办公OA系统中，该系统包括：

信息处理模块101，用于显示用于经费报账的报销单用户界面，所述报销单用户界面包括信息输入区和指定控件，获取用户在所述信息输入区输入的经费报销信息，且获取用户对所述指定控件的触发操作而上传的电子发票。

示例性的，例如办公OA系统中可以设置提交报销单的控件如虚拟按钮“费用报销”，用户点击该按钮后显示用于经费报账的报销单用户界面，报销单用户界面包括信息输入区和指定控件，信息输入区可以包括多个子输入区如文本输入框，每个文本输入框可输入不同的信息如报销人姓名、所属部门、科室、工号、报销事项、报销金额等，对此不作限制，可根据需要设置。指定控件可以是上传附件如电子发票的控件，用户点击指定控件后可打开发票上传界面，在该发票上传界面可以完成发票上操作，这些可以参考现有技术理解，不作赘述。

发票处理模块102，用于获取所述电子发票中的发票金额X以及发票信息，所述发票信息包括除所述发票金额之外的其余信息，将所述发票信息发送至指定服务器以验证发票真伪，接收所述指定服务器返回的发票验证结果。

示例性的，发票上传后，发票处理模块102可以后台识别电子发票获取其中包含的发票金额以及发票信息如发票抬头、纳税人识别号、开票日期、发票代码、发票号码、校验码、密码区中的字符信息等等。将发票金额即开具金额以及发票信息如发票代码、发票号码、校验码开票日期等发送至指定服务器如税务服务器以验证发票真伪，接收所述指定服务器返回的发票验证结果。

报账审核模块103，用于获取所述经费报销信息中的报销金额，确定所述发票金额小于或等于所述报销金额且所述发票验证结果为真时，允许提交所述报销单用户界面中的当前报销单以进行后续财务审核。

示例性的，报账审核模块103获取填写的当前报销单中的经费报销信息中的报销金额Y，确定所述发票金额X小于或等于所述报销金额Y（X≤Y）且所述发票验证结果为真时，允许提交所述报销单用户界面中的当前报销单至财务管理系统以进行后续财务审核，该审核通常是逐级审核。

这样，本实施例的方案在线填写报销单后进行报销单提交审核前，可自动上传电子发票并可验证发票是真的且确定发票中的发票金额小于或等于填写的报销金额时，才允许提交当前报销单至财务管理系统以进行后续财务审核，否则不允许提交，这样可以避免逐级审核过程中出现无效的报销单审核流程，从而提高了医院的报账处理效率，且可避免造成财务损失风险，提高医院财务安全性。

在一个实施例中，所述报账审核模块103，还用于获取所述发票信息中的发票抬头以及纳税人识别号，确定所述发票抬头是目标发票抬头以及所述纳税人识别号是目标纳税人识别号时，才允许提交所述当前报销单。

示例性的，目标发票抬头、目标纳税人识别号可以是本医院的发票抬头及纳税人识别号，也即报销的发票抬头及税号有严格控制，若非本医院发票抬头及税号则不允许提交报销。这样可以避免逐级审核过程中出现无效的报销单审核流程，从而提高了医院的报账处理效率。

在一个实施例中，所述报账审核模块103，还用于获取所述发票信息中的发票日期，确定所述发票日期符合预设报销时间限制条件时，才允许提交所述当前报销单。示例性的，当年报销的发票日期例如不允许超过次年4月，若超过则不允许提交报销。

在一个实施例中，所述发票处理模块102还用于检测用户上传的电子发票的数量，当所述电子发票的数量大于或等于二时，判断至少两个所述电子发票中是否包含重复的发票，若包含重复的发票则所述报账审核模块103禁止提交所述当前报销单。当所述电子发票的数量为一时，判断所述电子发票与发票池中的电子发票是否重复，若是则所述报账审核模块禁止提交所述当前报销单。发票池中的电子发票是之前报账时已上传的电子发票。

示例性的，当用户线上填写报销单时若一次上传多张电子发票，发票处理模块102例如可基于获取的每张发票的发票代码等唯一标识信息判断是否包含重复的发票，若包含重复的发票则触发所述报账审核模块103禁止提交所述当前报销单。

在一个实施例中，所述发票处理模块102还用于检测用户是否上传了电子发票，若检测到用户实际未上传电子发票，则所述报账审核模块103禁止提交所述当前报销单。也即报销的发票若实际未上传电子发票原件，则系统不允许报销。

在一个实施例中，所述发票处理模块102还可用于检验所述电子发票的版式文件是否有修改，若能解析成功且与票面信息一致则未修改可上传，若无法解析或者解析信息与票面信息不一致，则未上传原件禁止提交当前报销单进行报销。

在一个实施例中，所述报销单用户界面包括纸质发票选择控件，所述报账审核模块103，还用于在检测到用户对所述纸质发票选择控件的触发操作时，直接提交所述当前报销单中的经费报销信息以进行后续财务审核，以使财务管理系统在财务审核时自动发送提示信息至用户终端，所述提示信息用于提示用户将纸质发票原件交至医院财务处方可完成报销审核。也即，若报销的发票为纸质发票，在流转至财务审核环节自动触发发送提示信息如短信推送至报销人终端如手机，提示其将纸质发票原件交至财务处方可报销审核。

在一个实施例中，所述经费报销信息包含经费所属项目信息；所述报账审核模块，还用于确定所述项目信息是目标项目信息时，获取所述目标项目信息对应的项目经费可用余额，在所述报销金额小于或等于项目经费可用余额时，才允许提交所述当前报销单。

示例性的，项目信息可以表示医院的科研项目，经费报销信息可以包含经费所属科研项目信息，医院内不同的科研项目设置的经费通常是有预算上限的，且一个科研项目对应的多个报销费用可能属于多个子科研项目，即存在多人申请同一项目经费的情况，因此当前确定经费所属科研项目信息是目标项目信息即目标科研项目时，获取所述目标项目信息即目标科研项目对应的项目经费可用余额（即该目标科研项目对应的项目经费也被其它子科研项目申请报销过），在确定所述报销金额小于或等于项目经费可用余额时，才允许提交所述当前报销单，否则无法提交报销单或者在财务审核环节退回报销单至报销填写人。这样基于医院的现实情况管理报销单的提交，尽量避免逐级审核过程中出现无效的报销单审核流程，从而整体上提高医院的报账处理效率。

在一个实施例中，如图2所示，所述发票处理模块102，具体用于将所述电子发票输入发票识别模型200，以得到所述发票金额以及发票信息；其中所述发票识别模型200是预先基于样本电子发票对原始识别模型300训练得到的。如图3所示，所述原始识别模型300包括卷积神经网络302和指定特征提取网络301，所述指定特征提取网络301用于获得样本电子发票的目标特征图，所述目标特征图与所述样本电子发票融合以得到融合图，所述卷积神经网络302用于在所述融合图中识别所述样本电子发票中的字符信息。

示例性的，指定特征提取网络301可以提取样本电子发票的目标特征图，目标特征图可以是样本电子发票中字符所在位置的特征图，融合算法可以是平均梯度法，以反映图像中的微小细节反差与纹理变化特征，同时也反映了图像的清晰度。

本实施例中的发票识别模型200对应的原始识别模型增加了指定特征提取网络301，其可以提取样本电子发票如发票图像的目标特征图，目标特征图与样本电子发票融合得到融合图，如此可以增加、丰富提取的图像特征细节如纹理等，然后再基于卷积神经网络302在所述融合图中识别样本电子发票中的字符信息如文字、数字、符号信息等，这样可以凸显待识别的字符信息，增加训练任务的效果，使得训练得到的模型处理电子发票时获得的发票金额以及发票信息更加准确，避免发票验证错误以及发票金额与报销金额比对错误，从而避免逐级审核过程中出现无效的报销单审核流程（即避免提交了错误的报销单），从而提高了医院的报账处理效率，且可避免造成财务损失风险，提高医院财务安全性。

在一个实施例中，所述发票识别模型200的训练过程包括：构建所述原始识别模型300的目标损失函数，通过所述原始识别模型识别所述样本电子发票中字符内容的识别结果；根据所述识别结果和所述样本电子发票中的字符内容确定所述目标损失函数的损失值，根据所述目标损失函数的损失值调节更新所述原始识别模型的网络参数，直至所述目标损失函数的损失值满足预设条件时结束训练；其中，所述网络参数包括所述指定特征提取网络的网络参数和所述卷积神经网络的网络参数，所述目标损失函数包括第一损失函数和第二损失函数，所述第一损失函数与所述指定特征提取网络相关，所述第二损失函数与所述卷积神经网络相关。

示例性的，所述第一损失函数用于表征所述指定特征提取网络提取的所述样本电子发票的目标特征图与所述样本电子发票中对应的实际特征图的差异度，所述第二损失函数用于表征所述卷积神经网络对所述融合图中的字符信息的识别结果与所述样本电子发票中的实际字符信息的差异度。所述目标损失函数的损失值满足预设条件包括：第一损失函数的损失值小于第一阈值，且第二损失函数的损失值小于第二阈值。

其中第一阈值和第二阈值可根据具体需求设置，对此不作限制。样本电子发票中对应的实际特征图可以预先基于图像识别处理算法计算得到。本实施例中的发票识别模型200的训练过程中对串联结构的指定特征提取网络和卷积神经网络训练，并设置对应的第一损失函数和第二损失函数两个损失函数，使得可以分别控制调节两个损失值来训练得到模型，当第二损失函数的损失值小于第二阈值且第一损失函数的损失值小于第一阈值即同时满足这两个条件时才结束训练，这样当出现第二损失函数的损失值不小于第二阈值，而第一损失函数的损失值小于第一阈值的情况时，训练并未结束而要继续训练，由于此时第一损失函数的损失值小于第一阈值即指定特征提取网络提取的样本电子发票的目标特征图与样本电子发票中对应的实际特征图的差异度已经达到要求的合适值，此时继续训练则指定特征提取网络提取的目标特征图更加准确，基于此得到的融合图训练卷积神经网络可以进一步加强训练任务的效果，使得训练得到的模型处理电子发票时获得的发票金额以及发票信息的准确性进一步提高，避免发票验证错误以及发票金额与报销金额比对错误，从而避免逐级审核过程中出现无效的报销单审核流程（即避免提交了错误的报销单），提高了医院的报账处理效率，且可避免造成财务损失风险，提高医院财务安全性。

在一个实施例中，所述经费报销信息包括报销人信息如姓名、工号、手机号等，该系统还包括报销管理模块，用于记录报销人信息指示的报销人的报销记录信息如历史报销记录信息，基于所述报销记录信息判断是否存在N次违规报销，若是则将对应的报销人加入黑名单以延缓后续提交的报销单。N是大于2的自然数，可以根据需要设置，对此不作限制。违规报销例如可以包括发票金额与报销金额不符，发票上传错误等。也即若报销人存在多次违规报销，将加入黑名单，后续提交的报销流程将会延缓报销。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。作为模块或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模块来实现木公开方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

本公开实施例还提供一种电子设备，包括处理器以及存储器，存储器用于存储计算机程序。如图4所示，其中，所述处理器配置为经由执行所述计算机程序来执行以下步骤：

步骤S401：显示用于经费报账的报销单用户界面，所述报销单用户界面包括信息输入区和指定控件，获取用户在所述信息输入区输入的经费报销信息，且获取用户对所述指定控件的触发操作而上传的电子发票；

步骤S402：获取所述电子发票中的发票金额以及发票信息，所述发票信息包括除所述发票金额之外的其余信息，将所述发票金额和发票信息发送至指定服务器以验证发票真伪，接收所述指定服务器返回的发票验证结果；

步骤S403：获取所述经费报销信息中的报销金额，确定所述发票金额小于或等于所述报销金额且所述发票验证结果为真时，允许提交所述报销单用户界面中的当前报销单以进行后续财务审核。

在一个实施例中，所述处理器配置为经由执行所述计算机程序还执行以下步骤：获取所述发票信息中的发票抬头以及纳税人识别号，确定所述发票抬头是目标发票抬头以及所述纳税人识别号是目标纳税人识别号时，才允许提交所述当前报销单。

在一个实施例中，所述处理器配置为经由执行所述计算机程序还执行以下步骤：获取所述发票信息中的发票日期，确定所述发票日期符合预设报销时间限制条件时，才允许提交所述当前报销单。

在一个实施例中，所述处理器配置为经由执行所述计算机程序还执行以下步骤：检测用户上传的电子发票的数量，当所述电子发票的数量大于或等于二时，判断至少两个所述电子发票中是否包含重复的发票，若包含重复的发票则禁止提交所述当前报销单，当所述电子发票的数量为一时，判断所述电子发票与发票池中的电子发票是否重复，若是则所述报账审核模块禁止提交所述当前报销单；或者，检测用户是否上传了电子发票，若检测到用户实际未上传电子发票，则禁止提交所述当前报销单。

在一个实施例中，所述报销单用户界面包括纸质发票选择控件，所述处理器配置为经由执行所述计算机程序还执行以下步骤：在检测到用户对所述纸质发票选择控件的触发操作时，直接提交所述当前报销单中的经费报销信息以进行后续财务审核，以使财务管理系统在财务审核时自动发送提示信息至用户终端，所述提示信息用于提示用户将纸质发票原件交至医院财务处方可完成报销审核。

在一个实施例中，所述经费报销信息包含经费所属项目信息；所述处理器配置为经由执行所述计算机程序还执行以下步骤：确定所述项目信息是目标项目信息时，获取所述目标项目信息对应的项目经费可用余额，在所述报销金额小于或等于项目经费可用余额时，才允许提交所述当前报销单。

在一个实施例中，所述处理器配置为经由执行所述计算机程序还执行以下步骤：将所述电子发票输入发票识别模型，以得到所述发票金额以及发票信息；其中所述发票识别模型是预先基于样本电子发票对原始识别模型训练得到的，所述原始识别模型包括卷积神经网络和指定特征提取网络，所述指定特征提取网络用于获得样本电子发票的目标特征图，所述目标特征图与所述样本电子发票融合以得到融合图，所述卷积神经网络用于在所述融合图中识别所述样本电子发票中的字符信息。

在一个实施例中，所述发票识别模型的训练过程包括：构建所述原始识别模型的目标损失函数，通过所述原始识别模型识别所述样本电子发票中字符内容的识别结果；根据所述识别结果和所述样本电子发票中的字符内容确定所述目标损失函数的损失值，根据所述目标损失函数的损失值调节更新所述原始识别模型的网络参数，直至所述所述目标损失函数的损失值满足预设条件时结束训练；其中，所述网络参数包括所述指定特征提取网络的网络参数和所述卷积神经网络的网络参数，所述目标损失函数包括第一损失函数和第二损失函数，所述第一损失函数与所述指定特征提取网络相关，所述第二损失函数与所述卷积神经网络相关。

所述第一损失函数用于表征所述指定特征提取网络提取的所述样本电子发票的目标特征图与所述样本电子发票中对应的实际特征图的差异度，所述第二损失函数用于表征所述卷积神经网络对所述融合图中的字符信息的识别结果与所述样本电子发票中的实际字符信息的差异度。所述目标损失函数的损失值满足预设条件包括：第一损失函数的损失值小于第一阈值，且第二损失函数的损失值小于第二阈值。

在一个实施例中，所述经费报销信息包括报销人信息，所述处理器配置为经由执行所述计算机程序还执行以下步骤：记录报销人信息指示的报销人的报销记录信息，基于所述报销记录信息判断是否存在N次违规报销，若是则将对应的报销人加入黑名单以延缓后续提交的报销单。

需要说明的是，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。另外，也易于理解的是，这些步骤可以是例如在多个模块/进程/线程中同步或异步执行。

关于上述实施例中的方法，其中各个步骤执行操作的具体方式以及带来的相应技术效果已经在有关该系统的实施例中进行了对应的详细描述，此处将不做详细阐述说明。

下面参照图5来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备600。图5显示的电子设备600仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图5所示，电子设备600以通用计算设备的形式表现。电子设备600的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元610、至少一个存储单元620、连接不同系统组件（包括存储单元620和处理单元610）的总线630、显示单元640等。

其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元610执行，使得所述处理单元610执行本说明书上述方法实施例部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元610可以执行如图4中所示方法的步骤。

所述存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元（RAM）6201和/或高速缓存存储单元6202，还可以进一步包括只读存储单元（ROM）6203。

所述存储单元620还可以包括具有一组（至少一个）程序模块6205的程序/实用工具6204，这样的程序模块6205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线630可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备600也可以与一个或多个外部设备700（例如键盘、指向设备、蓝牙设备等）通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备600交互的设备通信，和/或与使得该电子设备600能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备（例如路由器、调制解调器等等）通信。这种通信可以通过输入/输出（I/O）接口650进行。并且，电子设备600还可以通过网络适配器660与一个或者多个网络（例如局域网（LAN），广域网（WAN）和/或公共网络，例如因特网）通信。网络适配器660可以通过总线630与电子设备600的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备600使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质（可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等）中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备（可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等）执行根据本公开实施方式的上述各实施例的方法步骤。

需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅是本公开的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本公开。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本公开的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本公开将不会被限制于本文所述的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (9)

1.一种用于医院经费卡报账的智能自动审核系统，其特征在于，包括：

信息处理模块，用于显示用于经费报账的报销单用户界面，所述报销单用户界面包括信息输入区和指定控件，获取用户在所述信息输入区输入的经费报销信息，且获取用户对所述指定控件的触发操作而上传的电子发票；

发票处理模块，用于获取所述电子发票中的发票金额以及发票信息，所述发票信息包括除所述发票金额之外的其余信息，将所述发票金额和发票信息发送至指定服务器以验证发票真伪，接收所述指定服务器返回的发票验证结果；

其中，所述发票处理模块，还用于将所述电子发票输入发票识别模型，以得到所述发票金额以及发票信息；其中所述发票识别模型是预先基于样本电子发票对原始识别模型训练得到的，所述原始识别模型包括卷积神经网络和指定特征提取网络，所述指定特征提取网络用于获得样本电子发票的目标特征图，所述目标特征图与所述样本电子发票融合以得到融合图，所述卷积神经网络用于在所述融合图中识别所述样本电子发票中的字符信息；

报账审核模块，用于获取所述经费报销信息中的报销金额，确定所述发票金额小于或等于所述报销金额且所述发票验证结果为真时，允许提交所述报销单用户界面中的当前报销单以进行后续财务审核。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述报账审核模块，还用于获取所述发票信息中的发票抬头以及纳税人识别号，确定所述发票抬头是目标发票抬头以及所述纳税人识别号是目标纳税人识别号时，才允许提交所述当前报销单。

3.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述报账审核模块，还用于获取所述发票信息中的发票日期，确定所述发票日期符合预设报销时间限制条件时，才允许提交所述当前报销单。

4.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述发票处理模块，还用于检测用户上传的电子发票的数量，当所述电子发票的数量大于或等于二时，判断至少两个所述电子发票中是否包含重复的发票，若包含重复的发票则所述报账审核模块禁止提交所述当前报销单，当所述电子发票的数量为一时，判断所述电子发票与发票池中的电子发票是否重复，若是则所述报账审核模块禁止提交所述当前报销单；

或者，所述发票处理模块，还用于检测用户是否上传了电子发票，若检测到用户实际未上传电子发票，则所述报账审核模块禁止提交所述当前报销单。

5.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述报销单用户界面包括纸质发票选择控件，所述报账审核模块，还用于在检测到用户对所述纸质发票选择控件的触发操作时，直接提交所述当前报销单中的经费报销信息以进行后续财务审核，以使财务管理系统在财务审核时自动发送提示信息至用户终端，所述提示信息用于提示用户将纸质发票原件交至医院财务处方可完成报销审核。

6.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述经费报销信息包含经费所属项目信息；所述报账审核模块，还用于确定所述项目信息是目标项目信息时，获取所述目标项目信息对应的项目经费可用余额，在所述报销金额小于或等于项目经费可用余额时，才允许提交所述当前报销单。

7.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述发票识别模型的训练过程包括：构建所述原始识别模型的目标损失函数，通过所述原始识别模型识别所述样本电子发票中字符内容的识别结果；根据所述识别结果和所述样本电子发票中的字符内容确定所述目标损失函数的损失值，根据所述目标损失函数的损失值调节更新所述原始识别模型的网络参数，直至所述目标损失函数的损失值满足预设条件时结束训练；其中，所述网络参数包括所述指定特征提取网络的网络参数和所述卷积神经网络的网络参数，所述目标损失函数包括第一损失函数和第二损失函数，所述第一损失函数与所述指定特征提取网络相关，所述第二损失函数与所述卷积神经网络相关。

8.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述经费报销信息包括报销人信息，该系统还包括报销管理模块，用于记录报销人信息指示的报销人的报销记录信息，基于所述报销记录信息判断是否存在N次违规报销，若是则将对应的报销人加入黑名单以延缓后续提交的报销单。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，用于存储计算机程序；

其中，所述处理器配置为经由执行所述计算机程序来执行以下步骤：

显示用于经费报账的报销单用户界面，所述报销单用户界面包括信息输入区和指定控件，获取用户在所述信息输入区输入的经费报销信息，且获取用户对所述指定控件的触发操作而上传的电子发票；

获取所述电子发票中的发票金额以及发票信息，所述发票信息包括除所述发票金额之外的其余信息，将所述发票金额和发票信息发送至指定服务器以验证发票真伪，接收所述指定服务器返回的发票验证结果；其中，将所述电子发票输入发票识别模型，以得到所述发票金额以及发票信息；其中所述发票识别模型是预先基于样本电子发票对原始识别模型训练得到的，所述原始识别模型包括卷积神经网络和指定特征提取网络，所述指定特征提取网络用于获得样本电子发票的目标特征图，所述目标特征图与所述样本电子发票融合以得到融合图，所述卷积神经网络用于在所述融合图中识别所述样本电子发票中的字符信息；

获取所述经费报销信息中的报销金额，确定所述发票金额小于或等于所述报销金额且所述发票验证结果为真时，允许提交所述报销单用户界面中的当前报销单以进行后续财务审核。