CN116523671A - 一种基于财务凭证智能清理债权债务的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于财务凭证智能清理债权债务的方法，包括：步骤S10、债权债务期初数采集与清洗；步骤S20、增量财务凭证的采集与清洗；步骤S30、财务凭证数据冲销；步骤S40、财务凭证数据清欠；步骤S50、当期匹配任务完成后，为命中匹配规则的凭证，记录匹配流水；步骤S60、通过手动勾选匹配的方式，完成人工匹配，并记录匹配流水与日志；步骤S70、债权债务风险预警，通过配置不同的风险预警规则，风险标记模型定时跑批债权债务数据，标注债权债务数据命中的风险点，根据不同的风险点，在台账页面展示不同的提醒；通过本发明可以完全替代之前的手工统计债权债务表，手工清理匹配债权债务，实现了由财务凭证到标准的规范的债权债务数据的自动转换。
Description
技术领域
本发明涉及债权债务管理的领域，尤其涉及一种基于财务凭证智能清理债权债务的方法。
背景技术
债权债务的问题，在任何企业都或多或少的存在，特别是大型企业，下属公司多，业务范围广，许多企业存在债权债务无专人管理，由财务人员代为管理的现象。
目前财务人员清理债权主要是通过财务系统记录往来凭证后，再根据债权债务的统计要求，手动制作Excel表将往来凭证转录成债权债务，并人工识别将特定的凭证与债权债务匹配，追溯到Excel表中原始债权债务凭证，更新记录此债权债务的清理进度，每月更新一次债权债务清理进度表。
针对目前的债权债务清理方式主要存在如下缺点：财务凭证与债权债务清理表是两种不同的记录方式，人工识别将财务凭证转换为债权债务，没有统一的数据转换标准，字段没有统一的填写内容限制，并且时效性不强，只能在月底做完账后，才能根据凭证更新债权债务清理表；另外不同单位的做账习惯不同，总公司没办法在年终统一合并债权债务清理情况表，给总公司财务统筹带来巨大压力。缺乏统一的清理债权债务的匹配规则，财务往来凭证无法被准确匹配到原始凭证中，出错率较高，容易造成财务家底盲区，债权债务清理状况失真，清理效率低下，资源浪费。对于各家单位的债权没有针对性的催收目标与催收进度管理，什么时候该行使权利，没有事前提醒；债务到期时，也无法提前准备，可能造成不能立即履行债务，而产生额外的违约责任或经济纠纷。这种情况极易造成债权债务双高，资金流紧张，严重地制约了企业的发展。
发明内容
为了克服现有技术存在的缺点与不足，本发明提供一种基于财务凭证智能清理债权债务的方法。
本发明所采用的技术方案是，该方法包括：
步骤S10、债权债务期初数采集与清洗；
步骤S20、增量财务凭证的采集与清洗；
步骤S30、财务凭证数据冲销；
步骤S40、财务凭证数据清欠；
步骤S50、当期匹配任务完成后，为命中匹配规则的凭证，记录匹配流水，记录一条流水与两条包含主动方和被动方的日志，流水记录主动方与被动方的RID与匹配前金额、匹配金额、匹配后金额、匹配后状态，日志记录主动方被匹配被动方匹配两个维度的日志信息；
步骤S60、将匹配失败的数据标记，并提供人工匹配的功能，财务人员通过系统实时查看系统匹配失败的凭证，通过手动勾选匹配的方式，完成人工匹配，并记录匹配流水与日志；
步骤S70、债权债务风险预警，通过配置不同的风险预警规则，风险标记模型定时跑批债权债务数据，标注债权债务数据命中的风险点，根据不同的风险点，在台账页面展示不同的提醒，以达到风险预警的目的。
进一步地，所述步骤S10，采集企业债权债务基础数据，客户按要求填写固定模板的债权债务期初数，系统通过读取Excel模板中的数据，自动将财务凭证涉及的核算单位、核算主体、核算路局、所属部门、分类科目、企业性质、清收目标、清收方式等基础数据进行标签标记；增量数据的科目、所属部门若不在基础字典中，自动添加为新的字典，后续增量数据将根据新的字典自动归类标记。
进一步地，所述步骤S20，根据期初数据形成的组织架构及映射关系，通过与财务系统的接口，通过定时任务每小时取回对应单位的全部财务凭证数据，取回的原始数据存储在ODS层；
通过数据清洗任务，将取回的ODS层财务凭证数据的根据基础字典规则进行清洗、转换，并将数据按照债权、债务或对应的收付款凭证进行标记，分库存储。
进一步地，所述步骤S30，先判断当前财务出报表的账期，按照账期月份，从债权回款、债务付款凭证中筛选出此次报表范围内的可匹配凭证；先执行冲销逻辑，再执行清欠逻辑。
进一步地，所述步骤S40，完成冲销后，进入自动清欠流程，自动清欠规则包括，优先使用通用规则，通用规则执行完后，再将剩下的未匹配成功的数据根据法人单位标记，按照不同的单位执行定制规则。
进一步地，所述步骤S50，当系统执行冲销、清欠、调账、还原时根据如下规则记录流水与日志
A、流水表新增一条数据；
B、更新查询结果的流水账期；
C、还原操作时，流水记录金额为负数；
D、日志表新增两条数据。
进一步地，所述步骤S60，已匹配的数据按照债权、债务的维度，按匹配账期，分类汇总展示在系统中，财务人员可以查看匹配记录，并通过勾选已匹配的记录，操作还原，当系统执行还原操作时，需要先追溯历史匹配的日志，将已匹配的凭证重置到匹配前的状态，并记录还原的流水和日志，实时债权债务台账，当匹配完成后，台账根据匹配进度实时更新，按账期生成债权债务月报，月报数据为截止到当前账期月的实时数据快照，数据节点统计数据不受增量债权债务数据影响。
进一步地，所述步骤S70，风险标记模型包括：
初始化模型：将存量考核、是否考核、新增考核初始化为0；
标记模型：债权台账表风险债权标记为1且存量考核为0的债权且企业性质为路内或路外。
有益效果
1、通过本发明方法，可以完全替代之前的手工统计债权债务表，手工清理匹配债权债务，实现了由财务凭证到标准的规范的债权债务数据的自动转换；
2、根据通用的匹配模型，实现基于财务凭证自动清理债权债务的目的；
3、通过配置个性化的匹配模型，可以实现不同业务场景的债权债务凭证精准清理；
4、本发明解决了传统方式只能每月完成凭证后更新债权债务表的数据滞后问题，通过本发明，债权债务数据可以实时采集，并根据账期，实时匹配清理，更新清理进度；
5、本发明解决了数据无法根据统计节点快照存档的问题，之前的手工制表，保存实点数据表，容易被篡改丢失；系统会按账期月，自动生成月报快照，未经允许，不可修改；
6、本发明可以实现根据配置的风险规则，遍历债权债务数据，标记命中风险点，合同到期提醒，待付款提醒，达到标准和加强债权债务管理，提高资产质量和资金使用效率，切实防控经营和资金风险的目的。
附图说明
图1为本发明总体步骤流程图；
图2为本发明财务凭证智能清理系统业务流程图；
图3为本发明财务凭证智能清理系统凭证分表入库流程图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互结合，下面结合附图和有具体实施例对本申请作进一步详细说明。
本发明提出一种基于财务凭证智能清理债权债务的方法，解决了现有技术下，不能根据财务凭证标准化的自动识别债权债务，以及无法根据财务往来凭证全面高效率的匹配清理债权债务的问题。如图1所示，该方法包括步骤为：
步骤S10、债权债务期初数采集与清洗：
如图2所示，采集企业债权债务基础数据，客户按要求填写固定模板的债权债务期初数，系统通过读取Excel模板中的数据，自动将财务凭证涉及的核算单位、核算主体、核算路局、所属部门、分类科目、企业性质、清收目标、清收方式等基础数据进行标签标记；增量数据的科目、所属部门若不在基础字典中，可以自动添加为新的字典，后续增量数据将根据新的字典自动归类标记
按照核算单位、核算主体自动生成组织架构关系，分为三层架构：集团、所单位、法人单位，并将组织架构归类为基础架构，用户可以通过管理后台调整组织架构和映射，只有系统内映射成功的单位才可以获取增量的凭证数据；若后期需要添加组织机构，可以直接在后台添加
完成系统基础数据采集标记后，导入的期初数的数据根据凭证类型分别进入债权债务台账表，当识别到数据科目为：应收账款、预付账款、其他应收款、应收利息，则将数据归类至债权台账表，并将类型标记为S；当数据科目为：应付账款、预收账款、其他应付款、应付利息，则将数据归类至债务台账表，标记为H。
步骤S20、增量财务凭证的采集与清洗：
根据期初数据形成的组织架构及映射关系，本系统通过与财务系统的接口，通过定时任务每小时取回对应单位的全部财务凭证数据，取回的原始数据存储在ODS层。
通过数据清洗任务，将取回的ODS层财务凭证数据的根据基础字典规则进行清洗、转换，并将数据按照债权、债务或对应的收付款凭证进行标记，分库存储；
如图3所示，实施方案：
1、按不同的法人单位分别通过接口实时采集凭证数据，根据财务凭证标识，自动识别并将凭证分为债权RIGHTS凭证标记为S、债权回款RIGHTS_REPAYMENT凭证标记为H或HX；债务DEBT凭证标记为H、债务付款DEBT_CONFIRMED凭证标记为S或SX，四大类；
2、根据凭证中的科目编码自动识别并将凭证按照债权、债务归类为不同的科目，如：应收账款、预付账款、应付账款、预收账款。
3、根据凭证中债权人、债务人编码与企业名称，自动识别去重，并将数据保存至企业基础信息表。
4、将凭证中不同数据类型的字段，根据字典预设值，按照统一格式，统一标准截取、美化，转换。
将完成清洗的债权数据存入RIGHTS_DWD层，债务数据存入DEBT_DWD层，此时，数据已按照规则完成清洗的过程，等待自动匹配。
根据财务账期管理要求，按照凭证的发生时间按账期划定匹配范围，并将范围内的收付款凭证按照预设的匹配模型，轮巡遍历依次匹配，匹配成功则记录清理进度，未匹配成功的则标记为待确认凭证，并提供人工匹配的功能，已匹配的数据可以操作还原，用于修正匹配错误与调账。
步骤S30、财务凭证数据冲销
先判断当前财务出报表的账期，按照账期月份，从债权回款、债务付款凭证中筛选出此次报表范围内的可匹配凭证；先执行冲销逻辑，再执行清欠逻辑；
冲销逻辑：当字段XNEGP=X时，表明此凭证为反记账标识，待冲销之前的凭证。按照匹配条件执行冲销，被冲销后的债权不进入债权台账，记录冲销流水。
自动冲销规则：当财务记账系统取回数据的[XREVERSAL]=2时，表示此条数据为冲销数据，查找凭证中，同时满足[XREVERSAL]=1，且[STBLG]=[BELNR]且[STJAH]=[GJAHR]且[DMBTR]金额相等，且凭证类型不相同，则两条数据执行冲销匹配。当财务记账系统取回数据的[XREVERSAL]值为空时，执行通用冲销规则。全要素匹配：债权人、债务人、合同号、金额、部门、科目。不带合同号匹配：债权人、债务人、金额、部门、科目。跨部门匹配：债权人、债务人、合同号、金额、科目。
步骤S40、财务凭证数据清欠
完成冲销后，会进入自动清欠流程，自动清欠规则如下：
优先使用通用规则，通用规则执行完后，再将剩下的未匹配成功的数据根据法人单位标记，按照不同的单位执行定制规则。
债权清欠通用匹配规则
1、7要素精准匹配（合同号、债权人、债务人、科目、部门、金额、项目号）。
2、6要素精准匹配（合同号、债权人、债务人、科目、部门、金额）。
3、6要素精准匹配（项目号、债权人、债务人、科目、部门、金额）。
4、5要素精准匹配（债权人、债务人、科目、部门、金额）。
5、5要素精准匹配（合同号、债权人、债务人、科目、部门），且只查询到一条、H<=S时，执行匹配。H>S时，进入问题凭证。
6、5要素精准匹配（合同号、债权人、债务人、科目、部门），判断查询到多条S。判断S之和=H，按照时间由远及近逐一清欠。
7、5要素精准匹配（合同号、债权人、债务人、科目、部门），判断查询到多条S。判断S之和>H，按照时间由远及近逐一清欠，最后剩下一条时间最近的S，剩下应收余额。
债权清欠定制匹配规则①
当科目为应收账款时：
债权人编码为1000、债务人、科目(应收账款)、清收责任人、H金额=S金额，执行匹配，查询多条由远及近，执行匹配。
债权人编码为1000、债务人、科目(应收账款)、清收责任人、H金额<S金额，查询结果仅有一条，执行匹配。
其余进入待确认凭证。
当科目为预付账款时：
债权人编码为1000、债务人、科目(预付账款)、S金额=H金额，查询多条由远及近，执行匹配。
债权人编码为1000、债务人、科目(预付账款)、H金额<S金额，查询结果仅有一条，执行匹配。
其余进入待确认凭证。
当科目为其他应收款时：
债权人编码为1000、科目(其他应收款)、债务人、S金额=H金额，查询多条由远及近，执行匹配。
债权人编码为1000、科目(其他应收款)、债务人，H金额<S金额，按照时间由远至近依次执行匹配。
债权清欠定制匹配规则②
1、4要素精准匹配（债权人、债务人、科目、部门）相同，且只查询到一条、H<=S时，执行匹配。H>S时，进入问题凭证。
2、4要素精准匹配（债权人、债务人、科目、部门），判断查询到多条S。判断S之和=H，按照时间由远及近逐一清欠。
3、4要素精准匹配（债权人、债务人、科目、部门），判断查询到多条S。判断S之和>H，按照时间由远及近逐一清欠，最后剩下一条时间最近的S，剩下应收余额。
针对债务通用匹配规则：
1、7要素精准匹配（合同号、债权人、债务人、科目、部门、金额、项目号）。
2、6要素精准匹配（合同号、债权人、债务人、科目、部门、金额）。
3、6要素精准匹配（项目号、债权人、债务人、科目、部门、金额）。
4、5要素精准匹配（债权人、债务人、科目、部门、金额）。
5、5要素精准匹配（合同号、债权人、债务人、科目、部门），且只查询到一条、S<=H时，执行匹配。S>H时，进入问题凭证。
6、5要素精准匹配（合同号、债权人、债务人、科目、部门），判断查询到多条H。判断H之和=S，按照时间由远及近逐一清欠。
7、5要素精准匹配（合同号、债权人、债务人、科目、部门），判断查询到多条H。判断H之和>S，按照时间由远及近逐一清欠，最后剩下一条时间最近的H，剩下应付余额。
债务定制匹配规则：
当科目为如下列表时，执行如下匹配规则：
1、债权人、债务人、科目，查询到一条或多条H。判断H之和=S，按照时间由远及近逐一清欠
2、债权人、债务人、科目，查询到一条或多条H。判断H之和>S，按照时间由远及近逐一清欠，最后剩下一条时间最近的H，剩下应付余额。
当科目为如下列表时，当债务人为BUKRS=3051时，执行如下匹配规则：
1、债权人、债务人、科目、部门，查询到一条或多条H。判断H之和=S，按照时间由远及近逐一清欠。
2、债权人、债务人、科目、部门，查询到一条或多条H。判断H之和>S，按照时间由远及近逐一清欠，最后剩下一条时间最近的 H，剩下应付余额。
当科目为其他应付款-其他债权人Name1为特殊供应商时：
1、债权人、债务人、科目、部门，查询到一条或多条H。判断H之和=S，按照时间由远及近逐一清欠。
2、债权人、债务人、科目、部门，查询到一条或多条H。判断H之和>S，按照时间由远及近逐一清欠，最后剩下一条时间最近的 H，剩下应付余额。
步骤S50、当期匹配任务完成后，为命中匹配规则的凭证，记录匹配流水，需要记录一条流水与两条包含主动方和被动方的日志，流水记录主动方与被动方的RID与匹配前金额、匹配金额、匹配后金额、匹配后状态；日志记录主动方被匹配被动方匹配两个维度的日志信息，以供追溯，记录流水规则如下：
当系统执行冲销、清欠、调账、还原时根据如下规则记录流水与日志
1、流水表新增一条数据：
记录From_ID为匹配的付款凭证的ID、记录To_ID为被匹配的债务台账ID、记录匹配类型（1-冲销2-清欠3-冲销还原4-清欠还原，记录调账金额为匹配金额，当匹配类型为还原（3、4）时，金额记为负数、记录匹配类型为（1-系统处理2-人工处理）、记录From_ID凭证类型（1-S 2-SX 3-HX）、记录To_ID凭证类型（1-H 2-S）、记录ACCOUNT_PERIOD账期为From_ID的账期。
2、判断当执行HX冲销S时将HX的记录在from_ID，并且通过该流水的to_ID（S或SX）去查流水表的from_ID=to_ID且调账类型=3或4的凭证，更新查询结果的流水账期为HX账期。
3、还原操作时，流水记录金额为负数。
4、日志表新增两条数据：流水为：FromAToB、记录付款凭证匹配日志、记录流水表的ID、记录VOUCHER_ID为付款凭证ID，ToID为台账凭证ID、记录VOUCHER_AMOUNT为匹配前凭证金额，记录ADJUST_AMOUNT为本次调账金额，记录ORIGIN_AMOUNT为原始凭证金额，记录NEW_AMOUNT=匹配前金额-匹配金额为调账后金额，查询流水表当匹配类型为还原（3、4）时，金额记为负数、记录付款凭证相关信息，包含科目、责任人合同、账期、标识等、记录DATA_TYPE数据类型为1（1-主动方2-被动方）、记录MATCH_TYPE匹配类型为（1-系统处理 2-人工处理）、记录创建时间为当前时间、记录台账凭证的匹配日志、记录流水表的ID；
记录VOUCHER_ID为台账凭证ID，ToID为付款凭证ID、记录VOUCHER_AMOUNT为匹配前凭证金额，记录ADJUST_AMOUNT为本次调账金额，记录ORIGIN_AMOUNT为原始凭证金额，记录NEW_AMOUNT=匹配前金额-匹配金额为调账后金额，查询流水表当匹配类型为还原（3、4）时，金额记为负数、记录付款凭证相关信息，包含科目、责任人合同、账期、标识等、记录DATA_TYPE数据类型为2（1-主动方2-被动方）、记录MATCH_TYPE匹配类型为（1-系统处理2-人工处理）、记录创建时间为当前时间。
步骤S60、将匹配失败的数据标记，并提供人工匹配的功能，财务人员可通过系统实时查看系统匹配失败的凭证，通过手动勾选匹配的方式，完成人工匹配，并记录匹配流水与日志。已匹配的数据按照债权、债务的维度，按匹配账期，分类汇总展示在系统中，财务人员可以查看匹配记录，并通过勾选已匹配的记录，操作还原，当系统执行还原操作时，需要先追溯历史匹配的日志，将已匹配的凭证重置到匹配前的状态，并记录还原的流水和日志。实时债权债务台账，当匹配完成后，台账根据匹配进度实时更新，按账期生成债权债务月报，月报数据为截止到当前账期月的实时数据快照，保证数据节点统计数据，不受增量债权债务数据影响
步骤S70、债权债务风险预警，通过配置不同的风险预警规则，定时跑批债权债务数据，标注债权债务数据命中的风险点，根据不同的风险点，在台账页面展示不同的提醒，以达到风险预警的目的；风险标记模型如下：
初始化模型：将存量考核、是否考核、新增考核初始化为0；
标记模型：债权台账表风险债权标记为1且存量考核为0的债权且企业性质为路内或路外
分别遍历跑批范围的债权数据，是否命中如下6条规则：
（1）差额>0且逾期(月)>0且账龄>12且企业一级性质为路内或路外；
（2）未签认；
（3）是否涉诉=是；
（4）是否纠纷=是；
（5）是否有履约风险=是；
（6）是否存在其他清收风险=是；
命中以上任意一条规则的债权的将新增考核IS_NEW_CHECK标记为是，是否考核IS_CHECK_RISK标记为是。
通过本发明方法，可以完全替代之前的手工统计债权债务表，手工清理匹配债权债务，实现了由财务凭证到标准的规范的债权债务数据的自动转换；根据通用的匹配模型，实现基于财务凭证自动清理债权债务的目的；通过配置个性化的匹配模型，可以实现不同业务场景的债权债务凭证精准清理；本发明解决了传统方式只能每月完成凭证后更新债权债务表的数据滞后问题，通过本发明，债权债务数据可以实时采集，并根据账期，实时匹配清理，更新清理进度；本发明解决了数据无法根据统计节点快照存档的问题，之前的手工制表，保存实点数据表，容易被篡改丢失；系统会按账期月，自动生成月报快照，未经允许，不可修改；本发明可以实现根据配置的风险规则，遍历债权债务数据，标记命中风险点，合同到期提醒，待付款提醒，达到标准和加强债权债务管理，提高资产质量和资金使用效率，切实防控经营和资金风险的目的。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解的是，在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种等效的变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同范围限定。
Claims (8)
1.一种基于财务凭证智能清理债权债务的方法，其特征在于，该方法包括：
步骤S10、债权债务期初数采集与清洗；
步骤S20、增量财务凭证的采集与清洗；
步骤S30、财务凭证数据冲销；
步骤S40、财务凭证数据清欠；
步骤S50、当期匹配任务完成后，为命中匹配规则的凭证，记录匹配流水，记录一条流水与两条包含主动方和被动方的日志，流水记录主动方与被动方的RID与匹配前金额、匹配金额、匹配后金额、匹配后状态，日志记录主动方被匹配被动方匹配两个维度的日志信息；
步骤S60、将匹配失败的数据标记，并提供人工匹配的功能，财务人员通过系统实时查看系统匹配失败的凭证，通过手动勾选匹配的方式，完成人工匹配，并记录匹配流水与日志；
步骤S70、债权债务风险预警，通过配置不同的风险预警规则，风险标记模型定时跑批债权债务数据，标注债权债务数据命中的风险点，根据不同的风险点，在台账页面展示不同的提醒，以达到风险预警的目的。
2.如权利要求1所述的一种基于财务凭证智能清理债权债务的方法，其特征在于，所述步骤S10，采集企业债权债务基础数据，客户按要求填写固定模板的债权债务期初数，系统通过读取Excel模板中的数据，自动将财务凭证涉及的核算单位、核算主体、核算路局、所属部门、分类科目、企业性质、清收目标、清收方式的基础数据进行标签标记；增量数据的科目、所属部门若不在基础字典中，自动添加为新的字典，后续增量数据将根据新的字典自动归类标记。
3.如权利要求1所述的一种基于财务凭证智能清理债权债务的方法，其特征在于，所述步骤S20，根据期初数据形成的组织架构及映射关系，通过与财务系统的接口，通过定时任务每小时取回对应单位的全部财务凭证数据，取回的原始数据存储在ODS层；
通过数据清洗任务，将取回的ODS层财务凭证数据的根据基础字典规则进行清洗、转换，并将数据按照债权、债务或对应的收付款凭证进行标记，分库存储。
4.如权利要求1所述的一种基于财务凭证智能清理债权债务的方法，其特征在于，所述步骤S30，先判断当前财务出报表的账期，按照账期月份，从债权回款、债务付款凭证中筛选出此次报表范围内的可匹配凭证；先执行冲销逻辑，再执行清欠逻辑。
5.如权利要求1所述的一种基于财务凭证智能清理债权债务的方法，其特征在于，所述步骤S40，完成冲销后，进入自动清欠流程，自动清欠规则包括，优先使用通用规则，通用规则执行完后，再将剩下的未匹配成功的数据根据法人单位标记，按照不同的单位执行定制规则。
6.如权利要求1所述的一种基于财务凭证智能清理债权债务的方法，其特征在于，所述步骤S50，当系统执行冲销、清欠、调账、还原时根据如下规则记录流水与日志
A、流水表新增一条数据；
B、更新查询结果的流水账期；
C、还原操作时，流水记录金额为负数；
D、日志表新增两条数据。
7.如权利要求1所述的一种基于财务凭证智能清理债权债务的方法，其特征在于，所述步骤S60，已匹配的数据按照债权、债务的维度，按匹配账期，分类汇总展示在系统中，财务人员可以查看匹配记录，并通过勾选已匹配的记录，操作还原，当系统执行还原操作时，需要先追溯历史匹配的日志，将已匹配的凭证重置到匹配前的状态，并记录还原的流水和日志，实时债权债务台账，当匹配完成后，台账根据匹配进度实时更新，按账期生成债权债务月报，月报数据为截止到当前账期月的实时数据快照，数据节点统计数据不受增量债权债务数据影响。
8.如权利要求1所述的一种基于财务凭证智能清理债权债务的方法，其特征在于，所述步骤S70，风险标记模型包括：
初始化模型：将存量考核、是否考核、新增考核初始化为0；
标记模型：债权台账表风险债权标记为1且存量考核为0的债权且企业性质为路内或路外。
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