CN116843489A - 基于多系统联动的工程财务核算方法及系统 - Google Patents

基于多系统联动的工程财务核算方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于多系统联动的工程财务核算方法及系统，该方法包括：获取多个数据系统实时发送的目标工程项目对应的多个工程数据；根据所述多个工程数据，以及预设的数据计算规则，计算所述目标工程项目对应的多个财务指标数据；根据所述多个财务指标数据，以及预设的指标运算规则，计算所述目标工程项目对应的多个财务分析指标数据；根据所述多个财务指标数据，和所述多个财务分析指标数据，生成所述目标工程项目对应的财务分析图像。可见，本发明能够实现利用不同数据系统的不同工程数据来联动核算，以进行工程项目的全面和精确的财务分析，以提高工程财务核算的效率和效果。

Description

基于多系统联动的工程财务核算方法及系统
技术领域
本发明涉及财务数据处理技术领域，尤其涉及一种基于多系统联动的工程财务核算方法及系统。
背景技术
随着工程项目的规模和复杂度的增加，对于工程项目的财务核算的难度和成本也越来越大，许多企业开始试图引入更加先进的信息技术来提高工程财务核算的效率。但现有的信息技术在解决工程财务数据处理方面的工作任务时，没有考虑到利用多个不同的系统的数据来综合核算工程项目的财务情况，且没有考虑引入可视化图像技术来提高核算的直观程度。可见，现有技术存在缺陷，亟需解决。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于多系统联动的工程财务核算方法及系统，能够实现利用不同数据系统的不同工程数据来联动核算，以进行工程项目的全面和精确的财务分析，以提高工程财务核算的效率和效果。
为了解决上述技术问题，本发明第一方面公开了一种基于多系统联动的工程财务核算方法，所述方法包括：
获取多个数据系统实时发送的目标工程项目对应的多个工程数据；
根据所述多个工程数据，以及预设的数据计算规则，计算所述目标工程项目对应的多个财务指标数据；
根据所述多个财务指标数据，以及预设的指标运算规则，计算所述目标工程项目对应的多个财务分析指标数据；
根据所述多个财务指标数据，和所述多个财务分析指标数据，生成所述目标工程项目对应的财务分析图像；所述财务分析图像用于直观展示所述目标工程项目的财务情况。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述数据系统包括财务方系统、采购方系统和造价方系统；所述工程数据包括账目数据、采购数据、造价数据中的至少一种；所述账目数据包括入账数据、出账数据、发票数据、合同数据中的至少一种。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述财务指标数据包括合同收入数据、完成产值数据、开票金额数据、合同收款数据、计划成本数据、支出合同数据、计划费用数据、合同结算数据、收票金额数据和资金支付数据中的至少一种。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述财务分析指标数据包括目标利润率、管理节省利润率、结算利润率、合同利润率和动态利润率中的至少一种。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，在所述根据所述多个工程数据，以及预设的数据计算规则，计算所述目标工程项目对应的多个财务指标数据之前，所述方法还包括：
获取所述目标工程项目对应的在历史时间段的多个历史工程数据；
对于每一所述工程数据，基于神经网络算法，从所述多个历史工程数据中筛选出与该工程数据属于高关联关系的多个关联历史工程数据；
根据所述多个关联历史工程数据，对该工程数据进行修正。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述基于神经网络算法，从所述多个历史工程数据中筛选出与该工程数据属于高关联关系的多个关联历史工程数据，包括：
对于每一所述历史工程数据，根据预设的数据关联规则，判断该历史工程数据和该工程数据属于同一数据类型、关联数据类型或是无关数据类型；
将与该工程数据属于同一数据类型的所有所述历史工程数据确定为关联历史工程数据；
对于与工程数据属于关联数据类型的任一所述历史工程数据，将该历史工程数据的数据内容和数据类型，与该工程数据的数据内容和数据类型，输入至训练好的第一神经网络算法模型，以得到输出的该历史工程数据与该工程数据对应的关联度参数；所述第一神经网络算法模型通过包括有多个训练数据对和对应的关联度标注的训练数据集训练得到；所述训练数据对包括有训练用的两个工程数据的数据内容和数据类型；
将所述关联度参数大于预设阈值的所述历史工程数据，确定为关联历史工程数据。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据所述多个关联历史工程数据，对该工程数据进行修正，包括：
计算每一所述关联历史工程数据与该工程数据之间的数据差值；所述数据差值保留正负符号；
计算每一所述关联历史工程数据对应的所述数据差值和数据权重的乘积值；所述数据权重包括第一权重和第二权重；所述第一权重与所述关联度参数成正比；所述第二权重遵循以下规则：
当所述关联历史工程数据的数据类型是账目数据、采购数据和造价数据时，所述第二权重依次降低；
计算该工程数据对应的所有所述关联历史工程数据的所述乘积值的求和平均值，并计算该工程数据与所述求和平均值之间的和，以得到修正后的该工程数据。
本发明第二方面公开了一种基于多系统联动的工程财务核算系统，所述系统包括：
获取模块，用于获取多个数据系统实时发送的目标工程项目对应的多个工程数据；
第一计算模块，用于根据所述多个工程数据，以及预设的数据计算规则，计算所述目标工程项目对应的多个财务指标数据；
第二计算模块，用于根据所述多个财务指标数据，以及预设的指标运算规则，计算所述目标工程项目对应的多个财务分析指标数据；
生成模块，用于根据所述多个财务指标数据，和所述多个财务分析指标数据，生成所述目标工程项目对应的财务分析图像；所述财务分析图像用于直观展示所述目标工程项目的财务情况。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述数据系统包括财务方系统、采购方系统和造价方系统；所述工程数据包括账目数据、采购数据、造价数据中的至少一种；所述账目数据包括入账数据、出账数据、发票数据、合同数据中的至少一种。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述财务指标数据包括合同收入数据、完成产值数据、开票金额数据、合同收款数据、计划成本数据、支出合同数据、计划费用数据、合同结算数据、收票金额数据和资金支付数据中的至少一种。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述财务分析指标数据包括目标利润率、管理节省利润率、结算利润率、合同利润率和动态利润率中的至少一种。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述装置还包括修正模块，用于在所述第一计算模块根据所述多个工程数据，以及预设的数据计算规则，计算所述目标工程项目对应的多个财务指标数据之前，执行以下步骤：
获取所述目标工程项目对应的在历史时间段的多个历史工程数据；
对于每一所述工程数据，基于神经网络算法，从所述多个历史工程数据中筛选出与该工程数据属于高关联关系的多个关联历史工程数据；
根据所述多个关联历史工程数据，对该工程数据进行修正。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述修正模块基于神经网络算法，从所述多个历史工程数据中筛选出与该工程数据属于高关联关系的多个关联历史工程数据的具体方式，包括：
对于每一所述历史工程数据，根据预设的数据关联规则，判断该历史工程数据和该工程数据属于同一数据类型、关联数据类型或是无关数据类型；
将与该工程数据属于同一数据类型的所有所述历史工程数据确定为关联历史工程数据；
对于与工程数据属于关联数据类型的任一所述历史工程数据，将该历史工程数据的数据内容和数据类型，与该工程数据的数据内容和数据类型，输入至训练好的第一神经网络算法模型，以得到输出的该历史工程数据与该工程数据对应的关联度参数；所述第一神经网络算法模型通过包括有多个训练数据对和对应的关联度标注的训练数据集训练得到；所述训练数据对包括有训练用的两个工程数据的数据内容和数据类型；
将所述关联度参数大于预设阈值的所述历史工程数据，确定为关联历史工程数据。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述修正模块根据所述多个关联历史工程数据，对该工程数据进行修正的具体方式，包括：
计算每一所述关联历史工程数据与该工程数据之间的数据差值；所述数据差值保留正负符号；
计算每一所述关联历史工程数据对应的所述数据差值和数据权重的乘积值；所述数据权重包括第一权重和第二权重；所述第一权重与所述关联度参数成正比；所述第二权重遵循以下规则：
当所述关联历史工程数据的数据类型是账目数据、采购数据和造价数据时，所述第二权重依次降低；
计算该工程数据对应的所有所述关联历史工程数据的所述乘积值的求和平均值，并计算该工程数据与所述求和平均值之间的和，以得到修正后的该工程数据。
本发明第三方面公开了另一种基于多系统联动的工程财务核算系统，所述系统包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明第一方面公开的基于多系统联动的工程财务核算方法中的部分或全部步骤。
本发明第四方面公开了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行本发明第一方面公开的基于多系统联动的工程财务核算方法中的部分或全部步骤。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明能够根据多个数据系统发送的工程数据来直接计算出财务指标数据和进一步计算出财务分析指标数据，并生成直观的财务分析图像，从而能够实现利用不同数据系统的不同工程数据来联动核算，以进行工程项目的全面和精确的财务分析，以提高工程财务核算的效率和效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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是本发明实施例公开的一种基于多系统联动的工程财务核算方法的流程示意图；
图2是本发明实施例公开的一种基于多系统联动的工程财务核算系统的结构示意图；
图3是本发明实施例公开的另一种基于多系统联动的工程财务核算系统的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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，所描述的实施例仅仅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。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或端没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或端固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
本发明公开了一种基于多系统联动的工程财务核算方法及系统，能够根据多个数据系统发送的工程数据来直接计算出财务指标数据和进一步计算出财务分析指标数据，并生成直观的财务分析图像，从而能够实现利用不同数据系统的不同工程数据来联动核算，以进行工程项目的全面和精确的财务分析，以提高工程财务核算的效率和效果。以下分别进行详细说明。
实施例一
请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种基于多系统联动的工程财务核算方法的流程示意图。其中，图1所描述的方法可以应用于相应的数据处理设备、数据处理终端、数据处理服务器中，且该服务器可以是本地服务器，也可以是云服务器，本发明实施例不做限定如图1所示，该基于多系统联动的工程财务核算方法可以包括以下操作：
101、获取多个数据系统实时发送的目标工程项目对应的多个工程数据。
可选的，数据系统包括财务方系统、采购方系统和造价方系统。
可选的，工程数据包括账目数据、采购数据、造价数据中的至少一种。
可选的，账目数据包括入账数据、出账数据、发票数据、合同数据中的至少一种。
102、根据多个工程数据，以及预设的数据计算规则，计算目标工程项目对应的多个财务指标数据。
可选的，财务指标数据包括合同收入数据、完成产值数据、开票金额数据、合同收款数据、计划成本数据、支出合同数据、计划费用数据、合同结算数据、收票金额数据和资金支付数据中的至少一种。
103、根据多个财务指标数据，以及预设的指标运算规则，计算目标工程项目对应的多个财务分析指标数据。
可选的，财务分析指标数据包括目标利润率、管理节省利润率、结算利润率、合同利润率和动态利润率中的至少一种。
可选的，预设的指标运算规则可以包括以下规则中的一种或多种：
目标利润率＝合同收入数据-计划成本数据；
管理节省利润率＝计划成本数据-支出合同数据-计划费用数据；
结算利润率＝合同收入数据-合同结算数据-计划费用数据；
合同利润率＝合同收入数据-支出合同数据-计划费用数据；
动态利润率＝完成产值数据-合同结算数据-计划费用数据。
104、根据多个财务指标数据，和多个财务分析指标数据，生成目标工程项目对应的财务分析图像。
具体的，财务分析图像用于直观展示目标工程项目的财务情况。
可见，实施本发明实施例所描述的方法能够根据多个数据系统发送的工程数据来直接计算出财务指标数据和进一步计算出财务分析指标数据，并生成直观的财务分析图像，从而能够实现利用不同数据系统的不同工程数据来联动核算，以进行工程项目的全面和精确的财务分析，以提高工程财务核算的效率和效果。
作为一种可选的实施例，在上述步骤中的，根据多个工程数据，以及预设的数据计算规则，计算目标工程项目对应的多个财务指标数据之前，该方法还包括：
获取目标工程项目对应的在历史时间段的多个历史工程数据；
对于每一工程数据，基于神经网络算法，从多个历史工程数据中筛选出与该工程数据属于高关联关系的多个关联历史工程数据；
根据多个关联历史工程数据，对该工程数据进行修正。
通过上述实施例，能够借用神经网络算法来筛选出关联数据，并根据关联数据对工程数据进行修正，以得到更加精确的工程数据，从而能够提高后续利用工程数据来进行工程项目的财务分析的精确度，提高工程财务核算的效率和效果。
作为一种可选的实施例，上述步骤中的，基于神经网络算法，从多个历史工程数据中筛选出与该工程数据属于高关联关系的多个关联历史工程数据，包括：
对于每一历史工程数据，根据预设的数据关联规则，判断该历史工程数据和该工程数据属于同一数据类型、关联数据类型或是无关数据类型；
将与该工程数据属于同一数据类型的所有历史工程数据确定为关联历史工程数据；
对于与工程数据属于关联数据类型的任一历史工程数据，将该历史工程数据的数据内容和数据类型，与该工程数据的数据内容和数据类型，输入至训练好的第一神经网络算法模型，以得到输出的该历史工程数据与该工程数据对应的关联度参数；第一神经网络算法模型通过包括有多个训练数据对和对应的关联度标注的训练数据集训练得到；训练数据对包括有训练用的两个工程数据的数据内容和数据类型；
将关联度参数大于预设阈值的历史工程数据，确定为关联历史工程数据。
可选的，数据关联规则可以由操作人员根据实验结果或经验来实现确定，例如可以根据实验结果来统计不同的数据之间的关联度大小。
通过上述实施例，能够借用神经网络算法来预测不同数据之间的关联度，以此筛选出关联数据，并根据关联数据对工程数据进行修正，以得到更加精确的工程数据，从而能够提高后续利用工程数据来进行工程项目的财务分析的精确度，提高工程财务核算的效率和效果。
作为一种可选的实施例，上述步骤中的，根据多个关联历史工程数据，对该工程数据进行修正，包括：
计算每一关联历史工程数据与该工程数据之间的数据差值；数据差值保留正负符号；
计算每一关联历史工程数据对应的数据差值和数据权重的乘积值；数据权重包括第一权重和第二权重；第一权重与关联度参数成正比；第二权重遵循以下规则：
当关联历史工程数据的数据类型是账目数据、采购数据和造价数据时，第二权重依次降低；
计算该工程数据对应的所有关联历史工程数据的乘积值的求和平均值，并计算该工程数据与求和平均值之间的和，以得到修正后的该工程数据。
通过上述实施例，能够在考虑数据之间的与关联度和数据类型相关的权重的基础上进行工程数据的修正，其中，不同数据类型的权重的区别是因为不同数据的数据可靠性存在区别，根据上述规则确定出的第二权重可以有效调整不同数据的权重，通过这样设置的方式来根据关联数据对工程数据进行修正，可以得到更加精确的工程数据，从而能够提高后续利用工程数据来进行工程项目的财务分析的精确度，提高工程财务核算的效率和效果。
实施例二
请参阅图2，图2是本发明实施例公开的一种基于多系统联动的工程财务核算系统的结构示意图。其中，图2所描述的系统可以应用于相应的数据处理设备、数据处理终端、数据处理服务器中，且该服务器可以是本地服务器，也可以是云服务器，本发明实施例不做限定。如图2所示，该系统可以包括：
获取模块201，用于获取多个数据系统实时发送的目标工程项目对应的多个工程数据。
可选的，数据系统包括财务方系统、采购方系统和造价方系统。
可选的，工程数据包括账目数据、采购数据、造价数据中的至少一种。
可选的，账目数据包括入账数据、出账数据、发票数据、合同数据中的至少一种。
第一计算模块202，用于根据多个工程数据，以及预设的数据计算规则，计算目标工程项目对应的多个财务指标数据。
可选的，财务指标数据包括合同收入数据、完成产值数据、开票金额数据、合同收款数据、计划成本数据、支出合同数据、计划费用数据、合同结算数据、收票金额数据和资金支付数据中的至少一种。
第二计算模块203，用于根据多个财务指标数据，以及预设的指标运算规则，计算目标工程项目对应的多个财务分析指标数据。
可选的，财务分析指标数据包括目标利润率、管理节省利润率、结算利润率、合同利润率和动态利润率中的至少一种。
可选的，预设的指标运算规则可以包括以下规则中的一种或多种：
目标利润率＝合同收入数据-计划成本数据；
管理节省利润率＝计划成本数据-支出合同数据-计划费用数据；
结算利润率＝合同收入数据-合同结算数据-计划费用数据；
合同利润率＝合同收入数据-支出合同数据-计划费用数据；
动态利润率＝完成产值数据-合同结算数据-计划费用数据。
生成模块204，用于根据多个财务指标数据，和多个财务分析指标数据，生成目标工程项目对应的财务分析图像。
具体的，财务分析图像用于直观展示目标工程项目的财务情况。
可见，实施本发明实施例所描述的装置能够根据多个数据系统发送的工程数据来直接计算出财务指标数据和进一步计算出财务分析指标数据，并生成直观的财务分析图像，从而能够实现利用不同数据系统的不同工程数据来联动核算，以进行工程项目的全面和精确的财务分析，以提高工程财务核算的效率和效果。
作为一种可选的实施例，该装置还包括修正模块，用于在第一计算模块202根据多个工程数据，以及预设的数据计算规则，计算目标工程项目对应的多个财务指标数据之前，执行以下步骤：
获取目标工程项目对应的在历史时间段的多个历史工程数据；
对于每一工程数据，基于神经网络算法，从多个历史工程数据中筛选出与该工程数据属于高关联关系的多个关联历史工程数据；
根据多个关联历史工程数据，对该工程数据进行修正。
通过上述实施例，能够借用神经网络算法来筛选出关联数据，并根据关联数据对工程数据进行修正，以得到更加精确的工程数据，从而能够提高后续利用工程数据来进行工程项目的财务分析的精确度，提高工程财务核算的效率和效果。
作为一种可选的实施例，修正模块基于神经网络算法，从多个历史工程数据中筛选出与该工程数据属于高关联关系的多个关联历史工程数据的具体方式，包括：
对于每一历史工程数据，根据预设的数据关联规则，判断该历史工程数据和该工程数据属于同一数据类型、关联数据类型或是无关数据类型；
将与该工程数据属于同一数据类型的所有历史工程数据确定为关联历史工程数据；
对于与工程数据属于关联数据类型的任一历史工程数据，将该历史工程数据的数据内容和数据类型，与该工程数据的数据内容和数据类型，输入至训练好的第一神经网络算法模型，以得到输出的该历史工程数据与该工程数据对应的关联度参数；第一神经网络算法模型通过包括有多个训练数据对和对应的关联度标注的训练数据集训练得到；训练数据对包括有训练用的两个工程数据的数据内容和数据类型；
将关联度参数大于预设阈值的历史工程数据，确定为关联历史工程数据。
可选的，数据关联规则可以由操作人员根据实验结果或经验来实现确定，例如可以根据实验结果来统计不同的数据之间的关联度大小。
通过上述实施例，能够借用神经网络算法来预测不同数据之间的关联度，以此筛选出关联数据，并根据关联数据对工程数据进行修正，以得到更加精确的工程数据，从而能够提高后续利用工程数据来进行工程项目的财务分析的精确度，提高工程财务核算的效率和效果。
作为一种可选的实施例，修正模块根据多个关联历史工程数据，对该工程数据进行修正的具体方式，包括：
计算每一关联历史工程数据与该工程数据之间的数据差值；数据差值保留正负符号；
计算每一关联历史工程数据对应的数据差值和数据权重的乘积值；数据权重包括第一权重和第二权重；第一权重与关联度参数成正比；第二权重遵循以下规则：
当关联历史工程数据的数据类型是账目数据、采购数据和造价数据时，第二权重依次降低；
计算该工程数据对应的所有关联历史工程数据的乘积值的求和平均值，并计算该工程数据与求和平均值之间的和，以得到修正后的该工程数据。
通过上述实施例，能够在考虑数据之间的与关联度和数据类型相关的权重的基础上进行工程数据的修正，其中，不同数据类型的权重的区别是因为不同数据的数据可靠性存在区别，根据上述规则确定出的第二权重可以有效调整不同数据的权重，通过这样设置的方式来根据关联数据对工程数据进行修正，可以得到更加精确的工程数据，从而能够提高后续利用工程数据来进行工程项目的财务分析的精确度，提高工程财务核算的效率和效果。
实施例三
请参阅图3，图3是本发明实施例公开的另一种基于多系统联动的工程财务核算系统的结构示意图。如图3所示，该系统可以包括：
存储有可执行程序代码的存储器301；
与存储器301耦合的处理器302；
处理器302调用存储器301中存储的可执行程序代码，执行本发明实施例一公开的基于多系统联动的工程财务核算方法中的部分或全部步骤。
实施例四
本发明实施例公开了一种计算机存储介质，该计算机存储介质存储有计算机指令，该计算机指令被调用时，用于执行本发明实施例一公开的基于多系统联动的工程财务核算方法中的部分或全部步骤。
以上所描述的系统实施例仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。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本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施例的具体描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,存储介质包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存储器(Random Access Memory，RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(ErasableProgrammable Read Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-timeProgrammable Read-Only Memory，OTPROM)、电子抹除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。
最后应说明的是：本发明实施例公开的一种基于多系统联动的工程财务核算方法及系统所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述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项实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应的技术方案的本质脱离本发明各项实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于多系统联动的工程财务核算方法，其特征在于，所述方法包括：
获取多个数据系统实时发送的目标工程项目对应的多个工程数据；
根据所述多个工程数据，以及预设的数据计算规则，计算所述目标工程项目对应的多个财务指标数据；
根据所述多个财务指标数据，以及预设的指标运算规则，计算所述目标工程项目对应的多个财务分析指标数据；
根据所述多个财务指标数据，和所述多个财务分析指标数据，生成所述目标工程项目对应的财务分析图像；所述财务分析图像用于直观展示所述目标工程项目的财务情况。
2.根据权利要求1所述的基于多系统联动的工程财务核算方法，其特征在于，所述数据系统包括财务方系统、采购方系统和造价方系统；所述工程数据包括账目数据、采购数据、造价数据中的至少一种；所述账目数据包括入账数据、出账数据、发票数据、合同数据中的至少一种。
3.根据权利要求1所述的基于多系统联动的工程财务核算方法，其特征在于，所述财务指标数据包括合同收入数据、完成产值数据、开票金额数据、合同收款数据、计划成本数据、支出合同数据、计划费用数据、合同结算数据、收票金额数据和资金支付数据中的至少一种。
4.根据权利要求1所述的基于多系统联动的工程财务核算方法，其特征在于，所述财务分析指标数据包括目标利润率、管理节省利润率、结算利润率、合同利润率和动态利润率中的至少一种。
5.根据权利要求1所述的基于多系统联动的工程财务核算方法，其特征在于，在所述根据所述多个工程数据，以及预设的数据计算规则，计算所述目标工程项目对应的多个财务指标数据之前，所述方法还包括：
获取所述目标工程项目对应的在历史时间段的多个历史工程数据；
对于每一所述工程数据，基于神经网络算法，从所述多个历史工程数据中筛选出与该工程数据属于高关联关系的多个关联历史工程数据；
根据所述多个关联历史工程数据，对该工程数据进行修正。
6.根据权利要求5所述的基于多系统联动的工程财务核算方法，其特征在于，所述基于神经网络算法，从所述多个历史工程数据中筛选出与该工程数据属于高关联关系的多个关联历史工程数据，包括：
对于每一所述历史工程数据，根据预设的数据关联规则，判断该历史工程数据和该工程数据属于同一数据类型、关联数据类型或是无关数据类型；
将与该工程数据属于同一数据类型的所有所述历史工程数据确定为关联历史工程数据；
对于与工程数据属于关联数据类型的任一所述历史工程数据，将该历史工程数据的数据内容和数据类型，与该工程数据的数据内容和数据类型，输入至训练好的第一神经网络算法模型，以得到输出的该历史工程数据与该工程数据对应的关联度参数；所述第一神经网络算法模型通过包括有多个训练数据对和对应的关联度标注的训练数据集训练得到；所述训练数据对包括有训练用的两个工程数据的数据内容和数据类型；
将所述关联度参数大于预设阈值的所述历史工程数据，确定为关联历史工程数据。
7.根据权利要求5所述的基于多系统联动的工程财务核算方法，其特征在于，所述根据所述多个关联历史工程数据，对该工程数据进行修正，包括：
计算每一所述关联历史工程数据与该工程数据之间的数据差值；所述数据差值保留正负符号；
计算每一所述关联历史工程数据对应的所述数据差值和数据权重的乘积值；所述数据权重包括第一权重和第二权重；所述第一权重与所述关联度参数成正比；所述第二权重遵循以下规则：
当所述关联历史工程数据的数据类型是账目数据、采购数据和造价数据时，所述第二权重依次降低；
计算该工程数据对应的所有所述关联历史工程数据的所述乘积值的求和平均值，并计算该工程数据与所述求和平均值之间的和，以得到修正后的该工程数据。
8.一种基于多系统联动的工程财务核算系统，其特征在于，所述系统包括：
获取模块，用于获取多个数据系统实时发送的目标工程项目对应的多个工程数据；
第一计算模块，用于根据所述多个工程数据，以及预设的数据计算规则，计算所述目标工程项目对应的多个财务指标数据；
第二计算模块，用于根据所述多个财务指标数据，以及预设的指标运算规则，计算所述目标工程项目对应的多个财务分析指标数据；
生成模块，用于根据所述多个财务指标数据，和所述多个财务分析指标数据，生成所述目标工程项目对应的财务分析图像；所述财务分析图像用于直观展示所述目标工程项目的财务情况。
9.一种基于多系统联动的工程财务核算系统，其特征在于，所述系统包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如权利要求1-7任一项所述的基于多系统联动的工程财务核算方法。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行如权利要求1-7任一项所述的基于多系统联动的工程财务核算方法。
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