CN116862699A - 一种智能财务结算机器人系统及设备 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种智能财务结算机器人系统，该系统能够自动化地完成并购后的财务结算工作，包括以下模块：数据采集模块，从不同的渠道和平台获取目标企业的财务数据相关信息；数据清洗模块，对采集到的数据进行清洗校验；数据分析模块，对清洗后的数据进行分析评估；方案设计模块，寻找最优或近似最优的解决方案；资金支付模块，实现资金的转移支付；账务处理模块，进行账务处理；税务申报模块，进行税务申报；数据整合模块，进行目标企业和本企业之间的财务数据的统一和整合；报表生成模块，根据整合后的财务数据，自动生成各类财务报表；绩效评价模块，对并购后的企业绩效进行评价。该系统利用多种技术，实现高效、安全和智能的财务服务。

Description

一种智能财务结算机器人系统及设备
技术领域
本发明涉及财务管理技术领域，具体为一种智能财务结算机器人系统及设备。
背景技术
并购是指一种企业间的资本运作方式，即一家企业以现金、股权或其他方式收购另一家企业的全部或部分股权或资产，从而控制或影响被收购企业的经营和管理。并购是企业实现战略发展、提高竞争力、优化资源配置的重要手段之一。然而，并购过程中涉及复杂的财务结算问题，如资产评估、支付方式、税务处理、财务报表等，这些问题需要专业的财务人员进行分析和处理，耗时耗力，且容易出现错误和风险。因此，如何提高并购财务结算的效率和准确性，是一个亟待解决的问题。
为此我们提出一种智能财务结算机器人系统及设备。
发明内容
本发明的目的在于提供一种智能财务结算机器人系统及设备，具备自动化、智能化、高效化、安全化的优点，解决了传统并购财务结算过程中效率低、准确性差、风险高等问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种智能财务结算机器人系统，包括数据采集模块、数据清洗模块、数据分析模块、方案设计模块、资金支付模块、账务处理模块、税务申报模块、数据整合模块、报表生成模块和绩效评价模块，其特征在于：所述数据采集模块包括移动端离线SDK、云端API接口和本地客户端软件，从不同的渠道和平台获取目标企业的财务数据和相关信息；所述数据清洗模块包括数据校验技术、数据转换技术和数据匹配技术，对采集到的数据进行清洗和校验；所述数据分析模块包括数据挖掘技术、数据可视化技术和数据建模技术，对清洗后的数据进行分析和评估；所述方案设计模块包括优化算法技术、模拟仿真技术和预测预警技术，寻找最优或近似最优的解决方案；所述资金支付模块包括与目标企业的银行系统的对接，实现资金的转移和支付；所述账务处理模块包括与目标企业的财务系统的对接，进行账务处理；所述税务申报模块包括与目标企业的税务系统的对接，进行税务申报；所述数据整合模块包括数据迁移、数据匹配、数据转换技术，进行目标企业和本企业之间的财务数据的统一和整合；所述报表生成模块包括报表模板、报表规则、报表逻辑技术，根据整合后的财务数据，自动生成各类财务报表；所述绩效评价模块包括数据分析、数据建模、数据可视化技术，对并购后的企业绩效进行评价。
优选的，所述移动端离线SDK基于多种类型、多种语言、多种角度和光照条件下的发票识别；云端API接口基于高并发和高可用性，进行多种格式和大小的发票图片输入和多种格式和方式的发票信息输出。
优选的，所述本地客户端软件与多种品牌和型号的扫描仪硬件兼容、批量扫描和识别多张发票，并按照不同的类型和日期进行分类和排序。
优选的，所述查验模块通过输入发票的五要素，与国家税务总局全国增值税查验平台上的数据进行对接，并与识别到的对应字段进行匹配校验，并实时查验和离线查验两种模式，并对查验结果进行保存和导出，并对查验结果进行风险提示和预警。
优选的，所述数据挖掘技术包括聚类分析、关联分析、分类分析方法，从海量数据中发现预设条件下的目标信息。
优选的，所述数据可视化技术包括图形、图表、动画方式。
优选的，所述数据建模技术包括回归分析、因子分析、神经网络方法，将数据抽象为数学模型，并利用统计学、运筹学、机器学习方法进行分析和求解。
优选的，所述方案设计模块使用以下数学公式进行优化算法技术的实现：
其中x为决策变量，f(x)为目标函数，g(x)为不式约束条件，h(x)为式约束条件。
优选的，所述绩效评价模块使用以下数学公式进行数据建模技术的实现：
y＝β0+β1x1+β2x2+...+βnxn+ε；
其中，y为因变量，表示并购后的企业绩效；xi为自变量，表示并购前的企业财务数据或相关信息；βi为回归系数，表示自变量对因变量的影响程度；ε为误差项，表示其他未考虑的因素对因变量的影响。
一种智能财务结算机器人系统的设备，包括一个中央处理器、一个存储器、一个输入输出接口和一个通信接口，其中，中央处理器通过存储器执行存储在存储器中的程序代码，实现权利要求7所述的一种智能财务结算机器人系统的功能；输入输出接口连接扫描仪硬件、显示器、键盘、鼠标外部设备；通信接口连接网络设备，进行与目标企业和本企业之间的数据交换。
与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
1、本发明通过设置数据采集模块，实现了对并购双方的各类数据的自动采集和识别，达到了提高数据获取速度和准确性的效果；本发明通过设置数据清洗模块，实现了对采集到的数据的自动清洗和校验，达到了提高数据质量和可用性的效果；
2、本发明通过设置数据分析模块，实现了对清洗后的数据的自动分析和评估，达到了提高数据价值和意义的效果；本发明通过设置方案设计模块，实现了对分析后的数据的自动优化和求解，达到了提高方案质量和可行性的效果；本发明通过设置资金支付模块，实现了对方案中的资金的自动转移和支付，达到了提高支付效率和安全性的效果；
3、本发明通过设置账务处理模块，实现了对支付后的账务的自动处理和核对，达到了提高账务准确性和合规性的效果；本发明通过设置税务申报模块，实现了对账务中涉及的税务的自动申报和开票，达到了提高税务便利性和合法性的效果；本发明通过设置数据整合模块，实现了对并购双方的财务数据的自动整合和统一，达到了提高数据一致性和兼容性的效果；
4、本发明通过设置报表生成模块，实现了对整合后的财务数据的自动报表生成和展示，达到了提高报表可读性和可视化程度的效果；本发明通过设置绩效评价模块，实现了对并购后的企业绩效的自动评价和展示，达到了提高绩效评价客观性和科学性的效果。
附图说明
图1为本发明智能财务结算机器人系统的总体框架示意图；
图2为本发明数据采集模块的工作流程示意图；
图3为本发明数据清洗模块的工作流程示意图；
图4为本发明数据分析模块的工作流程示意图；
图5为本发明方案设计模块的工作流程示意图；
图6为本发明资金支付模块的工作流程示意图；
图7为本发明账务处理模块的工作流程示意图；
图8为本发明税务申报模块的工作流程示意图；
图9为本发明数据整合模块的工作流程示意图；
图10为本发明报表生成模块的工作流程示意图；
图11为本发明绩效评价模块的工作流程示意图。
具体实施方式
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、完整的描述，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做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。
请参阅图1至图11，本发明提供了一种智能财务结算机器人系统，该系统可以实现对目标企业的财务数据和相关信息的采集、清洗、分析、设计、支付、处理、申报、整合、生成和评价等功能，从而提高财务结算的效率、质量和安全性，降低人力和时间成本，提升财务管理水平和决策能力。本发明还提供了一种用于执行该系统的设备。下面结合附图和实施例，对本发明进行详细说明。
图1是本发明的一种智能财务结算机器人系统的框架图。如图所示，该系统包括以下模块：
数据采集模块，用于从不同的渠道和平台获取目标企业的财务数据和相关信息。该模块包括移动端离线SDK、云端API接口和本地客户端软件。移动端离线SDK用于集成到企业财务系统的APP内，自动检测发票的边线并拍照识别，提取发票上的关键字段信息。云端API接口用于将拍照或者扫描的发票图片传送到云平台上，云平台对发票图片进行图像处理和文字识别，并将发票识别的票据信息反馈给财务系统。本地客户端软件用于与扫描仪硬件配合使用，将扫描仪扫描的发票样图传送到客户端软件中，客户端软件对发票样图进行图像处理和文字识别，并将发票识别的票据信息导出为excel/txt文件或集成到财务软件系统中。该模块还可以通过网络爬虫技术，从目标企业的官网、社交媒体、新闻媒体、行业报告等渠道获取目标企业的基本信息、经营状况、市场动态、行业趋势等数据；也可以通过OCR技术，从目标企业的财务报表、合同文件、发票凭证等平台获取目标企业的财务数据、交易数据、税务数据等数据，并且可以在此基础上审查和分析文字；
数据清洗模块，用于对采集到的数据进行清洗和校验。该模块包括数据校验技术、数据转换技术和数据匹配技术。数据校验技术用于检查数据的完整性、一致性、准确性和有效性，如检查数据是否有缺失、错误、重复、过期等问题。数据转换技术用于将数据进行格式统一、单位转换、编码转换等操作，如将数据转换为统一的货币单位、日期格式、编码方式等。数据匹配技术用于将数据进行关联、对比、合并等操作，如将目标企业和本企业之间的财务科目进行匹配和对照，将不同来源的数据进行合并和去重。
数据分析模块，用于对清洗后的数据进行分析和评估。该模块包括数据挖掘技术、数据可视化技术和数据建模技术。数据挖掘技术用于从海量的数据中发现一些隐藏的、有价值的、有意义的信息，如目标企业的潜在风险、竞争优势、发展趋势等，如利用聚类分析、关联分析、分类分析等方法，对目标企业的客户群体、产品组合、市场占有率等进行分析。数据可视化技术用于将复杂的数据以图形、图表、动画等形式呈现出来，让数据更直观、更易于理解和沟通，如利用柱状图、饼图、折线图等方式，对目标企业的营收增长率、利润率、资产负债率等进行展示。数据建模技术用于将数据抽象为数学模型，利用统计学、运筹学、机器学习等方法进行分析和求解，如利用回归分析、因子分析、神经网络等方法，对目标企业的价值和风险进行评估。
方案设计模块，用于寻找最优或近似最优的解决方案。该模块包括优化算法技术、模拟仿真技术和预测预警技术。优化算法技术用于通过以下数学公式进行优化算法技术的实现：
其中x为决策变量，f(x)为目标函数，g(x)为不等式约束条件，h(x)为等式约束条件；
该技术可以用于寻找最佳的支付时间、支付方式、支付金额等。模拟仿真技术用于利用计算机模拟真实的并购交易过程，考虑各种可能的情况和变量，如利用蒙特卡罗模拟法，对并购交易过程中可能出现的市场波动、汇率变化等因素进行模拟。该技术可以用于评估并购方案的可行性和稳定性。预测预警技术用于利用历史数据和当前数据，对未来的并购交易结果和风险进行预测，并及时发出预警信号，如利用时间序列分析法，对未来的并购收益和成本进行预测，并根据预设的阈值和条件发出预警提示。该技术可以用于提前发现并购风险和问题，并采取相应的措施。
资金支付模块，用于实现资金的转移和支付。该模块包括与目标企业的银行系统的对接，用于实现资金的转移和支付。该模块还用于根据预设的规则和条件，实时监控支付对象和金额情况，防止出现重复支付或超额支付等问题。如该模块可以根据目标企业的股权或资产的交割时间、交割方式、交割比例等信息，自动计算出支付的时间、方式、金额等信息，并与目标企业的银行系统进行数据交换，实现资金的自动转账或扣款，并生成相应的支付凭证和交割凭证。
账务处理模块，用于实现账务处理。该模块包括与目标企业的财务系统的对接，用于实现账务处理。该模块还用于自动完成关联交易核对，并自动完成合并财务报表。如该模块可以根据目标企业和本企业之间的关联交易信息；自动进行关联交易的识别、登记、披露、核对等操作，并生成相应的关联交易报告；也可以根据目标企业和本企业之间的财务数据，自动进行财务数据的调整、合并、披露等操作，并生成相应的合并财务报表。
税务申报模块，用于实现税务申报。该模块包括与目标企业的税务系统的对接，用于实现税务申报。该模块还用于通过纳税申报数据自动采集及链接税务系统方式，完成纳税申报数据核对及申报；该模块还用于通过财务信息系统和税务系统的链接，完成发票开具工作。如该模块可以根据目标企业和本企业之间的纳税申报数据，自动进行数据采集、数据核对、数据上传等操作，并与目标企业和本企业所在地的税务系统进行数据交换，实现纳税申报的自动完成，并生成相应的纳税申报表；也可以根据目标企业和本企业之间的发票开具信息，自动进行发票开具申请、发票开具审核、发票开具执行等操作，并与目标企业和本企业所在地的税务系统进行数据交换，实现发票的自动开具，并生成相应的发票凭证。
数据整合模块，用于实现目标企业和本企业之间的财务数据的统一和整合。该模块包括数据迁移技术、数据匹配技术和数据转换技术。数据迁移技术用于根据目标企业和本企业之间不同格式、不同平台、不同结构的财务数据，进行数据转换和传输，如将目标企业使用的Oracle数据库中存储的财务数据转换为本企业使用的SQL Server数据库中存储的财务数据，并通过网络传输将数据迁移至本企业的数据库中。数据匹配技术用于根据目标企业和本企业之间不同科目、不同编码、不同单位的财务数据，进行数据匹配和转换，如将目标企业使用的会计科目与本企业使用的会计科目进行匹配和对照，并将目标企业使用的美元单位转换为本企业使用的人民币单位。数据转换技术用于将数据进行格式统一、单位转换、编码转换等操作，如将数据转换为统一的货币单位、日期格式、编码方式等。
报表生成模块，用于根据整合后的财务数据，自动生成各类财务报表。该模块包括报表模板技术、报表规则技术和报表逻辑技术。报表模板技术用于根据国家或行业规定的财务报表格式和内容要求，提供相应的报表模板，并根据整合后的财务数据，自动填充报表内容，并生成相应的财务报表。报表规则技术用于根据企业的内部管理或外部披露的需求和标准，自定义并生成各类管理报表或分析报表的规则。报表逻辑技术用于根据报表规则技术生成的规则，自动计算报表内容，并生成相应的管理报表或分析报表。
绩效评价模块，用于对并购后的企业绩效进行评价。该模块包括数据分析技术、数据建模技术和数据可视化技术。数据分析技术用于从海量的数据中发现一些隐藏的、有价值的、有意义的信息，如并购后的企业绩效的影响因素、改进方向、优化建议等。数据建模技术用于使用以下数学公式进行数据建模技术的实现：y＝β0+β1x1+β2x2+...+βnxn+ε；
其中，y为因变量，表示并购后的企业绩效；xi为自变量，表示并购前的企业财务数据或相关信息；βi为回归系数，表示自变量对因变量的影响程度；ε为误差项，表示其他未考虑的因素对因变量的影响；
该技术可以用于对并购后的企业绩效进行评估。数据可视化技术用于将复杂的数据以图形、图表、动画等形式呈现出来，让数据更直观、更易于理解和沟通，如利用柱状图、饼图、折线图等方式，对并购后的企业绩效进行展示。
本发明还提供了一种用于执行上述系统的设备，该设备包括一个中央处理器、一个存储器、一个输入输出接口和一个通信接口，其中，中央处理器通过存储器执行存储在存储器中的程序代码，实现上述系统的功能；输入输出接口用于连接扫描仪硬件、显示器、键盘、鼠标等外部设备；通信接口用于连接网络设备，进行与目标企业和本企业之间的数据交换。
实施例1：
本实施例以A公司为例，说明本发明的一种智能财务结算机器人系统在并购B公司时的应用。A公司是一家大型制造企业，B公司是一家小型服务企业，A公司计划以现金方式收购B公司100％的股权。A公司使用本发明提供的一种智能财务结算机器人系统进行并购财务结算过程，具体步骤如下：
(1)A公司使用本发明提供的移动端离线SDK，在其财务系统的APP内扫描B公司提供的各类发票，并自动识别出发票上的关键字段信息，并将识别结果保存在APP内。同时，A公司使用本发明提供的网络爬虫技术和OCR技术，从B公司的官网、社交媒体、新闻媒体、行业报告等渠道获取B公司的基本信息、经营状况、市场动态、行业趋势等数据，并从B公司提供的财务报表、合同文件、发票凭证等平台获取B公司的财务数据、交易数据、税务数据等数据，并且在此基础上审查和分析文字。
(2)A公司使用本发明提供的数据清洗模块，对采集到的数据进行清洗和校验。该模块使用数据校验技术检查数据是否有缺失、错误、重复、过期等问题，并将问题数据进行标记或删除；使用数据转换技术将数据进行格式统一、单位转换、编码转换等操作，如将美元转换为人民币，将日期格式统一为YYYY-MM-DD等；使用数据匹配技术将数据进行关联、对比、合并等操作，如将B公司的会计科目与A公司的会计科目进行匹配和对照，将不同来源的数据进行合并和去重。
(3)A公司使用本发明提供的数据分析模块，对清洗后的数据进行分析和评估。该模块使用数据挖掘技术从海量的数据中发现一些隐藏的、有价值的、有意义的信息，如B公司的潜在风险、竞争优势、发展趋势等，如利用聚类分析方法，对B公司的客户群体进行分析，发现B公司的客户主要集中在中小型企业和个人用户，且具有较高的忠诚度和满意度；使用数据可视化技术将复杂的数据以图形、图表、动画等形式呈现出来，让数据更直观、更易于理解和沟通，如利用柱状图方式，对B公司的营收增长率、利润率、资产负债率等进行展示，发现B公司的营收增长率和利润率较高，但资产负债率也较高；使用数据建模技术将数据抽象为数学模型，并利用统计学、运筹学、机器学习等方法进行分析和求解，如利用回归分析方法，对B公司的价值和风险进行评估，发现B公司的价值受到其营收增长率、市场占有率、客户忠诚度等因素的正向影响，但也受到其资产负债率、行业竞争力、政策法规等因素的负向影响。
(4)A公司使用本发明提供的方案设计模块，寻找最优或近似最优的解决方案。该模块使用优化算法技术通过以下数学公式进行优化算法技术的实现：
其中x为决策变量，f(x)为目标函数，g(x)为不等式约束条件，h(x)为等式约束条件。该技术可以用于寻找最佳的支付时间、支付方式、支付金额等。如该技术可以根据B公司的股权或资产的交割时间、交割方式、交割比例等信息，自动计算出支付的时间、方式、金额等信息，并将其作为决策变量x；将A公司收购B公司后的预期收益作为目标函数f(x)；将A公司和B公司之间签订的并购协议中规定的支付条件作为不等式约束条件g(x)；将A公司和B公司之间达成的并购意向作为等式约束条件h(x)。然后利用遗传算法或其他优化算法求解该数学公式，得到最佳或近似最佳的支付方案。该模块还使用模拟仿真技术利用计算机模拟真实的并购交易过程，考虑各种可能的情况和变量，如利用蒙特卡罗模拟法，对并购交易过程中可能出现的市场波动、汇率变化等因素进行模拟。该技术可以用于评估并购方案的可行性和稳定性。该模块还使用预测预警技术利用历史数据和当前数据，对未来的并购交易结果和风险进行预测，并及时发出预警信号，如利用时间序列分析法，对未来的并购收益和成本进行预测，并根据预设的阈值和条件发出预警提示。该技术可以用于提前发现并购风险和问题，并采取相应的措施。
(5)A公司使用本发明提供的资金支付模块，实现资金的转移和支付。该模块包括与B公司的银行系统的对接，用于实现资金的转移和支付。该模块还用于根据预设的规则和条件，实时监控支付对象和金额情况，防止出现重复支付或超额支付等问题。如该模块根据方案设计模块生成的最佳或近似最佳的支付方案，自动向B公司的银行系统发送支付请求，并与B公司的银行系统进行数据交换，实现资金的自动转账或扣款，并生成相应的支付凭证和交割凭证。
(6)A公司使用本发明提供的账务处理模块，实现账务处理。该模块包括与B公司的财务系统的对接，用于实现账务处理。该模块还用于自动完成关联交易核对，并自动完成合并财务报表。如该模块根据B公司提供的财务数据和相关信息，自动进行关联交易的识别、登记、披露、核对等操作，并生成相应的关联交易报告；也根据B公司和A公司之间的财务数据，自动进行财务数据的调整、合并、披露等操作，并生成相应的合并财务报表。
(7)A公司使用本发明提供的税务申报模块，实现税务申报。该模块包括与B公司的税务系统的对接，用于实现税务申报。该模块还用于通过纳税申报数据自动采集及链接税务系统方式，完成纳税申报数据核对及申报；该模块还用于通过财务信息系统和税务系统的链接，完成发票开具工作。如该模块根据B公司和A公司之间的纳税申报数据，自动进行数据采集、数据核对、数据上传等操作，并与B公司和A公司所在地的税务系统进行数据交换，实现纳税申报的自动完成，并生成相应的纳税申报表；也根据B公司和A公司之间的发票开具信息，自动进行发票开具申请、发票开具审核、发票开具执行等操作，并与B公司和A公司所在地的税务系统进行数据交换，实现发票的自动开具，并生成相应的发票凭证。
(8)A公司使用本发明提供的数据整合模块，实现目标企业和本企业之间的财务数据的统一和整合。该模块包括数据迁移技术、数据匹配技术和数据转换技术。数据迁移技术用于根据B公司和A公司之间不同格式、不同平台、不同结构的财务数据，进行数据转换和传输，如将B公司使用的Oracle数据库中存储的财务数据转换为A公司使用的SQL Server数据库中存储的财务数据，并通过网络传输将数据迁移至A公司的数据库中。数据匹配技术用于根据B公司和A公司之间不同科目、不同编码、不同单位的财务数据，进行数据匹配和转换，如将B公司使用的会计科目与A公司使用的会计科目进行匹配和对照，将B公司使用的美元单位转换为A公司使用的人民币单位。数据转换技术用于将数据进行格式统一、单位转换、编码转换等操作，如将数据转换为统一的货币单位、日期格式、编码方式等。
(9)A公司使用本发明提供的报表生成模块，根据整合后的财务数据，自动生成各类财务报表。该模块包括报表模板技术、报表规则技术和报表逻辑技术。报表模板技术用于根据国家或行业规定的财务报表格式和内容要求，提供相应的报表模板，并根据整合后的财务数据，自动填充报表内容，并生成相应的财务报表。报表规则技术用于根据A公司的内部管理或外部披露的需求和标准，自定义并生成各类管理报表或分析报表的规则。报表逻辑技术用于根据报表规则技术生成的规则，自动计算报表内容，并生成相应的管理报表或分析报表。
(10)A公司使用本发明提供的绩效评价模块，对并购后的企业绩效进行评价。该模块包括数据分析技术、数据建模技术和数据可视化技术。数据分析技术用于从海量的数据中发现一些隐藏的、有价值的、有意义的信息，如并购后的企业绩效的影响因素、改进方向、优化建议等。数据建模技术用于使用以下数学公式进行数据建模技术的实现：
y＝β0+β1x1+β2x2+...+βnxn+ε；
其中，y为因变量，表示并购后的企业绩效；xi为自变量，表示并购前的企业财务数据或相关信息；βi为回归系数，表示自变量对因变量的影响程度；ε为误差项，表示其他未考虑的因素对因变量的影响。该技术可以用于对并购后的企业绩效进行评估。数据可视化技术用于将复杂的数据以图形、图表、动画等形式呈现出来，让数据更直观、更易于理解和沟通，如利用柱状图、饼图、折线图等方式，对并购后的企业绩效进行展示。
实施例2：
本实施例以C公司为例，说明本发明的一种智能财务结算机器人系统在并购D公司时的应用。C公司是一家中型软件企业，D公司是一家小型硬件企业，C公司计划以股权方式收购D公司60％的股权。C公司使用本发明提供的一种智能财务结算机器人系统进行并购财务结算过程，具体步骤如下：
(1)C公司使用本发明提供的云端API接口，将拍照或者扫描的D公司提供的各类发票图片传送到云平台上，云平台对发票图片进行图像处理和文字识别，并将发票识别的票据信息反馈给财务系统。同时，C公司使用本发明提供的网络爬虫技术和OCR技术，从D公司的官网、社交媒体、新闻媒体、行业报告等渠道获取D公司的基本信息、经营状况、市场动态、行业趋势等数据，并从D公司提供的财务报表、合同文件、发票凭证等平台获取D公司的财务数据、交易数据、税务数据等数据，并且在此基础上审查和分析文字。
(2)C公司使用本发明提供的数据清洗模块，对采集到的数据进行清洗和校验。该模块使用数据校验技术检查数据是否有缺失、错误、重复、过期等问题，并将问题数据进行标记或删除；使用数据转换技术将数据进行格式统一、单位转换、编码转换等操作，如将日期格式统一为YYYY-MM-DD等；使用数据匹配技术将数据进行关联、对比、合并等操作，如将D公司的会计科目与C公司的会计科目进行匹配和对照，将不同来源的数据进行合并和去重。
(3)C公司使用本发明提供的数据分析模块，对清洗后的数据进行分析和评估。该模块使用数据挖掘技术从海量的数据中发现一些隐藏的、有价值的、有意义的信息，如D公司的潜在风险、竞争优势、发展趋势等，如利用关联分析方法，对D公司的产品组合进行分析，发现D公司的产品具有较高的市场需求和较低的生产成本；使用数据可视化技术将复杂的数据以图形、图表、动画等形式呈现出来，让数据更直观、更易于理解和沟通，如利用折线图方式，对D公司的营收增长率、利润率、资产负债率等进行展示，发现D公司的营收增长率和利润率较低，但资产负债率也较低；使用数据建模技术将数据抽象为数学模型，并利用统计学、运筹学、机器学习等方法进行分析和求解，如利用因子分析方法，对D公司的价值和风险进行评估，发现D公司的价值受到其市场需求、生产成本、技术创新等因素的正向影响，但也受到其营收增长率、行业竞争力、政策法规等因素的负向影响。
(4)C公司使用本发明提供的方案设计模块，寻找最优或近似最优的解决方案。该模块使用优化算法技术通过以下数学公式进行优化算法技术的实现：
其中x为决策变量，f(x)为目标函数，g(x)为不式约束条件，h(x)为式约束条件。该技术可以用于寻找最佳的股权比例、股权价格、股权交割等。如该技术可以根据D公司的股权或资产的交割时间、交割方式、交割比例等信息，自动计算出股权比例、股权价格、股权交割等信息，并将其作为决策变量x；将C公司收购D公司后的预期收益作为目标函数f(x)；将C公司和D公司之间签订的并购协议中规定的股权条件作为不等式约束条件g(x)；将C公司和D公司之间达成的并购意向作为等式约束条件h(x)。然后利用遗传算法或其他优化算法求解该数学公式，得到最佳或近似最佳的股权方案。该模块还使用模拟仿真技术利用计算机模拟真实的并购交易过程，考虑各种可能的情况和变量，如利用蒙特卡罗模拟法，对并购交易过程中可能出现的市场波动、汇率变化等因素进行模拟。该技术可以用于评估并购方案的可行性和稳定性。该模块还使用预测预警技术利用历史数据和当前数据，对未来的并购交易结果和风险进行预测，并及时发出预警信号，如利用时间序列分析法，对未来的并购收益和成本进行预测，并根据预设的阈值和条件发出预警提示。该技术可以用于提前发现并购风险和问题，并采取相应的措施。
(5)C公司使用本发明提供的资金支付模块，实现资金的转移和支付。该模块包括与D公司的银行系统的对接，用于实现资金的转移和支付。该模块还用于根据预设的规则和条件，实时监控支付对象和金额情况，防止出现重复支付或超额支付等问题。如该模块根据方案设计模块生成的最佳或近似最佳的股权方案，自动向D公司的银行系统发送支付请求，并与D公司的银行系统进行数据交换，实现资金的自动转账或扣款，并生成相应的支付凭证和交割凭证。
(6)C公司使用本发明提供的账务处理模块，实现账务处理。该模块包括与D公司的财务系统的对接，用于实现账务处理。该模块还用于自动完成关联交易核对，并自动完成合并财务报表。如该模块根据D公司提供的财务数据和相关信息，自动进行关联交易的识别、登记、披露、核对等操作，并生成相应的关联交易报告；也根据D公司和C公司之间的财务数据，自动进行财务数据的调整、合并、披露等操作，并生成相应的合并财务报表。
(7)C公司使用本发明提供的税务申报模块，实现税务申报。该模块包括与D公司的税务系统的对接，用于实现税务申报。该模块还用于通过纳税申报数据自动采集及链接税务系统方式，完成纳税申报数据核对及申报；该模块还用于通过财务信息系统和税务系统的链接，完成发票开具工作。如该模块根据D公司和C公司之间的纳税申报数据，自动进行数据采集、数据核对、数据上传等操作，并与D公司和C公司所在地的税务系统进行数据交换，实现纳税申报的自动完成，并生成相应的纳税申报表；也根据D公司和C公司之间的发票开具信息，自动进行发票开具申请、发票开具审核、发票开具执行等操作，并与D公司和C公司所在地的税务系统进行数据交换，实现发票的自动开具，并生成相应的发票凭证。
(8)C公司使用本发明提供的数据整合模块，实现目标企业和本企业之间的财务数据的统一和整合。该模块包括数据迁移技术、数据匹配技术和数据转换技术。数据迁移技术用于根据D公司和C公司之间不同格式、不同平台、不同结构的财务数据，进行数据转换和传输，如将D公司使用的MySQL数据库中存储的财务数据转换为C公司使用的MongoDB数据库中存储的财务数据，并通过网络传输将数据迁移至C公司的数据库中。数据匹配技术用于根据D公司和C公司之间不同科目、不同编码、不同单位的财务数据，进行数据匹配和转换，如将D公司使用的会计科目与C公司使用的会计科目进行匹配和对照，将D公司使用的人民币单位转换为C公司使用的美元单位。数据转换技术用于将数据进行格式统一、单位转换、编码转换等操作，如将数据转换为统一的货币单位、日期格式、编码方式等。
(9)C公司使用本发明提供的报表生成模块，根据整合后的财务数据，自动生成各类财务报表。该模块包括报表模板技术、报表规则技术和报表逻辑技术。报表模板技术用于根据国家或行业规定的财务报表格式和内容要求，提供相应的报表模板，并根据整合后的财务数据，自动填充报表内容，并生成相应的财务报表。报表规则技术用于根据C公司的内部管理或外部披露的需求和标准，自定义并生成各类管理报表或分析报表的规则。报表逻辑技术用于根据报表规则技术生成的规则，自动计算报表内容，并生成相应的管理报表或分析报表。
(10)C公司使用本发明提供的绩效评价模块，对并购后的企业绩效进行评价。该模块包括数据分析技术、数据建模技术和数据可视化技术。数据分析技术用于从海量的数据中发现一些隐藏的、有价值的、有意义的信息，如并购后的企业绩效的影响因素、改进方向、优化建议等。数据建模技术用于使用以下数学公式进行数据建模技术的实现：
y＝β0+β1x1+β2x2+...+βnxn+ε；
其中，y为因变量，表示并购后的企业绩效；xi为自变量，表示并购前的企业财务数据或相关信息；βi为回归系数，表示自变量对因变量的影响程度；ε为误差项，表示其他未考虑的因素对因变量的影响。该技术可以用于对并购后的企业绩效进行评估。数据可视化技术用于将复杂的数据以图形、图表、动画等形式呈现出来，让数据更直观、更易于理解和沟通，如利用柱状图、饼图、折线图等方式，对并购后的企业绩效进行展示。
实施例3：
本实施例以E公司为例，说明本发明的一种智能财务结算机器人系统在并购F公司时的应用。E公司是一家小型电商企业，F公司是一家小型物流企业，E公司计划以资产方式收购F公司的部分资产。E公司使用本发明提供的一种智能财务结算机器人系统进行并购财务结算过程，具体步骤如下：
(1)E公司使用本发明提供的本地客户端软件，与扫描仪硬件配合使用，将扫描仪扫描的F公司提供的各类发票样图传送到客户端软件中，客户端软件对发票样图进行图像处理和文字识别，并将发票识别的票据信息导出为excel/txt文件或集成到财务软件系统中。同时，E公司使用本发明提供的网络爬虫技术和OCR技术，从F公司的官网、社交媒体、新闻媒体、行业报告等渠道获取F公司的基本信息、经营状况、市场动态、行业趋势等数据，并从F公司提供的财务报表、合同文件、发票凭证等平台获取F公司的财务数据、交易数据、税务数据等数据，并且在此基础上审查和分析文字。
(2)E公司使用本发明提供的数据清洗模块，对采集到的数据进行清洗和校验。该模块使用数据校验技术检查数据是否有缺失、错误、重复、过期等问题，并将问题数据进行标记或删除；使用数据转换技术将数据进行格式统一、单位转换、编码转换等操作，如将日期格式统一为YYYY-MM-DD等；使用数据匹配技术将数据进行关联、对比、合并等操作，如将F公司的会计科目与E公司的会计科目进行匹配和对照，将不同来源的数据进行合并和去重。
(3)E公司使用本发明提供的数据分析模块，对清洗后的数据进行分析和评估。该模块使用数据挖掘技术从海量的数据中发现一些隐藏的、有价值的、有意义的信息，如F公司的潜在风险、竞争优势、发展趋势等，如利用分类分析方法，对F公司的物流服务进行分析，发现F公司的物流服务具有较高的时效性和安全性；使用数据可视化技术将复杂的数据以图形、图表、动画等形式呈现出来，让数据更直观、更易于理解和沟通，如利用饼图方式，对F公司的营收结构、成本结构、利润结构等进行展示，发现F公司的营收结构和成本结构较为合理，但利润结构较为单一；使用数据建模技术将数据抽象为数学模型，并利用统计学、运筹学、机器学习等方法进行分析和求解，如利用神经网络方法，对F公司的价值和风险进行评估，发现F公司的价值受到其时效性、安全性、创新性等因素的正向影响，但也受到其利润水平、市场竞争力、政策法规等因素的负向影响。
(4)E公司使用本发明提供的方案设计模块，寻找最优或近似最优的解决方案。该模块使用优化算法技术通过以下数学公式进行优化算法技术的实现：
其中x为决策变量，f(x)为目标函数，g(x)为不式约束条件，h(x)为式约束条件。该技术可以用于寻找最佳的资产类型、资产价格、资产交割等。如该技术可以根据F公司的资产或业务的交割时间、交割方式、交割比例等信息，自动计算出资产类型、资产价格、资产交割等信息，并将其作为决策变量x；将E公司收购F公司后的预期收益作为目标函数f(x)；将E公司和F公司之间签订的并购协议中规定的资产条件作为不等式约束条件g(x)；将E公司和F公司之间达成的并购意向作为等式约束条件h(x)。然后利用遗传算法或其他优化算法求解该数学公式，得到最佳或近似最佳的资产方案。该模块还使用模拟仿真技术利用计算机模拟真实的并购交易过程，考虑各种可能的情况和变量，如利用蒙特卡罗模拟法，对并购交易过程中可能出现的市场波动、汇率变化等因素进行模拟。该技术可以用于评估并购方案的可行性和稳定性。该模块还使用预测预警技术利用历史数据和当前数据，对未来的并购交易结果和风险进行预测，并及时发出预警信号，如利用时间序列分析法，对未来的并购收益和成本进行预测，并根据预设的阈值和条件发出预警提示。该技术可以用于提前发现并购风险和问题，并采取相应的措施。
(5)E公司使用本发明提供的资金支付模块，实现资金的转移和支付。该模块包括与F公司的银行系统的对接，用于实现资金的转移和支付。该模块还用于根据预设的规则和条件，实时监控支付对象和金额情况，防止出现重复支付或超额支付等问题。如该模块根据方案设计模块生成的最佳或近似最佳的资产方案，自动向F公司的银行系统发送支付请求，并与F公司的银行系统进行数据交换，实现资金的自动转账或扣款，并生成相应的支付凭证和交割凭证。
(6)E公司使用本发明提供的账务处理模块，实现账务处理。该模块包括与F公司的财务系统的对接，用于实现账务处理。该模块还用于自动完成关联交易核对，并自动完成合并财务报表。如该模块根据F公司提供的财务数据和相关信息，自动进行关联交易的识别、登记、披露、核对等操作，并生成相应的关联交易报告；也根据F公司和E公司之间的财务数据，自动进行财务数据的调整、合并、披露等操作，并生成相应的合并财务报表。
(7)E公司使用本发明提供的税务申报模块，实现税务申报。该模块包括与F公司的税务系统的对接，用于实现税务申报。该模块还用于通过纳税申报数据自动采集及链接税务系统方式，完成纳税申报数据核对及申报；该模块还用于通过财务信息系统和税务系统的链接，完成发票开具工作。如该模块根据F公司和E公司之间的纳税申报数据，自动进行数据采集、数据核对、数据上传等操作，并与F公司和E公司所在地的税务系统进行数据交换，实现纳税申报的自动完成，并生成相应的纳税申报表；也根据F公司和E公司之间的发票开具信息，自动进行发票开具申请、发票开具审核、发票开具执行等操作，并与F公司和E公司所在地的税务系统进行数据交换，实现发票的自动开具，并生成相应的发票凭证。
(8)E公司使用本发明提供的数据整合模块，实现目标企业和本企业之间的财务数据的统一和整合。该模块包括数据迁移技术、数据匹配技术和数据转换技术。数据迁移技术用于根据F公司和E公司之间不同格式、不同平台、不同结构的财务数据，进行数据转换和传输，如将F公司使用的MongoDB数据库中存储的财务数据转换为E公司使用的MySQL数据库中存储的财务数据，并通过网络传输将数据迁移至E公司的数据库中。数据匹配技术用于根据F公司和E公司之间不同科目、不同编码、不同单位的财务数据，进行数据匹配和转换，如将F公司使用的会计科目与E公司使用的会计科目进行匹配和对照，将F公司使用的美元单位转换为E公司使用的人民币单位。数据转换技术用于将数据进行格式统一、单位转换、编码转换等操作，如将数据转换为统一的货币单位、日期格式、编码方式等。
(9)E公司使用本发明提供的报表生成模块，根据整合后的财务数据，自动生成各类财务报表。该模块包括报表模板技术、报表规则技术和报表逻辑技术。报表模板技术用于根据国家或行业规定的财务报表格式和内容要求，提供相应的报表模板，并根据整合后的财务数据，自动填充报表内容，并生成相应的财务报表。报表规则技术用于根据E公司的内部管理或外部披露的需求和标准，自定义并生成各类管理报表或分析报表的规则。报表逻辑技术用于根据报表规则技术生成的规则，自动计算报表内容，并生成相应的管理报表或分析报表。
(10)E公司使用本发明提供的绩效评价模块，对并购后的企业绩效进行评价。该模块包括数据分析技术、数据建模技术和数据可视化技术。数据分析技术用于从海量的数据中发现一些隐藏的、有价值的、有意义的信息，如并购后的企业绩效的影响因素、改进方向、优化建议等。数据建模技术用于使用以下数学公式进行数据建模技术的实现：
y＝β0+β1x1+β2x2+...+βnxn+ε；
其中，y为因变量，表示并购后的企业绩效；xi为自变量，表示并购前的企业财务数据或相关信息；βi为回归系数，表示自变量对因变量的影响程度；ε为误差项，表示其他未考虑的因素对因变量的影响。该技术可以用于对并购后的企业绩效进行评估。数据可视化技术用于将复杂的数据以图形、图表、动画等形式呈现出来，让数据更直观、更易于理解和沟通，如利用柱状图、饼图、折线图等方式，对并购后的企业绩效进行展示。
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物限定。

Claims (10)

1.一种智能财务结算机器人系统，包括数据采集模块、数据清洗模块、数据分析模块、方案设计模块、资金支付模块、账务处理模块、税务申报模块、数据整合模块、报表生成模块和绩效评价模块，其特征在于：所述数据采集模块包括移动端离线SDK、云端API接口和本地客户端软件，从不同的渠道和平台获取目标企业的财务数据和相关信息；所述数据清洗模块包括数据校验技术、数据转换技术和数据匹配技术，对采集到的数据进行清洗和校验；所述数据分析模块包括数据挖掘技术、数据可视化技术和数据建模技术，对清洗后的数据进行分析和评估；所述方案设计模块包括优化算法技术、模拟仿真技术和预测预警技术，寻找最优或近似最优的解决方案；所述资金支付模块包括与目标企业的银行系统的对接，实现资金的转移和支付；所述账务处理模块包括与目标企业的财务系统的对接，进行账务处理；所述税务申报模块包括与目标企业的税务系统的对接，进行税务申报；所述数据整合模块包括数据迁移、数据匹配、数据转换技术，进行目标企业和本企业之间的财务数据的统一和整合；所述报表生成模块包括报表模板、报表规则、报表逻辑技术，根据整合后的财务数据，自动生成各类财务报表；所述绩效评价模块包括数据分析、数据建模、数据可视化技术，对并购后的企业绩效进行评价。
2.根据权利要求1所述的一种智能财务结算机器人系统，其特征在于：所述移动端离线SDK基于多种类型、多种语言、多种角度和光照条件下的发票识别；云端API接口基于高并发和高可用性，进行多种格式和大小的发票图片输入和多种格式和方式的发票信息输出。
3.根据权利要求2所述的一种智能财务结算机器人系统，其特征在于：所述本地客户端软件与多种品牌和型号的扫描仪硬件兼容、批量扫描和识别多张发票，并按照不同的类型和日期进行分类和排序。
4.根据权利要求3所述的一种智能财务结算机器人系统，其特征在于：所述查验模块通过输入发票的五要素，与国家税务总局全国增值税查验平台上的数据进行对接，并与识别到的对应字段进行匹配校验，并实时查验和离线查验两种模式，并对查验结果进行保存和导出，并对查验结果进行风险提示和预警。
5.根据权利要求4所述的一种智能财务结算机器人系统，其特征在于：所述数据挖掘技术包括聚类分析、关联分析、分类分析方法，从海量数据中发现预设条件下的目标信息。
6.根据权利要求5所述的一种智能财务结算机器人系统，其特征在于：所述数据可视化技术包括图形、图表、动画方式。
7.根据权利要求6所述的一种智能财务结算机器人系统，其特征在于：所述数据建模技术包括回归分析、因子分析、神经网络方法，将数据抽象为数学模型，并利用统计学、运筹学、机器学习方法进行分析和求解。
8.根据权利要求1所述的一种智能财务结算机器人系统，其特征在于：所述方案设计模块使用以下数学公式进行优化算法技术的实现：
其中x为决策变量，f(x)为目标函数，g(x)为不式约束条件，h(x)为式约束条件。
9.一种执行权利要求8所述的一种智能财务结算机器人系统的设备，其特征在于：所述绩效评价模块使用以下数学公式进行数据建模技术的实现：
y＝β0+β1x1+β2x2+...+βnxn+ε；
其中，y为因变量，表示并购后的企业绩效；xi为自变量，表示并购前的企业财务数据或相关信息；βi为回归系数，表示自变量对因变量的影响程度；ε为误差项，表示其他未考虑的因素对因变量的影响。
10.一种执行权利要求7所述的一种智能财务结算机器人系统的设备，其特征在于：包括一个中央处理器、一个存储器、一个输入输出接口和一个通信接口，其中，中央处理器通过存储器执行存储在存储器中的程序代码，实现权利要求7所述的一种智能财务结算机器人系统的功能；输入输出接口连接扫描仪硬件、显示器、键盘、鼠标外部设备；通信接口连接网络设备，进行与目标企业和本企业之间的数据交换。
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