CN116957828A - 报账审核方法、设备、存储介质及装置 - Google Patents

Abstract

本发明属于人工智能技术领域，公开了一种报账审核方法、设备、存储介质及装置，本发明通过对历史审核报告进行语义分析，并根据语义分析结果从历史审核报告中筛选出异常报告，并对异常报告对应的业务类型的业务数据进行自稽核修正，并根据自稽核结果生成报账单；根据预设审核规则库以及预设规则引擎对所述报账单进行规则审核，并输出审核结果报告，本发明通过对历史审核报告进行语义分析筛选出异常报告，并对异常报告对应的业务类型的业务数据进行自稽核修正，根据自稽核结果生成报账单，根据预设审核规则库以及预设规则引擎对报账单进行规则审核，本发明实现对现有的RPA财务报账审核流程的优化，提高审核流程的灵活性以及数据修改的及时性。

Description

报账审核方法、设备、存储介质及装置

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种报账审核方法、设备、存储介质及装置。

背景技术

目前在现有技术中使用RPA技术主要应用在账务审核过程，即业务系统数据生成与RPA账务审核过程相对独立，当业务系统中数据出现错误后，只能等到RPA账务审核流程结束后才能根据审核结果，由业务人员对业务系统中数据进行更正或者对业务报账单进行更正。并且，数据更新的滞后会必然影响业务系统的业务正常进行以及生成的其他报账数据的准确性。因此现有技术中的审核流程主要依赖业务人员对业务系统中数据进行更正或者对业务报账单进行更正，导致数据更新滞后影响业务系统的正常运行以及报账数据准确性。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种报账审核方法、设备、存储介质及装置，旨在解决现有技术中的审核流程依赖业务人员对业务系统中数据进行更正或者对业务报账单进行更正，导致数据更新滞后影响业务系统的正常运行以及报账数据准确性的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种报账审核方法，所述报账审核方法包括以下步骤：

对历史审核报告进行语义分析，并根据语义分析结果从所述历史审核报告中筛选出异常报告；

将所述异常报告对应的业务类型作为待修正对象，并对所述待修正对象的业务数据进行自稽核修正，并根据自稽核结果生成报账单；

根据预设审核规则库以及预设规则引擎对所述报账单进行规则审核，并输出审核结果报告。

可选地，所述对历史审核报告进行语义分析，并根据语义分析结果从所述历史审核报告中筛选出异常报告的步骤，包括：

通过预设NLP识别引擎对历史审核报告进行语义分析，获得语义分析结果；

对所述语义分析结果中账单元素信息进行相似度比较，获得第一比较结果；

根据所述第一比较结果从所述历史审核报告中筛选出异常报告。

可选地，所述根据所述第一比较结果从所述历史审核报告中筛选出异常报告的步骤，包括：

统计所述第一比较结果中的各历史审核报告对应的相似度；

根据预设相似度阈值与所述相似度进行比较，根据第二比较结果筛选出异常报告。

可选地，所述将所述异常报告对应的业务类型作为待修正对象，并对所述待修正对象的业务数据进行自稽核修正，并根据自稽核结果生成报账单的步骤，包括：

将所述异常报告对应的业务类型作为待修正对象，并触发RPA子流程对所述待修正对象的业务数据进行自稽核修正，获得业务数据校验结果；

根据所述业务数据校验结果判断所述业务数据是否存在异常，并根据判断结果确定自稽核结果；

根据所述自稽核结果对所述业务数据进行修正更新操作，并根据修正更新后的业务数据生成报账单。

可选地，所述将所述异常报告对应的业务类型作为待修正对象，并触发RPA子流程对所述待修正对象的业务数据进行自稽核修正，获得业务数据校验结果的步骤，包括：

将所述异常报告对应的业务类型作为待修正对象，并触发RPA子流程对历史业务数据进行预测，获得校验数据；

根据所述校验数据与所述待修正对象的业务数据进行比较，获得业务数据校验结果。

可选地，所述根据所述自稽核结果对所述业务数据进行修正更新操作，并根据修正更新后的业务数据生成报账单的步骤，包括：

根据所述自稽核结果对所述业务数据进行修正更新操作，并将更新后的业务数据与所述校验数据进行比较，直至所述更新后的业务数据与所述校验数据之间的差异满足预设规则输出修正更新后的业务数据；

根据所述修正更新后的业务数据生成报账单。

可选地，所述对历史审核报告进行语义分析，并根据语义分析结果从所述历史审核报告中筛选出异常报告的步骤之前，还包括：

根据各类型票据账单的审核标准构建审核基础信息库；

根据所述审核基础信息库以及预设规则引擎构建预设审核规则库。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种报账审核设备，所述报账审核设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的报账审核程序，所述报账审核程序配置为实现如上文所述的报账审核的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有报账审核程序，所述报账审核程序被处理器执行时实现如上文所述的报账审核方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种报账审核装置，所述报账审核装置包括：

报告筛选模块，用于对历史审核报告进行语义分析，并根据语义分析结果从所述历史审核报告中筛选出异常报告；

账单生成模块，用于将所述异常报告对应的业务类型作为待修正对象，并对所述待修正对象的业务数据进行自稽核修正，并根据自稽核结果生成报账单；

规则审核模块，用于根据预设审核规则库以及预设规则引擎对所述报账单进行规则审核，并输出审核结果报告。

本发明通过对历史审核报告进行语义分析，并根据语义分析结果从所述历史审核报告中筛选出异常报告；将所述异常报告对应的业务类型作为待修正对象，并对所述待修正对象的业务数据进行自稽核修正，并根据自稽核结果生成报账单；根据预设审核规则库以及预设规则引擎对所述报账单进行规则审核，并输出审核结果报告，本发明通过对历史审核报告进行语义分析筛选出异常报告，并对异常报告对应的业务类型的业务数据进行自稽核修正，并根据自稽核结果生成报账单，根据预设审核规则库以及预设规则引擎对报账单进行规则审核，输出审核结果报告，相较于现有技术中的审核流程依赖业务人员对业务系统中数据进行更正或者对业务报账单进行更正，导致数据更新滞后影响业务系统的正常运行以及报账数据准确性，本发明能够实现对现有的RPA财务报账审核流程的优化，提高审核流程的灵活性以及数据修改的及时性。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的报账审核设备的结构示意图；

图2为本发明报账审核方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明报账审核方法第二实施例的流程示意图；

图4为本发明报账审核方法第二实施例的基于AI的RPA财务报账审核优化方法的逻辑框图示意图；

图5为本发明报账审核方法第三实施例的流程示意图；

图6为本发明报账审核方法第三实施例的方案流程示意图；

图7为本发明报账审核装置第一实施例的结构框图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的报账审核设备结构示意图。

如图1所示，该报账审核设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口，对于用户接口1003的有线接口在本发明中可为USB接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(Wireless-Fidelity，Wi-Fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以是稳定的存储器(Non-volatile Memory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对报账审核设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，认定为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及报账审核程序。

在图1所示的报账审核设备中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与所述后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接用户设备；所述报账审核设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的报账审核程序，并执行本发明实施例提供的报账审核方法。

基于上述硬件结构，提出本发明报账审核方法的实施例。

参照图2，图2为本发明报账审核方法第一实施例的流程示意图，提出本发明报账审核方法第一实施例。

在本实施例中，所述报账审核方法包括以下步骤：

步骤S10：对历史审核报告进行语义分析，并根据语义分析结果从所述历史审核报告中筛选出异常报告。

需说明的是，本实施例中的执行主体可以是包含报账审核系统的设备，如：计算机、平板、手机或笔记本，还可为其他可实现相同或相似功能的设备，所述报账审核系统可以是基于RPA财务审核技术构建的系统，其中RPA(Robotic Process Automation),机器人流程自动化,是基于软件机器人和人工智能(AI)的新型企业业务流程自动化技术，也称为数字化劳动力，通过零集成的方式帮助企业员工完成重复密集的工作，帮助企业提升核心竞争力。机器人流程自动化(RPA)技术被积极的应用于财务业务操作领域，从而实现财务处理的自动化，提高财务审核效率，降低企业财务管理成本。

其中，该技术可模拟人在电脑上的不同系统之间操作行为，替代人在电脑前执行具有规律与重复性高的办公流程。人工智能(Artificial Intelligence，AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。所述报账审核系统可以与企业财务管理平台连接，所述企业财务管理平台可以包括业务系统、财务系统以及OA流程系统，所述报账审核系统可以是通过手机APP与企业财务管理平台连接，所述报账审核系统也可以是集成在企业财务管理平台中的一个系统，本实施例对此不做限制。所述报账审核系统可以从业务系统获取业务数据并调用OCR、NLP等AI能力，实现对报账单中的稽核元素进行自动化稽核，并输出稽核结果，在本实施例以及下述各实施例中以计算机为例对本发明报账审核方法进行说明。

应理解的是，历史审核报告可以是RPA财务报账单审核流程对不同业务类型的报账单数据进行审核所得到不同业务类型的报账单的历史审核报告数据，所述不同业务类型的报账单可以来源于不同业务系统，或者不同项目。

可理解的是，可以通过AI技术对历史审核报告数据进行语义分析，分析不同业务类型的宝行单的数据准确性，进而对历史审核报告进行筛选，确定历史审核报告中存在异常数据的报告。

具体实现中，所述AI技术可以借助数据分析引擎对历史审核报告数据进行语义分析，获得语义分析结果，并根据语义分析结果从历史审核报告中筛选出异常报告。

进一步地，所述步骤S10还包括：通过预设NLP识别引擎对历史审核报告进行语义分析，获得语义分析结果；对所述语义分析结果中账单元素信息进行相似度比较，获得第一比较结果；根据所述第一比较结果从所述历史审核报告中筛选出异常报告。

需说明的是，上述数据分析引擎可以是预设NLP识别引擎，所述预设NLP识别引擎可以是预先设置的用于对审核报告进行文本挖掘的引擎，所述引擎利用深度学习技术理解文本含义，并提取海量文本数据的特征，并通过特征解析语句的结构关系，进而实现精准的文本分析，高效提升文本挖掘效果，所述引擎可以深入分析语法结构，准确判断文字表达的情感倾向、敏感词识别等，相较于现有文本识别引擎，该引擎更适用于企业文件分析提取识别的场景。

可理解的是，在获取到RPA财务报账审核流程的历史审核报告数据后，会先通过调用NLP识别引擎对历史审核报告数据进行语义分析，先通过提取每份报告中包括的账单元素信息(此处的账单元素主要是指数据存在异常的账单元素)，然后通过语义分析比较每份报告中包括的账单元素之间的差异大小，获得第一比较结果，所述第一比较结果包含每份报告之间的账单元素差异大小。

应理解的是，通过确定每份报告之间的账单元素的差异大小，从而根据差异大小从历史审核报告中筛选出异常报告。

进一步地，所述根据所述第一比较结果从所述历史审核报告中筛选出异常报告的步骤，包括：统计所述第一比较结果中的各历史审核报告对应的相似度；根据预设相似度阈值与所述相似度进行比较，根据第二比较结果筛选出异常报告。

需说明的是，第一比较结果中包含每份报告账单元素之间的差异大小确定每份报告之间的相似度，因此可以通过统计第一比较结果中各历史审核报告之间的相似度，进而可以根据预设相似度阈值与所述相似度进行比较，根据第二比较结果筛选出异常报告。

具体实现中，假设有100份报告数据，会先分别提取出每份报告数据中的所有账单元素信息，然后语义比较这100份报告之间的账单元素信息差异。在比较完成后会输出每份报告之间的相似性，本实施例中的报告数量仅用作举例说明，不做具体限制。通过上述确定的每份报告之间的相似度，然后按照相似性大小，从大到小的顺序，统计每份报告的相似度值。举例说明如下：假设按照相似度大小排序后得到的结果值为{(B3，B5)、(B7，B20)、(B2，B16)、(B3，B14)、(B2，B6)、(B1，B4)，(B3，B8)，……}，按照集合的顺序，B3与B5、B14、B8相似，可以确定B3的相似度为3，B2与B16、B6相似，可以确定B2的相似度为2，B1与B4相似，可确定B1的相似度为1。将所述相似度值与设定的相似度阈值进行比较，筛选出相似度大于等于相似度阈值的报告，例如：假设相似度阈值为2，根据上述计算过程，则可筛选出报告B3和B2为异常报告。

步骤S20：将所述异常报告对应的业务类型作为待修正对象，并对所述待修正对象的业务数据进行自稽核修正，并根据自稽核结果生成报账单。

需说明的是，由于历史审核报告中包含的账单元素主要为数据存在异常的账单元素，因此，通过上述相似度筛选出的报告也主要为异常次数较多的业务类型报告，因此可以确定出现异常较多的业务类型，而对于上述举例筛选出的报告B3和B2，以识别出的业务类型作为数据修正对象，即待修正对象。业务数据可以是指具有一定变化趋势的情况的数据，例如：发票编号、业务销售金额、支付费用金额等。业务数据还包括常规数据，即每次获取的业务数据应该是相同的，例如项目名称、支付单位等。

可理解的是，在确定了待修正对象后，由于业务系统会不停的更新业务数据，因此在对待修正对象的业务数据进行报账审核之前，需要先对获取到待修正对象的业务类型的新的业务数据进行自稽核修正，以减少数据误差。

具体实现中，在通过RPA进行财务报账审核流程之前，先对待修正对象的业务数据进行自稽核修正，根据自稽核结果生成报账单。

步骤S30：根据预设审核规则库以及预设规则引擎对所述报账单进行规则审核，并输出审核结果报告。

需说明的是，预设审核规则库可以是预先设置的用于对报账单进行标准审核的规则数据库，所述预设规则引擎可以是预先设置的用于实现匹配的规则引擎。其中，可调用的规则引擎包括了准去性规则引擎、存在性规则引擎、完整性规则引擎、有效性规则引擎、合理性规则引擎以及一些特殊规则引擎。

具体实现中，通过调用预设规则引擎和预设审核规则库对报账单进行规则很合，获得审核结果报告，所述审核结果报告包含审核结果标识以及业务数据等信息，所述审核结果包含审核异常以及审核正常等标识。

本实施例通过对历史审核报告进行语义分析，并根据语义分析结果从所述历史审核报告中筛选出异常报告；将所述异常报告对应的业务类型作为待修正对象，并对所述待修正对象的业务数据进行自稽核修正，并根据自稽核结果生成报账单；根据预设审核规则库以及预设规则引擎对所述报账单进行规则审核，并输出审核结果报告，本实施例通过对历史审核报告进行语义分析筛选出异常报告，并对异常报告对应的业务类型的业务数据进行自稽核修正，并根据自稽核结果生成报账单，根据预设审核规则库以及预设规则引擎对报账单进行规则审核，输出审核结果报告，相较于现有技术中的审核流程依赖业务人员对业务系统中数据进行更正或者对业务报账单进行更正，导致数据更新滞后影响业务系统的正常运行以及报账数据准确性，本实施例能够实现对现有的RPA财务报账审核流程的优化，提高审核流程的灵活性以及数据修改的及时性。

参照图3，图3为本发明报账审核方法第二实施例的流程示意图，基于上述图2所示的第一实施例，提出本发明报账审核方法的第二实施例。

在本实施例中，所述步骤S20包括：

步骤S201：将所述异常报告对应的业务类型作为待修正对象，并触发RPA子流程对所述待修正对象的业务数据进行自稽核修正，获得业务数据校验结果。

需说明的是，RPA子流程会调用基于AI技术所构建的数据预测模型，所述数据预测模型可以是用于预测下一时刻业务数据的模型，其中，在本实施例中通过数据预测模型对所述待修正对象的业务数据进行自稽核修正，获得业务数据校验结果。

具体实现中，在获取到待修正对象的业务数据时，会触发RPA子流程中的数据预测模型对所述待修正对象的业务数据进行自稽核修正，获得业务数据校验结果。

进一步地，所述步骤S201还包括：将所述异常报告对应的业务类型作为待修正对象，并触发RPA子流程对历史业务数据进行预测，获得校验数据；根据所述校验数据与所述待修正对象的业务数据进行比较，获得业务数据校验结果。

需说明的是，通过触发RPA子流程中的数据预测模型对历史业务数据进行预测，将预测获得的数据作为校验数据，其中，所述校验数据为根据历史业务数据预测得到的下一时刻的业务数据，该下一时刻的业务数据与新的业务数据的时间相同。

可理解的是，通过触发RPA子流程中数据预测模型对历史业务数据进行预测，获得下一时刻的业务数据作为校验数据；并将所述校验数据与待修正对象的业务数据进行比较，获得业务数据校验结果；

应理解的是，所述业务数据校验结果包含校验数据与待修正对象的业务数据之间的数据差异信息，所述数据差异信息包含各个业务类型对应的数据差异信息，其中，业务数据可以是指具有一定变化趋势的情况的数据，例如：发票编号、业务销售金额、支付费用金额等。业务数据还包括常规数据，即每次获取的业务数据应该是相同的，例如项目名称、支付单位等。数据差异信息可以根据上述业务数据类型生成相应的数据差异信息。

具体实现中，所述业务数据也是可以通过数据预测模块预测确定下一时刻的业务数据的，即校验数据与待修正对象的业务数据几乎不存在差异，只是预测的校验数据与历史数据相同。

步骤S202：根据所述业务数据校验结果判断所述业务数据是否存在异常，并根据判断结果确定自稽核结果。

需说明的是，通过业务数据校验结果中存在的数据差异信息判断所述业务数据是否存在异常，并根据判断结果确定自稽核结果，其中判断结果包括存在异常数据和未存在异常数据。

可理解的是，根据数据差异信息中包含的数据差异大小判定所述业务数据是否存在异常，为了给数据预测模型留有一定的容错空间，需要设定预设差异阈值与所述数据差异大小进行比较，进而根据比较结果确定所述业务数据是否存在异常。

具体实现中，当所述比较结果中数据差异大小大于预设差异阈值时，判定新的业务数据存在异常，当所述比较结果中数据差异大小不大于预设差异阈值时，判定所述新的业务数据未存在异常，因此，可以通过上述判定结果确实是否需要对新的业务数据进行自稽核修正，获得自稽核结果，其中自稽核结果可以是根据是否会进行自稽核修正生成的相应的结果信息，所述结果信息可以包含需要进行自稽核修正以及不需要进行自稽核修正两张结果信息。

步骤S203：根据所述自稽核结果对所述业务数据进行修正更新操作，并根据修正更新后的业务数据生成报账单。

需说明的是，通过上述内容可知，在确定新的业务数据存在异常时，此时RPA子流程会退回流程到业务系统，由业务系统对数据进行更新修改。在当RPA子流程退回到业务系统后，会同时反馈自稽核结果，此时可以通过业务人员或数据采集模块会根据自稽核结果完成数据更新修正操作。

进一步地，所述步骤S203，还包括：根据所述自稽核结果对所述业务数据进行修正更新操作，并将更新后的业务数据与所述校验数据进行比较，直至所述更新后的业务数据与所述校验数据之间的差异满足预设规则时输出修正更新后的业务数据；根据所述修正更新后的业务数据生成报账单。

需说明的是，在进行自稽核修正操作时，需要实时获取更新修正后的业务数据，并且将更新修正后的业务数据继续执行RPA子流程，通过数据预测模型对更新修正后的业务数据与校验数据进行比较，并确定更新修正后的业务数据是否存在异常，若存在异常，RPA子流程会退回流程到业务系统，由业务系统对数据继续执行更新修改操作，直至更新后的业务数据与所述校验数据之间的差异满足预设规则。

可理解的是，预设规则可以是预先设置的用于判定修正后的业务数据与校验数据之间的数据差异大小是否符合预设差异阈值的规则，只有当更新修正后的业务数据与校验数据差值大小符合预设规则后，才会恢复RPA财务报账审核流程，由RPA完成修正更新后的业务数据的采集，并根据采集的业务数据生成报账单。

具体实现中，在针对未筛选出的业务类型的情况下时，则直接将其对应的新的业务数据生成为报账单，与差值大小符合要求的更新修正后的业务数据所生成的报账单一并开启财务报账审核流程的基于审核规则库的规则审核流程以及后续的审核结果输出流程。从而能够避免数据遗漏，完成所有数据的审核。为进一步说明本方案中RPA财务报账审核流程，可以参考图4所示的基于AI的RPA财务报账审核优化方法的逻辑框图示意图，可以通过NLP识别引擎对历史报告数据(历史审核报告)进行语义分析，并根据语义分析结果从所述历史审核报告中筛选出异常报告；将所述异常报告对应的业务类型作为待修正对象，并触发RPA子流程进行自稽核修正，并将流程退回至业务系统后同时根据AI数据预测模块(包含数据预测模型)对所述待修正对象的业务数据进行自稽核修正反馈自稽核结果，直至业务数据中的业务类型正常后生成报账单；并根据RPA报账单审核流程中的预设规则引擎对报账单进行规则审核，输出审核报告存储至审核结果数据库中。

本实施例通过对历史审核报告进行语义分析，并根据语义分析结果从所述历史审核报告中筛选出异常报告；将所述异常报告对应的业务类型作为待修正对象，并触发RPA子流程对所述待修正对象的业务数据进行自稽核修正，获得业务数据校验结果；根据所述业务数据校验结果判断所述业务数据是否存在异常，并根据判断结果确定自稽核结果；根据所述自稽核结果对所述业务数据进行修正更新操作，并根据修正更新后的业务数据生成报账单；根据预设审核规则库以及预设规则引擎对所述报账单进行规则审核，并输出审核结果报告，本实施例通过对历史审核报告进行语义分析筛选出异常报告，并对异常报告对应的业务类型的业务数据进行自稽核修正，并根据自稽核结果生成报账单，根据预设审核规则库以及预设规则引擎对报账单进行规则审核，输出审核结果报告，相较于现有技术中的审核流程依赖业务人员对业务系统中数据进行更正或者对业务报账单进行更正，导致数据更新滞后影响业务系统的正常运行以及报账数据准确性，本实施例能够实现对现有的RPA财务报账审核流程的优化，提高审核流程的灵活性以及数据修改的及时性。

参照图5，图5为本发明报账审核方法第三实施例的流程示意图，基于上述图2所示的第一实施例，提出本发明报账审核方法的第三实施例。

在本实施例中，所述步骤S10之前还包括：

步骤S01：根据各类型票据账单的审核标准构建审核基础信息库。

需说明的是，在开始进行报账单流程审核之前，需要先根据审核基础信息库，建立审核规则库，通过构建审核规则库可以保证经过审核后的报账单的准确性。

可理解的是，可以通过采集各类型票据账单的审核标准构建审核基础库，其中审核标准可以是指针对各类型票据账单在审核时的基本审核要求，即审核基础信息库应包括了所有的报账单审核要求。

步骤S02：根据所述审核基础信息库以及预设规则引擎构建预设审核规则库。

需说明的是，审核基础信息库包括了各种票据账单的审核标准，例如，比对电子影像中发票编号与报账单中的发票编号是否一致，比对支付合同中的甲方应支付金额与报账单中的发票金额是否一致等。该审核基础信息库应包括了所有的报账单审核要求，从而能够保证经过审核后的报账单应该是至少符合准确性、完整性、存在性、有效性、合理性等要求。在建立审核规则库时，可以通过规则引擎具体实现，所述预设规则引擎可以通过RETE算法实现。

可理解的是，通过审核基础信息库以及预设规则引擎构建预设审核规则库，进而以便于后期根据预设审核规则库对报账单进行审核，以提升审核精确性。

具体实现中，为进一步说明本方案中的技术方案内容，可以参考图6所示的方案流程示意图，其中，通过获取审核基础信息库，并根据所获取的审核基础信息库构建审核规则库，获取RPA财务报账审核流程的历史审核报告数据，通过AI技术对数据进行语义分析，分析不同业务类型的报账单的数据准确性，对历史审核报告进行筛选；然后将筛选的历史报告所对应的业务类型的业务数据作为数据修改正对象；然后，对数据修正对象启动RPA子流程，该流程会自动获取新生成的业务数据，并将新的业务数据与通过历史业务数据所预测得到的数据进行比较，对差异较大的业务数据，则暂停业务数据的上报，并生成包括预测数据的自稽核报告，用于进行业务数据更新修正；接着，对非修正对象的报账单以及业务数据更新后所生成的报账单，调用规则引擎根据所建立的审核规则库进行规则审核。

本实施例根据各类型票据账单的审核标准构建审核基础信息库；根据所述审核基础信息库以及预设规则引擎构建预设审核规则库对历史审核报告进行语义分析，并根据语义分析结果从所述历史审核报告中筛选出异常报告；将所述异常报告对应的业务类型作为待修正对象，并对所述待修正对象的业务数据进行自稽核修正，并根据自稽核结果生成报账单；根据预设审核规则库以及预设规则引擎对所述报账单进行规则审核，并输出审核结果报告，本实施例通过对历史审核报告进行语义分析筛选出异常报告，并对异常报告对应的业务类型的业务数据进行自稽核修正，并根据自稽核结果生成报账单，根据预设审核规则库以及预设规则引擎对报账单进行规则审核，输出审核结果报告，相较于现有技术中的审核流程依赖业务人员对业务系统中数据进行更正或者对业务报账单进行更正，导致数据更新滞后影响业务系统的正常运行以及报账数据准确性，本实施例能够实现对现有的RPA财务报账审核流程的优化，提高审核流程的灵活性以及数据修改的及时性。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有报账审核程序，所述报账审核程序被处理器执行时实现如上文所述的报账审核方法的步骤。

参照图7，图7为本发明报账审核装置第一实施例的结构框图。

如图7所示，本发明实施例提出的报账审核装置包括：

报告筛选模块10，用于对历史审核报告进行语义分析，并根据语义分析结果从所述历史审核报告中筛选出异常报告；

账单生成模块20，用于将所述异常报告对应的业务类型作为待修正对象，并对所述待修正对象的业务数据进行自稽核修正，并根据自稽核结果生成报账单；

规则审核模块30，用于根据预设审核规则库以及预设规则引擎对所述报账单进行规则审核，并输出审核结果报告。

本实施例通过对历史审核报告进行语义分析，并根据语义分析结果从所述历史审核报告中筛选出异常报告；将所述异常报告对应的业务类型作为待修正对象，并对所述待修正对象的业务数据进行自稽核修正，并根据自稽核结果生成报账单；根据预设审核规则库以及预设规则引擎对所述报账单进行规则审核，并输出审核结果报告，本实施例通过对历史审核报告进行语义分析筛选出异常报告，并对异常报告对应的业务类型的业务数据进行自稽核修正，并根据自稽核结果生成报账单，根据预设审核规则库以及预设规则引擎对报账单进行规则审核，输出审核结果报告，相较于现有技术中的审核流程依赖业务人员对业务系统中数据进行更正或者对业务报账单进行更正，导致数据更新滞后影响业务系统的正常运行以及报账数据准确性，本实施例能够实现对现有的RPA财务报账审核流程的优化，提高审核流程的灵活性以及数据修改的及时性。

进一步地，所述报告筛选模块10还用于通过预设NLP识别引擎对历史审核报告进行语义分析，获得语义分析结果；对所述语义分析结果中账单元素信息进行相似度比较，获得第一比较结果；根据所述第一比较结果从所述历史审核报告中筛选出异常报告。

进一步地，所述报告筛选模块10还用于统计所述第一比较结果中的各历史审核报告对应的相似度；根据预设相似度阈值与所述相似度进行比较，根据第二比较结果筛选出异常报告。

进一步地，所述账单生成模块20还用于将所述异常报告对应的业务类型作为待修正对象，并触发RPA子流程对所述待修正对象的业务数据进行自稽核修正，获得业务数据校验结果；根据所述业务数据校验结果判断所述业务数据是否存在异常，并根据判断结果确定自稽核结果；根据所述自稽核结果对所述业务数据进行修正更新操作，并根据修正更新后的业务数据生成报账单。

进一步地，所述账单生成模块20还用于将所述异常报告对应的业务类型作为待修正对象，并触发RPA子流程对历史业务数据进行预测，获得校验数据；根据所述校验数据与所述待修正对象的业务数据进行比较，获得业务数据校验结果。

进一步地，所述账单生成模块20还用于根据所述自稽核结果对所述业务数据进行修正更新操作，并将更新后的业务数据与所述校验数据进行比较，直至所述更新后的业务数据与所述校验数据之间的差异满足预设规则时输出修正更新后的业务数据；根据所述修正更新后的业务数据生成报账单。

进一步地，所述报账审核装置还包括规则库构建模块，所述规则库构建模块用于根据各类型票据账单的审核标准构建审核基础信息库；根据所述审核基础信息库以及预设规则引擎构建预设审核规则库。

应当理解的是，以上仅为举例说明，对本发明的技术方案并不构成任何限定，在具体应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，本发明对此不做限制。

需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。

另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的报账审核方法，此处不再赘述。

需要说明的是，在本文中，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、物品或者系统不仅包括那些要素，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、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。词语第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序，可将这些词语解释为名称。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法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，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的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，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器镜像(Read Only Memory image，ROM)/随机存取存储器(Random AccessMemory，RAM)、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种报账审核方法，其特征在于，所述报账审核方法包括以下步骤：

对历史审核报告进行语义分析，并根据语义分析结果从所述历史审核报告中筛选出异常报告；

将所述异常报告对应的业务类型作为待修正对象，并对所述待修正对象的业务数据进行自稽核修正，并根据自稽核结果生成报账单；

根据预设审核规则库以及预设规则引擎对所述报账单进行规则审核，并输出审核结果报告。

2.如权利要求1所述的报账审核方法，其特征在于，所述对历史审核报告进行语义分析，并根据语义分析结果从所述历史审核报告中筛选出异常报告的步骤，包括：

通过预设NLP识别引擎对历史审核报告进行语义分析，获得语义分析结果；

对所述语义分析结果中账单元素信息进行相似度比较，获得第一比较结果；

根据所述第一比较结果从所述历史审核报告中筛选出异常报告。

3.如权利要求2所述的报账审核方法，其特征在于，所述根据所述第一比较结果从所述历史审核报告中筛选出异常报告的步骤，包括：

统计所述第一比较结果中的各历史审核报告对应的相似度；

根据预设相似度阈值与所述相似度进行比较，根据第二比较结果筛选出异常报告。

4.如权利要求3所述的报账审核方法，其特征在于，所述将所述异常报告对应的业务类型作为待修正对象，并对所述待修正对象的业务数据进行自稽核修正，并根据自稽核结果生成报账单的步骤，包括：

将所述异常报告对应的业务类型作为待修正对象，并触发RPA子流程对所述待修正对象的业务数据进行自稽核修正，获得业务数据校验结果；

根据所述业务数据校验结果判断所述业务数据是否存在异常，并根据判断结果确定自稽核结果；

根据所述自稽核结果对所述业务数据进行修正更新操作，并根据修正更新后的业务数据生成报账单。

5.如权利要求4所述的报账审核方法，其特征在于，所述将所述异常报告对应的业务类型作为待修正对象，并触发RPA子流程对所述待修正对象的业务数据进行自稽核修正，获得业务数据校验结果的步骤，包括：

将所述异常报告对应的业务类型作为待修正对象，并触发RPA子流程对历史业务数据进行预测，获得校验数据；

根据所述校验数据与所述待修正对象的业务数据进行比较，获得业务数据校验结果。

6.如权利要求5所述的报账审核方法，其特征在于，所述根据所述自稽核结果对所述业务数据进行修正更新操作，并根据修正更新后的业务数据生成报账单的步骤，包括：

根据所述自稽核结果对所述业务数据进行修正更新操作，并将更新后的业务数据与所述校验数据进行比较，直至所述更新后的业务数据与所述校验数据之间的差异满足预设规则输出修正更新后的业务数据；

根据所述修正更新后的业务数据生成报账单。

7.如权利要求1所述的报账审核方法，其特征在于，所述对历史审核报告进行语义分析，并根据语义分析结果从所述历史审核报告中筛选出异常报告的步骤之前，还包括：

根据各类型票据账单的审核标准构建审核基础信息库；

根据所述审核基础信息库以及预设规则引擎构建预设审核规则库。

8.一种报账审核设备，其特征在于，所述报账审核设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的报账审核程序，所述报账审核程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的报账审核方法。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有报账审核程序，所述报账审核程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的报账审核方法。

10.一种报账审核装置，其特征在于，所述报账审核装置包括：

报告筛选模块，用于对历史审核报告进行语义分析，并根据语义分析结果从所述历史审核报告中筛选出异常报告；

账单生成模块，用于将所述异常报告对应的业务类型作为待修正对象，并对所述待修正对象的业务数据进行自稽核修正，并根据自稽核结果生成报账单；

规则审核模块，用于根据预设审核规则库以及预设规则引擎对所述报账单进行规则审核，并输出审核结果报告。