CN117010779A - 基于智能编码的海关进出口申报方法、系统、设备及介质 - Google Patents

基于智能编码的海关进出口申报方法、系统、设备及介质 Download PDF

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CN117010779A CN202310800478.1A CN202310800478A CN117010779A CN 117010779 A CN117010779 A CN 117010779A CN 202310800478 A CN202310800478 A CN 202310800478A CN 117010779 A CN117010779 A CN 117010779A
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Abstract

本发明提出了一种基于智能编码的海关进出口申报方法、系统、设备及介质，方法包括获取海关文件并提取报关信息，根据报关信息配置申报规则；获取商品数据，根据商品数据和申报规则构建海关申报模型，通过商品数据增量和申报规则增量对海关申报模型进行训练，输出目标商品对应的海关编码以及申报要素；根据海关编码和申报要素，生成目标商品对应的报关文件；接入海关申报服务系统，通过消息队列提交报关文件，核验报关文件返回的回执文件。本发明通过构建申报规则数据库，调用关联编码规则和要素规则与商品数据构建编码模型，基于训练模型输出目标商品的海关编码和申报要素，实时制单申报，较少制单错误和制单成本，提高海关报关的效率和成功率。

Description

基于智能编码的海关进出口申报方法、系统、设备及介质
技术领域
本发明涉及通关数据处理技术领域，具体涉及一种基于智能编码的海关进出口申报方法、系统、设备及介质。
背景技术
随着跨境电子商务快速发展，外贸企业对进出口货物进行海关通关申报的需求日益增加，海关通关申报中涉及物流运输、出口报关以及退税办理等业务，而海关通关申报中商品数据中的申报要素以及海关编码等信息是相互关联的，申报要素和海关编码会根据政策进行变更，而申报要素和海关编码是否正确是决定报关成功的关键因素；
现有的海关通关申报系统存在以下缺陷：
(1)报关文件中各业务文件数据没有关联性，在生成文件和核验文件时效率低且容易出错，影响报关通过的成功率；
(2)若上述业务文件通过人工整理，工作任务繁重，且人工易出错，申报工作效率低，响应不及时，无法处理海量的订单。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，本发明提出一种基于智能编码的海关进出口申报方法、系统、设备及介质。
本发明第一方面公开了一种基于智能编码的海关进出口申报方法，包括如下步骤：
S1:获取海关文件并提取报关信息，根据所述报关信息配置申报规则，所述申报规则包括海关编码规则以及申报要素规则；
S2：获取商品数据，根据所述商品数据和所述申报规则构建海关申报模型，基于NLP算法通过商品数据增量和申报规则增量对所述海关申报模型进行训练，基于智能匹配算法输出目标商品对应的海关编码以及申报要素；
S3：根据所述海关申报模型输出的海关编码和申报要素，生成所述目标商品对应的报关文件，对所述报关文件进行加密存储和数据加签，所述报关文件包括出口订单、付款单、物流单以及申报清单；
S4：接入海关申报服务系统，通过消息队列提交所述报关文件，核验所述报关文件返回的回执文件。
在一个可选的实施例中，基于NLP算法通过商品数据增量和申报规则增量对所述海关申报模型进行训练，包括如下步骤：
S201：读取历史申报规则和历史商品数据；
S202：读取所述申报规则增量和所述商品数据增量；
S203：训练所述海关申报模型，获得将所述商品文本表述转化数学向量的第一表征模型，所述商品的文本表述为满足所述申报规则的商品数据；
S204：基于fasttext模型对所述第一表征模型进行训练，对所述第一表征模型中的每一个词进行embedding处理后再做平均获得文档向量，通过神经网络预测所述文档向量，获得所有申报规则标签和海关编码标签，输出训练后的所述海关申报模型。
在一个可选的实施例中，基于智能匹配算法输出目标商品对应的海关编码以及申报要素，包括如下步骤：
S205：调用目标商品的商品信息，生成所述商品信息的第二表征模型；
S206：调用训练后的所述海关申报模型，将所述第二表征模型进行embedding处理，计算经embedding处理后目标商品与所述目标商品同类目下每一个申报规则标签以及每一个海关编码标签之间的距离，基于距离最小的条件，输出所述目标商品对应的申报要素以及海关编码。
在一个可选的实施例中，所述第一表征模型和第二表征模型内的数据之间互相关联，表征模型内的数据包括商品中英文名、商品末级成分、商品1-5级成分以及归类要素。
在一个可选的实施例中，获取海关文件并提取报关信息，根据所述报关信息配置申报规则，包括如下步骤：
S101：获取海关文件中商品编码公文以及报关协议模板；
S102：解析所述商品编码公文，提取海关编码规则导入数据库中，构建海关编码规则数据库；
S103：解析报关协议模板，提取申报要素规则导入数据中，构建申报要素规则数据库；
S104：定时检测海关文件更新，若解析出新增编码规则或新增申报要素规则，则将编码规则增量或申报要素增量导入海关编码规则数据库或要素申报规则数据库中，定时执行数据库更新。
在一个可选的实施例中，所述海关编码规则数据库收录商品编码对应的分类规则，所述分类规则的类别包括商品成分、商品外观、商品规格以及商品型号，所述海关编码规则数据库可执行海关编码规则的批量停用/启用，海关编码规则的导入/导出以及海关编码规则的测试。
在一个可选的实施例中，所述申报要素规则数据库收录商品数据的申报要素规范，所述申报要素规范包括商品数据来源规范以及商品取值逻辑规范，所述申报要素规则数据库可执行申报要素规则的批量停用/启用，申报要素规则的复制/新增以及申报要素规则的测试。
在一个可选的实施例中，根据所述海关申报模型输出的海关编码和申报要素，生成所述商品对应的报关文件，包括如下步骤：
S301：获取报关协议模板；
S302：基于所述申报要素和海关编码确认所述报关文件中目标商品信息的填写要素以及海关编码；
S303：输出完整的报关数据并填充至所述报关协议模板中，生成报关文件。
在一个可选的实施例中，对所述报关文件进行加密存储和数据加签，包括：
S304：检测所述报关文件中的敏感数据，采用AES算法对所述敏感数据进行加密存储；
S305：加密存储后，通过加密机硬件对所述报关文件进行数据加签。
在一个可选的实施例中，通过消息队列提交所述报关文件的传输方式包括HTTP请求和RabbitMQ通信，所述RabbitMQ通信将所述报关文件暂存于RabbitMQ服务器中，通过海关申报系统抓取所述报关文件，再返回相应回执文件。
本发明第二方面公开了一种基于智能编码的海关进出口申报系统，所述系统包括：
规则配置模块,用于获取海关文件并提取报关信息，根据所述报关信息配置申报规则，所述申报规则包括海关编码规则以及申报要素规则；
规则匹配模块，用于获取商品数据，根据所述商品数据和所述申报规则构建海关申报模型，基于NLP算法通过商品数据增量和申报规则增量对所述海关申报模型进行训练，基于智能匹配算法输出目标商品对应的海关编码以及申报要素；
单据制单模块，用于根据所述海关申报模型输出的海关编码和申报要素，生成所述目标商品对应的报关文件，对所述报关文件进行加密存储和数据加签，所述报关文件包括出口订单、付款单、物流单以及申报清单；
单据申报模块，用于接入海关申报服务系统，通过消息队列提交所述报关文件，核验所述报关文件返回的回执文件。
在一个可选的实施例中，所述规则匹配模块包括：
机器学习模块，用于读取历史申报规则和历史商品数据；读取所述申报规则增量和所述商品数据增量；训练所述海关申报模型，获得将所述商品文本表述转化数学向量的第一表征模型，所述商品的文本表述为满足所述申报规则的商品数据；基于fasttext模型对所述第一表征模型进行训练，对所述第一表征模型中的每一个词进行embedding处理后再做平均获得文档向量，通过神经网络预测所述文档向量，获得所有申报规则标签和海关编码标签，输出训练后的所述海关申报模型。
在一个可选的实施例中，所述规则匹配模块还包括：
智能匹配模块，用于调用目标商品的商品信息，生成所述商品信息的第二表征模型；调用训练后的所述海关申报模型，将所述第二表征模型进行embedding处理，计算经embedding处理后目标商品与所述目标商品同类目下每一个申报规则标签以及每一个海关编码标签之间的距离，基于距离最小的条件，输出所述目标商品对应的申报要素以及海关编码。
在一个可选的实施例中，所述规则配置模块包括：
规则数据库模块，用于获取海关文件中商品编码公文以及报关协议模板；解析所述商品编码公文，提取海关编码规则导入数据库中，构建海关编码规则数据库；解析报关协议模板，提取申报要素规则导入数据中，构建申报要素规则数据库；定时检测海关文件更新，若解析出新增编码规则或新增申报要素规则，则将编码规则增量或申报要素增量导入海关编码规则数据库或要素申报规则数据库中，定时执行数据库更新。
在一个可选的实施例中，单据制单模块包括：
关文生成模块，用于获取报关协议模板；基于所述申报要素和海关编码确认所述报关文件中目标商品信息的填写要素以及海关编码；输出完整的报关数据并填充至所述报关协议模板中，生成报关文件。
在一个可选的实施例中，单据制单模块还包括：
安全加密模块，用于检测所述报关文件中的敏感数据，采用AES算法对所述敏感数据进行加密存储；加密存储后，通过加密机硬件对所述报关文件进行数据加签。
本发明第三方面公开了一种基于智能编码的海关进出口申报设备，包括：
至少一个处理器，以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如本发明第一方面公开的任一项所述的基于智能编码的海关进出口申报方法。
本发明第四方面公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如本发明第一方面公开的任一项所述的基于智能编码的海关进出口申报方法。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
(1)本发明通过规则配置并定时更新申报规则，确保报关文件根据实时规则配置，报关文件具有实时性，大大降低了制作报关文件的错误率，提高了报关文件的准确性；
(2)本发明通过申报要素规则和海关编码规则关联训练海关申报模型，输出报关商品对应的海关编码和申报要素，避免了制作的报关文件中因申报要素或海关编码不准确导致的通关失败，减少了制单错误，提高了报关成功率；
(3)本发明通过申报系统实时制单推送至海关系统，一体化完成海关申报中物流运输、出口报关以及退税办理等多个业务，无需人工整理，降低申报门槛，申报效率和申报准确性显著提高。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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，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为本发明基于智能编码的海关进出口申报方法的流程图；
图2为本发明基于智能编码的海关进出口申报系统的示意图。
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。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
实施例1
参见图1，本发明实施方式公开了一种基于智能编码的海关进出口申报方法，包括如下步骤：
S1:获取海关文件并提取报关信息，根据所述报关信息配置申报规则，所述申报规则包括海关编码规则以及申报要素规则；
S2：获取商品数据，根据所述商品数据和所述申报规则构建海关申报模型，基于NLP算法通过商品数据增量和申报规则增量对所述海关申报模型进行训练，基于智能匹配算法输出目标商品对应的海关编码以及申报要素；
S3：根据所述海关申报模型输出的海关编码和申报要素，生成所述目标商品对应的报关文件，对所述报关文件进行加密存储和数据加签，所述报关文件包括出口订单、付款单、物流单以及申报清单；
S4：接入海关申报服务系统，通过消息队列提交所述报关文件，核验所述报关文件返回的回执文件。
需要说明的是，申报方法中申报规则配置的数据、海关申报模型的数据以及历史商品申报过程的数据都是共享于申报系统中，可以基于业务需求灵活调用已配置好的申报规则数据、海关申报模型数据中根据申报规则已完成匹配的商品申报要素(即商品数据规范及如何填报海关报关文件规范)和商品海关编码，并在海关更新申报规则中的海关编码规则以及要素申报规则后，实时更新规则配置，将新增的海关编码规则增量和要素申报规则增量导入到海关申报模型的训练过程中，从而实时解决海关报关文件的制单问题。
在一个可选的实施例中，基于NLP算法通过商品数据增量和申报规则增量对所述海关申报模型进行训练，包括如下步骤：
S201：读取历史申报规则和历史商品数据；
S202：读取所述申报规则增量和所述商品数据增量；
S203：训练所述海关申报模型，获得将所述商品文本表述转化数学向量的第一表征模型，所述商品的文本表述为满足所述申报规则的商品数据；
S204：基于fasttext模型对所述第一表征模型进行训练，对所述第一表征模型中的每一个词进行embedding处理后再做平均获得文档向量，通过神经网络预测所述文档向量，获得所有申报规则标签和海关编码标签，输出训练后的所述海关申报模型。
在一个可选的实施例中，基于智能匹配算法输出目标商品对应的海关编码以及申报要素，包括如下步骤：
S205：调用目标商品的商品信息，生成所述商品信息的第二表征模型；
S206：调用训练后的所述海关申报模型，将所述第二表征模型进行embedding处理，计算经embedding处理后目标商品与所述目标商品同类目下每一个申报规则标签以及每一个海关编码标签之间的距离，基于距离最小的条件，输出所述目标商品对应的申报要素以及海关编码。
在一个可选的实施例中，所述第一表征模型和第二表征模型内的数据之间互相关联，表征模型内的数据包括商品中英文名、商品末级成分、商品1-5级成分以及归类要素。
在一个可选的实施例中，获取海关文件并提取报关信息，根据所述报关信息配置申报规则，包括如下步骤：
S101：获取海关文件中商品编码公文以及报关协议模板；
S102：解析所述商品编码公文，提取海关编码规则导入数据库中，构建海关编码规则数据库；
S103：解析报关协议模板，提取申报要素规则导入数据中，构建申报要素规则数据库；
S104：定时检测海关文件更新，若解析出新增编码规则或新增申报要素规则，则将编码规则增量或申报要素增量导入海关编码规则数据库或要素申报规则数据库中，定时执行数据库更新。
需要说明的是，报关文件中包括四类单据(出口订单、付款单、物流运单以及申报清单)，所有报关文件可以采用xml格式，这是一种可扩展标记语言，用于标记数据和定义数据类型，例如出口订单报关文件的信息包括订购人信息、订单号、商品信息，将这部分信息保存于数据库中方便进行调用，在生成订单报关文件时，调用这部分信息数据，结合已配置的申报规则数据库中的数据，以及海关申报模型训练后输出的商品匹配的海关编码和申报要素，其中海关编码用于匹配商品并做唯一确定，而申报要素涉及订单报关文件中需要填报的数据、数据规范以及申报规范，不同商品的申报要素不同，且不同报关文件中的单据填报的内容不同，因此需要在申报前确定商品匹配的海关编码和申报要素，从而生成符合海关申报要求的报关文件。
更具体的是，四类报关文件中出口订单为跨境电商服务平台客户在下单后，企业后台生成的出口订单，出口订单报关文件内包含了订单表头节点、订单商品表体节点以及信息传输节点，上述订单表头节点需要生成guid，用于将订单商品的商品名称、商品描述以及商品价格等信息包含在上述订单表头节点内，其中guid是用于标识订单唯一识别的序号，由大写字母、数字以及“-”构成。
更具体的是，四类报关文件中付款单为客户在跨境电商服务平台完成支付后，电商企业后台生成付款单，付款单信息包括支付人信息、支付金额、订单号以及支付单号等，付款单报关文件内包含付款单表头节点以及传输信息节点，上述付款单表头节点同样需要生成guid，付款单信息会涉及海关业务中的退税办理业务，若付款单报关文件出错，将影响后续业务的开展。
更具体的是，四类报关文件中物流运单通过电商服务平台将商品属性、商品目的地等信息传输至物流系统，物流系统将对应的商品进行物流运单的分配，物流运单内包括收货人信息、订单号、物流运单号、商品信息等，物流运单报关文件内包含了物流运单表头节点以及信息传输节点，同样需要生成guid。
在一个可选的实施例中，所述海关编码规则数据库收录商品编码对应的分类规则，所述分类规则的类别包括商品成分、商品外观、商品规格以及商品型号，所述海关编码规则数据库可执行海关编码规则的批量停用/启用，海关编码规则的导入/导出以及海关编码规则的测试。
在一个可选的实施例中，所述申报要素规则数据库收录商品数据的申报要素规范，所述申报要素规范包括商品数据来源规范以及商品取值逻辑规范，所述申报要素规则数据库可执行申报要素规则的批量停用/启用，申报要素规则的复制/新增以及申报要素规则的测试。
需要说明的是，申报要素规则和海关编码规则可以根据实际业务需求进行开启和关闭，而申报要素规则数据库和海关编码数据库与海关编码模型实时关联，在需要通过海关编码模型输出商品对应的申报要素和海关编码时，海关编码模型会受到申报要素规则数据库和海关编码数据库中已开启规则的限制，从而通过控制申报规则的开启和关闭，完全掌控整个海关申报流程，而申报规则中申报要素规则和海边编码规则可以在数据库中进行批量测试，确保申报过程中所需要开启和关闭的申报规则准确无误，提高报关文件制单的准确性和通关的成功率。
在一个可选的实施例中，根据所述海关申报模型输出的海关编码和申报要素，生成所述商品对应的报关文件，包括如下步骤：
S301：获取报关协议模板；
S302：基于所述申报要素和海关编码确认所述报关文件中目标商品信息的填写要素以及海关编码；
S303：输出完整的报关数据并填充至所述报关协议模板中，生成报关文件。在一个可选的实施例中，对所述报关文件进行加密存储和数据加签，包括：
S304：检测所述报关文件中的敏感数据，采用AES算法对所述敏感数据进行加密存储；
S305：加密存储后，通过加密机硬件对所述报关文件进行数据加签。
需要说明的是，
在一个可选的实施例中，通过消息队列提交所述报关文件的传输方式包括HTTP请求和RabbitMQ通信，所述RabbitMQ通信将所述报关文件暂存于RabbitMQ服务器中，通过海关申报系统抓取所述报关文件，再返回相应回执文件。
本发明不同于其他海关电子申报现有技术，如商品智能归类、文本异常查验、货物信息识别校验，这些现有技术都无法实现智能化生成多个申报规则下数据关联的报关文件(四类单据)，同时也无法实时根据业务需求和海关电子申报系统的要求灵活调整报关文件的填报，完成海关申报业务的全流程智能化申报，本发明通过规则配置并定时更新申报规则，确保报关文件根据实时规则配置，报关文件具有实时性，大大降低了制作报关文件的错误率，提高了报关文件的准确性。本发明通过申报要素规则和海关编码规则关联训练海关申报模型，输出报关商品对应的海关编码和申报要素，避免了制作的报关文件中因申报要素或海关编码不准确导致的通关失败，减少了制单错误，提高了报关成功率。本发明通过申报系统实时制单推送至海关系统，一体化完成海关申报中物流运输、出口报关以及退税办理等多个业务，无需人工整理，降低申报门槛，申报效率和申报准确性显著提高。
如图2所示，本发明第二方面公开了一种基于智能编码的海关进出口申报系统，所述系统包括：
规则配置模块,用于获取海关文件并提取报关信息，根据所述报关信息配置申报规则，所述申报规则包括海关编码规则以及申报要素规则；
规则匹配模块，用于获取商品数据，根据所述商品数据和所述申报规则构建海关申报模型，基于NLP算法通过商品数据增量和申报规则增量对所述海关申报模型进行训练，基于智能匹配算法输出目标商品对应的海关编码以及申报要素；
单据制单模块，用于根据所述海关申报模型输出的海关编码和申报要素，生成所述目标商品对应的报关文件，对所述报关文件进行加密存储和数据加签，所述报关文件包括出口订单、付款单、物流单以及申报清单；
单据申报模块，用于接入海关申报服务系统，通过消息队列提交所述报关文件，核验所述报关文件返回的回执文件。
在一个可选的实施例中，所述规则匹配模块包括：
机器学习模块，用于读取历史申报规则和历史商品数据；读取所述申报规则增量和所述商品数据增量；训练所述海关申报模型，获得将所述商品文本表述转化数学向量的第一表征模型，所述商品的文本表述为满足所述申报规则的商品数据；基于fasttext模型对所述第一表征模型进行训练，对所述第一表征模型中的每一个词进行embedding处理后再做平均获得文档向量，通过神经网络预测所述文档向量，获得所有申报规则标签和海关编码标签，输出训练后的所述海关申报模型。
在一个可选的实施例中，所述规则匹配模块还包括：
智能匹配模块，用于调用目标商品的商品信息，生成所述商品信息的第二表征模型；调用训练后的所述海关申报模型，将所述第二表征模型进行embedding处理，计算经embedding处理后目标商品与所述目标商品同类目下每一个申报规则标签以及每一个海关编码标签之间的距离，基于距离最小的条件，输出所述目标商品对应的申报要素以及海关编码。
在一个可选的实施例中，所述规则配置模块包括：
规则数据库模块，用于获取海关文件中商品编码公文以及报关协议模板；解析所述商品编码公文，提取海关编码规则导入数据库中，构建海关编码规则数据库；解析报关协议模板，提取申报要素规则导入数据中，构建申报要素规则数据库；定时检测海关文件更新，若解析出新增编码规则或新增申报要素规则，则将编码规则增量或申报要素增量导入海关编码规则数据库或要素申报规则数据库中，定时执行数据库更新。
在一个可选的实施例中，单据制单模块包括：
关文生成模块，用于获取报关协议模板；基于所述申报要素和海关编码确认所述报关文件中目标商品信息的填写要素以及海关编码；输出完整的报关数据并填充至所述报关协议模板中，生成报关文件。
在一个可选的实施例中，单据制单模块还包括：
安全加密模块，用于检测所述报关文件中的敏感数据，采用AES算法对所述敏感数据进行加密存储；加密存储后，通过加密机硬件对所述报关文件进行数据加签。
本发明第三方面公开了一种基于智能编码的海关进出口申报设备，包括：
至少一个处理器，以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如本发明第一方面公开的任一项所述的基于智能编码的海关进出口申报方法。
本发明第四方面公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如本发明第一方面公开的任一项所述的基于智能编码的海关进出口申报方法。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (18)

1.一种基于智能编码的海关进出口申报方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
S1:获取海关文件并提取报关信息，根据所述报关信息配置申报规则，所述申报规则包括海关编码规则以及申报要素规则；
S2：获取商品数据，根据所述商品数据和所述申报规则构建海关申报模型，基于NLP算法通过商品数据增量和申报规则增量对所述海关申报模型进行训练，基于智能匹配算法输出目标商品对应的海关编码以及申报要素；
S3：根据所述海关申报模型输出的海关编码和申报要素，生成所述目标商品对应的报关文件，对所述报关文件进行加密存储和数据加签，所述报关文件包括出口订单、付款单、物流单以及申报清单；
S4：接入海关申报服务系统，通过消息队列提交所述报关文件，核验所述报关文件返回的回执文件。
2.根据权利要求1所述的基于智能编码的海关进出口申报方法，其特征在于，基于NLP算法通过商品数据增量和申报规则增量对所述海关申报模型进行训练，包括如下步骤：
S201：读取历史申报规则和历史商品数据；
S202：读取所述申报规则增量和所述商品数据增量；
S203：训练所述海关申报模型，获得将所述商品文本表述转化数学向量的第一表征模型，所述商品的文本表述为满足所述申报规则的商品数据；
S204：基于fasttext模型对所述第一表征模型进行训练，对所述第一表征模型中的每一个词进行embedding处理后再做平均获得文档向量，通过神经网络预测所述文档向量，获得所有申报规则标签和海关编码标签，输出训练后的所述海关申报模型。
3.根据权利要求2所述的基于智能编码的海关进出口申报方法，其特征在于，基于智能匹配算法输出目标商品对应的海关编码以及申报要素，包括如下步骤：
S205：调用目标商品的商品信息，生成所述商品信息的第二表征模型；
S206：调用训练后的所述海关申报模型，将所述第二表征模型进行embedding处理，计算经embedding处理后目标商品与所述目标商品同类目下每一个申报规则标签以及每一个海关编码标签之间的距离，基于距离最小的条件，输出所述目标商品对应的申报要素以及海关编码。
4.根据权利要求3所述的基于智能编码的海关进出口申报方法，其特征在于，所述第一表征模型和第二表征模型内的数据之间互相关联，表征模型内的数据包括商品中英文名、商品末级成分、商品1-5级成分以及归类要素。
5.根据权利要求1所述的基于智能编码的海关进出口申报方法，其特征在于，获取海关文件并提取报关信息，根据所述报关信息配置申报规则，包括如下步骤：
S101：获取海关文件中商品编码公文以及报关协议模板；
S102：解析所述商品编码公文，提取海关编码规则导入数据库中，构建海关编码规则数据库；
S103：解析报关协议模板，提取申报要素规则导入数据中，构建申报要素规则数据库；
S104：定时检测海关文件更新，若解析出新增编码规则或新增申报要素规则，则将编码规则增量或申报要素增量导入海关编码规则数据库或要素申报规则数据库中，定时执行数据库更新。
6.根据权利要求5所述的基于智能编码的海关进出口申报方法，其特征在于，所述海关编码规则数据库收录商品编码对应的分类规则，所述分类规则的类别包括商品成分、商品外观、商品规格以及商品型号，所述海关编码规则数据库可执行海关编码规则的批量停用/启用，海关编码规则的导入/导出以及海关编码规则的测试。
7.根据权利要求5所述的基于智能编码的海关进出口申报方法，其特征在于，所述申报要素规则数据库收录商品数据的申报要素规范，所述申报要素规范包括商品数据来源规范以及商品取值逻辑规范，所述申报要素规则数据库可执行申报要素规则的批量停用/启用，申报要素规则的复制/新增以及申报要素规则的测试。
8.根据权利要求1所述的基于智能编码的海关进出口申报方法，其特征在于，根据所述海关申报模型输出的海关编码和申报要素，生成所述商品对应的报关文件，包括如下步骤：
S301：获取报关协议模板；
S302：基于所述申报要素和海关编码确认所述报关文件中目标商品信息的填写要素以及海关编码；
S303：输出完整的报关数据并填充至所述报关协议模板中，生成报关文件。
9.根据权利要求1所述的基于智能编码的海关进出口申报方法，其特征在于，对所述报关文件进行加密存储和数据加签，包括：
S304：检测所述报关文件中的敏感数据，采用AES算法对所述敏感数据进行加密存储；
S305：加密存储后，通过加密机硬件对所述报关文件进行数据加签。
10.根据权利要求1所述的基于智能编码的海关进出口申报方法，其特征在于，通过消息队列提交所述报关文件的传输方式包括HTTP请求和RabbitMQ通信，所述RabbitMQ通信将所述报关文件暂存于RabbitMQ服务器中，通过海关申报系统抓取所述报关文件，再返回相应回执文件。
11.一种基于智能编码的海关进出口申报系统，其特征在于，所述系统包括：
规则配置模块,用于获取海关文件并提取报关信息，根据所述报关信息配置申报规则，所述申报规则包括海关编码规则以及申报要素规则；
规则匹配模块，用于获取商品数据，根据所述商品数据和所述申报规则构建海关申报模型，基于NLP算法通过商品数据增量和申报规则增量对所述海关申报模型进行训练，基于智能匹配算法输出目标商品对应的海关编码以及申报要素；
单据制单模块，用于根据所述海关申报模型输出的海关编码和申报要素，生成所述目标商品对应的报关文件，对所述报关文件进行加密存储和数据加签，所述报关文件包括出口订单、付款单、物流单以及申报清单；
单据申报模块，用于接入海关申报服务系统，通过消息队列提交所述报关文件，核验所述报关文件返回的回执文件。
12.根据权利要求11所述的基于智能编码的海关进出口申报系统，其特征在于，所述规则匹配模块包括：
机器学习模块，用于读取历史申报规则和历史商品数据；读取所述申报规则增量和所述商品数据增量；训练所述海关申报模型，获得将所述商品文本表述转化数学向量的第一表征模型，所述商品的文本表述为满足所述申报规则的商品数据；基于fasttext模型对所述第一表征模型进行训练，对所述第一表征模型中的每一个词进行embedding处理后再做平均获得文档向量，通过神经网络预测所述文档向量，获得所有申报规则标签和海关编码标签，输出训练后的所述海关申报模型。
13.根据权利要求11所述的基于智能编码的海关进出口申报系统，其特征在于，所述规则匹配模块还包括：
智能匹配模块，用于调用目标商品的商品信息，生成所述商品信息的第二表征模型；调用训练后的所述海关申报模型，将所述第二表征模型进行embedding处理，计算经embedding处理后目标商品与所述目标商品同类目下每一个申报规则标签以及每一个海关编码标签之间的距离，基于距离最小的条件，输出所述目标商品对应的申报要素以及海关编码。
14.根据权利要求11所述的基于智能编码的海关进出口申报系统，其特征在于，所述规则配置模块包括：
规则数据库模块，用于获取海关文件中商品编码公文以及报关协议模板；解析所述商品编码公文，提取海关编码规则导入数据库中，构建海关编码规则数据库；解析报关协议模板，提取申报要素规则导入数据中，构建申报要素规则数据库；定时检测海关文件更新，若解析出新增编码规则或新增申报要素规则，则将编码规则增量或申报要素增量导入海关编码规则数据库或要素申报规则数据库中，定时执行数据库更新。
15.根据权利要求11所述的基于智能编码的海关进出口申报系统，其特征在于，单据制单模块包括：
关文生成模块，用于获取报关协议模板；基于所述申报要素和海关编码确认所述报关文件中目标商品信息的填写要素以及海关编码；输出完整的报关数据并填充至所述报关协议模板中，生成报关文件。
16.根据权利要求11所述的基于智能编码的海关进出口申报系统，其特征在于，单据制单模块还包括：
安全加密模块，用于检测所述报关文件中的敏感数据，采用AES算法对所述敏感数据进行加密存储；加密存储后，通过加密机硬件对所述报关文件进行数据加签。
17.一种基于智能编码的海关进出口申报设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器，以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至10任一项所述的基于智能编码的海关进出口申报方法。
18.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如权利要求1至10任一项所述的基于智能编码的海关进出口申报方法。
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