KR20200139545A - 딥러닝 기반의 회계 계정과목 자동 분개 시스템 및 그것을 이용한 처리 방법 - Google Patents

딥러닝 기반의 회계 계정과목 자동 분개 시스템 및 그것을 이용한 처리 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20200139545A
KR20200139545A KR1020190066177A KR20190066177A KR20200139545A KR 20200139545 A KR20200139545 A KR 20200139545A KR 1020190066177 A KR1020190066177 A KR 1020190066177A KR 20190066177 A KR20190066177 A KR 20190066177A KR 20200139545 A KR20200139545 A KR 20200139545A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
data
journal entry
transaction details
entry processing
automatic
Prior art date
Application number
KR1020190066177A
Other languages
English (en)
Inventor
최인준
김진회
Original Assignee
최인준
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 최인준 filed Critical 최인준
Priority to KR1020190066177A priority Critical patent/KR20200139545A/ko
Publication of KR20200139545A publication Critical patent/KR20200139545A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/12—Accounting
    • G06Q40/123—Tax preparation or submission
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Technology Law (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)

Abstract

본 발명은 딥러닝 기반의 회계 계정과목 자동 분개 시스템 및 그것을 이용한 처리 방법 에 대한 것이다.
본 발명에 따르면, 사용자로부터 입력된 개인정보를 이용하여 의뢰인 또는 대리인으로 분류하고, 분류된 정보를 DB에 저장하는 회원 정보 수집 모듈, 상기 의뢰인의 단말기를 통해 입력된 거래내역에 대한 데이터를 수신하는 데이터수신모듈, 상기 수신된 거래내역에 대한 데이터에 수정 및 보완이 필요하니 여부를 확인하기 위하여 의뢰인이 선택한 대리인에게 수신된 거래내역에 대한 데이터를 전달하는 데이터처리모듈, 워드 임베딩(word embedding)에 의해 학습된 딥러닝 모델에 상기 거래내역에 대한 데이터를 입력하여 자동으로 분개처리를 수행하는 분개 처리 모듈, 상기 분개처리된 데이터를 기반으로 재무자료를 생성하는 재무자료 생성모듈, 그리고 상기 생성된 재무자료를 스케쥴에 따라 일정한 기간 동안 제공하는 데이터 제공모듈을 포함한다.
본 발명의 실시예에 따른 자동 분개 시스템은 회계 계정과목에 대한 용어를 벡터화하여 신경망 모델을 학습하여 전문적인 세무, 회계 지식이 없는 일반 유저라도 거래내역을 입력하면 자동 분개 시스템에 의해 재무 관리가 가능할 수 있게 되고 필요한 재무자료를 실시간으로 리포팅해 사용할 수 있다.

Description

딥러닝 기반의 회계 계정과목 자동 분개 시스템 및 그것을 이용한 처리 방법{Automatic journalistic system of accounting subject based on deep learning and processing method using the same}
본 발명은 딥러닝 기반의 회계 계정과목 자동 분개 시스템 및 그를 이용한 처리 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 사용자에 의해 입력된 거래내역을 워드 임베딩(word embedding)으로 구축된 딥러닝 모델에 입력하여 자동으로 분개처리를 수행하는 딥러닝 기반의 회계 계정과목 자동 분개 시스템 및 그를 이용한 처리 방법에 관한 것이다.
통상적으로 세무대리인이 기업을 운영함에 있어 법인세, 소득세, 부가세 등의 각종 세목에 대해 과세표준 및 세액을 결정 하여 신고 납부하여야 한다. 그러나 과세표준 및 신고세액 결정은 전문성적인 지식을 요구하는 업무에 해당함으로써, 세무대리인에게 일정의 수수료를 지급하여 세무에 대한 업무를 의뢰하고 있다.
또한, 현재의 세무 대리 방법은 세무의뢰인이 과세기간 동안 주 1회 또는 월1회를 주기로 증빙서류를 세무대리인에게 우편으로 전달하거나 팩스로 전송한 자료를 세무대리인이 한꺼번에 세무회계 처리하여 과세기간 종료 후 신고납부 기간에 과세표준 및 세액을 계산하는 것이다.
그리고 과세기간 동안 세무의뢰인이 세무와 관련한 문의사항이 발생시 전화상으로 또는 세무대리인의 직접 방문시 상담이 이루어지고 있는 실정이다. 이에 따라 세무대리인은 단순히 세무의뢰인의 세무회계 증빙자료를 전달받아 이를 단순 집계하여 각종 법령에 따라 과세 표준 및 세액 결정을 대리하는 것을 주로 하고 있고 부수적으로 기업의 세무 상담 발생시 이에 대한 조언을 해주고 있는 실정이다.
그러나 기업의 대부분 거래는 세무상의 문제와 직접적으로 연관되어 있음으로 인해 세무상의 전략으로서 기업의 운영 의사결정이 결정되어야 하는 중요성에도 불구하고, 세무대리인의 현실적인 인력과 비용 등의 문제로 인해 기업의 운영 의사 결정에 따른 시뮬레이션 결과로서 미래에 기업이 신고 납부하게 될 과세표준 및 신고세액을 세무대리인이 과세기간 중 계량적으로 측정하여 세무의뢰인에게 제시하는 것은 사실상 불가능하였다.
따라서 최근에는 온라인의 인터넷망과 연계되는 세무회계 분야가 새로운 사업 분야로 대두되고 있다. 세무회계 분야는 전문적인 세무 회계 지식에 근거하여 전문가인 세무사들 및 관련 전문가들에 의해 서비스되어야 하는 주요 전문 분야임에 대해서는 대부분의 사람들이 인식을 같이하고 있는 추세이긴 하나, 아직까지 웹 상에서 제공되는 세무회계분야에 대한 서비스는 1 대 1의 단편적인 대응 차원에 머무르고 있는 수준이다.
이와 같은 상황에서 단순 응답에 따른 간단한 세무회계 지식 습득 및 문제 해결은 가능하나, 세무회계 및 이와 관련된 통합 서비스를 이용하고자 하는 소비자에게 필요한 보다 전문적이고 편리한 세무회계 통합 서비스는 매우 미비한 실정이다.
본 발명의 배경이 되는 기술은 대한민국 공개특허공보 제10-2010-0111056(2010.10.14. 공개)에 개시되어 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 사용자에 의해 입력된 거래내역을 워드 임베딩(word embedding)으로 구축된 딥러닝 모델에 입력하여 자동으로 분개처리를 수행하는 딥러닝 기반의 회계 계정과목 자동 분개 시스템 및 그를 이용한 처리 방법을 제공하는데 목적이 있다.
이러한 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명의 실시예에 따르면, 딥러닝을 기반으로 하는 회계 계정과목 자동 분개 시스템에 있어서, 사용자로부터 입력된 개인정보를 이용하여 의뢰인 또는 대리인으로 분류하고, 분류된 정보를 회원정보DB에 저장하는 회원 정보 수집 모듈, 상기 의뢰인의 단말기를 통해 입력된 거래내역에 대한 데이터를 수신하는 데이터수신모듈, 상기 수신된 거래내역에 대한 데이터에 수정 및 보완이 필요하니 여부를 확인하기 위하여 의뢰인이 선택한 대리인에게 수신된 거래내역에 대한 데이터를 전달하는 데이터처리모듈, 워드 임베딩(word embedding)에 의해 학습된 딥러닝 모델에 상기 거래내역에 대한 데이터를 입력하여 자동으로 분개처리를 수행하는 분개 처리 모듈, 상기 분개처리된 데이터를 기반으로 재무자료를 생성하는 재무자료 생성모듈, 그리고 상기 생성된 재무자료를 스케쥴에 따라 일정한 기간 동안 제공하는 데이터 제공모듈을 포함한다.
상기 거래내역에 대한 데이터는, 지출 또는 수입 거래 내역에 대한 내용, 금액, 지출날짜 및 증빙자료 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 분개 처리 모듈은, 사용자에 의해 입력된 계정과목에 따라 룩업 테이블(look up table)을 생성하고, 생성된 룩업 테이블을 은닉 계층의 가중치로 적용하여 신경망 모델을 구축할 수 있다.
상기 분개처리 모듈은, 상기 룩업 테이블에 포함된 단어를 벡터화 시켜 맵핑한 다음, 맵핑된 단어들과 분개처리가 수행된 데이터를 비교하는 방법으로 신경망 모델을 학습시킬 수 있다.
상기 분개처리 모듈은, 지출 수입 결의 시 입력한 내용, 거래처, 항목, 과거 거래내역 및 지정된 예산 중에서 선택된 어느 하나를 변수로 반영하여 분개처리를 수행할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 자동 분개 시스템을 이용한 회계 계정과목 자동 분개 처리방법에 있어서, 사용자로부터 입력된 개인정보를 이용하여 의뢰인 또는 대리인으로 분류하고, 분류된 정보를 회원정보DB에 저장하는 단계, 상기 의뢰인의 단말기를 통해 입력된 거래내역에 대한 데이터를 수신하는 단계, 상기 수신된 거래내역에 대한 데이터에 수정 및 보완이 필요하니 여부를 확인하기 위하여 의뢰인이 선택한 대리인에게 수신된 거래내역에 대한 데이터를 전달하는 단계, 상기 거래내역에 대한 데이터에 수정 및 보완이 완료된 다음, 워드 임베딩(word embedding)에 의해 학습된 딥러닝 모델에 상기 거래내역에 대한 데이터를 입력하여 자동으로 분개처리를 수행하는 단계, 상기 분개처리된 데이터를 기반으로 재무자료를 생성하는 단계, 그리고 상기 생성된 재무자료를 스케쥴에 따라 일정한 기간 동안 제공하는 단계를 포함한다.
이와 같이 본 발명에 따르면, 자동 분개 시스템은 회계 계정과목에 대한 용어를 벡터화하여 신경망 모델을 학습하여 전문적인 세무, 회계 지식이 없는 일반 유저이라도 거래내역을 입력하면 자동 분개 시스템에 의해 재무 관리가 가능할 수 있게 되고 필요한 재무자료를 실시간으로 리포팅해 사용할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 자동 분개 시스템을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 자동으로 분개 처리하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 도 2에 도시된 S230단계를 설명하기 위한 순서도이다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다.
또한 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서, 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
이하에서는 도 1을 통하여 본 발명의 실시예에 따른 자동 분개 시스템에 대하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 자동 분개 시스템을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 1에 나타난 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 세무 회계 전산 시스템은 개인 단말기(100) 및 분개처리서버(200)를 포함한다.
사용자 단말기(100)는 네트워크를 통해 분개처리서버(200)에 접속할 수 있는 단말기로서, 인터넷 통신이 가능한 스마트폰이나, 노트북, PC 등을 포함한다. 이때, 사용자 단말기(100)는 의뢰인 단말기(110), 대리인 단말기(120) 및 시스템관리자 단말기(130)를 포함한다.
그리고 분개처리서버(200)는 회원 정보 수집 모듈(210), 데이터 수신모듈(220), 데이터 처리 모듈(230), 분개 처리 모듈(240), 재무자료 생성모듈(250) 및 데이터 제공모듈(260)을 포함한다.
회원 정보 수집모듈(210)은 사용자 단말기(100)를 통해 입력한 개인정보를 수집한다. 그리고 회원 정보 수집모듈(210)은 수집된 개인정보를 이용하여 의뢰인 또는 대리인으로 분류한 다음, 회원정보DB(270)에 저장한다. 이때, 대리인은 전문적인 세무 또는 회계에 대한 지식을 가진 자로서, 세무사, 회계사 또는 시스템관리자가 권한을 부여한 대리인을 포함한다.
데이터 수신모듈(220)은 의뢰인 단말기(110)를 통해 입력한 거래내역에 대한 데이터를 수신하고, 수신된 거래내역에 대한 데이터를 거래내역DB(280)에 저장한다. 부연하자면, 의뢰인은 단말기(110)를 통해 수입 또는 지출에 대한 거래 내역에 대한 내용 정의, 금액, 날짜 등을 입력하고, 각각의 내역에 따른 증빙자료를 업로드한다. 그러면, 데이터 수신모듈(220)는 수신된 거래내역에 대한 데이터를 거래내역DB(280)에 저장한다.
그리고 데이터 처리 모듈(240)은 의뢰인에 의해 선택되거나 무작위로 선택된 대리인 단말기(120)에 수신된 거래내역에 대한 데이터를 전달한다. 그리고 데이터 처리 모듈(240)는 대리인 단말기(120)으로부터 수정 및 보완이 완료된 거래내역에 대한 데이터를 수신하고, 수신된 거래내역에 대한 데이터를 분개처리모듈(240)에 전달한다.
분개처리모듈(240)는 세무 회계에 사용되는 용어들을 벡터화하여 신경망모델을 학습시킨다. 그리고 분개처리모듈(240)은 학습이 완료된 신경망모델에 거래내역에 대한 데이터를 입력하여 분개처리를 수행한다.
부연하자면, 분개처리모듈(240)은 세무 회계 계정과목에 대한 용어를 단어 임베딩(word embedding)하고, 벡터화된 용어를 이용하여 구축된 신경망 모델을 학습시킨다. 그리고, 분개처리모듈(240)은 학습된 신경망 모델에 거래내역에 대한 데이터를 입력하여 분개처리를 수행한다.
재무자료 생성모듈(250)은 분개처리모듈(240)에 의해 분개 처리가 수행된 데이터를 수신하고, 수신된 데이터를 기반으로 재무자료를 생성한다.
데이터 제공모듈(260)은 대리인 또는 시스템관리자에 의해 설정된 스케쥴에 따라 재무자료를 제공한다.
이하에서는 도 2를 통해 회계 계정과목 자동 분개 시스템을 이용한 처리 방법에 대해 더욱 상세하게 설명한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 회계 계정과목에 따라 자동으로 분개 처리하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
먼저, 세무 회계 전산 시스템은 웹페이지를 통해 분개처리서버(200)에 접속한 사용자들로부터 개인정보를 수신한다. 그리고, 회원정보 수집 모듈(210)은 수신된 개인정보를 이용하여 의뢰인과 대리인으로 분류하고, 분류된 대리인의 정보를 웹사이트에 게시한다.
회원가입 과정이 완료된 상태에서, 의뢰인은 단말기(110)를 통해 거래내역을 입력하고, 데이터 수신모듈(220)은 입력된 거래내역에 대한 데이터를 수신한다(S210).
이때, 의뢰인은 지출 또는 수입 거래 내역에 대한 내용, 금액, 지출날짜 및 증빙자료 중에서 적어도 하나를 포함하여 입력한다.
그 다음, 의뢰인은 단말기(110)를 통해 대리인을 선택한다. 이때, 대리인을 선택하지 못할 경우, 데이터 처리 모듈(230)은 회원으로 가입된 복수의 대리인 중에서 어느 한 대리인을 무작위로 선택한다.
그리고, 데이터 처리 모듈(230)은 선택된 대리인 단말기(120)에 거래내역에 대한 데이터를 전달한다. 그러면, 대리인은 단말기(120)으로부터 수신된 거래내역에 대한 데이터에 수정할 부분이 포함되어 있는지 또는 보완자료가 필요한지 여부를 확인한다. 그리고, 대리인은 거래내역과 증빙서류를 비교하여 거래내역에 대한 데이터를 수정 완료한다(S220).
S220단계에서 거래내역에 대한 데이터의 수정 및 보완이 완료되면, 데이터 처리 모듈(230)은 거래내역에 대한 데이터를 분개 처리 모듈(240)에 전달한다.
그러면, 분개 처리 모듈(240)은 수신된 거래내역에 대한 데이터를 이용하여 분개 처리를 수행한다(S230).
이하에서는 도 3을 이용하여 S230단계를 더욱 상세하게 설명한다.
도 3은 도 2에 도시된 S230를 설명하기 위한 순서도이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 먼저, 분개처리모듈(240)은 세무 회계 계정과목에 대한 용어를 벡터화한다(S231).
부연하자면, 분개처리모듈(240)은 대리인 또는 시스템 관리자에 의해 입력된 세무 회계 계정과목에 대한 용어를 수신한다. 그리고, 분개처리모듈(240)은 수신된 세무 회계 계정과목에 대한 용어를 이용하여 룩업 테이블(look up table)을 생성한다.
이때, 세무 회계 계정과목에 대한 용어는 벡터로 표현된다. 여기서, 단어의 개수가 많아지면 벡터의 차원이 한없이 커지므로, 분개처리모듈(240)은 룩업 테이블(look up table)을 통해 유사한 단어끼리 그룹핑하여 벡터의 차원을 저차원으로 변환한다.
그리고, 분개처리모듈(240)은 생성된 룩업 테이블을 이용하여 신경망모델의 은닉계층에 가중치로 적용하여 신경망 모델을 구축한다(S232).
그 다음, 분개처리모듈(240)은 벡터화된 세무 회계 계정과목에 대한 용어와 분개처리가 수행된 데이터를 비교하는 방법으로 구축된 신경망 모델을 학습시킨다(S233).
S233단계가 완료되면, 분개처리모듈(240)은 수정 및 보완이 완료된 거래내역에 대한 데이터를 신경망 모델에 입력하여 분개처리를 수행한다(S234).
이때, 분개처리모듈(240)은 지출/수입 결의시 입력한 내용, 사용한 거래처 및 항목, 주기적으로 나가는지 단발적으로 나가는지를 확인 가능한 과거 거래내역, R&D 등의 국고 보조금의 경우 지정된 예산 및 기타 거래 내역에 참고할 수 있는 정보들 중에서 선택된 하나의 변수를 반영하여 분개처리를 수행한다.
S234단계에서 분개처리가 완료되면, 재무자료 생성모듈(250)은 분개 처리된 데이터를 기반으로 재무자료를 실시간 생성한다(S240).
그리고, 생성된 재무자료는 기 설정된 스케쥴에 따라 데이터 제공모듈(260)에 의해 출력한다. 즉, 대리인 또는 시스템 관리자는 단말기(120,130)를 통해 재무자료를 제공하는 기간을 시간 또는 날짜 단위로 설정한다. 그리고 데이터제공모듈(260)는 기 설정된 기간에만 재무자료를 제공한다.
이와 같이 본 발명의 실시예에 따른 자동 분개 시스템은 회계 계정과목에 대한 용어를 벡터화하여 신경망 모델을 학습하여 전문적인 세무, 회계 지식이 없는 일반 유저이라도 거래내역을 입력하면 자동 분개 시스템에 의해 재무 관리가 가능할 수 있게 되고 필요한 재무자료를 실시간으로 리포팅해 사용할 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.
100 : 사용자 단말기 110 : 의뢰인 단말기
120 : 대리인 단말기 130 : 시스템 관리자 단말기
200 : 세무 회계 전산 서버 210 : 회원 정보 수집 모듈
220 : 데이터 수신모듈 230 : 데이터 처리 모듈
240 : 분개 처리 모듈 250 : 재무자료 생성모듈
260 : 데이터 제공모듈 270 : 회원정보DB
280 : 거래내역DB

Claims (10)

  1. 딥러닝을 기반으로 하는 회계 계정과목 자동 분개 시스템에 있어서,
    사용자로부터 입력된 개인정보를 이용하여 의뢰인 또는 대리인으로 분류하고, 분류된 정보를 회원정보DB에 저장하는 회원 정보 수집 모듈,
    상기 의뢰인의 단말기를 통해 입력된 거래내역에 대한 데이터를 수신하는 데이터수신모듈,
    상기 수신된 거래내역에 대한 데이터에 수정 및 보완이 필요하니 여부를 확인하기 위하여 의뢰인이 선택한 대리인에게 수신된 거래내역에 대한 데이터를 전달하는 데이터처리모듈,
    워드 임베딩(word embedding)에 의해 학습된 딥러닝 모델에 상기 거래내역에 대한 데이터를 입력하여 자동으로 분개처리를 수행하는 분개 처리 모듈,
    상기 분개처리된 데이터를 기반으로 재무자료를 생성하는 재무자료 생성모듈, 그리고
    상기 생성된 재무자료를 스케쥴에 따라 일정한 기간 동안 제공하는 데이터 제공모듈을 포함하는 자동 분개 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 거래내역에 대한 데이터는,
    지출 또는 수입 거래 내역에 대한 내용, 금액, 지출날짜 및 증빙자료 중에서 적어도 하나를 포함하는 자동 분개 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 분개 처리 모듈은,
    사용자에 의해 입력된 계정과목에 따라 룩업 테이블(look up table)을 생성하고, 생성된 룩업 테이블을 은닉 계층의 가중치로 적용하여 신경망 모델을 구축하는 자동 분개 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 분개처리 모듈은,
    상기 룩업 테이블에 포함된 단어를 벡터화 시켜 맵핑한 다음, 맵핑된 단어들과 분개처리가 수행된 데이터를 비교하는 방법으로 신경망 모델을 학습시키는 자동 분개 시스템.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 분개처리 모듈은,
    지출 수입 결의 시 입력한 내용, 거래처, 항목, 과거 거래내역 및 지정된 예산 중에서 선택된 어느 하나를 변수로 반영하여 분개처리를 수행하는 자동 분개 시스템.
  6. 자동 분개 시스템을 이용한 회계 계정과목 자동 분개 처리방법에 있어서,
    사용자로부터 입력된 개인정보를 이용하여 의뢰인 또는 대리인으로 분류하고, 분류된 정보를 회원정보DB에 저장하는 단계,
    상기 의뢰인의 단말기를 통해 입력된 거래내역에 대한 데이터를 수신하는 단계,
    상기 수신된 거래내역에 대한 데이터에 수정 및 보완이 필요하니 여부를 확인하기 위하여 의뢰인이 선택한 대리인에게 수신된 거래내역에 대한 데이터를 전달하는 단계,
    상기 거래내역에 대한 데이터에 수정 및 보완이 완료된 다음, 워드 임베딩(word embedding)에 의해 학습된 딥러닝 모델에 상기 거래내역에 대한 데이터를 입력하여 자동으로 분개처리를 수행하는 단계,
    상기 분개처리된 데이터를 기반으로 재무자료를 생성하는 단계, 그리고
    상기 생성된 재무자료를 스케쥴에 따라 일정한 기간 동안 제공하는 단계를 포함하는 자동 분개 처리 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 거래내역에 대한 데이터는,
    지출 또는 수입 거래 내역에 대한 내용, 금액, 지출날짜 및 증빙자료 중에서 적어도 하나를 포함하는 자동 분개 처리 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 분개처리를 수행하는 단계는,
    사용자에 의해 입력된 계정과목에 따라 룩업 테이블(look up table)을 생성하고, 생성된 룩업 테이블을 은닉 계층의 가중치로 적용하여 신경망 모델을 구축하는 자동 분개 처리 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 분개처리를 수행하는 단계는,
    상기 룩업 테이블에 포함된 단어를 벡터화 시켜 맵핑한 다음, 맵핑된 단어들과 분개처리가 수행된 데이터를 비교하여 신경망 모델을 학습시키는 자동 분개 처리 방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 분개처리를 수행하는 단계는,
    지출 수입 결의 시 입력한 내용, 거래처 항목, 과거 거래내역 및 지정된 예산 중에서 선택된 어느 하나를 변수로 반영하여 분개처리를 수행하는 자동 분개 처리 방법.
KR1020190066177A 2019-06-04 2019-06-04 딥러닝 기반의 회계 계정과목 자동 분개 시스템 및 그것을 이용한 처리 방법 KR20200139545A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190066177A KR20200139545A (ko) 2019-06-04 2019-06-04 딥러닝 기반의 회계 계정과목 자동 분개 시스템 및 그것을 이용한 처리 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190066177A KR20200139545A (ko) 2019-06-04 2019-06-04 딥러닝 기반의 회계 계정과목 자동 분개 시스템 및 그것을 이용한 처리 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20200139545A true KR20200139545A (ko) 2020-12-14

Family

ID=73779897

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190066177A KR20200139545A (ko) 2019-06-04 2019-06-04 딥러닝 기반의 회계 계정과목 자동 분개 시스템 및 그것을 이용한 처리 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20200139545A (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20230143038A (ko) 2022-04-04 2023-10-11 한화오션 주식회사 자연어 처리 기반 선주 요청사항 업무분장 분류 시스템 및 이에 의한 분류 방법 그리고 동 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20230143038A (ko) 2022-04-04 2023-10-11 한화오션 주식회사 자연어 처리 기반 선주 요청사항 업무분장 분류 시스템 및 이에 의한 분류 방법 그리고 동 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10796231B2 (en) Computer-implemented systems and methods for preparing compliance forms to meet regulatory requirements
CA3004282C (en) Systems and methods for identifying and explaining errors in the preparation of a payroll tax form using error graphs
US20210004795A1 (en) Anomaly and fraud detection using duplicate event detector
US20170186099A1 (en) Systems and methods for identifying and explaining schema errors in the computerized preparation of a payroll tax form
US7076462B1 (en) System and method for electronic loan application and for correcting credit report errors
CN102216926B (zh) 远程基于web的文件生成系统和方法
US9792653B2 (en) Recommender engine for collections treatment selection
US20050216379A1 (en) Tax declaration system
US20010034700A1 (en) Vehicle leasing and customer credit rehabilitation system and method
US20020138417A1 (en) Risk management clearinghouse
US20030225687A1 (en) Travel related risk management clearinghouse
US20220172204A1 (en) Transaction auditing using token extraction and model matching
CN111461859A (zh) 借贷配对系统和方法
CN101194284A (zh) 基于规则的证券订单处理
KR102321484B1 (ko) 문제 해결 시스템 및 문제 해결 방법
US20040098339A1 (en) Method and apparatus for identifying an entity with which transactions are prohibited
US20030144933A1 (en) Method and apparatus for determining a customer's likelihood of reusing a financial account
KR20200104011A (ko) 자산관리 서비스 시스템의 웰스매니저 추천 및 매칭 방법
KR102201650B1 (ko) 딥러닝 네트워크에 기반하여 노무 관리를 제공하는 방법 및 장치
KR20200139545A (ko) 딥러닝 기반의 회계 계정과목 자동 분개 시스템 및 그것을 이용한 처리 방법
KR20020068566A (ko) 스크린 스크래핑 기술을 이용한 고객 자산 관리 방법 및시스템
KR20010104508A (ko) 통신 네트워크를 통한 법률 서비스 제공 방법 및 시스템
KR102126887B1 (ko) 클라우드 기반의 세무회계 전산 시스템 및 그것을 이용한 처리 방법
KR102265321B1 (ko) 위임인 및 수임인을 위한 업무 중개 서비스 제공 시스템
KR100524562B1 (ko) 기술평가 방법 및 그 시스템