TWI517072B - 交易單據比對系統及方法 - Google Patents

Description

交易單據比對系統及方法

本發明涉及一種降低有關金融風險管理之系統及方法，尤其是涉及一種避免假交易及重複融資的交易單據比對系統及方法。

在現有的金融行為中，賣方(例如供應商)常會有融資需求。在向金融機構進行融資時，賣方將應收帳款或其他交易資料提供予金融機構，以期得到所需之資金。該種應收帳款或貿易融資方式可使企業藉由任何交易單據(如發票、訂貨單等)進行融資，而不需要提供擔保品。然而，賣方利用金融機構間訊息不對稱的漏洞，以各式交易單據去不同的金融機構重複融資。從而，金融機構在承作應收帳款或貿易融資時，若無法查出是否為重複融資，將承受相當大的風險。

在金融機構對賣方所提交的交易單據進行比對時，多為人工比對確認，或僅針對單據號碼以電腦進行比對，確認是否為重複融資。人工比對確認耗費工時與人力成本，且容易在比對的過程中因各種客觀原因(例如疲勞、粗心等)導致比對產生錯誤，無法保證比對的正確性。自動比對單據號碼有其限制，其主要適用於比對特定的單據號碼，如政府機關發行的發票等。其他交易單據如 訂貨單、出貨單，或不同商業機構間往來的商業發票，比對不同號碼格式則增加了許多的判斷難度，且僅比對單據號碼資訊並不完整，有時無法透過單據號碼比對確認是否存在重複融資。

因此，需尋求一種交易單據比對方法，透過自動分析不同交易單據之各欄位資料的相似度，據以提供自動由交易單據資料初步判斷是否為重複融資。

鑒於以上內容，有必要提供一種交易單據比對系統及方法，可以透過自動分析不同交易單據之各欄位資料的相似度，據以提供自動由交易單據資料初步判斷是否為重複融資。

一種交易單據比對系統，包括：複數金融機構；一交易單據比對平台，與該些金融機構建立通訊連結，包括：一收送資料模組，接收至少兩個金融機構的賣方客戶的交易單據資料，及接收該些交易單據的客戶資料；一全域識別碼產生模組，根據該些交易單據的客戶資料產生每一賣方客戶對應的全域識別碼；一模糊比對模組，針對該些賣方全域識別碼間重複號碼數多寡，產生對應的身分相似度；該模糊比對模組，選取身分相似度大於特定身分相似度值的賣方全域識別碼及其交易資料，並依據該交易資料中兩交易單據，產生買方全域識別碼及其身分相似度；該模糊比對模組，依據買方全域識別碼間身分相似度及賣方全域識別碼間身分相似度產生兩交易之關聯相似度；該模糊比對模組，選取兩交易之關聯相似度大於特定關聯相似度值的交易單據資料，比對不同賣方交易單據資料相似度，並當存在至少兩筆交易單據具特定數值以上之相似度的單據資料，且該些交易單據對應不同金融機構 融資時，進一步判斷是否為同一交易不同階段單據；及該收送資料模組，依據以上賣方客戶的相似度、買賣方交易關聯的相似度、交易單據本身的相似度及同一交易不同階段的單據相似度，產生警示訊息予金融機構。

一種交易單據比對方法，該方法包括：接收至少兩個金融機構的賣方客戶的交易單據資料；接收該些交易單據的客戶資料，據以產生每一賣方客戶對應的全域識別碼；針對該些賣方全域識別碼間重複號碼數多寡，產生對應的身分相似度；選取身分相似度大於特定身分相似度值的賣方全域識別碼及其交易資料，並依據該交易資料中兩交易單據，產生買方全域識別碼及其身分相似度；依據買方全域識別碼間身分相似度及賣方全域識別碼間身分相似度產生兩交易之關聯相似度；選取兩交易之關聯相似度大於特定關聯相似度值的交易單據資料，比對不同賣方交易單據資料相似度，並當存在至少兩筆交易單據具特定數值以上之相似度的單據資料，且該些交易單據對應不同金融機構融資時，進一步判斷是否為同一交易不同階段單據；及依據以上賣方客戶的相似度、買賣方交易關聯的相似度、交易單據本身的相似度及同一交易不同階段的單據相似度，產生警示訊息予金融機構。

相較於習知技術，本發明所提供之交易單據比對系統及方法，可以透過自動分析不同交易單據之各欄位資料的相似度，據以提供自動由交易單據資料初步判斷是否為重複融資，並可進一步透過比對交易各階段間的不同交易單據，驗證比對結果，以防止以同一交易不同階段的交易單據至不同金融機構重複融資。

1000‧‧‧交易單據比對系統

100‧‧‧交易單據比對平台

10‧‧‧收送資料模組

20‧‧‧全域識別碼產生模組

30‧‧‧模糊比對模組

40‧‧‧交易單據資料庫

50‧‧‧買賣方資料庫

200‧‧‧第一金融機構

300‧‧‧第二金融機構

400‧‧‧第三金融機構

圖1係本發明交易單據比對系統較佳實施例之硬體架構圖。

圖2係本發明交易單據比對方法較佳實施例之作業流程圖。

參閱圖1所示，係本發明交易單據比對系統較佳實施例之硬體架構圖。該交易單據比對系統1000包括交易單據比對平台100及多個金融機構，如圖示中所述的第一金融機構200、第二金融機構300、及第三金融機構400等。該交易單據比對平台100與該多個金融機構通訊連結，所述多個金融機構可以將其儲存的賣方客戶之交易單據資料及該些交易單據的客戶資料(如買賣方身分、電話住址等)上傳至交易單據比對平台100。所述交易單據比對系統1000接收至少兩個金融機構上傳的賣方客戶之交易單據資料及該些交易單據的客戶資料(賣方、買方)，並據以進行模糊比對，以確認是否為假交易、同一交易、或同一交易的不同階段，從而來避免賣方的假交易或重複融資。

在本較佳實施例中，所述交易單據可以為報價單、訂貨單、出貨單、驗貨單、發票、付款通知或其他可作為應收帳款或貿易融資用之憑單。所述交易單據資料可以包含一賣方資訊、一買方資訊、一金融機構資訊、一產品資訊、一單據資訊以及一交易資訊。舉例而言，該賣方資訊可包含賣方的名稱及統編，該買方資訊可包含買方的名稱及統編，該金融機構資訊包含金融機構的名稱及代碼，該產品資訊可包含產品的品項數、品名(種類)及總數量，該單據資訊可包含單據的號碼、日期、幣別及金額(未稅總額、平均單價、最高單價)，該交易資訊可包含交易日期、付款日、付款條件及到期日。所述金額可為一範圍的金額。

所述客戶資料可以包含公司證別、公司證號、公司中文名稱、公司英文名稱、負責人身分證別(身分證、護照、美國護照等)、負責人身分證號、負責人中文名稱、負責人英文名稱、國別、城市、郵遞區號、住址、電話、集團中英文名稱及上傳銀行等。

所述交易單據比對平台100包括部件，如收送資料模組10、全域識別碼產生模組20、模糊比對模組30、交易單據資料庫40及買賣方資料庫50。

該收送資料模組10接收至少兩個金融機構上傳的買賣方資料與交易單據資料，並傳回模糊比對的結果至該上傳資料之金融機構。該收送資料模組10可將接收的買賣方資料傳送至買賣方資料庫50進行儲存，及將接收的買賣方資料傳送至全域識別碼產生模組20產生買賣方的全域識別碼(Global ID，GID)。該全域識別碼產生模組20可將接收的交易單據資料或產生的買賣方全域識別碼傳送至買賣方資料庫50。

該收送資料模組10也可將接收的交易單據資料傳送至交易單據資料庫40進行儲存，及將接收的交易單據資料傳送至模糊比對模組30進行模糊比對。該模糊比對模組30可從買賣方資料庫50中獲取買賣方資料及買賣方全域識別碼，及從交易單據資料庫40中獲取交易單據資料。

該全域識別碼產生模組20依據買賣方資料，產生買賣方的全域識別碼。所述全域識別碼產生模組20依前述客戶資料產生客戶全域識別碼，其編碼規則可以為，如共1024碼，1-3碼為公司證別，4-18碼為公司證號，19-38為公司中文名稱，29-48為公司英文名稱等；其中名稱部分編碼，如公司中文名稱，刪除空白及通用名 詞欄位(公司、LTD等)，再針對每一位元亂碼成一個英文或數字編碼。

該模糊比對模組30模糊比對買賣方身分相似度、買賣方交易關聯之相似度及交易單據資料相似度，以獲取模糊比對(是否重複融資)的結果。

所述模糊比對模組30依據賣方全域識別碼比對賣方客戶的身分相似度。此時，所述模糊比對模組30針對該些賣方全域識別碼間重複號碼數多寡，產生對應的身分相似度。例如：GID以公司證別(3位)、公司證號(15位)、公司中文名稱(20位)、與公司英文名稱(20位)四個欄位構成，則兩家公司相似度機率可以下列方式計算取得：{[(公司證別+公司證號)相同100%，不同0%]+(兩家公司中文名稱20位中不含空白最大長度12位，其中有8位相同，且此欄位權重為50%，則8/12 * 50%)+(兩家公司英文名稱20位中不含空白最大長度18位，其中有12位相同，且此欄位權重為50%，則12/18 * 50%)}。

所述模糊比對模組30選取身分相似度大於特定身分相似度值的賣方全域識別碼及其交易資料，並依據該交易資料中兩交易，產生買方全域識別碼及其身分相似度，之後，依據買方全域識別碼間身分相似度及賣方全域識別碼間身分相似度產生兩交易之關聯相似度。在本較佳實施例中，兩交易之關聯相似度等於兩交易之賣方相似度乘以兩交易之買方相似度，即兩交易的關聯相似度%=兩交易之賣方相似度% *兩交易之買方相似度%。

所述模糊比對模組30選取兩交易之關聯相似度大於特定關聯相似度值的交易單據資料，比對不同賣方交易單據資料相似度，若存 在至少兩筆交易單據具特定數值以上之相似度的單據資料，並在該些交易單據對應不同金融機構融資時，進一步判斷是否為同一交易不同階段單據。

當存在至少兩筆交易單據具特定數值以上之相似度的單據資料，即可能為屬同一交易的機率。若相似交易單據屬不同階段(如一單據為訂單，另一單據為發票)，即可能為同一交易不同階段的單據機率。

在本較佳實施例中，所述模糊比對模組30比對單據本身號碼格式。此時，根據賣方各式歷史單據號碼，歸納賣方各式單據號碼格式，若單據號碼違反以往編碼規則，可出警示訊息(假交易)予金融機構。例如根據賣方各式歷史單據號碼，可以歸納賣方各如統一發票为ZZ99999999，訂貨單为SOYYYYMMDD9999。

所述模糊比對模組30在單據號碼格式不違反以往編碼規則時，比對所有相似賣方的有效交易單據資料，含單據日期、品項數、品名、相關的金額範圍等，依據各比對項目權重，計算出一相似度的機率。在該些單據相似度的機率大於所述特定數值且該些單據不是對應至同一金融機構融資時，此時，所述模糊比對模組30確認該些單據屬同一交易的機率。之後，所述模糊比對模組30確認該些單據是否屬同一交易的不同階段(例如一單據為訂貨單，另一單據為發票)，並在該些單據屬同一交易的不同階段時，確認該些單據屬同一交易不同階段的機率。

所述模糊比對模組30依據以上賣方客戶的相似度、買賣方交易關聯的相似度、交易單據本身的相似度、及同一交易不同階段的單據相似度，產生警示訊息予金融機構。

本較佳實施例中，在至少兩筆交易單據具特定數值以上相似度且該些單據不是對應至同一金融機構融資時，此時，存在重複融資的風險，所述模糊比對模組30產生警示訊息予金融機構，該警示訊息用以提示金融機構上述單據屬同一交易的機率。所述模糊比對模組30進一步判斷上述單據是否屬同一交易的不同階段，並在所述單據屬同一交易的不同階段時，產生警示訊息予金融機構進行提示，該警示訊息用以提示金融機構上述單據屬同一交易不同階段的機率。

參閱圖2所示，係本發明交易單據比對方法較佳實施例之流程圖。

步驟S102，所述收送資料模組10接收至少兩個金融機構的賣方客戶的交易單據資料。在本較佳實施例中，所述交易單據可以為報價單、訂貨單、出貨單、驗貨單、發票、付款通知或其他可作為應收帳款融資用之憑單。所述交易單據資料可以包含一賣方資訊、一買方資訊、一金融機構資訊、一產品資訊、一單據資訊以及一交易資訊。舉例而言，該賣方資訊可包含賣方的名稱及統編，該買方資訊可包含買方的名稱及統編，該金融機構資訊包含金融機構的名稱及代碼，該產品資訊可包含產品的品項數、品名(種類)及總數量，該單據資訊可包含單據的號碼、日期、幣別及金額(未稅總額、平均單價、最高單價)，該交易資訊可包含交易日期、付款日、付款條件及到期日。所述金額可為一範圍的金額。

步驟S104，所述收送資料模組10接收該些交易單據的客戶資料，所述全域識別碼產生模組20據所述客戶資料產生每一賣方客戶對 應的全域識別碼。

所述客戶(賣方、買方)資料可以包含公司證別、公司證號、公司中文名稱、公司英文名稱、負責人身分證別(身分證、護照、美國護照等)、負責人身分證號、負責人中文名稱、負責人英文名稱、國別、城市、郵遞區號、住址、電話、集團中英文名稱及上傳銀行等。

所述全域識別碼產生模組20依所述客戶資料產生的客戶全域識別碼的規則可以为，如共1024碼，1-3碼為公司證別，4-18碼為公司證號，19-38為公司中文名稱，29-48為公司英文名稱等；其中名稱部分編碼，如公司中文名稱，刪除空白及通用名詞欄位(公司、LTD等)，再針對每一位元亂碼成一個英文或數字編碼。

步驟S106，所述模糊比對模組30針對該些賣方全域識別碼間重複號碼數多寡，產生對應的身分相似度。例如：賣方全域識別碼以公司證別(3位)、公司證號(15位)、公司中文名稱(20位)、與公司英文名稱(20位)四個欄位構成，則兩家公司相似度機率可以下列方式計算取得：{[(公司證別+公司證號)相同100%，不同0%]+(兩家公司中文名稱20位中不含空白最大長度12位，其中有8位相同，且此欄位權重為50%，則8/12 * 50%)+(兩家公司英文名稱20位中不含空白最大長度18位，其中有12位相同，且此欄位權重為50%，則12/18 * 50%)}。

步驟S108，所述模糊比對模組30選取身分相似度大於特定身分相似度值的賣方全域識別碼及其交易資料，並依據該交易資料中兩交易單據，產生買方全域識別碼及其身分相似度。

步驟S110，所述模糊比對模組30依據買方全域識別碼間身分相似度及賣方全域識別碼間身分相似度產生兩交易之關聯相似度。在本較佳實施例中，兩交易之關聯相似度等於兩交易之賣方相似度乘以兩交易之買方相似度，即兩交易的關聯相似度%=兩交易的賣方相似度% *兩交易買方相似度%。

步驟S112，所述模糊比對模組30選取兩交易之關聯相似度大於特定關聯相似度值的交易單據資料，比對不同賣方交易單據資料相似度，並當存在至少兩筆交易單據具特定數值以上之相似度的單據資料，且該些交易單據對應不同金融機構融資時，進一步判斷是否為同一交易不同階段單據。

當存在至少兩筆交易單據具特定數值以上之相似度的單據資料，即可能為屬同一交易的機率。若相似交易單據屬不同階段(如一單據為訂單，另一單據為發票)，即可能為同一交易不同階段的單據機率。

在本較佳實施例中，所述模糊比對模組30比對單據本身號碼格式。此時，根據賣方各式歷史單據號碼，歸納賣方各式單據號碼格式，若單據號碼違反以往編碼規則，可出警示訊息(假交易)予金融機構。所述模糊比對模組30在單據號碼格式不違反以往編碼規則時，比對所有相似賣方的有效交易單據資料，含單據日期、品項數、品名、相關的金額範圍等，依據各比對項目權重，計算出一相似度的機率。在該些單據相似度的機率大於所述特定數值且該些單據不是對應至同一金融機構融資時，此時，所述模糊比對模組30確認該些單據屬同一交易的機率。之後，所述模糊比對模組30確認該些單據是否屬同一交易的不同階段(例如一單據為 訂貨單，另一單據為發票)，並在該些單據屬同一交易的不同階段時，確認該些單據屬同一交易不同階段的機率。

步驟S114，所述模糊比對模組30依據以上賣方客戶的相似度、買賣方交易關聯的相似度、交易單據本身的相似度及同一交易不同階段的單據相似度，產生警示訊息予金融機構。

本較佳實施例中，在至少兩筆交易單據具特定數值以上相似度且該些單據不是對應至同一金融機構融資時，此時，存在重複融資的風險，所述模糊比對模組30產生警示訊息予金融機構，該警示訊息用以提示金融機構上述單據屬同一交易的機率。所述模糊比對模組30進一步判斷上述單據是否屬同一交易的不同階段，並在所述單據屬同一交易的不同階段時，產生警示訊息予金融機構進行提示，該警示訊息用以提示金融機構上述單據屬同一交易不同階段的機率。

綜上所述，本發明符合發明專利要件，爰依法提出專利申請。惟，以上所述者僅為本發明之較佳實施例，本發明之範圍並不以上述實施例為限，舉凡熟悉本案技藝之人士爰依本發明之精神所作之等效修飾或變化，皆應涵蓋於以下申請專利範圍內。

1000‧‧‧交易單據比對系統

100‧‧‧交易單據比對平台

10‧‧‧收送資料模組

20‧‧‧全域識別碼產生模組

30‧‧‧模糊比對模組

40‧‧‧交易單據資料庫

50‧‧‧買賣方資料庫

200‧‧‧第一金融機構

300‧‧‧第二金融機構

400‧‧‧第三金融機構

Claims (10)

1. 一種交易單據比對系統，包括：複數金融機構；一交易單據比對平台，與該些金融機構建立通訊連結，包括：一收送資料模組，接收至少兩個金融機構的賣方客戶的交易單據資料，及接收該些交易單據的客戶資料；一全域識別碼產生模組，根據該些交易單據的客戶資料產生至少一賣方客戶對應的全域識別碼；一模糊比對模組，針對該些賣方全域識別碼間重複號碼數多寡，產生對應的身分相似度；該模糊比對模組，選取身分相似度大於特定身分相似度值的賣方全域識別碼及其交易資料，並依據該交易資料中兩交易單據，產生買方全域識別碼及其對應的身分相似度；該模糊比對模組，依據買方全域識別碼間身分相似度及賣方全域識別碼間身分相似度產生兩交易之關聯相似度；該模糊比對模組，選取兩交易之關聯相似度大於特定關聯相似度值的交易單據資料，比對不同賣方交易單據資料相似度，並當存在至少兩筆交易單據具特定數值以上之相似度的單據資料，且該些交易單據對應不同金融機構融資時，進一步判斷是否為同一交易不同階段單據；及該收送資料模組，依據以上賣方客戶的相似度、買賣方交易關聯的相似度、交易單據本身的相似度及同一交易不同階段的單據相似度，產生警示訊息予金融機構。
2. 如申請專利範圍第1項所述之交易單據比對系統，所述交易單據為報價單 、訂貨單、出貨單、驗貨單、發票或付款通知。
3. 如申請專利範圍第1項所述之交易單據比對系統，所述客戶資料包含公司證別、公司證號、公司中文名稱、公司英文名稱、負責人身分證別、負責人身分證號、負責人中文名稱、負責人英文名稱、國別、城市、郵遞區號、住址、電話、集團中英文名稱及/或上傳銀行。
4. 如申請專利範圍第1項所述之交易單據比對系統，所述兩交易之關聯相似度等於兩交易之賣方相似度乘以兩交易之買方相似度。
5. 如申請專利範圍第1項所述之交易單據比對系統，所述模糊比對模組透過以下步驟比對不同賣方交易單據資料相似度：根據賣方各式歷史單據號碼，歸納賣方各式單據號碼格式，若單據號碼違反以往編碼規則，出示警示訊息予金融機構；及在單據號碼格式不違反以往編碼規則時，比對所有相似賣方的有效交易單據資料，依據各比對項目權重，計算出一相似度的機率。
6. 一種交易單據比對方法，實施於一交易單據比對平台，該方法包括一系列由交易單據比對平台执行的步驟：建立與複數金融機構的通訊連結並接收至少兩個金融機構的賣方客戶的交易單據資料；接收該些交易單據的客戶資料，據以產生至少一賣方客戶對應的全域識別碼；針對該些賣方全域識別碼間重複號碼數多寡，產生對應的身分相似度；選取身分相似度大於特定身分相似度值的賣方全域識別碼及其交易資料，並依據該交易資料中兩交易單據，產生買方全域識別碼及對應的身分相似度；依據買方全域識別碼間身分相似度及賣方全域識別碼間身分相似度產生兩交易之關聯相似度； 選取兩交易之關聯相似度大於特定關聯相似度值的交易單據資料，比對不同賣方交易單據資料相似度，並當存在至少兩筆交易單據具特定數值以上之相似度的單據資料，且該些交易單據對應不同金融機構融資時，進一步判斷是否為同一交易不同階段單據；及依據以上賣方客戶的相似度、買賣方交易關聯的相似度、交易單據本身的相似度及同一交易不同階段的單據相似度，產生警示訊息予金融機構。
7. 如申請專利範圍第6項所述之交易單據比對方法，所述交易單據為報價單、訂貨單、出貨單、驗貨單、發票或付款通知。
8. 如申請專利範圍第6項所述之交易單據比對方法，所述客戶資料包含公司證別、公司證號、公司中文名稱、公司英文名稱、負責人身分證別、負責人身分證號、負責人中文名稱、負責人英文名稱、國別、城市、郵遞區號、住址、電話、集團中英文名稱及/或上傳銀行。
9. 如申請專利範圍第6項所述之交易單據比對方法，所述兩交易之關聯相似度等於兩交易之賣方相似度乘以兩交易之買方相似度。
10. 如申請專利範圍第6項所述之交易單據比對方法，所述比對不同賣方交易單據資料相似度包括：根據賣方各式歷史單據號碼，歸納賣方各式單據號碼格式，若單據號碼違反以往編碼規則，出示警示訊息予金融機構；及在單據號碼格式不違反以往編碼規則時，比對所有相似賣方的有效交易單據資料，依據各比對項目權重，計算出一相似度的機率。