基于人工智能的数据核验方法及相关设备技术

本申请提出一种基于人工智能的数据核验方法、装置、电子设备及存储介质，基于人工智能的数据核验方法包括：根据测试场景构建提现数据表以获取提现数据；计算所述提现数据以获取预期扣税数据和实际扣税数据；分别划分所述预期扣税数据和所述实际扣税数据以获取预期扣税分类集和实际扣税分类集；基于所述预期扣税分类集和所述实际扣税分类集分别构建预期核验向量和实际核验向量；基于预设的向量相似性度量方法匹配所述实际核验向量和所述预期核验向量以获取匹配结果；基于所述匹配结果启用对应的核验模式。该方法能够将扣税数据构建为向量数据进行核对，从而提高扣税数据的核对效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的数据核验方法及相关设备


[0001]本申请涉及人工智能
，尤其涉及一种基于人工智能的数据核验方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]税收是指国家向企业或集体、个人征收的货币或实物，由于扣税金额直接影响到国家、企业和个人的经济利益，因此许多企业和机构都需要核对实际扣税结果和预期扣税结果是否一致。
[0003]目前，对扣税结果等数据的核对工作基本通过人工核对的方式完成，然而，扣税所依据的逻辑复杂、场景繁多，扣税规则较多。人工核对的方式需要多次手动查看实际的扣税结果，同时依据对应的扣税规则计算出预期的扣税结果，最后比对实际扣税结果与预期的扣税结果是否一致，因此对此类数据的人工核对的方式工作量大，效率低下。

技术实现思路

[0004]鉴于以上内容，有必要提出一种基于人工智能的数据核验方法及相关设备，以解决如何提高扣税数据核对效率这一技术问题，其中，相关设备包括基于人工智能的数据核验装置、电子设备及存储介质。
[0005]本申请提供一种基于人工智能的数据核验方法，包括：
[000本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的数据核验方法，其特征在于，包括：根据测试场景构建提现数据表以获取提现数据；计算所述提现数据以获取预期扣税数据和实际扣税数据；分别划分所述预期扣税数据和所述实际扣税数据以获取预期扣税分类集和实际扣税分类集；基于所述预期扣税分类集和所述实际扣税分类集分别构建预期核验向量和实际核验向量；基于预设的向量相似性度量方法匹配所述实际核验向量和所述预期核验向量以获取匹配结果；基于所述匹配结果启用对应的核验模式。2.如权利要求1所述的基于人工智能的数据核验方法，其特征在于，所述提现数据表包含分析函数，所述提现数据根据不同的计算方式分别获取预期扣税数据和实际扣税数据，包括：依据所述分析函数和预设规则计算所述提现数据以获取预期扣税数据；依据预设的程序接口计算所述提现数据以获取实际扣税数据。3.如权利要求1所述的基于人工智能的数据核验方法，其特征在于，所述分别划分所述预期扣税数据和所述实际扣税数据以获取预期扣税分类集和实际扣税分类集包括：分别计算所述预期扣税数据和所述实际扣税数据以获取预期误差平方和和实际误差平方和；基于所述预期误差平方和和实际误差平方和分别确定所述预期扣税数据和所述实际扣税数据的分类数以获取预期分类数量和实际分类数量；基于所述预期分类数量和实际分类数量分别划分所述预期扣税数据和所述实际扣税数据以获取所述预期扣税分类集和所述实际扣税分类集。4.如权利要求1所述的基于人工智能的数据核验方法，其特征在于，所述基于所述预期扣税分类集和所述实际扣税分类集分别构建预期核验向量和实际核验向量包括：分别排列所述预期扣税分类集和所述实际扣税分类集以获取预期分类排序数据和实际分类排序数据；基于所述预期分类排序数据和实际分类排序数据分别构建每个类别的预期核验向量和实际核验向量。5.如权利要求4所述的基于人工智能的数据核验方法，其特征在于，在分别排列所述预期扣税分类集和所述实际扣税分类集以获取预期分类排序数据和实际分类排序数据时，还包括：若所述预期分类排序数据和所述实际分类排序数据中存在多个相同的扣税数据，则从所述多个相同的...

【专利技术属性】
技术研发人员：仉薇，
申请(专利权)人：中国平安人寿保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：