基于智能算法的发票数据处理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于智能算法的发票数据处理方法及装置，其中该方法包括：获取目标用户的交易数据；根据所述交易数据，以及预设的发票生成神经网络模型，确定发票凭证数据；获取所述目标用户的报销请求和工作记录信息，根据所述交易数据、所述报销请求和所述工作记录信息，确定所述目标用户的报销指令，并将所述报销指令发送至报销服务器以使得所述报销服务器将所述交易数据对应的交易金额报销至所述目标用户的金融账户；将所述交易数据、所述报销指令和所述发票凭证数据关联至所述目标用户对应的经营主体，并储存到数据库中。可见，本发明专利技术能够通过精确先进的数据分析算法，实现更加精确更加合理的发票数据处理。实现更加精确更加合理的发票数据处理。实现更加精确更加合理的发票数据处理。

【技术实现步骤摘要】
基于智能算法的发票数据处理方法及装置


[0001]本专利技术涉及财务数据算法
，尤其涉及一种基于智能算法的发票数据处理方法及装置。

技术介绍

[0002]随着企业无纸化办公政策的推行，以及算法技术的演进，越来越多的财务数据和交易数据都采用电子数据的形式进行处理，以提高办公效率。但现有的发票数据处理技术，仍然停留在人工处理或简单的数据运算规则如EXCEL表内的公式，但这样的做法只能实现简单的数据处理，无法针对用户的请求实现智能化的处理，可见现有技术存在缺陷，亟待解决。

技术实现思路

[0003]本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种基于智能算法的发票数据处理方法及装置，能够通过精确先进的数据分析算法，实现更加精确更加合理的发票数据处理。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术第一方面公开了一种基于智能算法的发票数据处理方法，所述方法包括：获取目标用户的交易数据；根据所述交易数据，以及预设的发票生成神经网络模型，确定发票凭证数据；获取所述目标用户的报销请求和工作记录信息，根据所述交易数据、所述报销请求和所述工作记录信息，确定所述目标用户的报销指令，并将所述报销指令发送至报销服务器以使得所述报销服务器将所述交易数据对应的交易金额报销至所述目标用户的金融账户；将所述交易数据、所述报销指令和所述发票凭证数据关联至所述目标用户对应的经营主体，并储存到数据库中。
[0005]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述交易数据包括交易信息和交易标识；所述交易信息包括当次交易的交易对象信息、交易内容信息、交易金额信息、交易时间信息和交易方式信息；所述交易标识用于指示所述交易数据的交易类型。
[0006]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述根据所述交易数据，以及预设的发票生成神经网络模型，确定发票凭证数据，包括：基于预设的向量转化算法，将所述交易信息中的多种信息转化为多个交易向量；确定每一所述交易向量对应的权重，计算所述多个交易向量的加权求和结果，以得到交易特征数据；所述权重与所述交易向量对应的交易信息的信息长度成正比；将所述交易特征数据输入至所述交易类型对应的发票生成神经网络模型，以得到所述发票生成神经网络模型输出的发票信息；所述发票生成神经网络模型通过包括有对应于任一所述交易类型的多个历史交易特征数据和对应的历史发票信息的训练数据集训练得到；所述发票生成神经网络模型包括特征提取网络和特征重构网络和分类网络；
将所述发票信息发送至开票服务器以获取所述开票服务器根据所述发票信息生成的发票凭证数据。
[0007]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述获取所述目标用户的报销请求和工作记录信息，根据所述交易数据、所述报销请求和所述工作记录信息，确定所述目标用户的报销指令，并将所述报销指令发送至报销服务器以使得所述报销服务器将所述交易数据对应的交易金额报销至所述目标用户的金融账户，包括：获取所述目标用户的工作记录信息；将所述交易信息与所述工作记录信息进行匹配，以判断所述交易数据是否为工作相关交易数据；若判断结果为是，生成所述交易数据对应的报销记录；获取所述目标用户发送的报销请求，根据所述报销请求和所述报销记录，确定所述目标用户的报销指令，并将所述报销指令发送至报销服务器以使得所述报销服务器将所述交易数据对应的交易金额报销至所述目标用户的金融账户。
[0008]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述工作记录信息中包括所述目标用户在多个工作时间段中的多个工作任务信息，以及，所述将所述交易信息与所述工作记录信息进行匹配，以判断所述交易数据是否为工作相关交易数据，包括：根据所述交易信息中的交易时间信息，确定在所述交易时间信息的预设的时间误差范围内的所述工作时间段作为目标工作时间段；将所述交易信息中除所述交易时间信息外的其他信息作为第一字符集合，将所有所述目标工作时间段中的所述工作任务信息作为第二字符集合，计算所述第一字符集合和所述第二字符集合的余弦相似度；判断所述余弦相似度是否大于预设的相似度阈值，若是，则判断所述交易数据为工作相关交易数据。
[0009]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述方法还包括：对于目标经营主体，从所述数据库中确定所述目标经营主体在历史时间段的所述交易数据、所述报销指令和所述发票凭证数据；根据所述目标经营主体在历史时间段的所述交易数据、所述报销指令和所述发票凭证数据，确定所述目标经营主体对应的交易相关的算法稳定情况；所述算法稳定情况用于指示所述目标经营主体的服务器中用于交易运算的算法的有效性。
[0010]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述根据所述目标经营主体在历史时间段的所述交易数据、所述报销指令和所述发票凭证数据，确定所述目标经营主体对应的交易相关的算法稳定情况，包括：对于任一所述报销指令，计算所述报销指令的生成时间和报销完成时间之间的时间差以得到报销用时；所述报销完成时间通过与所述报销服务器通信以进行获取；对于任一所述发票凭证数据，确定所述发票凭证数据对应的报税与否信息；对于任一所述交易数据，基于更优发票生成模型，确定所述交易数据对应的更优发票信息，并计算所述更优发票信息和所述交易数据对应的所述发票信息之间的发票相似度；所述更优发票生成模型和所述发票生成神经网络模型的结构一致；所述更优发票生成模型根据对应于所述目标经营主体的训练数据集训练得到；
根据所述目标经营主体在历史时间段的所有所述交易数据的所述发票相似度、所有所述报销指令的所述报销用时和所有所述发票凭证数据的所述报税与否信息，计算所述目标经营主体对应的算法稳定系数；判断所述算法稳定系数是否高于预设的系数阈值，若是，则判断所述目标经营主体对应的交易相关的算法稳定情况为稳定情况，否则判断为不稳定情况。
[0011]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述报税与否信息在已报税时为预设非零值，在未报税时为零；所述根据所述目标经营主体在历史时间段的所有所述交易数据的所述发票相似度、所有所述报销指令的所述报销用时和所有所述发票凭证数据的所述报税与否信息，计算所述目标经营主体对应的算法稳定系数，包括：计算所述目标经营主体对应的所有所述报销指令的所述报销用时的时间平均值；计算所述目标经营主体在历史时间段的所有所述报销指令的所述报销用时与所述时间平均值之间的时间差的总和，得到报销时间系数；计算所述目标经营主体在历史时间段的所有所述交易数据的所述发票相似度之和，得到发票正误系数；计算所述目标经营主体在历史时间段的所有所述发票凭证数据的所述报税与否信息之和，得到发票有效系数；对所述报销时间系数、所述发票正误系数和所述发票有效系数进行归一化处理后进行加权求和，以得到所述目标经营主体对应的算法稳定系数；其中所述报销时间系数、所述发票正误系数和所述发票有效系数对应的权重之和为1；所述报销时间系数或所述发票正误系数对应的权重大于所述发票有效系数对应的权重。
[0012]本专利技术第二方面公开了一种基于智能算法的发票数据处理装置，其包括：获取模块，用于获取本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于智能算法的发票数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标用户的交易数据；根据所述交易数据，以及预设的发票生成神经网络模型，确定发票凭证数据；获取所述目标用户的报销请求和工作记录信息，根据所述交易数据、所述报销请求和所述工作记录信息，确定所述目标用户的报销指令，并将所述报销指令发送至报销服务器以使得所述报销服务器将所述交易数据对应的交易金额报销至所述目标用户的金融账户；将所述交易数据、所述报销指令和所述发票凭证数据关联至所述目标用户对应的经营主体，并储存到数据库中。2.根据权利要求1所述的基于智能算法的发票数据处理方法，其特征在于，所述交易数据包括交易信息和交易标识；所述交易信息包括当次交易的交易对象信息、交易内容信息、交易金额信息、交易时间信息和交易方式信息；所述交易标识用于指示所述交易数据的交易类型。3.根据权利要求2所述的基于智能算法的发票数据处理方法，其特征在于，所述根据所述交易数据，以及预设的发票生成神经网络模型，确定发票凭证数据，包括：基于预设的向量转化算法，将所述交易信息中的多种信息转化为多个交易向量；确定每一所述交易向量对应的权重，计算所述多个交易向量的加权求和结果，以得到交易特征数据；所述权重与所述交易向量对应的交易信息的信息长度成正比；将所述交易特征数据输入至所述交易类型对应的发票生成神经网络模型，以得到所述发票生成神经网络模型输出的发票信息；所述发票生成神经网络模型通过包括有对应于任一所述交易类型的多个历史交易特征数据和对应的历史发票信息的训练数据集训练得到；所述发票生成神经网络模型包括特征提取网络和特征重构网络和分类网络；将所述发票信息发送至开票服务器以获取所述开票服务器根据所述发票信息生成的发票凭证数据。4.根据权利要求3所述的基于智能算法的发票数据处理方法，其特征在于，所述获取所述目标用户的报销请求和工作记录信息，根据所述交易数据、所述报销请求和所述工作记录信息，确定所述目标用户的报销指令，并将所述报销指令发送至报销服务器以使得所述报销服务器将所述交易数据对应的交易金额报销至所述目标用户的金融账户，包括：获取所述目标用户的工作记录信息；将所述交易信息与所述工作记录信息进行匹配，以判断所述交易数据是否为工作相关交易数据；若判断结果为是，生成所述交易数据对应的报销记录；获取所述目标用户发送的报销请求，根据所述报销请求和所述报销记录，确定所述目标用户的报销指令，并将所述报销指令发送至报销服务器以使得所述报销服务器将所述交易数据对应的交易金额报销至所述目标用户的金融账户。5.根据权利要求4所述的基于智能算法的发票数据处理方法，其特征在于，所述工作记录信息中包括所述目标用户在多个工作时间段中的多个工作任务信息，以及，所述将所述交易信息与所述工作记录信息进行匹配，以判断所述交易数据是否为工作相关交易数据，包括：根据所述交易信息中的交易时间信息，确定在所述交易时间信息的预设的时间误差范
围内的所述工作时间段作为目标工作时间段；将所述交易信息中除所述交易时间信息外的其他信息作为第一字符集合，将所有所述目标工作时间段中的所述工作任务信息作为第二字符集合，计算所述第一字符集合和所述第二字符集合的余弦相似度；判断所述余弦相似度是否大于预设的相似度阈值，若是，则判断所述交易数据为工作相关交易数据。6.根据权利要求1所述的基于智能算法的发票数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：对于目标经营主体，从所述数据库中确定所述目标经营主体在历史时间段的所述交易数据、所述报销指令和所述发票凭证数据；根据所述目标经营主体在历史...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄大勇，张丽红，
申请(专利权)人：广东企数标普互联网信息服务有限公司，
类型：发明
国别省市：