【技术实现步骤摘要】
一种账单稽核方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种账单稽核方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着互联网技术的发现，越来越多的业务都借助互联网来实现相应功能。比如，通过互联网技术实现账单的审批工作。目前的账单审批工作是通过相邻两个账期的账单日均环比，对超出一定比例的账单直接打标为异常数据并标红锁定。
[0003]然而，通过该方式进行账单审批，不仅可能会出现账单标记错误的情况，而且为了减少误差，通常会将比例设置过大，这样，可能无法检测出未超过预设比例但仍差异明显的账单信息，使得账单审核的准确度较低，进而降低了报账人员的工作效率。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供了一种账单稽核方法、装置、电子设备及存储介质，用于提升账单审核的准确度。
[0005]为达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0006]第一方面，本专利技术提供了一种账单稽核方法，包括：
[0007]获取目标对象的历史账单信息，历史账单信...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种账单稽核方法，其特征在于，包括：获取目标对象的历史账单信息，所述历史账单信息为所述目标对象在预设周期内的账单信息；基于目标预测模型库以及所述历史账单信息，确定所述目标对象的预测账单信息，所述预测账单信息为所述历史账单信息之后在所述预设周期内的账单信息，所述目标预测模型库中包括多个目标预测模型；获取所述目标对象的真实账单信息，所述真实账单信息对应的时间段与所述预测账单信息对应的时间段相同；基于所述预测账单信息以及所述真实账单信息，得到比对结果，所述比对结果用于指示所述真实账单信息中是否存在异常账单信息。2.根据权利要求1所述的账单稽核方法，其特征在于，所述多个目标预测模型通过如下方法训练得到：获取账单信息集合，所述账单信息集合包括多个样本账单信息，每个样本账单信息包括多个样本信息参数；对所述样本账单信息进行预处理，得到样本账单数据；针对每个样本信息参数，基于预设的特征分类库，对所述每个样本信息参数进行特征分类，得到所述每个样本信息参数的类型分类结果以及趋势分类结果，所述预设的特征分类库包括类型特征以及趋势特征，所述类型分类结果包括一个类型特征数据，所述趋势分类结果包括至少一个趋势特征数据；基于所述每个样本信息参数的类型分类结果以及所述趋势分类结果，对预测模型库中的多个预测模型分别进行训练，得到所述多个目标预测模型。3.根据权利要求2所述的账单稽核方法，其特征在于，所述对所述样本账单信息进行预处理，得到样本账单数据，包括：确定所述样本账单信息的空值率以及异常值率；在所述空值率不高于第一预设比例，且所述异常值率不高于第二预设比例的情况下，对所述样本账单信息进行信息填充处理，得到目标样本账单信息；对所述目标样本账单信息进行信息处理，得到所述样本账单数据。4.根据权利要求3所述的账单稽核方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述空值率高于所述第一预设比例和/或所述异常值率高于所述第二预设比例的情况下，对所述样本账单信息进行删除操作。5.根据权利要求2所述的账单稽核方法，其特征在于，所述基于预设的特征分类库，对所述每个样本信息参数进行特征分类，得到所述每个样本信息参数的类型分类结果以及趋势分类结果，包括：将所述每个样本信息参数与所述预设的特征分类库中的类型特征分别进行匹配，得到所述每个样本信息参数的类型分类结果；基于所述多个样本账单数据中的同一样本信息参数以及所述预设的特征分类库中的趋势特征，确定所述每个样本信息参数的趋势分类结果。6.根据权利要求5所述的账单稽核方法，其特征在于，所述基于所述多个样本账单数据中的同一样本信息参数以及所述预设的特征分类库中的趋势特征，确定所述每个样本信息
参数的趋势分类结果，包括：针对每个趋势特征，将所述多个样本账单数据中的同一样本信息参数按照不同指标规则进行计算，得到所述不同指标规则对应的多个指标值；将所述多个指标值分别进行误差匹配，得到多个误差值；确定所述多个误差值中低于预设数值的目标数量，并确定所述目标数量是否超过预设数量；在所述目标数量超过所述预设数量的情况下，基于所述趋势特征，确定所述趋势分类结果。7.根据权利要求2所述的账单稽核方法，其特征在于，所述基于所述每个样本信息参数的类型分类结果以及所述趋势分类结果，对预测模型库中的多个预测模型分别进行训练，得到所述多个目标预测模型，包括：针对所述样本信息参数中的每个特征数据，从所述预测模型库中确定与所述特征数据匹配的第一预测模型，所述特征数据为所述类型特征数据或者所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：王瑜，李红云，孙洋洋，熊建胜，周莹，沙升升，
申请(专利权)人：中国联合网络通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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