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申请/专利权人：深圳市中兴新云服务有限公司

摘要：本发明提出一种基于业务表单数据的财务凭证生成方法及装置，方法包括：采集业务表单数据，并业务表单数据进行识别，获取第一业务数据；对所述第一业务数据进行解析和标准化，将第一业务数据转换为结构化的第二业务数据；根据历史业务表单数据、历史凭证数据和历史企业会计准则，生成多个业务规则模型和多个账务处理模型；根据第二业务数据、业务规则模型和账务处理模型，生成第一财务凭证；对第一财务凭证进行审核，输出审核意见；建立业务表单数据与第一财务凭证之间的关联。本发明方案通过智能化获取业务数据源，运用机器学习、知识图谱、区块链等前沿技术实现自动高效的财务凭证生成，可以降低企业会计处理成本，提升凭证质量和可信度。

主权项：1.一种基于业务表单数据的财务凭证生成方法，其特征在于，包括：采集不同类型的业务表单的业务表单数据，并利用机器学习技术对所述业务表单数据进行识别，获取所述业务表单中的第一业务数据；利用自然语言处理技术对非结构化的所述第一业务数据进行解析和标准化，将所述第一业务数据转换为结构化的第二业务数据；根据历史业务表单数据、历史凭证数据和历史企业会计准则，生成多个业务规则模型和多个账务处理模型；根据所述第二业务数据、所述业务规则模型和所述账务处理模型，使用机器学习算法自动生成不同类型的第一财务凭证；采用知识图谱技术对生成的所述第一财务凭证进行审核，输出审核意见；利用区块链技术建立所述业务表单数据与所述第一财务凭证之间的关联，保证全流程的数据可追溯性；其中，所述采集不同类型的业务表单的业务表单数据，并利用机器学习技术对所述业务表单数据进行识别，获取所述业务表单中的第一业务数据的步骤，包括：利用图像扫描设备扫描纸质业务表单，得到第一业务表单数据；使用计算机视觉技术，识别所述第一业务表单数据中的表单布局数据、框线数据、坐标数据、文字数据；对所述历史业务表单数据标注关键信息，构建表单文本的训练数据集；使用自然语言处理技术中的序列标注模型训练出表单文本的字段抽取模型；根据所述字段抽取模型，结合所述表单布局数据、所述框线数据、所述坐标数据抽取关键信息字段；根据所述关键信息字段和所述文字数据识别出所述第一业务数据；其中，所述根据历史业务表单数据、历史凭证数据和历史企业会计准则，生成多个业务规则模型和多个账务处理模型的步骤，包括：对所述历史业务表单数据、所述历史凭证数据的文本类数据采用自然语言处理技术进行预处理，提取关键信息并分别标记数据来源，得到第一关键信息；从所述历史业务表单数据中提取第一表单结构化特征；从所述历史凭证数据中提取第一凭证结构化特征；利用所述历史企业会计准则和所述第一关键信息，分别为所述第一表单结构化特征、所述第一凭证结构化特征标注业务规则标签和账务处理方式标签；构造深度学习框架，设计第一卷积神经网络模型，利用所述第一表单结构化特征、所述第一凭证结构化特征分别训练所述第一卷积神经网络模型学习业务数据与业务规则、账务处理方式之间的映射关系，分别生成多个业务规则模型和多个账务处理模型；其中，所述根据所述第二业务数据、所述业务规则模型和所述账务处理模型，使用机器学习算法自动生成不同类型的第一财务凭证的步骤，包括：根据所述第二业务数据和所述业务规则模型，输出适用于所述第二业务数据的推荐业务规则；对推荐业务规则进行校验，将校验通过后的推荐业务规则作为第一业务规则输出；抽取所述第二业务数据的账务相关数据特征，输入所述账务处理模型，输出匹配的账务处理编码；查询账务处理编码对应的账务处理方式，作为所述第二业务数据的建议账务处理方案，根据企业内部的会计准则，对所述建议账务处理方案进行二次校验；如果校验通过，确定所述建议账务处理方案为第一账务处理方案；将所述第二业务数据、所述第一业务规则和所述第一账务处理方案，输入预设的凭证生成模型；所述凭证生成模型生成描述所述第二业务数据对应的业务的第一凭证账务文本；结合当前企业会计准则，补充所述第一凭证账务文本的格式化结构化数据，得到第一财务凭证。

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