一种人工智能记账系统及其计算方法技术方案

本发明专利技术公开一种人工智能记账系统及其计算方法，包括相互通讯的财税智能云计算服务器和财务记账一体机；财务记账一体机包括凭证扫描识别部件、验证加密部件、故障响应部件、智能算法分析处理器、记账存储器、财税运营分析处理器、打印装订部件和无线通讯电路，所述凭证扫描识别部件连接验证加密部件，验证加密部件分别连接故障响应模块和智能算法分析处理器，智能算法分析处理器还连接至无线通讯电路和记账存储器，记账存储器分别连接打印装订部件和财税运营分析处理器，财税运营分析处理器连接无线通讯电路，无线通讯电路分别连接客户。本发明专利技术通过云服务模式财税人工智能的支持，将初级记账财务会计岗位全面智能化。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于财会智能化
，特别是涉及一种人工智能记账系统及其计算方法。
技术介绍
现有财税处理方式，均采用人工处理，凭证识别、登记账册、财务做账及后期装订及税务处理上，机械重复工作多，工作繁琐，工作效率低，附加值不高；而且在处理过程中，根据处理人员的学习及业务能力不同，容易出现大量错误，该错误是后期产生财务风险的主要问题。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术提出了一种人工智能记账系统及其计算方法，通过云服务模式财税人工智能的支持，将初级记账财务会计岗位全面智能化。为达到上述目的，本专利技术采用的技术方案是：本专利技术提出了一种人工智能记账方法，建立财税算法库并通过财税算法库对凭证进行智能记账；财税算法库的建立步骤包括：S101，利用收集的财税大数据，通过统计分析建立财税规则；S102，将所述财税规则与自然语义识别技术结合，并通过多维场景训练，形成财税算法库；智能记账方法包括步骤：S201，扫描凭证并识别凭证信息，获得凭证数据；S202，验证凭证数据，验证通过则进行下一步，不通过则进行故障报警；S203，将凭证数据结合财税算法库中的基础数据，从而对凭证数据进行智能分析；S204，将智能分析后的财务数据进行记账存储；S205，循环步骤S201-S204进行登帐；S206，当登帐完毕后，对记账存储的数据进行财税运营分析和打印装订成册；S207，将财税分析的结果通过无线传送至客户端。进一步的是，步骤S203中所述智能分析具体方法包括步骤：S2031，辨别凭证数据的种类及属性；S2032，检索财税算法库中是否有此类凭证的处理规则；S2033，若无处理规则，则将对此凭证数据进行规则构建，并制定处理方式写入财税算法库；若有处理规则，将凭证数据作为财务数据。进一步的是，步骤S204中根据财务规范，将对应属性的财务数据列入到财务账册的对应科目；将强统计分类的条理性。进一步的是，所述财税分析是通过对财务账册中的数据在财税算法库调用相应的计算规则从而进行财税运营分析。进一步的是，所述财税运营分析包括输出财务基本报表；输出对应期间的税负分析报表；根据公司账务信息，给予公司运营管理层对应的财务报表分析；在财务制度范围内，遵从税务处理原则的范围内，系统给出最优的财务税务处理路径，并协助公司运营层规范日常财税处理手段。进一步的是，财税规则包括税务处理规则、会计核算规则和财税应用场景。进一步的是，所述税务处理规则、会计核算规则和财税应用场景通过统计分析收集的财税处理规则和经验建立。另一方面，为配合本专利技术方法的实现，基于相同的专利技术构思，本专利技术还提供了一种人工智能记账系统，包括相互通讯的财税智能云计算中心和财务记账一体机；所述财税智能云计算中心，包括财税智能分析库存储器和连接财税智能分析库存储器和财务记账一体机通讯的智能服务加密通道；所述财务记账一体机，包括凭证扫描识别部件、验证加密部件、故障响应部件、智能算法分析处理器、记账存储器、财税运营分析处理器、打印装订部件和无线通讯电路，所述凭证扫描识别部件连接验证加密部件，验证加密部件分别连接故障响应模块和智能算法分析处理器，智能算法分析处理器还连接至无线通讯电路和记账存储器，记账存储器分别连接打印装订部件和财税运营分析处理器，财税运营分析处理器连接无线通讯电路，无线通讯电路分别连接智能服务加密通道和客户端。进一步的是，所述财税智能分析库包括财税规则、自然语义识别模块和财税算法库，所述财税规则、自然语义识别模块分别连接至财税算法库，所述财税算法库连接智能服务加密通道。进一步的是，所述客户端包括外部PC或移动终端。采用本技术方案的有益效果：利用大数据环境，通过统计学及分析建立财税规则算法库；利用人工智能模式，将算法库与自然语义识别技术结合形成可自动判别财税凭证类别；通过多维场景训练，将人工智能技术及大数据技术综合运用到财税初级财务会计岗位；通过云服务模式财税人工智能的支持，将初级记账财务会计岗位全面智能化。简化企业财务记账工作，提高财务记账工作效率；降低企业财务记账成本，降低企业财税风险系数；运用智能设备加上人工智能算法，形成财税智能工厂模式；改变目前企业初级记账会计的手工记账模式；改变凭证等财务记账数据人工识别等不规范模式；降低初级财务记账会计行业准备工作，提高财务分析会计及时获取数据工作。附图说明图1为本专利技术的一种人工智能记账方法的流程示意图；图2为本专利技术的一种人工智能记账系统结构示意图；图3为本专利技术实施例中财税智能云计算中心的结构示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本专利技术作进一步阐述。在本实施例一中，如图1所示，本专利技术提出了一种人工智能记账方法，建立财税算法库并通过财税算法库对凭证进行智能记账；1.财税算法库的建立步骤包括：S101，利用收集的财税大数据，通过统计分析建立财税规则；S102，将所述财税规则与自然语义识别技术结合，并通过多维场景训练，形成财税算法库；结合原理：通过自然语义识别技术，将财税规则中的文字信息，翻译成计算机能够识别的数据。其中，自然语义识别技术，主要采用文字翻译识别器，其原理为：把语言建立为形式化模型，使其可以数学形式表示出来；把数学模型表示为算法；根据算法，计算机进行实现，建立各种自然语义处理系统。多维场景训练如下：将识别的数据进行分类；根据类型，将识别的数据经过训练建立成多维矩阵模型；由多个多维矩阵模型，形成财税算法库。2.智能记账方法包括步骤：S201，扫描凭证并识别凭证信息，获得凭证数据；S202，验证凭证数据，验证通过则进行下一步，不通过则进行故障报警；验证凭证数据：在识别凭证信息电子化的基础上，通过自然语义识别技术，将凭证数据与自然语义结合，翻译出文字的含义；将凭证文字含义与建立完整的财税凭证类别的财税算法库进行校正，寻找是否有这条文字含义的规则库以及财税预处理方式。结合效果：理解会计凭证及各种做账凭证的真实含义，并在财税规则所规定的范围内，生成业务处理指引，确保符合账目处理逻辑。S203，将凭证数据结合财税算法库中的基础数据，从而对凭证数据进行智能分析；S204，将智能分析后的财务数据进行记账存储；S205，循环步骤S201-S204进行登帐；S206，当登帐完毕后，对记账存储的数据进行财税运营分析和打印装订成册；S207，将财税分析的结果通过无线传送至客户端。实施例二，在实施例一的基础上，步骤S203中所述智能分析具体方法包括步骤：S2031，辨别凭证数据的种类及属性；S2032，检索财税算法库中是否有此类凭证的处理规则；S2033，若无处理规则，则将对此凭证数据进行规则构建，并制定处理方式写入财税算法库；若有处理规则，将凭证数据作为财务数据。规则构建方法可参考多维场景训练方法。场景训练是根据处理凭证的过程中，如果在处理规则中发现已有经验的处理方式，则启动场景训练，通过训练过程让人工智能具有此业务场景的处理能力。处理方式：根据不同的财税业务场景对于财务账簿的记账方式，税务的规章制度对财务数据的处理方式进行业务交叉汇总，形成对特定财税业务场景的财税共同处理规则。实施例三，在实施例一和实施例二的基础上，步骤S204中根据财务规范，将对应属性的财务数据列入到财务账册的对应科目。作为上述实施例的优化方案本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种人工智能记账方法，其特征在于，建立财税算法库并通过财税算法库对凭证进行智能记账；财税算法库的建立步骤包括：S101，利用收集的财税大数据，通过统计分析建立财税规则；S102，将所述财税规则与自然语义识别技术结合，并通过多维场景训练，形成财税算法库；智能记账方法包括步骤：S201，扫描凭证并识别凭证信息，获得凭证数据；S202，验证凭证数据，验证通过则进行下一步，不通过则进行故障报警；S203，将凭证数据结合财税算法库中的基础数据，从而对凭证数据进行智能分析；S204，将智能分析后的财务数据进行记账存储；S205，循环步骤S201‑S204进行登帐；S206，当登帐完毕后，对记账存储的数据进行财税运营分析和打印装订成册；S207，将财税分析的结果通过无线传送至客户端。

【技术特征摘要】
1.一种人工智能记账方法，其特征在于，建立财税算法库并通过财税算法库对凭证进行智能记账；财税算法库的建立步骤包括：S101，利用收集的财税大数据，通过统计分析建立财税规则；S102，将所述财税规则与自然语义识别技术结合，并通过多维场景训练，形成财税算法库；智能记账方法包括步骤：S201，扫描凭证并识别凭证信息，获得凭证数据；S202，验证凭证数据，验证通过则进行下一步，不通过则进行故障报警；S203，将凭证数据结合财税算法库中的基础数据，从而对凭证数据进行智能分析；S204，将智能分析后的财务数据进行记账存储；S205，循环步骤S201-S204进行登帐；S206，当登帐完毕后，对记账存储的数据进行财税运营分析和打印装订成册；S207，将财税分析的结果通过无线传送至客户端。2.根据权利要求1所述的一种人工智能记账方法，其特征在于，步骤S203中所述智能分析具体方法包括步骤：S2031，辨别凭证数据的种类及属性；S2032，检索财税算法库中是否有此类凭证的处理规则；S2033，若无处理规则，则将对此凭证数据进行规则构建，并制定处理方式写入财税算法库；若有处理规则，将凭证数据作为财务数据。3.根据权利要求2所述的一种人工智能记账方法，其特征在于，步骤S204中根据财务规范，将对应属性的财务数据列入到财务账册的对应科目。4.根据权利要求1或3所述的一种人工智能记账方法，其特征在于，所述财税分析是通过对财务账册中的数据在财税算法库调用相应的计算规则从而进行财税运营分析。5.根据权利要求4所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋俊松，
申请(专利权)人：四川衡驰信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51