一种财税处理方法和处理系统技术方案

本发明专利技术提供一种财税处理方法和处理系统。该方法包括：对接收的财税票据的图像信息进行识别并提取财税票据的文本信息；通过将所提取的文本信息与预配置的查验策略进行匹配获得财税票据的审核信息，其中，所述查验策略表征财税票据合规性的检查项与有效性等级的映射关系，所述审核信息中设置财税票据的有效性等级。本发明专利技术的财税处理方法和处理系统能够兼容纸票和电子流信息的处理流程，解决对纸票的留存和无纸化报销之间的冲突。

A Fiscal and Tax Processing Method and Processing System

The invention provides a fiscal and taxation processing method and a processing system. The method includes: identifying the image information of the received fiscal and taxation bills and extracting the text information of the fiscal and taxation bills; matching the extracted text information with the pre-configured checking strategy to obtain the checking information of the fiscal and taxation bills, in which the checking strategy represents the mapping relationship between the checking items of the compliance of the fiscal and taxation bills and the validity level, and setting up the finance in the checking information. Level of validity of tax bills. The fiscal and taxation processing method and processing system of the invention can be compatible with the processing flow of paper ticket and electronic current information, and solve the conflict between the retention of paper ticket and paperless reimbursement.

【技术实现步骤摘要】
一种财税处理方法和处理系统
本专利技术涉及财务信息化
，尤其涉及一种财税处理方法和处理系统。
技术介绍
随着互联网技术的发展，财务处理理念的不断提高，无纸化报销成为未来可见的趋势。但是，由于财务制度管理规范对于纸票的留存，与无纸化报销的技术冲突，导致无纸化报销推行速度缓慢，纯电子发票方式，尚不能完全解决重复报销、纸质凭证归档的难题。并且，随着“互联网+税务”的持续推进，使得企业税务外部环境产生极大变化，企业管理从被动接受进入主动实践期，尤其体现在上下游开票协同、风险管控、税局认证、税票匹配等方面。由于财务系统的日益庞大，使报销变为一个日趋复杂的过程，无论是员工、财务和管理人员均须耗费更多精力在报销录入、票据整理和管理审批上。此而，通常企业对于增值税发票仅利用了部分信息，据粗略统计使用率约为15％，而且并没有将增值税发票作为一种主数据来管理，只是在报账或记账时使用其中的数量、单价、金额、税额、税率等信息。因此，需要一种兼容纸票和电子流信息的处理流程，以解决对纸票的留存和无纸化报销之间的冲突。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述现有技术的缺陷，提供一种财税处理方法和处理系统。根据本专利技术的第一方面，提供了一种财税处理方法。该方法包括：步骤1：对接收的财税票据的图像信息进行识别并提取财税票据的文本信息；步骤2：通过将所提取的文本信息与预配置的查验策略进行匹配获得财税票据的审核信息，其中，所述查验策略表征财税票据合规性的检查项与有效性等级的映射关系，所述审核信息中设置财税票据的有效性等级。在一个实施例中，所提取的财税票据的文本信息是利用基于深度神经网络的识别模型从财税票据的图像信息提取的关键文本信息。在一个实施例中，所提取的财税票据的文本信息是基于所述关键文本信息和电子底账库的比对获得的财税票据的全量的文本信息。在一个实施例中，所述提取关键文本信息包括以下子步骤：利用所述基于深度神经网络的识别模型对票据的图像信息的文字区域进行切分框选，获得文本区域；对所述文本区域进行文字识别，获得文本内容；根据所述文本内容提取票据的所述关键文本信息。在一个实施例中，通过以下子步骤获得所述文本区域：将需要进行文字区域切分的图像信息输入到所述基于深度神经网络的识别模型，输出一组矩形锚，其中，该组矩形锚具有不同的位置、大小、朝向以及偏转角度；对于该组矩形锚，基于位置、角度的相近程度和距离信息组合为不同的文本框，进而获得所述文本区域。在一个实施例中，将所述查验策略配置为当财税票据的发票章不存在、发票抬头有错误的情况下，将有效性等级设置为识别不成功；当开票日期或地点不在期望范围内、或者差旅费金额超标、或者存在重复报销单据的情况下，将有效性等级设置为识别成功并为用户提供解释接口；当开票方在黑名单中的情况下，将有效性等级设置为识别成功并标注提醒信息。根据本专利技术的第二方面，提供了一种财税处理系统。该系统包括图像获取模块、识别模块和配置管理模块，其中，所述图像获取模块用于接收财税票据的图像信息并发送至所述识别模块；所述识别模块用于对财税票据的图像信息进行识别并提取财税票据的文本信息以及将所提取的文本信息与预配置的查验策略进行匹配获得财税票据的审核信息，其中，所述审核信息中设置财税票据的有效性等级；所述配置管理模块用于存储预配置的查验策略，其中，所述查验策略表征财税票据的检查项与有效性等级的映射关系。在一个实施例中，所述系统还包括公共查验服务平台、纸票归档管理模块和对外接口模块，其中，所述公共查验服务平台用于集成电子底账库，为所述识别模块提供数据查询；所述纸票归档管理模块用于建立纸质财税票据的物理位置和财税票据的电子信息之间的关联；所述对外接口模块用于为外部系统提供财税票据的信息查询。根据本专利技术的第三方面，提供一种电子设备。该设备包括本专利技术的财税处理系统。与现有技术相比，本专利技术的优点在于：提供一种财税处理系统和处理方法，通过扫描方式获取财税票据的原始图像信息，进行结构化处理后，生成电子流信息，进而通过电子流信息处理财税流程，省去了大量报销单、凭证清单、黏贴单的纸张消耗。并且利用图像识别、大数据和人工智能方法对财税票据进行识别和处理，减少了员工重复复杂录入，规范企业财务原始档案归档整理，有利于智慧审核和费用管控；本专利技术兼容纸票和电子流信息的处理流程，能够解决对纸票的留存和无纸化报销之间的冲突。附图说明以下附图仅对本专利技术作示意性的说明和解释，并不用于限定本专利技术的范围，其中：图1示出了根据本专利技术一个实施例的自动财税处理系统的示意图；图2示出了根据本专利技术一个实施例的提取票据关键信息的流程图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案、设计方法及优点更加清楚明了，以下结合附图通过具体实施例对本专利技术进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。图1示出了根据本专利技术一个实施例的财税处理系统，该处理系统包括前端入口模块110、智能识别模块120、公共查验服务平台130、后台配置管理模块140、纸票归档管理模块150和对外接口模块160，其中，智能识别模块120作为财税处理系统的核心控制部件，与前端入口模块110、公共查验平台130、后台配置管理模块140、纸票归档管理模块150和对外接口模块160均具有通信连接。前端入口模块110是用于获取票据的图像信息的模块，其通过数据接口接收来自于用户设备的票据影像数据。用户设备包括但不限于手机、平板电脑、笔记本电脑、PC机等电子设备，数据接口包括无线网络接口或有线网络接口等，例如，WIFI、广域网、城域网、局域网等。可支持多种票据提交入口以适应不同场景，例如，手机、扫描仪、机器人、API等，手机适合离散式员工报销场景，扫描仪适合财务集中处理场景，机器人在扫描仪基础上，增加了打印和自动封装功能，API可以支持与企业现有影像系统直接进行对接。接收的票据类型包括增值税发票、飞机票(登机牌、行程单)、火车票等各种类型的财务票据。智能识别模块120用于接收票据影像数据后，将票据进行数字化处理，生成结构化数据，提取票据的关键信息。例如，结构化后的数据参见下表1所示。表1：结构化后的票据数据发票代码发票号码销方名称金额税额开票天数330018213038146888公司A6483.2838914370018113002007327公司B153.44.610在一个实施例中，提取的票据关键信息包括票据的名称、代码、号码、日期、金额等。在一个实施例中，提取票据关键信息的过程包括以下步骤，参见图2所示：步骤S210，根据票据图像信息对票据进行预分类。接收票据图像信息，进行票据区域检测和票据分类，将票据按不同类型进行预分类。例如，预分类为增值税发票、飞机行程单、火车票，登机牌等已知票种，其他自定义模板的票据按其他类型分类。具体类别的确定则可后续根据票据内容分类(例如，步骤S240)。步骤S220，对票据图像中的文字区域进行切分框选。对图像中的文字部分进行框选，在一个实施例中，进行文字区域切分的过程包括：步骤S221，基于神经网络模型确定用于定位文字区块的矩形锚。在一个实施例中，采用深度卷积神经网络和双向长短期记忆模型的组合获得矩形锚。例如，将需要做文字区域切分的图像输入到深度卷积神经网络提取图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种财税处理方法，包括：步骤1：对接收的财税票据的图像信息进行识别并提取财税票据的文本信息；步骤2：通过将所提取的文本信息与预配置的查验策略进行匹配获得财税票据的审核信息，其中，所述查验策略表征财税票据合规性的检查项与有效性等级的映射关系，所述审核信息中设置财税票据的有效性等级。

【技术特征摘要】
1.一种财税处理方法，包括：步骤1：对接收的财税票据的图像信息进行识别并提取财税票据的文本信息；步骤2：通过将所提取的文本信息与预配置的查验策略进行匹配获得财税票据的审核信息，其中，所述查验策略表征财税票据合规性的检查项与有效性等级的映射关系，所述审核信息中设置财税票据的有效性等级。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所提取的财税票据的文本信息是利用基于深度神经网络的识别模型从财税票据的图像信息提取的关键文本信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所提取的财税票据的文本信息是基于所述关键文本信息和电子底账库的比对获得的财税票据的全量的文本信息。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述提取关键文本信息包括以下子步骤：利用所述基于深度神经网络的识别模型对票据的图像信息的文字区域进行切分框选，获得文本区域；对所述文本区域进行文字识别，获得文本内容；根据所述文本内容提取票据的所述关键文本信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过以下子步骤获得所述文本区域：将需要进行文字区域切分的图像信息输入到所述基于深度神经网络的识别模型，输出一组矩形锚，其中，该组矩形锚具有不同的位置、大小、朝向以及偏转角度；对于该组矩形锚，基于位置、角度的相近程度和距离信息组合为不同的文本框，进而获得所述文本区域。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述查验策略配置为当财税票据的发票章...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈津华，杨李，王如衡，孙淏添，王立，王兆强，胡文彬，
申请(专利权)人：国信电子票据平台信息服务有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11