一种报销审批流程生成方法、系统、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术涉及费用管理技术领域，具体涉及一种报销审批流程生成方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：获取已经完成审批的报销单据，提取报销单据的特征向量；获取报销单据的审批流程，将审批流程作为一个类别，并编码，得到特征向量对应的流程类别；将特征向量和对应的流程类别作为训练集，输入至预先建立的学习分类模型，得到训练好的学习分类模型；利用训练好的学习分类模型对新提交的报销申请单进行分析，生成报销申请单对应的审批流程。可以理解的是，本发明专利技术提供的技术方案，利用单位长期积累的报销审批过程数据，应用机器学习的方法开展训练，并生成新的报销单据在单位内部的审批级次和流程，提高行政运行效率。提高行政运行效率。提高行政运行效率。

【技术实现步骤摘要】
一种报销审批流程生成方法、系统、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及费用管理
，具体涉及一种报销审批流程生成方法、系统、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前各个单位的财务报销必须经过相应的审批审核过程，行政事业单位要求尤其规范。根据制度文件的要求，单位普遍制定了较为细致的报销审批审核工作流程，在传统的纸质单据签字审批的业务模式下，经办人需要根据报销单据中的经费渠道、内部机构、人员级别、费用类型、经费额度、特殊事项等信息，按照内部审批流程的要求逐级找指定人审批。
[0003]传统的审批模式要求报销经办人充分了解、熟悉单位的审批流程规则，适用于审批规则较为简单、单位人员相对稳定的小型单位，对于规模较大、人员流动较大的单位，会导致审批规则复杂，对报销审批业务造成很大的障碍，影响行政运行效率，尤其是当经办人为新人时，更加影响报销流程的运行效率。
[0004]因此，目前的报销审批流程方式，在审批规则较复杂时，对报销审批业务造成很大的障碍，影响行政运行效率。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种报销审批流程生成方法、系统、设备及存储介质，以解决现有技术在审批规则较复杂时，对报销审批业务造成很大的障碍、影响行政运行效率的问题。
[0006]根据本专利技术实施例的第一方面，提供一种报销审批流程生成方法，包括：
[0007]获取已经完成审批的报销单据，提取所述报销单据的特征向量；
[0008]获取所述报销单据的审批流程，将所述审批流程作为一个类别，并编码，得到所述特征向量对应的流程类别；
[0009]将所述特征向量和对应的所述流程类别作为训练集，输入至预先建立的学习分类模型，得到训练好的学习分类模型；
[0010]利用所述训练好的学习分类模型对新提交的报销申请单进行分析，生成所述报销申请单对应的审批流程。
[0011]优选的，所述提取所述报销单据的特征向量，包括：
[0012]根据预存的单位报销审批规则，提取所述报销单据中的字段信息；
[0013]对每一个字段信息进行数值编码，得到完全数值化的特征向量。
[0014]优选的，所述利用所述训练好的学习分类模型对新提交的报销申请单进行分析，生成所述报销申请单对应的审批流程，包括：
[0015]获取新提交的报销申请单，提取所述报销申请单的特征向量；
[0016]将所述报销申请单的特征向量输入至训练好的学习分类模型，得出类别编码；
[0017]根据所述类别编码，反向映射得出所述报销申请单对应的审批流程。
[0018]优选的，在生成所述报销申请单对应的审批流程之后，还包括：
[0019]根据所述审批流程和预先存储的审批人信息，得出推荐审批流；
[0020]当获取经办人的确认指令后，根据所述推荐审批流，逐级发送至审批人，以完成审批工作。
[0021]优选的，还包括：
[0022]根据所述审批流程和预先存储的审批人信息，得出推荐审批流；
[0023]获取经办人自主逐级选择的包括审批人信息的审批流；
[0024]将所述推荐审批流与所述经办人自主选择的审批流进行比较，对差异进行判断；
[0025]当所述差异超过预设范围时，示出存在不合规风险的预警提示；
[0026]根据所述推荐审批流，示出引导信息，以引导经办人调整完善所选择的审批流。
[0027]优选的，在所述获取已经完成审批的报销单据之后，还包括：
[0028]对所述报销单据进行标准规范化处理，生成标准文件；
[0029]根据所述标准文件，提取所述报销单据的特征向量。
[0030]根据本专利技术实施例的第二方面，提供一种报销审批流程生成系统，包括：
[0031]数据解析模块，用于获取已经完成审批的报销单据，提取所述报销单据的特征向量；
[0032]审批流类别映射模块，用于获取所述报销单据的审批流程，将所述审批流程作为一个类别，并编码，得到所述特征向量对应的流程类别；
[0033]神经网络模块，用于将所述特征向量和对应的所述流程类别作为训练集，输入至预先建立的学习分类模型，得到训练好的学习分类模型；
[0034]分析生成模块，用于利用所述训练好的学习分类模型对新提交的报销申请单进行分析，生成所述报销申请单对应的审批流程。
[0035]优选的，所述的系统，还包括：
[0036]特征向量数值化映射模块，用于根据预存的单位报销审批规则，提取所述报销单据中的字段信息；对每一个字段信息进行数值编码，得到完全数值化的特征向量。
[0037]根据本专利技术实施例的第三方面，提供一种报销审批流程生成设备，包括：
[0038]主控器，及与所述主控器相连的存储器；
[0039]所述存储器，其中存储有程序指令；
[0040]所述主控器用于执行存储器中存储的程序指令，执行上述任一项所述的方法。
[0041]根据本专利技术实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述任一项所述的方法。
[0042]本专利技术的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
[0043]可以理解的是，本专利技术提供的技术方案，通过获取已经完成审批的报销单据，提取报销单据的特征向量；获取报销单据的审批流程，将审批流程作为一个类别，并编码，得到特征向量对应的流程类别；将特征向量和对应的流程类别作为训练集，输入至预先建立的学习分类模型，得到训练好的学习分类模型；利用训练好的学习分类模型对新提交的报销申请单进行分析，生成报销申请单对应的审批流程。可以理解的是，本专利技术提供的技术方案，利用单位长期积累的报销审批过程数据，应用机器学习的方法开展训练，并生成新的报销单据在单位内部的审批级次和流程，对于审批规则复杂的情况，利用多次迭代训练得到
的学习分类模型仍然能够得到准确度较高的审批流程，避免人力资源浪费的同时，有效提高了行政运行效率。
[0044]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本专利技术。
附图说明
[0045]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本专利技术的实施例，并与说明书一起用于解释本专利技术的原理。
[0046]图1是根据一示例性实施例示出的一种报销审批流程生成方法的步骤示意图；
[0047]图2是根据一示例性实施例示出的报销单据特征向量和审批流程提取的示意图；
[0048]图3是根据一示例性实施例示出的一种报销审批流程生成方法的流程示意图；
[0049]图4是根据一示例性实施例示出的一种报销审批流程生成系统的示意框图；
[0050]图5是根据一示例性实施例示出的另一种报销审批流程生成系统的示意框图；
[0051]图6是根据一示例性实施例示出的BP人工神经网络拓扑示意图。
具体实施方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种报销审批流程生成方法，其特征在于，包括：获取已经完成审批的报销单据，提取所述报销单据的特征向量；获取所述报销单据的审批流程，将所述审批流程作为一个类别，并编码，得到所述特征向量对应的流程类别；将所述特征向量和对应的所述流程类别作为训练集，输入至预先建立的学习分类模型，得到训练好的学习分类模型；利用所述训练好的学习分类模型对新提交的报销申请单进行分析，生成所述报销申请单对应的审批流程。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述报销单据的特征向量，包括：根据预存的单位报销审批规则，提取所述报销单据中的字段信息；对每一个字段信息进行数值编码，得到完全数值化的特征向量。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述训练好的学习分类模型对新提交的报销申请单进行分析，生成所述报销申请单对应的审批流程，包括：获取新提交的报销申请单，提取所述报销申请单的特征向量；将所述报销申请单的特征向量输入至训练好的学习分类模型，得出类别编码；根据所述类别编码，反向映射得出所述报销申请单对应的审批流程。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在生成所述报销申请单对应的审批流程之后，还包括：根据所述审批流程和预先存储的审批人信息，得出推荐审批流；当获取经办人的确认指令后，根据所述推荐审批流，逐级发送至审批人，以完成审批工作。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：根据所述审批流程和预先存储的审批人信息，得出推荐审批流；获取经办人自主逐级选择的包括审批人信息的审批流；将所述推荐审批流与所述经办人自主选择的审批流进行比...

【专利技术属性】
技术研发人员：战冰，张学锋，邓高明，罗宁，吴泽朝，朱华雪，
申请(专利权)人：北京四方启点科技有限公司，
类型：发明
国别省市：