【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及企业报销，具体而言，涉及一种基于多模态模型的报销流程优化方法及装置。
技术介绍
1、传统的财务报销流程中，通常采用人工填写报销单、手动核对发票、审核审批等方式进行。近年来，随着人工智能和数据处理技术的发展，一些基于规则引擎、机器学习等技术的财务报销智能化系统也开始出现。这些系统能够自动识别发票信息、进行费用分类、审批流程管理等，但仍存在识别准确率不高、处理复杂情况能力有限等问题；传统财务报销流程中繁琐、耗时、易出错等问题严重影响了企业的财务效率和管理水平，传统的财务报销流程往往依赖于人工操作，这种方式容易受到个体能力和主观意识的影响，导致流程效率低下、审核不严谨、易出现差错等诸多问题。
2、针对上述相关技术中传统的财务报销流程通常依赖于人工操作，操作流程不仅繁琐耗时、而且还容易出现差错、导致报销流程的效率和准确性都较低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种基于多模态模型的报销流程优化方法及装置，以至少解决相关技术中传统的财务报销流程通常依赖于人工操作，操作流程不仅繁琐耗时、而且还容易出现差错、导致报销流程的效率和准确性都较低的技术问题。
2、根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种基于多模态模型的报销流程优化方法，包括：接收目标对象提交的待报销材料，其中，所述目标对象为提出报销请求的对象，所述待报销材料指进行报销时需要的证明材料；对所述待报销材料进行图像识别和文本提取，得到所述待报销材料的单据分类信
3、可选地，对所述待报销材料进行图像识别和文本提取，得到所述待报销材料的单据分类信息和报销文本信息，包括：利用多模态图像分类模型对所述待报销材料中的图像信息进行识别处理，得到所述单据分类信息，其中，所述图像信息为所述报销凭证对应的信息，所述多模态图像分类模型是使用多组第二训练数据通过深度学习的方式对多模态模型进行训练得到的，所述多组第二训练数据中的每一组均包括：样本图像信息、与所述样本图像信息对应的样本单据分类信息；利用文字识别技术对所述图像信息中的所述文本信息进行识别和提取，并确定提取出的所述文本信息为所述待报销材料的所述报销文本信息。
4、可选地，在将所述单据分类信息和所述报销文本信息输入至报销分类模型中，以利用所述报销分类模型基于所述单据分类信息和所述报销文本信息确定所述待报销材料的报销类型之前，该基于多模态模型的报销流程优化方法还包括：获取多组样本报销信息，其中，所述样本报销信息包括：所述样本单据分类信息、所述样本报销文本信息、及与所述样本单据分类信息和所述样本报销文本信息对应的所述样本报销类型，样本单据分类信息是由多模态图像分类模型对样本待报销材料中的图像信息进行图像识别得到的信息；将多组所述样本报销信息进行划分，得到样本训练报销信息和样本测试报销信息，其中，所述样本训练报销信息用于训练所述报销分类模型，所述样本测试报销信息用于对所述报销分类模型的准确度进行测试；利用所述样本训练报销信息对含有分类器的自然语言处理模型进行迭代训练，直至达到迭代终止条件时，确定当前训练得到的模型为初始报销分类模型，其中，所述分类器位于所述自然语言处理模型的顶部，所述迭代终止条件至少包括：迭代次数达到预设迭代次数，分类误差不超过误差阈值；利用所述样本测试报销信息对所述初始报销分类模型进行测试，得到测试结果；在所述测试结果表示所述初始报销分类模型达到精度要求的情况下，确定所述初始报销分类模型为所述报销分类模型，其中，所述达到精度要求指所述初始报销分类模型的所述分类误差不超过所述误差阈值。
5、可选地，将所述目标对象的特征信息、所述单据分类信息、所述报销文本信息及所述报销类型与报销申请表单中的字段进行比对，得到比对结果，包括：获取所述报销申请表单中各所述字段对应的所述报销信息；确定所述报销申请表单中的必填字段和非必填字段，其中，所述必填字段指生成所述目标报销申请表单必须填写的所述字段，所述非必填字段指生成所述目标报销申请表单非必须填写的所述字段；将所述目标对象的所述特征信息、所述单据分类信息、所述报销文本信息及所述报销类型与各所述字段对应的所述报销信息进行匹配，得到匹配结果；在所述匹配结果表示所述报销申请表单中所有所述必填字段均匹配到对应所述报销信息的情况下，确定所述比对结果为不存在所述缺失信息；在所述匹配结果表示所述报销申请表单中至少一个所述必填字段未匹配到对应所述报销信息的情况下，确定所述比对结果为存在所述缺失信息。
6、可选地，在所述比对结果表示存在所述缺失信息的情况下，在接收到所述目标对象根据提示信息提交的所述缺失信息后，将所述特征信息、所述单据分类信息、所述报销文本信息、所述报销类型及所述缺失信息填入所述报销申请表单中，以生成所述待报销材料对应的所述目标报销申请表单，包括：在所述比对结果表示存在所述缺失信息的情况下，确定所述报销申请表单中未匹配到所述报销信息的所述字段为所述目标字段；确定所述目标字段对应的所述报销信息为所述缺失信息；根据所述缺失信息生成提示信息，以提示所述目标对象根据所述提示信息提交所述缺失信息；在接收到所述目标对象提交的所述缺失信息后，将所述特征信息、所述单据分类信息、所述报销文本信息、所述报销类型及所述缺失信息填入所述报销申请表单中，以生成所述待报销材料对应的所述目标报销申请表单。
7、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多模态模型的报销流程优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多模态模型的报销流程优化方法，其特征在于，对所述待报销材料进行图像识别和文本提取，得到所述待报销材料的单据分类信息和报销文本信息，包括：
3.根据权利要求1所述的基于多模态模型的报销流程优化方法，其特征在于，在将所述单据分类信息和所述报销文本信息输入至报销分类模型中，以利用所述报销分类模型基于所述单据分类信息和所述报销文本信息确定所述待报销材料的报销类型之前，还包括：
4.根据权利要求1所述的基于多模态模型的报销流程优化方法，其特征在于，将所述目标对象的特征信息、所述单据分类信息、所述报销文本信息及所述报销类型与报销申请表单中的字段进行比对，得到比对结果，包括：
5.根据权利要求1所述的基于多模态模型的报销流程优化方法，其特征在于，在所述比对结果表示存在所述缺失信息的情况下，在接收到所述目标对象根据提示信息提交的所述缺失信息后，将所述特征信息、所述单据分类信息、所述报销文本信息、所述报销类型及所述缺失信息填入所述报销申请表单中，以生成所述待报销
6.根据权利要求1所述的基于多模态模型的报销流程优化方法，其特征在于，提交所述目标报销申请表单，以进入报销流程，包括：
7.根据权利要求1至6任一项所述的基于多模态模型的报销流程优化方法，其特征在于，还包括：
8.一种基于多模态模型的报销流程优化装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行权利要求1至7中任意一项所述的基于多模态模型的报销流程优化方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机指令，其特征在于，所述计算机指令被处理器执行时执行权利要求1至7中任意一项所述的基于多模态模型的报销流程优化方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于多模态模型的报销流程优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多模态模型的报销流程优化方法，其特征在于，对所述待报销材料进行图像识别和文本提取，得到所述待报销材料的单据分类信息和报销文本信息，包括：
3.根据权利要求1所述的基于多模态模型的报销流程优化方法，其特征在于，在将所述单据分类信息和所述报销文本信息输入至报销分类模型中，以利用所述报销分类模型基于所述单据分类信息和所述报销文本信息确定所述待报销材料的报销类型之前，还包括：
4.根据权利要求1所述的基于多模态模型的报销流程优化方法，其特征在于，将所述目标对象的特征信息、所述单据分类信息、所述报销文本信息及所述报销类型与报销申请表单中的字段进行比对，得到比对结果，包括：
5.根据权利要求1所述的基于多模态模型的报销流程优化方法，其特征在于，在所述比对结果表示存在所述缺失信息的情况下，在接收到所述目标对...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱婧，陆俊，王绍晓，杨茜，
申请(专利权)人：中国邮政储蓄银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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