一种企业财务信息处理方法、系统及计算机储存介质与流程

1.本发明涉及信息管理领域，特别是涉及一种企业财务信息处理方法、系统及计算机储存介质。


背景技术：

2.财务管理是组织企业财务活动，处理财务关系的一项经济管理工作，是企业管理的一个重要组成部分，关系着企业的命脉。对于大型企业来说，财务管理至关重要。随着科技的不断发展，出现了财务信息化系统代替传动纸质记账的方法。
3.随着技术的快速发展，财务信息化要求的不断提高，企业、特别是大型企业集团对业务与财务数据的集成要求越来越高，财务系统得到了极快的发展和应用，极大的缓解了财务人员的工作压力，提升了工作效率，同时也降低了财务工作的出错率，同时利用信息化技术手段提升财务会计档案采集、流转、审核、归档、查阅等工作的时效性，切实体现降本增效成效。
4.但是目前企业在信息化的录入过程中还是要进行手工填写，这样浪费了大量的财务相关人员的精力，导致工作效率降低。


技术实现要素：

5.基于此，有必要针对浪费了大量的财务相关人员的精力，导致工作效率降低问题，提供一种基于人工智能的企业财务信息处理方法。
6.一种基于人工智能的企业财务信息处理方法，包括：
7.获取目标单据的图像信息，提取所述图像信息所对应的目标信息，所述目标信息包括目标标签信息以及对应所述目标标签信息的目标数据信息；
8.根据图像信息内所包含的所述若干个标签信息，基于人工智能模型识别所述图像信息对应的单据类型，并根据所述单据类型调取对应的单据模板；
9.根据所述目标标签信息及对应所述目标标签信息对应的目标数据信息，构成若干个目标信息的结构化信息；
10.将所述若干个目标信息的结构化信息匹配至所述单据模板内。
11.在其中一个优选实施方式中，所述获取目标单据的图像信息，提取所述图像信息所对应的目标信息，所述目标信息包括目标标签信息以及对应所述目标标签信息的目标数据信息，包括：
12.通过影像获取终端获取所述目标单据的图像信息，并基于ocr文字识别获取所述图像信息的目标信息；
13.将所述目标信息进行分类，以得到所述目标标签信息以及对应所述目标标签信息的目标数据信息。
14.在其中一个优选实施方式中，所述将所述目标信息进行分类，以得到所述目标标签信息以及对应所述目标标签信息的目标数据信息，包括：
15.获取所述图像信息内的若干个目标标签信息及每个所述目标标签信息在图像内的坐标信息；
16.根据所述目标标签信息的坐标信息获取预设方向的预设距离的目标数据信息；
17.将所获取的目标数据信息将该目标标签信息的相匹配。
18.在其中一个优选实施方式中，所述根据图像信息内所包含的所述若干个标签信息，基于人工智能模型识别所述图像信息对应的单据类型，并根据所述单据类型调取对应的单据模板，包括：
19.根据目标标签信息，并基于人工智能循环遍历查找单据类型数据库，以获取与所述目标标签信息匹配度最高的单据类型；
20.将所述与所述目标标签信息匹配度最高的单据类型对应的模板作为所述图像信息所对应的单据类型的模板。
21.在其中一个优选实施方式中，所述根据所述目标标签信息及对应所述目标标签信息对应的目标数据信息，构成若干个目标信息的结构化信息，包括：
22.将所述目标信息的若干个目标标签信息以及对应的目标数据信息进行关联，
23.将所述若干个目标标签信息相互关联，以构成结构化信息。
24.在其中一个优选实施方式中，所述将所述若干个目标信息的结构化信息匹配至所述单据模板内，包括：
25.将目标标签信息对应的目标数据信息填充至所述匹配度最高的单据模板的对应位置。
26.在其中一个优选实施方式中，所述将目标信息对应的目标数据信息填充至所述匹配度最高的单据模板的对应位置，包括：
27.识别所述单据模板内的与所述目标标签信息相对应的模板标签位置信息；
28.根据所述模板标签位置信息获取与所述目标标签信息对应的目标数据位置信息；
29.将所述目标数据信息填充至所述目标数据位置信息所对应的位置。
30.在其中一个优选实施方式中，所述目标标签信息包括：购方纳税人名称、购方纳税人识别号、购方地址电话、购方银行账号、商品名称、规格型号、计量单位、数量、单价、金额、税率、税额、合计金额、税价合计、销方纳税人名称、销方纳税人识别号、销方地址电话、销方银行账号、备注、开票人、收款人及复核人。
31.本发明上述实施方式中公开的方法以原始凭证电子化管理为核心，利用人工智能技术实现财务流程自动化、智能化。通过原始凭证规范化梳理，内外部单据电子化应用,人工智能技术识别稽核，业财融合联动批量处理及档案可视化集中管控等举措，建立线上闭环的会计凭证管理体系，推动传统财务业务进行数字化转型。大幅减轻业财人员线下繁重的工作量，财务人员能够从大量重复的工作中解脱出来，节约人工成本。
32.一种基于人工智能的企业财务信息处理系统，包括：
33.目标信息获取模块，用以获取目标单据的图像信息，提取所述图像信息所对应的目标信息，所述目标信息包括目标数据信息以及对应所述目标数据信息的目标标签信息；
34.结构化信息处理模块，用以根据所述目标标签信息及对应所述目标标签信息对应的目标数据信息，构成若干个目标信息的结构化信息；
35.单据模板调取模块，用以基于所述若干个结构化信息，基于人工智能模型识别所
述图像信息对应的单据类型，并根据所述单据类型调取对应的单据模板；
36.及目标信息匹配模块，用以将所述若干个目标信息的结构化信息匹配至所述单据模板内。
37.本发明上述实施方式中公开的系统以原始凭证电子化管理为核心，利用人工智能技术实现财务流程自动化、智能化。通过原始凭证规范化梳理，内外部单据电子化应用,人工智能技术识别稽核，业财融合联动批量处理及档案可视化集中管控等举措，建立线上闭环的会计凭证管理体系，推动传统财务业务进行数字化转型。大幅减轻业财人员线下繁重的工作量，财务人员能够从大量重复的工作中解脱出来，节约人工成本。
38.一种计算机储存介质，所述储存介质包括储存的程序，其中，在所述程序运行时控制所述储存介质所在设备执行以上所述的方法。
39.本发明上述实施方式中公开的计算机储存介质通过执行上述方法，以原始凭证电子化管理为核心，利用人工智能技术实现财务流程自动化、智能化。通过原始凭证规范化梳理，内外部单据电子化应用,人工智能技术识别稽核，业财融合联动批量处理及档案可视化集中管控等举措，建立线上闭环的会计凭证管理体系，推动传统财务业务进行数字化转型。大幅减轻业财人员线下繁重的工作量，财务人员能够从大量重复的工作中解脱出来，节约人工成本。
附图说明
40.图1为本发明第一优选实施方式中的企业财务信息处理方法的流程图；
41.图2为本发明第一优选实施方式中的企业财务信息处理方法的s10的细分步骤流程图；
42.图3为本发明第一优选实施方式中的企业财务信息处理方法的s12的细分步骤流程图；
43.图4为本发明第一优选实施方式中的企业财务信息处理方法的s20的细分步骤流程图图；
44.图5为本发明第一优选实施方式中的企业财务信息处理方法的s30的细分步骤流程图图；
45.图6为本发明第一优选实施方式中的企业财务信息处理方法的s40的细分步骤流程图图；
46.图7为本发明第二优选实施方式中的企业财务信息处理系统的模块示意图。
具体实施方式
47.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
48.需要说明的是，当元件被称为“设置于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的，并不表示是唯一的实施方式。
49.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
50.如图1所示，本发明第一优选实施方式公开了一种基于人工智能的企业财务信息处理方法，该方法包括：
51.s10：获取目标单据的图像信息，提取所述图像信息所对应的目标信息，所述目标信息包括目标数据信息以及对应所述目标数据信息的目标标签信息；
52.具体地，结合图1及图2所示，本步骤包括以下细分步骤：
53.s11：通过影像获取终端获取所述目标单据的图像信息，并基于ocr文字识别获取所述图像信息的目标信息；
54.本细分步骤中，上述图像信息通过上述影像获取终端拍照或扫描得到，上述影像获取终端可以移动终端、拍照设备以及文件扫描设备等。也可以通过其它图像信息获取设备，本发明对此不作限制。获取上述图像信息后，接着基于ocr文字识别技术获取上述图像信息内的目标信息，该目标信息主要是文字信息，其中，目标信息包括目标数据信息以及对应所述目标数据信息的目标标签信息。
55.上述目标标签信息可以包括：单据名称、购方纳税人名称、购方纳税人识别号、购方地址电话、购方银行账号、商品名称、规格型号、计量单位、数量、单价、金额、税率、税额、合计金额、税价合计、销方纳税人名称、销方纳税人识别号、销方地址电话、销方银行账号、备注、开票人、收款人及复核人等标签信息。
56.上述目标数据信息可以为对应上述目标标签信息的数据信息，包括上述购方纳税人名称、购方纳税人识别号、购方地址电话、购方银行账号、商品名称、规格型号、计量单位、数量、单价、金额、税率、税额、合计金额、税价合计、销方纳税人名称、销方纳税人识别号、销方地址电话、销方银行账号、备注、开票人、收款人及复核人的对应数据信息和文字信息。
57.上述ocr技术是光学字符识别的缩写(optical character recognition)，是通过扫描等光学输入方式将各种票据、文稿及其它印刷品的文字转化为图像信息，再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术。
58.s12：将所述目标信息进行分类，以得到所述目标数据信息以及对应所述目标数据信息的目标标签信息。
59.具体地，结合图2及图3所示，本细分步骤中，上述得到所述目标数据信息的过程具体地可以包括：
60.s121：获取所述图像信息内的若干个目标标签信息及每个所述目标标签信息在图像内的坐标信息。
61.本细分步骤，基于上述ocr技术获取图片信息内的标签信息，上述标签信息一般可直接体现在上述图像信息内，且使用的标准字体，便于ocr技术的直接识别。接着，识别每个标签信息的在上述图像信息的坐标信息，便于识别每个标签信息在图像内的位置。
62.s122：根据所述目标标签信息的坐标信息获取预设方向的预设距离的目标数据信息。
63.本细分步骤中，根据上述每个标签信息在上述图像信息内的坐标信息，向预设方
向偏移预设距离，获取与该标签信息相匹配的目标数据信息。本实施方式中，得到上述标签信息在上述图像信息内的坐标信息后，优先设定向该标签信息对应的坐标信息的右侧进行偏移，以获取该标签信息右侧的数据信息，偏移的预设距离，可根据单据的类型进行设定，若偏移预设距离后，得不到数据信息，便回到上述标签信息的坐标信息作为原点，向下偏移预设距离，得到位于标签信息下方的数据信息。
64.s123：将所获取的目标数据信息将该目标标签信息的相匹配。
65.本细分步骤中，将上述获取的数据信息与对应的目标标签信息相匹配，以得到与每个标签信息相匹配的目标数据信息。
66.若上述多个标签信息对应获取的一个数据信息，或者多个数据信息对应一个标签信息，便对该数据信息及标签信息进行标识，便于后续人工介入核对。
67.本方法还包括对获取的图像信息、目标数据信息及目标标签信息进行储存。
68.业务人员通过输入采购订单编号获取订单信息，经核实后根据预先设置的附件分录上传影像，可支持影像的修改、预览、标记删除等，最终将上传的影像进行编码，储存到内网云服务空间中。
69.移动终端的上传的影像附件可自动同步到web端查询，业务人员可勾选web侧和移动终端侧的全部影像附件发起电子单据工作流，通过接口发送到erp进行审批，财务人员在erp点击电子影像单据号，可跳转到web端查询原始影像附件。
70.业务和财务人员可根据权限控制所能查阅的影像附件，通过综合查询入口输入财务凭证号、采购订单号、项目编号、项目名称、供应商、电子影像单据号等可快速检索到与此业务相关的整套影像附件，有效提升查阅速度，可以支持单独下载和批量下载。
71.可根据不同的采购订单类型设置影像附件的要求，影像按一定的编码规范进行归类储存、影像储存的日志管理、影像权限的配置管理以及共享服务平台的系统整体配置管理。
72.影像编码是影像储存的核心，所有影像在存入数据库时，都要根据系统预设好的规则，生成一段影像编码，编码要求具有分组功能。
73.如：l010000300-fp-20201220-50310248-100003817组成，前10位代表利润中心区分单位，fp代表业务为发票，20201220代表上传影像时间，50310248代表上传用户，100003817代表采购订单编号，尽可能多的将业务核心数据加在影像编码的规则中，后续根据某一个条件可以将所有影像附件全部查找到。
74.s20：根据图像信息内所包含的所述若干个标签信息，基于人工智能模型识别所述图像信息对应的单据类型，并根据所述单据类型调取对应的单据模板。
75.具体地，结合图1及图4所示，上述步骤s20中，可以包括以下细分步骤：
76.s21：根据目标标签信息，并基于人工智能循环遍历查找单据类型数据库，以获取与所述目标标签信息匹配度最高的单据类型。
77.本细分步骤中，基于人工智能循环遍历查找单据类型数据库内的单据类型，将对应单据类型所包含的填充类别信息与上述目标标签信息进行匹配，查找与上述目标信息匹配最全的单据类型，最好的，若所查找的单据类型能够匹配图形信息内的全部目标标签信息，便认为该图像信息匹配该对应的单据类型。
78.s22：将所述与所述目标标签信息匹配度最高的单据类型对应的模板作为所述图
像信息所对应的单据类型的模板。
79.上述每个单据类型中包含至少一个对应该单据类型的单据模板，本细分步骤中，将调取该对应单据类型的单据模板，并将该单据模板作为上述图像信息所匹配对应的单据模板。
80.上述单据类型可以包括发票单据类型、采购单单据类型、销售单单据类型、结算单单据类型、运输单据类型、保险单据类型及借款单据类型。上述每个单据类型包括至少一个对应的单据模板，每个单据类型也可以包括多个对应的单据模板。
81.s30：根据所述目标标签信息及对应所述目标标签信息对应的目标数据信息，构成若干个目标信息的结构化信息；
82.本步骤中，结合图1及图5所示，上述具体可以包括以下细分步骤：
83.s31：将所述目标信息的若干个目标标签信息以及对应的目标数据信息进行关联。
84.在上述之前步骤s10中得到了上述图像信息内的若干个目标标签信息以及与该若干个目标标签信息对应的目标数据信息，本细分步骤中，将上述若干个目标标签信息及对应的目标数据信息进行关联。
85.s32：将所述若干个目标标签信息相互关联，以构成结构化信息。
86.在上述将若干个目标标签信息与对应的目标数据信息进行关联之后，本细分步骤中，将上述图像信息内的所有的若干个目标标签信息再进行关联，以构成结构化信息。本实施方式中，上述结构化信息数据可以通过xml文件解析获取结构化数据。
87.s40：将所述若干个目标信息的结构化信息匹配至所述单据模板内。
88.本步骤中，上述具体可以包括将目标标签信息对应的目标数据信息填充至所述匹配度最高的单据模板的对应位置。具体地，上述将目标信息对应的目标数据信息填充至所述匹配度最高的单据模板的对应位置，结合图1及图6所示，包括：
89.s41：识别所述单据模板内的与所述目标标签信息相对应的模板标签位置信息；
90.s42：根据所述模板标签位置信息获取与所述目标标签信息对应的目标数据位置信息；
91.s43：将所述目标数据信息填充至所述目标数据位置信息所对应的位置。
92.本发明上述实施方式中公开的方法以原始凭证电子化管理为核心，利用人工智能技术实现财务流程自动化、智能化。通过原始凭证规范化梳理，内外部单据电子化应用,人工智能技术识别稽核，业财融合联动批量处理及档案可视化集中管控等举措，建立线上闭环的会计凭证管理体系，推动传统财务业务进行数字化转型。大幅减轻业财人员线下繁重的工作量，财务人员能够从大量重复的工作中解脱出来，节约人工成本。
93.如图7所示，本发明第一优选实施方式公开了一种基于人工智能的企业财务信息处理系统100，该系统包括目标信息获取模块110、结构化信息处理模块120、单据模板调取模块130及目标信息匹配模块140。
94.上述目标信息获取模块110用以获取目标单据的图像信息，提取所述图像信息所对应的目标信息，所述目标信息包括目标数据信息以及对应所述目标数据信息的目标标签信息；
95.上述目标信息获取模块110通过影像获取终端获取所述目标单据的图像信息，并基于ocr文字识别获取所述图像信息的目标信息；
96.上述图像信息通过上述影像获取终端拍照或扫描得到，上述影像获取终端可以移动终端、拍照设备以及文件扫描设备等。也可以通过其它图像信息获取设备，本发明对此不作限制。获取上述图像信息后，接着基于ocr文字识别技术获取上述图像信息内的目标信息，该目标信息主要是文字信息，其中，目标信息包括目标数据信息以及对应所述目标数据信息的目标标签信息。
97.上述目标标签信息可以包括：单据名称、购方纳税人名称、购方纳税人识别号、购方地址电话、购方银行账号、商品名称、规格型号、计量单位、数量、单价、金额、税率、税额、合计金额、税价合计、销方纳税人名称、销方纳税人识别号、销方地址电话、销方银行账号、备注、开票人、收款人及复核人等标签信息。
98.上述目标数据信息可以为对应上述目标标签信息的数据信息，包括上述购方纳税人名称、购方纳税人识别号、购方地址电话、购方银行账号、商品名称、规格型号、计量单位、数量、单价、金额、税率、税额、合计金额、税价合计、销方纳税人名称、销方纳税人识别号、销方地址电话、销方银行账号、备注、开票人、收款人及复核人的对应数据信息和文字信息。
99.上述ocr技术是光学字符识别的缩写(optical character recognition)，是通过扫描等光学输入方式将各种票据、文稿及其它印刷品的文字转化为图像信息，再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术。
100.上述目标信息获取模块110将所述目标信息进行分类，以得到所述目标数据信息以及对应所述目标数据信息的目标标签信息。
101.具体地，上述目标信息获取模块110上述得到所述目标数据信息的过程具体地可以包括：
102.上述目标信息获取模块110获取所述图像信息内的若干个目标标签信息及每个所述目标标签信息在图像内的坐标信息。
103.本细分步骤，基于上述ocr技术获取图片信息内的标签信息，上述标签信息一般可直接体现在上述图像信息内，且使用的标准字体，便于ocr技术的直接识别。接着，识别每个标签信息的在上述图像信息的坐标信息，便于识别每个标签信息在图像内的位置。
104.上述目标信息获取模块110根据所述目标标签信息的坐标信息获取预设方向的预设距离的目标数据信息。
105.根据上述每个标签信息在上述图像信息内的坐标信息，向预设方向偏移预设距离，获取与该标签信息相匹配的目标数据信息。本实施方式中，得到上述标签信息在上述图像信息内的坐标信息后，优先设定向该标签信息对应的坐标信息的右侧进行偏移，以获取该标签信息右侧的数据信息，偏移的预设距离，可根据单据的类型进行设定，若偏移预设距离后，得不到数据信息，便回到上述标签信息的坐标信息作为原点，向下偏移预设距离，得到位于标签信息下方的数据信息。
106.上述目标信息获取模块110将所获取的目标数据信息将该目标标签信息的相匹配。
107.将上述获取的数据信息与对应的目标标签信息相匹配，以得到与每个标签信息相匹配的目标数据信息。若上述多个标签信息对应获取的一个数据信息，或者多个数据信息对应一个标签信息，便对该数据信息及标签信息进行标识，便于后续人工介入核对。
108.上述目标信息获取模块110还对获取的图像信息、目标数据信息及目标标签信息
进行储存。
109.业务人员通过输入采购订单编号获取订单信息，经核实后根据预先设置的附件分录上传影像，可支持影像的修改、预览、标记删除等，最终将上传的影像进行编码，储存到内网云服务空间中。移动终端的上传的影像附件可自动同步到web端查询，业务人员可勾选web侧和移动终端侧的全部影像附件发起电子单据工作流，通过接口发送到erp进行审批，财务人员在erp点击电子影像单据号，可跳转到web端查询原始影像附件。
110.业务和财务人员可根据权限控制所能查阅的影像附件，通过综合查询入口输入财务凭证号、采购订单号、项目编号、项目名称、供应商、电子影像单据号等可快速检索到与此业务相关的整套影像附件，有效提升查阅速度，可以支持单独下载和批量下载。
111.可根据不同的采购订单类型设置影像附件的要求，影像按一定的编码规范进行归类储存、影像储存的日志管理、影像权限的配置管理以及共享服务平台的系统整体配置管理。
112.影像编码是影像储存的核心，所有影像在存入数据库时，都要根据系统预设好的规则，生成一段影像编码，编码要求具有分组功能。
113.如：l010000300-fp-20201220-50310248-100003817组成，前10位代表利润中心区分单位，fp代表业务为发票，20201220代表上传影像时间，50310248代表上传用户，100003817代表采购订单编号，尽可能多的将业务核心数据加在影像编码的规则中，后续根据某一个条件可以将所有影像附件全部查找到。
114.上述结构化信息处理模块120用以根据所述目标标签信息及对应所述目标标签信息对应的目标数据信息，构成若干个目标信息的结构化信息；
115.上述结构化信息处理模块120根据目标标签信息，并基于人工智能循环遍历查找单据类型数据库，以获取与所述目标标签信息匹配度最高的单据类型。
116.本细分步骤中，基于人工智能循环遍历查找单据类型数据库内的单据类型，将对应单据类型所包含的填充类别信息与上述目标标签信息进行匹配，查找与上述目标信息匹配最全的单据类型，最好的，若所查找的单据类型能够匹配图形信息内的全部目标标签信息，便认为该图像信息匹配该对应的单据类型。
117.上述结构化信息处理模块120将所述与所述目标标签信息匹配度最高的单据类型对应的模板作为所述图像信息所对应的单据类型的模板。
118.上述每个单据类型中包含至少一个对应该单据类型的单据模板，本细分步骤中，将调取该对应单据类型的单据模板，并将该单据模板作为上述图像信息所匹配对应的单据模板。
119.上述单据类型可以包括发票单据类型、采购单单据类型、销售单单据类型、结算单单据类型、运输单据类型、保险单据类型及借款单据类型。上述每个单据类型包括至少一个对应的单据模板，每个单据类型也可以包括多个对应的单据模板。
120.上述单据模板调取模块130用以基于所述若干个结构化信息，基于人工智能模型识别所述图像信息对应的单据类型，并根据所述单据类型调取对应的单据模板；
121.上述单据模板调取模块130将所述目标信息的若干个目标标签信息以及对应的目标数据信息进行关联。
122.在上述目标信息获取模块110得到了上述图像信息内的若干个目标标签信息以及
与该若干个目标标签信息对应的目标数据信息，本细分步骤中，将上述若干个目标标签信息及对应的目标数据信息进行关联。
123.上述单据模板调取模块130将所述若干个目标标签信息相互关联，以构成结构化信息。
124.在上述将若干个目标标签信息与对应的目标数据信息进行关联之后，本细分步骤中，将上述图像信息内的所有的若干个目标标签信息再进行关联，以构成结构化信息。本实施方式中，上述结构化信息数据可以通过xml文件解析获取结构化数据。
125.上述目标信息匹配模块140用以将所述若干个目标信息的结构化信息匹配至所述单据模板内。
126.上述目标信息匹配模块140将目标标签信息对应的目标数据信息填充至所述匹配度最高的单据模板的对应位置。具体地，上述将目标信息对应的目标数据信息填充至所述匹配度最高的单据模板的对应位置，具体包括：识别所述单据模板内的与所述目标标签信息相对应的模板标签位置信息；根据所述模板标签位置信息获取与所述目标标签信息对应的目标数据位置信息；将所述目标数据信息填充至所述目标数据位置信息所对应的位置。
127.本发明上述实施方式中公开的系统以原始凭证电子化管理为核心，利用人工智能技术实现财务流程自动化、智能化。通过原始凭证规范化梳理，内外部单据电子化应用,人工智能技术识别稽核，业财融合联动批量处理及档案可视化集中管控等举措，建立线上闭环的会计凭证管理体系，推动传统财务业务进行数字化转型。大幅减轻业财人员线下繁重的工作量，财务人员能够从大量重复的工作中解脱出来，节约人工成本。
128.本发明另一实施方式还公开了一种计算机储存介质，所述储存介质包括储存的程序，其中，在所述程序运行时控制所述储存介质所在设备执行以上所述的方法。
129.本发明上述实施方式中公开的计算机储存介质通过执行上述方法，以原始凭证电子化管理为核心，利用人工智能技术实现财务流程自动化、智能化。通过原始凭证规范化梳理，内外部单据电子化应用,人工智能技术识别稽核，业财融合联动批量处理及档案可视化集中管控等举措，建立线上闭环的会计凭证管理体系，推动传统财务业务进行数字化转型。大幅减轻业财人员线下繁重的工作量，财务人员能够从大量重复的工作中解脱出来，节约人工成本。
130.需要说明的是，本公开上述的计算机储存介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读储存介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读储存介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读储存介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问储存器(ram)、只读储存器(rom)、可擦式可编程只读储存器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读储存器(cd-rom)、光储存器件、磁储存器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读储存介质可以是任何包含或储存程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读储存介质以外的任何计算机储存介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于
由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机储存介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、rf(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
131.在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如http(hyper text transfer protocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“lan”)，广域网(“wan”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。
132.上述计算机储存介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
133.上述计算机储存介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：
134.以上上述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
135.以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。