[发明专利]基于智能算法的发票数据处理方法及装置

权利要求书

1.一种基于智能算法的发票数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标用户的交易数据；所述交易数据包括交易信息和交易标识；所述交易信息包括当次交易的交易对象信息、交易内容信息、交易金额信息、交易时间信息和交易方式信息；所述交易标识用于指示所述交易数据的交易类型；

基于预设的向量转化算法，将所述交易信息中的多种信息转化为多个交易向量；

确定每一所述交易向量对应的权重，计算所述多个交易向量的加权求和结果，以得到交易特征数据；所述权重与所述交易向量对应的交易信息的信息长度成正比；

将所述交易特征数据输入至所述交易类型对应的发票生成神经网络模型，以得到所述发票生成神经网络模型输出的发票信息；所述发票生成神经网络模型通过包括有对应于任一所述交易类型的多个历史交易特征数据和对应的历史发票信息的训练数据集训练得到；所述发票生成神经网络模型包括特征提取网络和特征重构网络和分类网络；

将所述发票信息发送至开票服务器以获取所述开票服务器根据所述发票信息生成的发票凭证数据；

获取所述目标用户的报销请求和工作记录信息，根据所述交易数据、所述报销请求和所述工作记录信息，确定所述目标用户的报销指令，并将所述报销指令发送至报销服务器以使得所述报销服务器将所述交易数据对应的交易金额报销至所述目标用户的金融账户；

将所述交易数据、所述报销指令和所述发票凭证数据关联至所述目标用户对应的经营主体，并储存到数据库中。

2.根据权利要求1所述的基于智能算法的发票数据处理方法，其特征在于，所述获取所述目标用户的报销请求和工作记录信息，根据所述交易数据、所述报销请求和所述工作记录信息，确定所述目标用户的报销指令，并将所述报销指令发送至报销服务器以使得所述报销服务器将所述交易数据对应的交易金额报销至所述目标用户的金融账户，包括：

获取所述目标用户的工作记录信息；

将所述交易信息与所述工作记录信息进行匹配，以判断所述交易数据是否为工作相关交易数据；

若判断结果为是，生成所述交易数据对应的报销记录；

获取所述目标用户发送的报销请求，根据所述报销请求和所述报销记录，确定所述目标用户的报销指令，并将所述报销指令发送至报销服务器以使得所述报销服务器将所述交易数据对应的交易金额报销至所述目标用户的金融账户。

3.根据权利要求2所述的基于智能算法的发票数据处理方法，其特征在于，所述工作记录信息中包括所述目标用户在多个工作时间段中的多个工作任务信息，以及，所述将所述交易信息与所述工作记录信息进行匹配，以判断所述交易数据是否为工作相关交易数据，包括：

根据所述交易信息中的交易时间信息，确定在所述交易时间信息的预设的时间误差范围内的所述工作时间段作为目标工作时间段；

将所述交易信息中除所述交易时间信息外的其他信息作为第一字符集合，将所有所述目标工作时间段中的所述工作任务信息作为第二字符集合，计算所述第一字符集合和所述第二字符集合的余弦相似度；

判断所述余弦相似度是否大于预设的相似度阈值，若是，则判断所述交易数据为工作相关交易数据。

4.根据权利要求1所述的基于智能算法的发票数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

对于目标经营主体，从所述数据库中确定所述目标经营主体在历史时间段的所述交易数据、所述报销指令和所述发票凭证数据；

根据所述目标经营主体在历史时间段的所述交易数据、所述报销指令和所述发票凭证数据，确定所述目标经营主体对应的交易相关的算法稳定情况；所述算法稳定情况用于指示所述目标经营主体的服务器中用于交易运算的算法的有效性。