[发明专利]财务数据处理方法及系统有效
申请号: | 202210093647.8 | 申请日: | 2022-01-26 |
公开(公告)号: | CN114511393B | 公开(公告)日: | 2023-02-03 |
发明(设计)人: | 张政 | 申请(专利权)人: | 广州和颂教育科技有限公司 |
主分类号: | G06Q40/12 | 分类号: | G06Q40/12;G06N3/0464 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 510000 广东省广州市南沙区金隆路41号之*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 财务 数据处理 方法 系统 | ||
1.一种财务数据处理方法,其特征在于,包括:
获取待处理对象的对象标识信息,基于所述对象标识信息获取对应的目标对象的第一财务信息和第二财务信息;其中所述第一财务信息与所述第二财务信息的类型不同,且不同的所述目标对象对应的第二财务信息不同,所述第一财务信息包括所述目标对象对应的至少一个费用项目信息以及每个所述费用项目信息对应的费用信息;
基于所述目标对象的每个所述费用项目信息、每个所述费用项目信息对应的费用信息以及所述第二财务信息,确定所述目标对象的第三财务信息;
将所述第三财务信息和所述对象标识信息输入财务管理系统,以使所述财务管理系统基于所述第三财务信息和所述对象标识信息生成所述目标对象的对账信息;
其中,所述基于所述对象标识信息获取对应的目标对象的第一财务信息,包括:
基于所述对象标识信息获取所述目标对象对应的目标图像,所述目标图像包含所述目标对象对应的至少一个费用项目信息以及每个所述费用项目信息对应的费用信息:
将所述目标图像输入预设图像识别模型,以识别得到所述目标对象的至少一个费用项目信息以及每个所述费用项目信息对应的费用信息;其中,所述预设图像识别模型是预先基于多个样本图像以及每个所述样本图像中的指定信息对原始图像识别模型训练得到的,所述多个样本图像均包括样本第一财务信息,每个所述样本图像中的指定信息包括样本第一财务信息所在的页码数据;
其中,所述预设图像识别模型包括卷积神经网络,以及与所述卷积神经网络并列连接的两个全连接层;所述将所述目标图像输入预设图像识别模型,以识别得到所述目标对象的至少一个费用项目信息以及每个所述费用项目信息对应的费用信息,包括:
将所述目标图像输入所述卷积神经网络,以得到第一预设图像区域的第一特征图和第二预设图像区域的第二特征图;其中所述第一预设图像区域是所述目标图像中包含至少一个预设关键词的图像区域,所述至少一个预设关键词与所述目标图像中的所述第一财务信息中记录的费用项目相关,所述第二预设图像区域是所述目标图像中与所述第一预设图像区域相邻的区域;
将所述第一特征图输入一个所述全连接层以得到所述目标对象的至少一个费用项目信息,同时将所述第二特征图输入另一个所述全连接层以得到所述目标对象的每个所述费用项目信息对应的费用信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标图像至少包括所述目标对象对应的合同文本的图像。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第二财务信息至少包括所述目标对象对应的卡券信息。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标对象包括学员,所述对象标识信息至少包括所述学员的身份证号码、手机号码和/或生物特征信息。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,还包括:
将所述对账信息发送至所述对象标识信息指示的移动终端;
接收到所述移动终端发来的确认信息时,基于所述第三财务信息生成付费信息,将所述付费信息发送至所述移动终端,以使用户在所述移动终端上基于所述付费信息完成支付操作。
6.一种财务数据处理系统,其特征在于,包括:
信息获取模块,用于获取待处理对象的对象标识信息,基于所述对象标识信息获取对应的目标对象的第一财务信息和第二财务信息;其中所述第一财务信息与所述第二财务信息的类型不同,且不同的所述目标对象 的第二财务信息不同,所述第一财务信息包括所述目标对象对应的至少一个费用项目信息以及每个所述费用项目信息对应的费用信息;
信息确定模块,用于基于所述目标对象的每个所述费用项目信息、每个所述费用项目信息对应的费用信息以及所述第二财务信息,确定所述目标对象的第三财务信息;
信息处理模块,用于将所述第三财务信息和所述对象标识信息输入财务管理系统,以使所述财务管理系统基于所述第三财务信息和所述对象标识信息生成所述目标对象的对账信息;
其中,所述信息获取模块,具体用于:
基于所述对象标识信息获取所述目标对象对应的目标图像,所述目标图像包含所述目标对象对应的至少一个费用项目信息以及每个所述费用项目信息对应的费用信息:
将所述目标图像输入预设图像识别模型,以识别得到所述目标对象的至少一个费用项目信息以及每个所述费用项目信息对应的费用信息;其中,所述预设图像识别模型是预先基于多个样本图像以及每个所述样本图像中的指定信息对原始图像识别模型训练得到的,所述多个样本图像均包括样本第一财务信息,每个所述样本图像中的指定信息包括样本第一财务信息所在的页码数据;
其中,所述预设图像识别模型包括卷积神经网络,以及与所述卷积神经网络并列连接的两个全连接层;所述信息获取模块,进一步用于:
将所述目标图像输入所述卷积神经网络,以得到第一预设图像区域的第一特征图和第二预设图像区域的第二特征图;其中所述第一预设图像区域是所述目标图像中包含至少一个预设关键词的图像区域,所述至少一个预设关键词与所述目标图像中的所述第一财务信息中记录的费用项目相关,所述第二预设图像区域是所述目标图像中与所述第一预设图像区域相邻的区域;
将所述第一特征图输入一个所述全连接层以得到所述目标对象的至少一个费用项目信息,同时将所述第二特征图输入另一个所述全连接层以得到所述目标对象的每个所述费用项目信息对应的费用信息。
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