基于多特征融合的票据分类技术及应用

本技术提出一种基于深度学习关键点检测的发票图像畸变校正方法，属于图像处理技术领域。

本技术解决了对票据图像畸变进行校正的问题，其技术方案要点为：首先，训练数据标注及增强；其次，设置网络结构及训练参数；然后，利用网络结构及训练参数设置训练关键点检测模型，保存训练后的模型；再然后，利用训练后的模型进行票据关键点检测；最后，利用检测到的关键点进行票据对齐。

本技术可以快速、精确、适用于自然场景，对校正后的图片进行识别很大程度上提高了OCR识别的准确率，为下游OCR应用减少人力物力投入，节省资源。

技术要求1.基于深度学习关键点检测的发票图像畸变校正方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、训练数据标注及增强；步骤2、设置网络结构及训练参数；步骤3、利用网络结构及训练参数设置训练关键点检测模型，保存训练后的模型；步骤4、利用训练后的模型进行票据关键点检测；步骤5、利用检测到的关键点进行票据对齐。

2.根据权利要求1所述的基于深度学习关键点检测的发票图像畸变校正方法，其特征在于，步骤1中，采用部分人工标注数据，而后用数据增强的策略生成大量训练数据，其具体包括如下步骤：步骤101、标注数据准备；步骤102、数据标注；步骤103、数据增强；步骤104、数据格式转换；步骤105、数据集划分。

3.根据权利要求2所述的基于深度学习关键点检测的发票图像畸变校正方法，其特征在于，步骤101中，标注数据准备时，收集不同类别的待标注图片，每类1000张，定义每类票据的关键点位置及名称，关键点个数大于4个；所述关键点的定义按如下准则执行：若发票图片中有表格且表格样式固定，则实际定义时以表格中的角点为准，且选取的关键点分布于发票票面的各个位置；若发票图片无表格，则应按照发票的固定文字区域位置为准来定义关键点；若实际发票图片存在不规整的问题导致部分定义的关键点不可见，则在执行实际标注任务时只标注相应的可见关键点。

4.根据权利要求2所述的基于深度学习关键点检测的发票图像畸变校正方法，其特征在于，步骤102中，数据标注时，有表格的发票图片采用VIA工具的points任务类型来执行标注，无表格的采用VIA的rect任务类型来执行标注。

【基金项目】中铁建供应链票据管理平台系统建设项目（2021-G03）。

【作者简介】邓长斌（1976-），男，山东聊城人，正高级会计师，从事大型建筑央企供应链金融与产业金融体系研究。

1引言近年来，我国经济面临下行压力，中小企业发展问题日渐突出，中小企业是我国经济体系的重要组成部分，其健康稳健发展有助于我国经济高水平发展，虽金融科技赋能下的电子债权凭证在一定程度上缓解了部分融资困难，但作为供应链金融新兴产品，尚没有纳入金融监管范畴，且属于供应链企业间自发行为产生，信息透明度低，具有极强封闭性，不仅不能有效缓解中小企业融资困境，还一定程度上加大了信用风险的发生概率[1]。

对此，为了有效缓解我国中小企业发展困境，有效管控信用市场风险，2019年6月13日，人民银行易纲行长提出“支持上海票据交易所在长三角地区推广应收账款票据化”，随后，2020年4月24日，供应链票据平台成功上线试运行，简单汇等供应链金融平台在供应链票据平台试运行期间即实现首批接入。

中铁建供应链票据平台于2022年6月完成对接，属于第三批接入平台之一。

中铁建供应链票据平台凭借自身多年服务中国铁建集团中小企业的业务积累、风控经验和行业智慧，积极配合上海票交所进行实践创新，推动供应链票据业务发展并且取得了不错的成绩。

在上海票据交易所的指导下，以中铁建供应链票据平台为代表之一的供应链金融平台开展供应链票据业务，为我国中小企业融资提供了创新的方式和渠道。

本文将基于供应链票据平台视角切入，分别从宏微观两个层面研究供应链票据平台的发展现状，进而运用对比分析的方法从平台发展历程、运行模式、供应链票据业务特点以及信用风险防控优化措施4方面分模块对中铁建供应链票据平台进行简介，帮助平台参与企业了解供应链票据平台相关信息，厘清供应链票据业务特点，最后总结全文，以期为其他供应链票据平台的发展提供可借鉴经验。

2供应链票据平台发展现状2.1供应链票据支持政策概述2017年10月，国务院办公厅在《关于积极推进供应链创新与应用的指导意见》中提出了重要的供应链发展方向，致力于以客户需求为导向，整合资源实现高效协同，促进智慧供应链发展，推动产业、商业和治理方式创新，为推进供给侧结构性改革提供支持。

新版中国知网免费入口登录方法及可用下载列表1、登录方法：CNKI中国知网于近期调整了登录方式及用户访问权限，对普通用户访问中文数据库和英文数据库的权限都增加了限制，同时CNKI中国知网也给代理商提供了免费登录入口，以供用户交流学习之用，只有具备正规授权资质的代理商，才有权限发布免费入口给客户使用。

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基于大语言模型知识增强和多特征融合的中文命名实体识别方法目录一、内容概括 (2)二、背景知识介绍 (2)1. 中文命名实体识别概述 (3)2. 大语言模型知识增强技术 (4)3. 多特征融合技术 (5)三、基于大语言模型的知识增强技术细节 (6)1. 数据预处理 (7)2. 模型选择与训练 (8)3. 知识增强策略设计 (10)4. 模型优化与性能提升 (11)四、多特征融合策略的实现细节 (12)1. 特征选择和提取 (13)2. 特征融合方法选择 (13)3. 特征融合策略的优化和改进 (15)五、基于大语言模型和多特征融合的中文命名实体识别方法的具体实施步骤161. 数据集准备与处理 (17)2. 构建和训练大语言模型 (17)3. 特征提取与融合策略设计 (18)4. 模型训练和评估流程 (19)一、内容概括采用多特征融合的方法，将多种特征信息融合在一起，包括词性特征、结构特征、上下文特征等。

这些特征有助于模型更全面地捕捉命名实体的特征，提高识别准确性。

通过构建训练集和验证集，并在训练集上进行迭代训练，不断优化模型参数。

在验证集上评估模型的性能，根据评估结果调整模型结构或参数，以达到最佳识别效果。

本文提出的方法通过结合大语言模型的知识增强和多特征融合技术，有效提高了中文命名实体识别的性能，为中文自然语言处理领域的发展提供了有益的参考。

二、背景知识介绍随着自然语言处理技术的不断发展，中文命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）作为其中的重要分支，在信息抽取、知识图谱构建、机器翻译等领域发挥着越来越重要的作用。

命名实体识别旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名等，这些实体通常携带大量丰富的语义信息和业务价值。

传统的中文命名实体识别方法主要依赖于基于规则的方法和统计学习方法。

随着大规模预训练模型（如BERT、GPT等）的出现，基于深度学习的命名实体识别方法逐渐成为研究热点。

陕西省大数据条例文章属性•【制定机关】陕西省人大及其常委会•【公布日期】2022.09.29•【字号】陕西省人民代表大会常务委员会公告（〔十三届〕第八十二号）•【施行日期】2023.01.01•【效力等级】省级地方性法规•【时效性】现行有效•【主题分类】电子信息正文陕西省人民代表大会常务委员会公告〔十三届〕第八十二号《陕西省大数据条例》已于2022年9月29日经陕西省第十三届人民代表大会常务委员会第三十六次会议通过，现予公布，自2023年1月1日起施行。

陕西省人民代表大会常务委员会2022年9月29日陕西省大数据条例（2022年9月29日陕西省第十三届人民代表大会常务委员会第三十六次会议通过）目录第一章总则第二章基础设施第三章数据资源第四章开发应用第五章产业发展第六章安全保障第七章法律责任第八章附则第一章总则第一条为了加强数据资源管理，规范数据处理活动，保障数据安全，促进大数据在经济发展、民生改善、社会治理中的应用，加快数字陕西建设，根据有关法律、行政法规，结合本省实际，制定本条例。

第二条本省行政区域内大数据的基础设施建设、资源管理、开发应用、产业发展、安全保障等相关活动，适用本条例。

本条例所称大数据，是指以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，以及对数据集合开发利用形成的新技术和新业态。

第三条大数据工作应当坚持统筹规划、创新引领、共享开放、依法管理、保障安全的原则。

第四条省人民政府统一领导全省大数据工作，理顺大数据管理体制，建立健全大数据治理制度和标准体系，完善跨部门、跨行业、跨区域的大数据统筹协调机制，将大数据工作纳入国民经济和社会发展计划，推进大数据基础设施建设和数字技术创新，研究解决大数据工作中的重大问题。

设区的市、县（市、区）人民政府负责本行政区域大数据工作，依托区域优势，合理布局基础设施，引导、支持相关产业发展，促进大数据发展应用。

乡（镇）人民政府、街道办事处按照大数据有关工作部署，推进大数据应用，提升基层治理效能。

0618728信息系统生存性分析研究综述刊,中/林雪纲//计算机工程.2006,32(5).13,6(E)0618729有线电视运营系统与银行系统联网设计与实现方法刊,中/李学伟//广播与电视技术.2006,33(4). 8991(L)银行联网业务系统是当前计算机工程应用的一个重要领域。

在考虑系统实现时要在体系结构、扩展性、安全性等多个方面作综合考虑。

本文对系统结构、接口技术体系、系统扩展性和安全性几个方面作了论述。

参30618730论城域HF C网络设备管理系统的建设刊,中/许磊//电视技术.2006,(3).47,10(L)论述了广电城域综合网管体系模型,详细介绍了HFC网络设备EMS系统在广电城域综合网管系统中的定位以及EMS系统与相关系统的接口,并重点讨论了EMS系统的规划思路和建设中的几个主要技术问题。

参50618731面向虚拟企业的分布式项目管理系统研究刊,中//计算机工程与应用.2006,42(9).215224(C2)本部分报道了工程与应用栏目的3篇文章,内容涉及面向虚拟企业的分布式项目管理系统研究(作者:周建宅,上海交通大学网络教育学院);结合小波变换的独立元心电信号增强(作者:杜德洁,上海第二军医大学计算机教研室);EP C系统的Savant中间件技术及其设计实现(作者:贺平,广州番禺职业技术学院软件学院)。

0618732一种基于规划自动生成的GIS专题分析模型设计刊,中//计算机工程与应用.2006,42(9).193 204(C2)本部分报道了工程与应用栏目的3篇文章,内容涉及一种基于规划自动生成的GIS专题分析模型设计(作者:施芸虹,上海复旦大学计算机科学系认知算法模型实验室);基于F CM和形变模型的左心室MR I自动分割(作者:罗嘉,南京信息工程大学数学系);基于多特征融合的票据分类技术及应用(作者:陈增照,北京科技大学信息工程学院)。

0618733一种改进的自适应层次网格空间索引查询算法刊,中//计算机工程与应用.2006,42(7).159169 (D2)本部分报道了数据库与信息处理栏目的3篇文章,内容涉及一种改进的自适应层次网格空间索引查询算法(作者周勇,福州大学数学与计算机科学学院);基于网络的中文问答系统的研究(作者王宇,辽宁鞍山科技大学计算机科学与工程学院);NB一种数据流上变化的挖掘算法(作者:马瑞民,大庆石油学院计算机与信息技术学院)。

上海市人民政府办公厅关于印发《上海市数字经济发展“十四五”规划》的通知文章属性•【制定机关】上海市人民政府办公厅•【公布日期】2022.06.12•【字号】沪府办发〔2022〕11号•【施行日期】2022.06.12•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】发展规划正文上海市人民政府办公厅关于印发《上海市数字经济发展“十四五”规划》的通知各区人民政府，市政府各委、办、局：经市政府同意，现将《上海市数字经济发展“十四五”规划》印发给你们，请认真按照执行。

上海市人民政府办公厅2022年6月12日上海市数字经济发展“十四五”规划为深入贯彻国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》，根据《上海市国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标纲要》，制定本规划。

一、总体要求（一）指导思想以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的十九大和十九届历次全会精神，深入贯彻落实习近平总书记考察上海重要讲话要求，把握全球数字化发展新机遇，以数据为关键要素，以推动数字技术与实体经济深度融合为主线，以科学家判断技术前景、企业家发现市场需求、市场验证赛道价值、政府营造发展环境为工作方法，协同推动数字产业化和产业数字化，加快培育新技术、新业态、新模式，全面提升数字消费能级，打造世界级数字产业集群，为上海全面推进城市数字化转型、高效统筹疫情防控和经济社会发展提供重要支撑，加快打造具有世界影响力的国际数字之都。

（二）基本原则——坚持全球视野。

牢牢把握全球数字化发展大趋势和数字时代国际大格局，加强前瞻谋划布局，拓展数字经济发展空间，不断做强做优做大上海数字经济，为构建数字中国提供有力支撑。

——坚持创新引领。

坚持把创新作为引领发展的第一动力，更加注重科技自立自强的战略支撑作用，不断强化关键核心技术突破，推动以数字技术促进全要素生产率提高，加快形成具有核心竞争力的数字技术创新体系。

——坚持市场主导。

2023年甘肃会计继续教育会计信息化发展规划（2021-2025年）政策及其解读答案1.信息化是当代会计发展最鲜明的特征，它带来了会计理念和方法的变革。

这场变革从会计电算化时期拉开序幕，逐渐发展转型为会计信息化，并正在与大数据、人工智能相融合。

目前我国会计信息化事业发展一般归纳为（）浪潮。

A 三次B 四次C 五次D 六次[答案解析] A2.2009年财政部发布《财政部关于全面推进我国会计信息化工作的指导意见》，确立了“（）”的会计信息化建设顶层设计思路，并在此后逐步构建起以可扩展商业报告语言(XBRL) 通用分类标准、会计软件数据接口标准和企业会计准则通用分类标准为主要内容的会计信息化标准体系。

A 质量先行B 标准先行C 技术先行D 管理先行[答案解析] B3.单位业财融合需求很迫切，一方面，业务创新发展和新技术创新迭代不断提出（）；另一方面，多数单位业财融合仍处于起步或局部应用阶段，推动业财深度融合的需求较为迫切。

A 新的业财融合需求B 新的业财管理需求C 新的业财匹配需求 D 新的业财配置需求[答案解析] A4.随着数字经济和数字社会发展，数据已经成为五大生产要素之一。

（）是单位经营管理的重要资源。

通过将零散的、非结构化的会计数据转变为聚合的、结构化的会计数据要素，发挥其服务单位价值创造功能，是会计工作实现数字化转型的重要途径。

进一步提升会计数据要素服务单位价值创造的能力是会计数字化转型面临的主要挑战。

A 审计数据要求B 会计数据要素C 管理数据要求D 会计信息要素[答案解析] B5.有条件的地区（部门）可以结合实际，制定本地区（部门）的会计信息化发展规划或实施方案，切实将规划各项任务落到实处。

注册会计师协会要以行业信息化战略为引领，指导和推动（），推进行业高质量发展。

充分发挥全国会计信息化标准化技术委员会的作用，加快制定会计信息化国家标准。

A 行政事业单位数字化转型B 企业会计数字化转型C 会计师事务所数字化转型D 会计管理部门数字化转型[答案解析] C6.推动修订（），为单位开展会计信息化建设、推动会计数字化转型提供法制保障。

ChatGPT在财务共享中心的应用研究荫刘霞揖摘要铱本文结合ChatGPT的能力特点袁分析了ChatGPT在财务共享中心RPA尧数据分析尧风险管理尧财务合规尧决策支持中的应用前景袁认为ChatGPT作为一种基于人工智能技术的自然语言生成模型袁凭借其强大的自然语言处理能力袁可有效推动财务共享中心的发展遥在此基础上袁本文也深入地探讨了ChatGPT在财务共享中心运用过程中可能存在的风险及挑战袁并尝试性地给出了相应的对策与建议袁为学术界和实务界深入探究ChatGPT在财务共享中心中的应用提供了可资参考的视角和有益的借鉴遥揖关键词铱ChatGPT财务共享中心人工智能一尧研究背景2022年底袁ChatGPT一经发布便在社会各界产生了广泛的影响袁其出现标志着人工智能技术的一个重要里程碑袁对各行业将产生深刻的变革袁包括电商营销尧在线教育尧办公软件尧社交尧金融等袁同时也引发了财务领域的广泛讨论遥李瑞雪等渊2023冤认为ChatGPT在财务共享平台构建中能协助企业管理者掌握更专业的智能化技术知识袁排除平台构建中的故障袁提升财务和技术人员沟通效率袁并强化企业数据治理能力袁促进智能化的财务共享中心构建遥李闻一渊2023冤认为ChatGPT等大语言模型是未来财务共享中心的应用趋势袁能有效提升财务共享中心效率尧业务创新尧数字化和全球适应能力遥刘勤渊2023冤认为ChatGPT的出现将会对会计产生深远影响袁特别是在数据处理尧报表编制和分析尧咨询服务和教育尧风险识别和管理等方面袁未来人工智能与人类协同共生工作模式将会是会计行业很长时间采用的工作模式遥金源等渊2023冤认为ChatGPT与RPA渊机器人流程自动化冤具有双向的促进作用遥蔡昌等渊2023冤认为ChatGPT在征税人端尧纳税人端尧中介机构端的应用具有突出优势遥从以上讨论可以看出袁ChatGPT应用在财务领域能极大地提升企业工作效率袁并为企业创造更高的价值遥同时袁财务共享中心作为企业管理能力提升的有效路径袁对企业战略和财务战略可以形成有效的支持渊李闻一袁于文杰袁李菊花曰2019冤袁被越来越多的大型企业采用遥因此袁讨论ChatGPT在财务共享中心的应用前景有着非常重要的现实意义遥基于以上背景袁本文从ChatGPT的概念和能力特点出发袁讨论了Chat鄄GPT与财务共享中心之间内在联系袁然后探究了ChatGPT应用于财务共享中心五大场景的可能性袁最后讨论了ChatGPT应用于财务共享中心的风险和挑战袁得出了ChatGPT对财务共享中心发展起到重要推动作用和在应用中可能存在风险两大结论袁以及需要采取数据安全保障措施尧人机协作模式尧明确财务人员和ChatGPT职能范围的启示遥二尧ChatGPT及其特点渊一冤ChatGPT是什么钥ChatGPT渊即Chatbot GeneralizedPre-training Transformer冤是由OpenAI公司开发的一种基于人工智能技术的自然语言生成模型袁可以通过理解自然语言文本的含义袁并根据这些文本生成类似人类的自然语言文本袁从而实现与人类进行自然语言交流的目的遥该模型在2022年11月底发布后袁短短两个月的时间内袁用户规模便突破了1亿袁展示出强大的市场潜力遥ChatGPT的问世袁标志着人工智能自然语言处理技术的一次重大飞跃袁其显著超越了过去的同类模型袁对于各类自然语言处理任务均展现出了强大的应对能力遥在算力尧算法及数据库的支持下袁ChatGPT能进行无监督数据训练袁并在机器翻译尧对话虚拟人和文本生成尧无代码编程尧语音工作助手等方面有着广泛的应用前景遥ChatGPT的技术实现路径及应用前景图1ChatGPT技术实现路径及应用前景ChatGPT的诞生袁可以追溯到2017年由Google 研究人员Vaswani等所发布的论文叶Attention is All You Need曳袁这篇论文首次提出Transformer模型袁成为ChatGPT发展的基石遥随后袁从GPT-1尧GPT-2尧GPT-3尧InstructGPT到ChatGPT袁经历多次迭代实现了从简单的语言模型到功能强大尧性能优越的模型的跨越式发展袁2023年3月OpenAI公司已发布GPT-4遥渊二冤ChatGPT的能力特点1.自然语言处理能力遥ChatGPT是一款先进的自然语言生成模型袁它能够理解各种复杂和多样化的用户问题袁并能以令人信服的方式生成符合逻辑的回答遥不仅如此袁在对话过程中袁ChatGPT还能通过深入理解上下文信息袁精确捕捉并满足用户的需求袁为用户带来连续且高质量的对话体验遥这一强大的野类人冶对话能力使得ChatGPT在用户体验方面超越了众多其他语言模型遥2.推理和自适应学习能力遥ChatGPT能够理解并利用大量的知识库袁包括维基百科尧新闻文章尧学术论文等袁根据用户提出的问题从知识库中提取相关信息袁进行推理和解答遥得益于RLHF渊人类反馈的强化学习冤引入ChatGPT袁使其具备了自适应学习能力遥根据用户使用情况来看袁它能够通过与用户的对话袁不断学习和优化自己的回答遥3.多模态处理能力遥2023年3月全新升级的GPT-4以其卓越的性能袁能够轻松地处理2.5万字长文本尧数据尧图像等多元化的内容袁具备了多模态能力遥用户可以根据自己的需求袁设定任何与视觉和语言处理相关的任务袁这一升级极大地扩展了ChatGPT的能力范围袁使得其能够更好地理解用户的需求和问题袁提供更加丰富和生动的回答遥在图像方面袁ChatGPT可以识别图像中的物体尧场景和动作袁并根据图像内容生成相应的回复遥ChatGPT的多模态能力使其能更好更全面地与用户进行人机交互遥三尧ChatGPT与财务共享中心的内在联系财务共享中心的发展分为三个阶段渊贾小强袁郝宇晓袁卢闯曰2020冤院第一个阶段袁优化财务流程袁集中重复性高的工作袁满足集团化管控袁实现资源协同遥第二阶段袁财务共享中心内联企业ERP等业务系统袁外联商旅尧电商平台和政府税务系统袁实现业财税一体化遥第三阶段袁利用人工智能尧云计算尧大数据等技术袁连接前后台业务系统袁成为企业业务和数据中台袁承载智能共享服务尧智能管理会计和智能数据分析功能遥财务共享中心成为企业数据的枢纽袁聚集了核算尧预算尧资金尧资产尧成本及外部基准等多元数据袁从而为数据建模尧分析和实时业务支持提供了源源不断的数据来源袁作为企业管理决策的重要参考袁财务共享中心展现出更为高级的发展阶段遥图2财务共享中心高级阶段结合财务共享中心的发展趋势与ChatGPT的特点袁可以看出二者相辅相成袁存在着天然适配和紧密联系袁主要体现在以下几个方面院第一袁自然语言处理院ChatGPT基于深度学习技术袁能够理解并处理自然语言袁这与财务共享中心中的财务信息处理有密切关系遥在财务共享中心中袁大量的财务信息需要被理解和处理袁包括财务报表尧税务信息尧预算规划等袁这些都可以通过ChatG鄄PT自然语言处理技术来实现遥第二袁数据分析院ChatGPT的强大的数据处理分析能力可以帮助财务共享中心进行高效的数据分析袁以提供更准确的财务报告和决策支持遥财务共享中心需要处理大量的结构化财务数据袁包括收入尧支出尧利润尧现金流等以及大量非结构化数据如报销发票图片等袁这些数据的分析和解读需要强大的数据处理分析能力袁这些也可以通过ChatGPT的多模态数据处理分析能力实现遥第三袁决策支持院ChatGPT的自然语言处理和数据分析能力可以帮助财务共享中心进行智能决策支持袁通过处理财务数据袁财务共享中心可以生成报告袁提供及时的财务洞察和决策建议袁帮助企业更迅速更好地决策遥第四袁人工智能的应用场景院ChatGPT是一种典型的人工智能技术袁其在财务共享中心中的应用可以进一步推动人工智能技术的发展遥财务共享中心是人工智能技术的一个重要应用场景袁通过人工智能技术袁可以提高财务工作的效率和质量袁降低财务风险遥综上所述袁ChatGPT与财务共享中心之间存在紧密的联系袁ChatGPT的技术可以应用于财务共享中心的建设中袁帮助其更好地发掘和利用数据袁提高财务管理和决策的效率和准确性遥二者相互促进和发展袁能为企业提供更加智能化和高效服务遥四尧ChatGPT在财务共享中心的应用前景渊一冤ChatGPT在财务共享中心RPA中的应用RPA目前在财务共享中心主要应用于规则明确尧可大量重复的业务中渊李闻一袁于文杰袁李菊花曰2019冤袁其构建基于较固定的规则和较稳定的流程袁目前袁它已经在核算与合规等多个领域展现出丰富的应用前景遥但当企业业务场景发生变化或产生新的业务场景袁导致业务流程需要调整变更时袁便需重新根据规则编写脚本遥RPA本身是不具备自我迭代升级和学习的能力袁需要外部人工进行干预和配置遥RPA目前实现的功能与应用处于自动化阶段袁尚未达到智能化渊张庆龙袁2021冤遥ChatGPT人工智能的引入将使财务共享中心RPA实现野看冶和野听冶渊张庆龙袁2021冤袁即ChatGPT 使RPA具备人机交互和信息识别功能遥ChatGPT 天然具备与人类进行交流的能力袁通过理解自然语言文本袁有助于将传统RPA系统操作界面演化为交互式的人机协作界面遥如员工通过发送自然语言给对话机器人便可对报销内容进行填报和修改遥另外袁ChatGPT具备高准确度的图像识别尧图像分类能力袁企业财务日常处理的财务单据种类繁多如餐饮票尧火车票尧住宿发票等且存在票据真伪识别等管控风险袁ChatGPT能够强化财务机器人识别能力袁在票据的分类尧真假判断上有效地进行识别和管控袁加强财务工作的准确性和时效性袁降低财务管控风险遥ChatGPT在2023年7月上线代码解释器渊Code Interpreter冤功能袁借助此功能用自然语言向ChatGPT下达指令袁便可以完成需要复杂编程技术的任务遥该功能可迅速帮助企业实现RPA需求的代码化转换袁搭建财务尧业务尧技术人员之间的沟通桥梁袁实现技术尧业务尧财务融合遥现阶段RPA已逐步应用在大中型企业财务共享中心业务流程中袁未来ChatGPT与RPA融合将会大大加快其接入企业B端的速度遥图3ChatGPT赋能RPA的路径渊二冤ChatGPT在财务共享中心数据分析中的应用首先袁数据的整理和清洗在财务共享中心工作中扮演关键角色袁这涉及保证数据的准确性和完整性袁ChatGPT能够为财务共享中心提供财务数据的整理和清洗袁为后续的分析和预测提供一个干净尧一致的数据集遥如其可以帮助财务共享中心收集财务报表尧发票尧收据尧银行对账单等袁针对收集的数据集去除重复数据尧填补缺失值尧修正错误数据等袁将数据按照不同的维度进行分类尧排序尧筛选等遥业务需求发现需求代码化转换代码开发尧执需求完善结果反馈行尧管理第二袁ChatGPT可以帮助财务共享中心创建各种数据可视化工具袁使财务数据的表现形式更直观易懂遥例如袁可以使用柱状图尧折线图尧饼图等来展示不同类别的数据袁或者使用热力图尧地图等来展示地理位置相关的数据遥在ChatGPT中袁可以使用Python的Matplotlib尧Seaborn尧Plotly等库来实现数据可视化遥脱离原本企业枯燥单一的报表展示方式袁更有利于企业决策层使用和信息获取遥第三袁ChatGPT可以对财务数据进行深度分析袁发现数据中的模式和趋势袁从而为企业提供有价值的洞察遥如ChatGPT可以分析企业的利润率尧资产负债率尧现金流量等关键指标袁以评估企业的财务状况遥第四袁ChatGPT可以利用机器学习和深度学习技术袁为财务共享中心构建财务数据预测模型袁预测未来的经营趋势遥机器学习可以基于历史数据自动学习数据中的模式袁并根据历史数据预测未来的财务数据遥而对于复杂的预测任务袁可以使用深度学习策略袁有效地解析非结构化数据袁并从此类数据中提取更加复杂的特征属性遥在预测模型构建完成后袁可以使用训练数据对预测模型进行评估遥如果模型的预测结果足够准确袁可以将其应用于未来的财务预测袁从而为企业在商业决策中做出更明智的选择遥第五袁ChatGPT可以根据提供的数据袁自动生成财务报告尧经营分析报告袁大大减轻了财务共享中心财务人员的工作负担遥ChatGPT能根据不同类型的报告模板自动填充数据袁生成报告及关键指标尧分析和预测等内容袁并帮助报告使用者基于个性化需要进行报告的格式化袁大大简化了报告编制工作袁为财务共享中心财务人员节省了大量时间和精力遥渊三冤ChatGPT在财务共享中心风险管理中的应用ChatGPT在财务共享中心风险管理中的应用主要体现在风险识别尧评估尧应对尧监控及风险沟通等环节遥ChatGPT可以利用其自然语言处理技术尧机器学习尧数据分析技术袁帮助财务人员更好地识别尧评估和应对财务风险渊刘勤袁2023冤遥首先袁ChatGPT可以分析公司的财务报告及外部经营环境袁识别可能的财务风险尧市场风险尧信用风险尧流动性风险等袁帮助公司更准确地理解和量化其财务风险袁根据风险评估的结果为公司制定相应的风险应对策略遥若发现公司的市场风险较大袁可以建议公司调整产品策略袁并持续监控公司财务风险袁定期生成报告袁帮助公司管理层了解财务风险状况遥其次袁ChatGPT可以帮助公司进行财务风险内外部沟通袁协助公司财务部门解释财务风险以及公司管理层和投资者理解公司财务状况遥总体来看袁ChatGPT可以在很大程度上提高公司的财务风险管理效率袁降低企业整体财务风险遥最后袁ChatGPT在财务共享中心中借助大算力尧大数据分析尧非结构化数据解析能力袁通过快速检测和锁定异常数据袁能够实现大批量尧准确且高效的风险预测袁从而在风险管理的及时性尧前瞻性尧精确性和先进性方面实现突破遥同时袁对业务对象以及交易行为进行深入分析袁预先预测未来可能发生的风险规模和概率袁从而构建一个基于野数据+场景+模型冶的智能化全业务流程风险控制体系袁进一步提升风险管理效率袁增强风险防控能力遥渊四冤ChatGPT在财务共享中心财务合规中的应用会计准则尧税收政策尧法律法规更新或变动往往会对财务人员的工作带来挑战袁在财务共享中心中ChatGPT可融合财务知识库袁综合企业实际情况袁提供财务合规方面的建议和解决方案遥ChatGPT可以在财务共享中心中扮演专家和培训师的角色袁一方面帮助财务人员解答法规准则上的疑问袁同时结合实际案例协助解决日常财务会计实务处理的问题袁大幅提升财务工作的效率和准确性袁降低财务合规风险遥另一方面袁借助ChatGPT人类正向反馈学习机制袁能够为企业财务人员提供个性化的合规培训和支持袁提升财务合规意识和能力遥如袁ChatGPT可以根据不同的学习者的需求和能力短板袁提供个性化的学习内容和定制化的培训方案遥实时监测学习者的学习进度和理解程度袁并给予实时反馈和评估袁帮助学习者更好地理解和掌握财务知识遥除此之外袁在财务共享中心中ChatGPT可以实时监测企业的财务状况袁如分析企业的财务报表尧税务申报等袁并在发现异常情况时及时提醒企业袁以避免违规行为遥通过快速检测可能违规的税收筹划模式袁提示企业进行调整降低税务风险袁确保遵守法规袁并避免潜在的处罚渊谭韵袁张松林曰2023冤遥同时在财务共享中心中运用ChatGPT可以帮助纳税人进行纳税申报降低申报难度袁并运用在税收筹划中提出筹划建议(蔡昌袁庞思诚曰2023)遥总的看来袁ChatGPT通过提供合规建议尧实时监测和合规培训与支持等方式袁为财务共享中心合规管理提供有力的保障遥渊五冤ChatGPT在财务共享中心决策支持中的应用如果说RPA技术是为财务共享中心提供了执行的双手袁可以基于标准化尧结构化的数据袁根据任务指令解决大量重复的流程袁那么ChatGPT的自然语言处理尧对话能力尧数据分析能力袁作为大脑袁则为财务共享中心注入了学习尧模仿尧分析能力遥ChatGPT在财务共享中心中能够作为企业专家的角色渊李闻一袁2023冤袁利用企业自身沉淀的大量业务数据以及引入企业外部多维客户数据袁结合大数据分析能力和算力尧企业内外部环境进行智能化的预测分析与实时分析袁为企业的战略决策提供支持遥另外袁ChatGPT在财务共享中心中通过场景化的盈利预测方法袁构建一套能够全面反映商业机会与风险的影响模型袁从而有效地将战略决策引入到实际业务场景中袁实现对市场竞争态势尧成本控制尧风险预警以及价值驱动等关键要素的实时感知袁从而推动复杂业务逻辑的高效管理和智能决策遥五尧风险与挑战基于上述分析可以看出袁ChatGPT在财务共享中心中有着广泛的应用前景袁但作为新兴的人工智能技术ChatGPT在财务共享中心的应用仍存在风险与挑战遥主要表现在以下三个方面院渊一冤信息安全财务数据和财务信息是财务共享中心关键敏感信息袁ChatGPT运用于财务共享中心袁会处理和存储大量的财务数据袁存在数据泄露和数据安全问题遥如果数据被恶意攻击获取袁更可能会造成财务损失遥同时随着ChatGPT人工智能训练数据的不断扩展袁可能会无差别地抓取隐私信息袁从而产生侵犯企业数据隐私的风险遥因此在财务共享中心运用ChatGPT需要遵守数据隐私和国家数据安全法规袁并采取数据安全保障措施袁确保公司及财务信息安全遥第一袁应建立起规范的数据运用与处理流程遥第二袁针对不同的数据敏感性和保密性要求建立数据分级管理制度遥第三袁采用安全的网络连接和加密的数据技术袁确保数据在传输过程中的安全遥第四袁限制对ChatGPT数据的访问权限袁只允许授权的人员访问数据袁确保只有授权人员能够访问数据遥第五袁部署数据安全保护系统袁针对运用ChatGPT过程中出现的数据安全泄露实现动态感知和及时处置遥第六袁增强员工数据安全保护意识袁加强数据安全教育遥要确保财务共享中心运用ChatGPT中的数据安全需要多方面的措施袁包括技术和管理措施遥通过采取这些措施袁最大程度地保护数据安全遥渊二冤财务职业发展ChatGPT的出现将对财务共享中心财务人员工作方式及职业带来影响和挑战遥在ChatGPT的影响下袁人机协同模式将在RPA+ChatGPT底层技术的加持下推动财务工作更加自动化尧智能化尧高效化和交互化渊金源袁李成智曰2023冤遥第一袁ChatGPT的出现使得自动化和智能化的财务处理成为可能袁财务共享中心财务人员将需要更多的技能和知识来处理复杂的财务问题袁而不仅仅是记账和结算遥财务共享中心财务人员工作重点转变为如何将财务数据转化为有用的信息袁并且能够解释和分析这些信息遥因此袁财务共享中心财务人员的工作角色将从财务记录核算的角色逐步转换为企业决策的支撑和参与者遥第二袁ChatGPT的出现也可能会导致财务共享中心部分工作被自动化袁可能会对财务职业产生一定的影响遥如自动发票处理尧自动财务分析等技术或将减少一些工作岗位袁从而刺激财务人员不断更新专业技能和知识储备袁以更好地适应新技术和新的工作方式遥第三袁ChatGPT将重塑财务共享中心财务人员的工作方式遥短期来看袁ChatGPT对创造性的财务问题解决仍然无法替代袁ChatGPT的回答是基于已存在的知识和信息袁在创新方案上相对人类仍然存在劣势袁但财务共享中心财务人员可将ChatGPT作为助手处理数据和信息实现日常工作效率的提高袁打造新型财务工作模式遥渊三冤财务伦理财务伦理是财务人员在工作中所遵循的道德和职业行为准则遥在ChatGPT应用于财务共享中心过程中会引起了一些财务伦理问题遥首先袁当ChatGPT 处理财务共享中心财务数据产生错误或不公正的决策时袁责任主体归属问题变得复杂遥其次袁ChatGPT 在对财务共享中心财务问题进行解答和处理时数据信息来源于互联网袁如引用的数据信息源为虚假或受到污染袁可能会导致错误或者虚假的回答袁从而产生财务伦理问题遥最后袁人工智能ChatGPT可以生成看似合理的决策袁但它们往往缺乏透明度和可解释性袁即所谓的决策野黑盒冶遥这可能导致在解释其决策过程时遇到困难袁从而引发信任问题遥因此袁在财务共享中心应用ChatGPT过程中需事先定位明确ChatGPT和财务人员各自角色尧职能划分和归属范围袁确保在ChatGPT产生错误或不公正决策时袁能够明确责任方曰加快人工智能制度法律法规出台袁使ChatGPT在应用中产生的责任归属有法可依曰对ChatGPT输出的结果进行人工审核判断袁确保人工智能应用系统的建议符合财务规范和法规要求曰提高ChatGPT决策的透明度和可解释性袁通过公开算法尧数据及可视化工具直观展示ChatGPT决策过程袁使其更容易被理解和接受遥六尧结论与建议ChatGPT作为新兴的自然语言生成型人工智能技术袁其应用正在各行业和领域迅速地开展袁对财务共享中心发展也呈现出显著推动作用遥本文结合ChatGPT的能力特点及与财务共享中心的内在联系袁对其在财务共享中心可能的应用前景进行了分析遥本文认为ChatGPT将进一步推动财务共享中心的发展袁加强财务工作的准确性和时效性袁降低财务管控风险袁在很大程度上将提高财务共享中心数据分析和预测的效率袁帮助企业做出更明智的决策袁助力企业更好地识别尧评估和应对财务风险袁为财务合规管理提供有力的保障袁同时为财务共享中心赋予了野大脑冶遥但与此同时袁财务共享中心在运用ChatGPT过程中存在诸多的风险与挑战遥首先袁在运用ChatGPT开展财务数据处理时存在数据泄露的风险袁财务共享中心有必要采取数据安全保障措施袁确保财务信息安全遥其次袁ChatGPT的出现将对财务共享中心财务人员工作方式及职业带来影响和挑战袁财务人员的工作角色将逐渐朝决策支撑和参与者转型袁并逐步形成人机协作的新型财务工作模式遥最后袁Chat鄄GPT在财务共享中心的运用中可能会引起财务伦理问题袁出现错误时产生责任主体归属不明袁以及缺乏透明度引发的信任问题袁有必要对人工智能与财务人员的角色工作范围进行划定袁并出台顶层制度设计袁引入人工审核机制袁增加ChatGPT决策透明度袁化解财务伦理风险遥总的来看袁伴随人工智能技术的飞快发展袁财务共享中心对智能化需求显著提升袁本文预期袁诸如ChatGPT这类自然语言生成人工智能技术将在财务共享中心广泛应用遥姻(作者单位院湖北文旅资本控股有限公司冤要要要要要要要要要要要要要要要参考文献[1]蔡昌袁庞思诚.ChatGPT的智能性及其在财税领域的应用[J].商业会计袁2023袁(09).[2]贾小强袁郝宇晓袁卢闯.财务共享的智能化升级[M].北京院人民邮电出版社袁2020.[3]金源袁李成智.ChatGPT+Acctech:ChatGPT对会计科技的影响研究[J].商业会计袁2023袁(07).[4]李闻一.财务共享服务中心的大语言模型应用探究[J].会计之友袁2023袁(15).[5]李闻一袁于文杰袁李菊花.智能财务共享的选择尧实现要素和路径[J].会计之友袁2019袁(08).[6]李瑞雪袁王爱国袁任博宇等.ChatGPT及其核心技术在智能会计中的应用[J].会计之友袁2023袁(12). [7]刘勤.ChatGPT及其对会计工作的影响探讨[J].会计之友袁2023袁(06).[8]谭韵袁张松林.ChatGPT在会计领域的应用前景尧挑战及对策[J].财会研究袁2023袁(04).[9]张庆龙.智能财务的应用场景分析[J].财会月刊袁2021袁(05).[10]Vaswani A.袁Shazeer N.袁Parmar N.袁et al.Attention Is All You Need[EB/OL].arXiv袁2017.。

基于NFC技术的网络电子发票系统技术领域本实用新型涉及通信领域，尤其涉及一种基于NFC技术的网络电子发票系统。

背景技术NFC(近距离通信，Near Field Communication)技术融合了非接触识别(RFID)和互联技术，具有功耗低、通信距离近、安全性高等特点，其已广泛应用在智能手机等智能终端设备中。

随着NFC应用的不断发展，越来越多的人们在商务活动中使用NFC技术进行电子支付、获取电子发票。

然而，目前的电子发票仅存储在NFC终端中，税务系统不能实时存储电子发票信息，消费者仅能通过NFC终端查询电子发票，但并不能通过网络税务系统实时查询到自己的电子发票，在没有NFC终端的单位进行电子发票的存储、核查也十分不便。

，实用新型内容本实用新型针对用户使用电子发票不便的问题，充分融合NFC技术与网络系统平台，提供一种基于NFC技术的网络电子发票系统，通过网络电子发票系统，税务系统服务器可实时存储商家开据的电子发票；用户可通过NFC终端实时查询电子发票的详细信息。

在没有NFC终端的情况下，可通过网络系统平台实现电子发票的查询、下载、存储，提高了电子发票的实用性。

为了达到上述技术效果，本实用新型提供一种基于NFC技术的网络电子发票系统，其包括：票据生成终端、NFC手机终端和税务系统服务器，，所述的票据生成终端还设有NFC通信模块、主控模块、网络通信模块、输入模块、存储模块，其中：所述NFC通信模块与上述NFC手机终端数据通信；所述主控模块与NFC通信模块、网络通信模块数据通信；所述网络通信模块与税务系统服务器、主控模块数据通信；所述输入模块与主控模块数据通信；所述存储模块与主控模块数据通信；本实用新型具有如下有益效果：基于NFC技术的网络电子发票系统，充分融合NFC技术与网络系统平台使得用户可以随时通过NFC终端获取和查询电子发票的详细信息，在手机无电或者没有NFC终端时，用户可以通过网络方便的查询、下载、存储电子发票，增强了电子发票的实用性。

【摘要】合规的税前扣除凭证，是企业保障税务安全、提升管理效益的关键，而企业在经营管理中，部分业务可能由于各种原因无法获取合规票据，导致税务损失。

文章以通信企业为例，选取基站场地的电费租金这项重要成本作为研究范本，分析电费租金不合规票据问题的现状和近年来的变化趋势，从业财融合的角度探讨新形势下的涉税解决方案和管理优化举措，为面临类似困境的企业提供解决思路。

【关键词】发票合规性；通信企业；电费租金【中图分类号】F275一、通讯企业票据合规现状分析（一）问题分析2018年，国家税务总局发布了《企业所得税税前扣除凭证管理办法》，规定企业需获取与取得收入有关的、合理的支出实际发生的各类凭证，才可据以税前扣除。

如未能取得合规凭证，则需再进行纳税调整，但既难以保障税务管理的规范性，又增加了额外的税务负担。

因此，发票合规性关系到企业的税务安全及效益，是税务管理中的重要一环。

在实际工作中，由于业务模式等原因，部分业务可能难以获取合规凭证，导致了税务风险，如通信企业的基站电费租金业务就是此类典型业务。

通信企业为了满足日益增长的信号覆盖需求，需要建设大量的基站、室内覆盖等通信设施，因而租用场地和物业作为基站用房，由此带来了巨额的业财融合下发票合规问题探讨——以通信企业为例吴 雯（中国移动通信集团广东有限公司深圳分公司）电费和租金成本。

由于基站的选址需满足一定的技术标准和要求，租赁场地数量多且分布地点十分零散，大部分符合条件的通信场地归属于私人业主。

除少部分基站由供电企业直接安装电表，并由运营商直接缴费外，绝大多数为转供电，无法获取供电局开具的合规票据。

同时，业主作为个人或小规模纳税人，无法自己开具发票，且出于流程繁琐、不愿意承担税费等原因不愿到税务局申请代开发票。

由于近年来社会公众对于基站辐射的担忧以及基站选址的技术刚性需求，导致运营商在与业主谈判时处于弱势地位，合规票据的获取难以用合同进行规范，因此电费租金业务难以获取合规的税前扣除凭证，成为困扰运营商多年的老大难问题，对税务管理的规范性和安全性带来不利影响，也导致大量的税费损失。

基于多特征融合的票据分类技术及应用作者：王兰来源：《计算机光盘软件与应用》2013年第13期摘要：在进行票据处理的过程中实现票据快速、准确地分类能够显著提高工作效率，本文针对票据分类的方法进行分析，并指出了其中的利弊。

在金融和税务中使用票据具有其自身的特点，根据其特点进行分类能够提高分类的速度。

同时也可以根据票据中隐藏的分类条码、特征字符和特征图像等对其进行分类，保证票据分类的效率，同时保证分类的准确性。

在银行系统中，采用多特征融合的票据分类技术能够充分证明该方法的实用性。

关键词：多特征融合；票据分类；应用中图分类号：TP399票据是在金融、税务等行业的系统业务运转过程中使用到的联系手段。

随着加入世贸组织，我国的经济得到了飞速的发展，在各个行业中使用的票据数量逐渐增多，因此也就给票据的处理带来了一定的困难。

随着计算机应用技术的不断推广，采用计算机技术进行票据的分析、验证和检索能够显著提高票据处理的速度，保证处理过程的安全性，减轻工作人员的劳动强度。

票据处理技术在未来的使用中呈现出较强的应用趋势，在对票据处理技术的研究中，出版了一些相关的文章，但其主要是针对票据的图像处理和数据域的定位和辨别等方面的内容进行的分析，并没有确切地指出票据分类的相关方法。

在出版的文章中只是对票据类型的判断进行了阐述，但这些方法在具体的使用过程中效率较低，准确率也不高，并且只能够对内容中含有特定信息的票据进行处理，难以进行大范围的使用。

1 票据的分类方法在进行票据的处理时主要按照以下几个步骤进行实施：（1）使用扫描仪将票据的原始形式进行扫描，之后将其保存到计算机中。

（2）利用计算机对票据图像进行初步处理。

（3）根据票据中的不同图形将其进行分类。

（4）根据票据的不同种类对票据中的数据进行确定和抽取。

（5）对数据域中的数据进行有效识别，如果在识别的过程中产生新型的票据，要及时将票据的相关信息进行整理，并加入到数据库中。

目前，在我国的金融和税务中使用的票据主要为特定表单的形式，在进行处理的过程中要先对票据的整体结构和相关信息以及信息之间的关系进行掌握，由于票据能够在一定时期内保持稳定，因此在确定票据的具体类型后就能够对票据进行处理，有效的提高票据处理的准确性。

人工智能财务在企业管理中的应用研究摘要：社会经济的发展促使财务功能得到进一步发展，人工智能在财务工作中的运用更是提升了财务工作的效率和质量。

企业财务管理模式受到人工智能的冲击革故鼎新。

本文基于相关的基础理论，研究人工智能财务在企业管理中的应用，希望能够在一定程度上可以为企业在进行财务管理改革时，提供切实可行的参考。

关键词：人工智能财务企业管理应用近年来，由于以“大智移云物区”为代表的信息技术正在极速发展，财会领域正迎来一轮新的变革机遇和挑战，会计校算、成本管理、财务分析、预测决策和风险管理等有了更先进的流程、算法、模型和工具。

大数据技术可以处理更全面的经营数据；汇集不同专家的优势，基于规则的知识系统是关键。

智能财务使得风谲云诡的商业世界更加变幻莫测，这对于企业的财务管理或将是地震般的冲击和作用。

因此，企业在各个层面，例如业务、管理等亟需变革创新，以寻求新的方向应对智能财务挑战。

目前针对智能财务问题的相关研究较少，但是人工智能在财务领域的运用成为了发展趋势，因此针对相关的研究具有非常重要的意义。

一、概念的理论分析1、智能财务的定义分析“智能财务”这个专有名词已经存在了很长一段时间，但学术界一直没有一个清晰而权威的概念，根据学术界对“智能财务”的理解，它可以被称为：“智能财务”是指在企业内部，由人和机器之间的协同作用，不断地完善和发展，最终取代部分专业的财务人员。

总之，“智能财务”是一种基于现代财务管理思想和智能工具的全新模式。

智能财务是以财务为中心，在传统的财务分类中，其向外延伸为两条，分别是财务和会计。

之中，会计是指管记账，把非结构化信息通过整合记录等技术手段，变为可视化的数据，例如数字报表等，并给外部使用者；财务就是财务管理，将分析出来的数据反馈给公司的高层，然后再根据公司的实际情况来进行决策。

在当前的时代背景变化下，企业内部的财务会计功能日渐模糊。

越来越难以准确的区分财务与会计，必须对其进行全新的理解和界定。

银行票据业务测试大纲银行票据业务是指在银行日常运营过程中涉及到票据处理的各项业务。

为了确保这些业务的准确性、可靠性和安全性，银行需要进行全面的测试，以验证系统和流程的正确性和稳定性。

本文档旨在提供一个详细的测试大纲，以帮助测试人员进行系统化的测试。

1. 票据业务概述1.1 票据的定义和种类1.2 票据的基本属性和特征1.3 票据的发行、流转和兑付流程2. 票据业务测试策略2.1 测试目标和范围的确定2.2 测试方法和技术的选择2.3 测试资源和环境的准备2.4 测试时间计划和进度安排3. 票据系统功能测试3.1 用户注册和登录功能测试3.1.1 用户注册功能测试3.1.2 用户登录功能测试3.2 票据申领和发行功能测试3.2.1 票据申领功能测试3.2.2 票据发行功能测试3.3 票据兑付和流转功能测试3.3.1 票据兑付功能测试3.3.2 票据流转功能测试3.4 票据查询和统计功能测试3.4.1 票据查询功能测试3.4.2 票据统计功能测试4. 票据异常情况测试4.1 输入非法字符的处理测试4.2 输入超出范围的测试4.3 并发操作的处理测试4.4 网络异常的处理测试5. 票据业务流程测试5.1 票据发行流程测试5.2 票据兑付流程测试5.3 票据流转流程测试6. 安全性测试6.1 用户权限控制测试6.2 数据加密和传输测试6.3 系统漏洞和安全隐患测试7. 性能测试7.1 系统响应时间测试7.2 并发用户数测试7.3 数据处理和存储能力测试8. 数据一致性测试8.1 票据数据和账户数据一致性测试8.2 票据流转数据和流程状态一致性测试9. 异常恢复测试9.1 系统崩溃恢复后的测试9.2 数据异常恢复测试通过对银行票据业务的详细测试，可以有效发现系统和流程中存在的问题和缺陷，并提出改进建议，确保票据业务的正常运行。

测试人员应根据本文档中所提供的测试大纲进行系统化的测试，保证测试的全面性和准确性，并及时记录测试结果和问题，确保问题能够得到有效的解决和追踪。

供应链票据平台的案例建行E信通、光大银行光信通、农业银行链捷贷、工商银行工银e信、平安银行平安好链、中信银行信e链的案例。

一、类票据业务发展概述票据是企业间贸易常用的支付结算工具（一般指“商业汇票”，包括银行承兑汇票及商业承兑汇票），用于将应收账款转化为法定流转凭证，延长签发企业还款日期，缓解流动性压力，为中小企业赋予应收账款法定偿还日期，并拓宽融资渠道。

随着金融市场的发展及国际贸易的繁荣，为加强买方信用问题促进贸易发展，银行逐步推出了保函、信用证等类票据产品保障卖方债权，逐渐替代应收账款结算方式。

早期票据仅被视为具有法律保障的支付凭证，用作卖方企业的索款工具，其背书流转价值尚未被市场发觉，类票据产品仅用作银行为买方增信的介入凭证，直至应收账款淤积、“三角债”等问题严重影响中小企业正常经营，拖赘我国实体经济健康发展，才逐渐受到市场重视。

2017年10月国务院办公厅印发了《关于积极推进供应链创新与应用的指导意见》，这是继2016年11月商务部等10部门印发《国内贸易流通“十三五”发展规划》提出“消费促进、流通现代化、智慧供应链”三大行动之后；2017年8月商务部和财政部发布《关于开展供应链体系建设工作的通知》在全国十七个重点城市开展供应链体系建设之后，国家对供应链发展推出的第三次重磅政策，也意味着中国供应链即将面临重大变革。

《意见》中多次提及供应链票据，明确指出：鼓励银行为供应链票据提供更便利的贴现、质押等融资，支持企业通过标准化票据从债券市场融资。

2019年6月人民银行易纲行长于“陆家嘴金融论坛”上提出推动应收账款票据化，说明监管层将票据作为提升应收账款的标准化和透明度的重要解决途径。

为促进双循环格局建设，迎合供应链产业链发展，便利链上企业之间清算应收账款，经票据吸收应收账款功能及背书流转功能启发，市场上类票据产品创新异军突起，逐渐出现了与信用证、保函截然不同的新式“类票据”金融产品，主要由商业银行、供应链金融平台及核心企业三类主体创设，运行原理是将企业间贸易产生的应收账款电子凭证化，将其作为支付工具以代替应收账款结算，具体化《合同法》中债权转移，赋予流通意义，持有类票据产品的一方可选择到期兑付、质押保理等方式收回资金。

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910158447.4(22)申请日 2019.03.01(71)申请人 成都新希望金融信息有限公司地址 610000 四川省成都市高新区仁和街39号6栋2层3号(72)发明人 冯诗炀　程序　段银春　刘洪江　赵小诣　(74)专利代理机构 成都智言知识产权代理有限公司 51282代理人 徐金琼(51)Int.Cl.G06K 9/62(2006.01)(54)发明名称一种多模型融合方法(57)摘要本发明公开了一种多模型融合方法，属于机器学习技术领域，解决传统模型分类存在维度少、精度低、迭代复杂。

本发明获取包含用户特征的数据集，并进行处理；基于XGBoost算法和两个不同的Y值交叉区间设置，选择不同的衍生方法对处理后的数据集中的特征进行衍生，并将数据集特征与所有衍生后的特征作为新的数据集输入两个XGBoost模型进行训练和调优，调优后的两个XGBoost模型输出各训练集样本在每颗树的叶子节点编号；根据叶子节点编号集训练One -hot编码，将每个XGBoost模型输出的叶子节点编号通过训练好的One -hot编码转换，得到各训练集样本对应的所有LR特征，再基于所有训练集样本对应的LR特征，训练调优LR模型；得到XGBoost +LR融合模型。

本发明用于对用户进行分类。

权利要求书2页 说明书7页 附图3页CN 109948668 A 2019.06.28C N 109948668A1.一种多模型融合方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取包含用户特征的数据集，并进行处理；S2、基于XGBoost算法和两个不同的Y值交叉区间设置，选择不同的衍生方法对处理后的数据集中的特征进行衍生，并将数据集特征与所有衍生后的特征作为新的数据集输入两个XGBoost模型进行训练和调优，调优后的两个XGBoost模型输出各训练集样本在每颗树的叶子节点编号；S3、根据叶子节点编号集训练One-hot编码，将每个XGBoost模型输出的叶子节点编号通过训练好的One-hot编码转换，得到各训练集样本对应的所有LR特征，再基于所有训练集样本对应的LR特征，训练调优LR模型；S4、步骤S2中两个调优后的XGBoost模型和对应的步骤S3中得到的调优后的LR模型，为得到XGBoost+LR融合模型。