基于財(cái)務(wù)智慧開票結(jié)算一體機(jī)的電網(wǎng)企業(yè)供應(yīng)商自助服務(wù)模式探索
——以國網(wǎng)浙江省電力有限公司物資分公司實(shí)踐為例

■王 偉 施海曉 葛 承

（國網(wǎng)浙江省電力有限公司物資分公司）

1 問題的提出

隨著全球經(jīng)濟(jì)形勢(shì)瞬息萬變，越來越多的企業(yè)都感受到了前所未有的生存壓力，多數(shù)企業(yè)都處于持續(xù)的管理模式改革和升級(jí)之中。當(dāng)前，大多數(shù)大型企業(yè)為了實(shí)現(xiàn)健康快速的發(fā)展，都傾向于采取集約化發(fā)展、集團(tuán)化運(yùn)作、標(biāo)準(zhǔn)化乃至精益化管理的模式，所有企業(yè)在新的發(fā)展歷程上都要面臨一個(gè)非常重要的課題，那就是如何提升企業(yè)的管理效率以及核心競爭力。

電力系統(tǒng)也不例外，同樣不停走在探索和創(chuàng)新管理模式的道路上。2012年，國家電網(wǎng)公司全面推進(jìn)“三集五大”體系建設(shè)，建立全新的管理構(gòu)架。所謂“三集五大”，一是實(shí)施“三集”管理，即以集約化為主要目標(biāo)和原則，在全公司系統(tǒng)范圍內(nèi)推行統(tǒng)一的管理模式、管理標(biāo)準(zhǔn)乃至業(yè)務(wù)流程，構(gòu)建統(tǒng)一的信息系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)各類資源的重組整合，加大集約調(diào)控力度，特別是大大提高了人、財(cái)、物集約化管理程度，以求最大程度體現(xiàn)規(guī)模效益;二是構(gòu)建“五大”體系，就是對(duì)公司五大主要業(yè)務(wù)支撐領(lǐng)域，即規(guī)劃、建設(shè)、運(yùn)行、生產(chǎn)、營銷開展全面的管理體制和工作機(jī)制創(chuàng)新，對(duì)組織架構(gòu)重新變革、對(duì)管理方式開展創(chuàng)新、對(duì)業(yè)務(wù)流程優(yōu)化提升，實(shí)現(xiàn)企業(yè)管理體制橫向協(xié)同統(tǒng)一、縱向高度集約化的根本性轉(zhuǎn)變。

近年來，國家電網(wǎng)公司物資集中采購率和合同統(tǒng)一簽訂率不斷提升。以浙江為例，2018年集中結(jié)算業(yè)務(wù)支付筆數(shù)超9萬筆，金額約200億元。因此在支付時(shí)效性和資金安全性上面臨巨大壓力和挑戰(zhàn)，迫切需要通過新技術(shù)來加強(qiáng)企業(yè)物資集中采購管理，提升供應(yīng)商結(jié)算效率，來實(shí)現(xiàn)結(jié)算業(yè)務(wù)全天候辦理。

除物資結(jié)算之外，耗時(shí)、機(jī)械、重復(fù)的傳統(tǒng)人工作業(yè)已成為國內(nèi)外相關(guān)行業(yè)遇到的普遍問題，隨著全國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和質(zhì)量的提高，智能技術(shù)的替代迫在眉睫。

2 財(cái)務(wù)智慧開票結(jié)算一體機(jī)下的電網(wǎng)企業(yè)供應(yīng)商自助服務(wù)模式工作原理

電網(wǎng)物資供應(yīng)商增值稅票據(jù)的回收一直是物資公司財(cái)務(wù)票據(jù)回收工作中的難題，難點(diǎn)在于票據(jù)紙張較薄，實(shí)測單張發(fā)票厚度只有0.055mm，傳輸過程中極容易造成卡票和堆疊回收不規(guī)則等問題。同時(shí)，發(fā)票存在紅聯(lián)與綠聯(lián)兩聯(lián)，需要模塊實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分揀，客戶在發(fā)票保存時(shí)狀態(tài)不固定，發(fā)票存在卷曲，彎折情況，這個(gè)實(shí)現(xiàn)起來難度就更加困難。針對(duì)上述問題，項(xiàng)目提出一種模塊化的票據(jù)受理系統(tǒng)，通過進(jìn)紙機(jī)構(gòu)輸入票據(jù)，再經(jīng)過票據(jù)撫平機(jī)構(gòu)將票據(jù)卷起的邊角撫平后再輸送給鑒偽機(jī)構(gòu)，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了票據(jù)的連續(xù)受理功能，并且通過圖像識(shí)別技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分揀紅綠兩聯(lián)票據(jù)，解決了現(xiàn)有票據(jù)受理系統(tǒng)無法連續(xù)進(jìn)票和分揀票據(jù)需要人工處理的問題。

2.1 基于光、機(jī)、電技術(shù)的智能票據(jù)回收受理裝置

針對(duì)供應(yīng)鏈履約中，因?yàn)閷?shí)物流、資金流與信息流不一致引起的結(jié)算風(fēng)險(xiǎn)，項(xiàng)目提出了一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的電子單據(jù)結(jié)算系統(tǒng)集成方法，將物聯(lián)網(wǎng)芯片應(yīng)用于實(shí)物管理，在物流配送、到貨驗(yàn)收、倉儲(chǔ)管理等領(lǐng)域，全方位采用使用芯片進(jìn)行全程跟蹤，并將電子送貨單、到貨驗(yàn)收單、領(lǐng)料單等多源信息數(shù)據(jù)與財(cái)務(wù)、稅控系統(tǒng)進(jìn)行集成，為后續(xù)履約結(jié)算票據(jù)受理提供了嚴(yán)密的校核邏輯?；谖锫?lián)網(wǎng)技術(shù)的電子單據(jù)結(jié)算系統(tǒng)集成方法實(shí)現(xiàn)了物資業(yè)務(wù)、財(cái)務(wù)和稅控系統(tǒng)的流程數(shù)據(jù)貫通，建立了實(shí)物流、資金流和信息流的交叉驗(yàn)證機(jī)制，確保三流合一，為電網(wǎng)智能化物資履約結(jié)算提供堅(jiān)實(shí)的履約結(jié)算保障。

在電網(wǎng)供應(yīng)鏈傳統(tǒng)履約結(jié)算過程中，供需雙方都需要耗費(fèi)大量人力物力在貨物交接確認(rèn)，結(jié)算手續(xù)辦理等事務(wù)性工作中，電網(wǎng)企業(yè)還要在生產(chǎn)、物資、財(cái)務(wù)、稅務(wù)等系統(tǒng)中進(jìn)行結(jié)算數(shù)據(jù)的輸入及復(fù)核。這其中所有的工作都需要人工完成，不僅工作量巨大，而且原始票據(jù)線下流轉(zhuǎn)，信息數(shù)據(jù)線上傳遞，兩者之間經(jīng)常存在不一致和偏差，導(dǎo)致潛在履約結(jié)算存在巨大風(fēng)險(xiǎn)。

2.2 基于物聯(lián)網(wǎng)的電子單據(jù)結(jié)算系統(tǒng)集成方法

針對(duì)以上履約結(jié)算現(xiàn)狀，項(xiàng)目提出基于智能物聯(lián)技術(shù)的模塊化票據(jù)回收受理裝置和電子單據(jù)系統(tǒng)集成方法，將物聯(lián)網(wǎng)芯片應(yīng)用于實(shí)物管理并進(jìn)行全程跟蹤，將多源信息數(shù)據(jù)與財(cái)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行集成，為后續(xù)履約結(jié)算票據(jù)受理提供了嚴(yán)密的校核邏輯。研制模塊化票據(jù)回收受理裝置，實(shí)現(xiàn)票據(jù)的自動(dòng)回收、校驗(yàn)鑒偽，并發(fā)起自動(dòng)支付，從根本上提高履約結(jié)算效率，減少大量重復(fù)繁雜的人工工作量。

在履約結(jié)算過程中，相關(guān)單據(jù)需要經(jīng)4個(gè)部門，7道業(yè)財(cái)審核，并在業(yè)務(wù)、財(cái)務(wù)、稅務(wù)等系統(tǒng)進(jìn)行結(jié)算數(shù)據(jù)的輸入及復(fù)核。這其中所有的工作都需要人工完成，不僅工作量巨大，而且原始票據(jù)線下流轉(zhuǎn)繁雜，數(shù)據(jù)核驗(yàn)存在錯(cuò)誤的可能，票據(jù)的運(yùn)輸安全也存在隱患。

針對(duì)以上票據(jù)受理現(xiàn)狀，項(xiàng)目集光、機(jī)、電技術(shù)于一體，采用多品種和數(shù)量的各類傳感器，以及步進(jìn)電機(jī)、減速電機(jī)、電磁鐵等高精度運(yùn)動(dòng)執(zhí)行部件，研制了一種模塊化的智能票據(jù)回收受理模塊和智能票據(jù)受理模塊，實(shí)現(xiàn)了票據(jù)的自動(dòng)回收及受理。

票據(jù)受理進(jìn)紙機(jī)構(gòu)子模塊包括機(jī)架、壓輪和壓輪抬起機(jī)構(gòu)，機(jī)架上設(shè)有進(jìn)紙平臺(tái)、進(jìn)紙輪、壓輪安裝座和票據(jù)檢測光傳感器，當(dāng)票據(jù)檢測光傳感器檢測到進(jìn)紙平臺(tái)上存在票據(jù)時(shí)，進(jìn)紙輪開始轉(zhuǎn)動(dòng)，通過壓輪裝置將票據(jù)輸送至進(jìn)紙平臺(tái)，再送到掃描采集子模塊。

除適應(yīng)一般票據(jù)的進(jìn)票和通道傳送外，針對(duì)增值稅票有紅綠聯(lián)、紙張薄軟、有走紙孔的特點(diǎn)，還要對(duì)票據(jù)輸入口的挖票和反搓機(jī)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，適應(yīng)稅票薄軟的特點(diǎn)，并能實(shí)現(xiàn)連續(xù)多張進(jìn)票，一次可以受理30張以上票據(jù)，并能很好的實(shí)現(xiàn)分票功能，減少重連張發(fā)生概率。

這種票據(jù)受理回收模式，僅需收取發(fā)票原件，票據(jù)收取所占體積量大大減少，所有結(jié)算數(shù)據(jù)校核全部線上完成，大大減少多部門的重復(fù)數(shù)據(jù)校核工作，在保證業(yè)務(wù)辦理高準(zhǔn)確率的同時(shí)，結(jié)算數(shù)據(jù)流的傳遞優(yōu)先于原始票據(jù)的流轉(zhuǎn)，減少票據(jù)的多部門流轉(zhuǎn)，增強(qiáng)票據(jù)流轉(zhuǎn)安全性。

2.3 基于深度學(xué)習(xí)的多種金融票據(jù)鑒偽技術(shù)

票據(jù)管理尤其是對(duì)增值稅專用發(fā)票管理是企業(yè)財(cái)務(wù)管理的重要內(nèi)容之一。作為企業(yè)財(cái)務(wù)收支的法定憑證和會(huì)計(jì)核算的原始憑據(jù)，更是稅務(wù)稽查管理的重要依據(jù)，票據(jù)的真?zhèn)螌?duì)公司管理及核算至關(guān)重要。電網(wǎng)供應(yīng)商服務(wù)大廳傳統(tǒng)手工受理結(jié)算業(yè)務(wù)過程中，大廳前臺(tái)工作人員受理增值稅專用發(fā)票時(shí)，不會(huì)在稅務(wù)系統(tǒng)中對(duì)票據(jù)真?zhèn)芜M(jìn)行實(shí)時(shí)鑒別，受理發(fā)票時(shí)，僅初步核對(duì)發(fā)票金額是否與采購訂單結(jié)算金額一致。發(fā)票只有最終移交至財(cái)務(wù)部門進(jìn)行校驗(yàn)后，才會(huì)在稅務(wù)系統(tǒng)中進(jìn)行發(fā)票的真?zhèn)舞b別與抵扣認(rèn)證。由于結(jié)算票據(jù)真正移交至財(cái)務(wù)結(jié)算的周期比較長，對(duì)票據(jù)的鑒偽比較滯后，出現(xiàn)錯(cuò)票或是假票時(shí)，需要通知供應(yīng)商重新進(jìn)行開票，并對(duì)已過賬的訂單進(jìn)行沖銷處理，業(yè)務(wù)操作流程繁瑣的同時(shí)也延長了供應(yīng)商結(jié)算的等待時(shí)間，降低供應(yīng)商服務(wù)的滿意度。增加了履約結(jié)算的潛在風(fēng)險(xiǎn)。

針對(duì)履約結(jié)算時(shí)，前臺(tái)服務(wù)人員一般不會(huì)對(duì)票據(jù)真?zhèn)芜M(jìn)行實(shí)時(shí)鑒別，使得結(jié)算支付存在重大潛在風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)實(shí)問題，項(xiàng)目提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的多種金融票據(jù)鑒偽技術(shù)，綜合運(yùn)用多光譜反射/透射、磁特性、厚度檢測等方法，對(duì)票據(jù)相關(guān)圖像特性進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，并建立基于深度學(xué)習(xí)的多種金融票據(jù)識(shí)別模型，對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和分類，并使用以真鑒假、以假鑒真的方法學(xué)習(xí)仿真鑒偽過程，達(dá)到特征鑒偽和票據(jù)連張、重張、拼湊變?cè)熳R(shí)別的能力，結(jié)合票據(jù)回收裝置機(jī)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了票據(jù)回收的同時(shí)完成鑒偽工作。

針對(duì)現(xiàn)有票據(jù)鑒偽滯后的情形，項(xiàng)目開展了基于人工智能的多種金融票據(jù)識(shí)別模塊的關(guān)鍵技術(shù)研究，綜合運(yùn)用多光譜反射/透射圖像采集、磁圖像采集、厚度圖像采集、圖像處理、模式識(shí)別、人工智能深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，設(shè)計(jì)了一種面向多種金融票據(jù)識(shí)別終端設(shè)備的圖像智能信息采集和處理架構(gòu)，利用深度學(xué)習(xí)方法，建立了面向多種金融票據(jù)識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并提出一種該模型的參數(shù)訓(xùn)練計(jì)算方法，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析，以及深度學(xué)習(xí)仿真，采用以真鑒假、以假鑒真的方法，實(shí)現(xiàn)票據(jù)磁特征和厚度特征圖像的識(shí)別處理，達(dá)到磁特征鑒偽和票據(jù)連張、重張、拼湊變?cè)熳R(shí)別。

3 財(cái)務(wù)智慧開票結(jié)算一體機(jī)下的電網(wǎng)企業(yè)供應(yīng)商自助服務(wù)模式主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)

一是針對(duì)大量結(jié)算業(yè)務(wù)，如何有效收取、分揀、鑒偽發(fā)票。發(fā)票紙張薄且柔軟，傳統(tǒng)紙張回收機(jī)構(gòu)容易卡紙，損壞。此外，發(fā)票是企業(yè)經(jīng)營和財(cái)務(wù)支付的重要依據(jù)，在真?zhèn)舞b定方面必須具有極高的可靠性。二是如何實(shí)現(xiàn)發(fā)票信息的自動(dòng)化校驗(yàn)。傳統(tǒng)履約結(jié)算需要經(jīng)過多個(gè)部門多到環(huán)節(jié)的人工審核，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，對(duì)是否滿足資金支付條件存在主觀判斷的風(fēng)險(xiǎn)，人工審單也不可避免出現(xiàn)人為錯(cuò)誤，因此需要找到一種方法，實(shí)現(xiàn)發(fā)票等單據(jù)的自動(dòng)化核驗(yàn)。三是在實(shí)現(xiàn)資金自動(dòng)支付，并加快資金結(jié)算效率后，如何確保履約結(jié)算的安全性、如何合理安排電網(wǎng)企業(yè)資金計(jì)劃，都成為項(xiàng)目亟待解決的現(xiàn)實(shí)問題。

3.1 基于智能物聯(lián)技術(shù)的模塊化票據(jù)回收受理裝置和電子單據(jù)系統(tǒng)集成

針對(duì)現(xiàn)有紙張回收系統(tǒng)無法實(shí)現(xiàn)發(fā)票自動(dòng)回收和鑒偽的問題，研制模塊化的票據(jù)受理系統(tǒng)及票據(jù)鑒偽技術(shù)，解決現(xiàn)有票據(jù)受理系統(tǒng)無法連續(xù)進(jìn)票和票據(jù)鑒偽需要人工處理的問題，并實(shí)現(xiàn)在票據(jù)回收階段實(shí)時(shí)進(jìn)行鑒偽的功能。此外，項(xiàng)目提出了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的電子單據(jù)結(jié)算系統(tǒng)集成技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了物資業(yè)務(wù)、財(cái)務(wù)和稅控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)貫通，建立了實(shí)物流、資金流和信息流的交叉驗(yàn)證機(jī)制，確保三流合一，為電網(wǎng)智能化物資履約結(jié)算提供堅(jiān)實(shí)的履約結(jié)算保障。

3.2 基于深度學(xué)習(xí)的人工智能票據(jù)識(shí)別技術(shù)

針對(duì)使用傳統(tǒng)OCR光學(xué)文字識(shí)別技術(shù)的不足，提出基于深度學(xué)習(xí)的人工智能識(shí)別創(chuàng)新算法，通過使用遷移OCR模型形成發(fā)票數(shù)據(jù)的自生成和模型自循環(huán)訓(xùn)練，極大提高了復(fù)雜環(huán)境下紙質(zhì)文字信息的識(shí)別準(zhǔn)確度，避免了人工審單的主觀判斷和可能出現(xiàn)的人為錯(cuò)誤，提高了履約結(jié)算的效率和準(zhǔn)確度。

3.3 基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的資金日排程技術(shù)

針對(duì)現(xiàn)有的資金管理不合理問題，提出基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的資金日排程技術(shù)，解決現(xiàn)有資金利用率低和資金管理風(fēng)險(xiǎn)控制不足的問題，并建立資金管理的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)，從而構(gòu)建面向金融大數(shù)據(jù)的資金管理的風(fēng)險(xiǎn)度量、預(yù)警與防范技術(shù)體系。此外，項(xiàng)目以信息化系統(tǒng)支撐為手段，提出構(gòu)建“資金精益管理”模式。進(jìn)一步通過構(gòu)建營運(yùn)資金風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型得到最優(yōu)日排程。

4 財(cái)務(wù)智慧開票結(jié)算一體機(jī)下的電網(wǎng)企業(yè)供應(yīng)商自助服務(wù)模式實(shí)施成效

項(xiàng)目通過研究開發(fā)信息通信和物聯(lián)網(wǎng)新技術(shù)，推動(dòng)了供應(yīng)鏈履約結(jié)算的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，形成了供應(yīng)鏈內(nèi)、外部的數(shù)據(jù)貫通和融合。通過在設(shè)備上安裝物聯(lián)網(wǎng)芯片研發(fā)信息跟蹤、單據(jù)電子化及指紋收貨等創(chuàng)新技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了物資供應(yīng)履約的線上化辦理，研制了智能化物資履約結(jié)算系統(tǒng)技術(shù)裝備，為供應(yīng)商提供了高效、便捷的物資結(jié)算服務(wù)。自2018年10月投入應(yīng)用以來，該項(xiàng)成果已經(jīng)在浙江電網(wǎng)75家市縣公司全面推廣應(yīng)用，并已成功完成物資結(jié)算53000余筆，在保證準(zhǔn)確率的基礎(chǔ)上供應(yīng)商回款周期大幅度縮減，效果顯著。同時(shí)，重慶、新疆等電網(wǎng)公司主動(dòng)參與項(xiàng)目的推廣應(yīng)用工作，兩家公司平均縮短供應(yīng)結(jié)算周期40天，每天自動(dòng)處理票據(jù)達(dá)80張，得到了當(dāng)?shù)毓?yīng)商的高度好評(píng)。2018年，國網(wǎng)公司現(xiàn)代（智慧）供應(yīng)鏈體系建設(shè)中，自動(dòng)化結(jié)算支付場景建設(shè)工作由浙江公司牽頭實(shí)施，并于2019年底全面推廣應(yīng)用至國家電網(wǎng)所有網(wǎng)省公司。

項(xiàng)目對(duì)傳統(tǒng)履約業(yè)務(wù)帶來了顛覆性改變，可推廣性強(qiáng)，具有快速集成、無縫嵌入客戶方信息系統(tǒng)和業(yè)務(wù)流程的特性，符合行業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、安全要求、保密級(jí)別門檻高的要求，具有極強(qiáng)的市場競爭力。在未來功能完善的前景下，還可運(yùn)用到項(xiàng)目資產(chǎn)或日常報(bào)銷中，真正實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈領(lǐng)域?qū)嵨锪?、信息流和資金流的三流合一。國網(wǎng)公司系統(tǒng)內(nèi)已有多家單位計(jì)劃應(yīng)用項(xiàng)目成果，國網(wǎng)公司財(cái)務(wù)部和物資部也準(zhǔn)備在全網(wǎng)范圍內(nèi)推廣該項(xiàng)成果。項(xiàng)目的推廣應(yīng)用可加快裝備制造企業(yè)應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率，帶動(dòng)供應(yīng)鏈整體成本降低，每年節(jié)約履約結(jié)算人力和差旅成本2.3億元，節(jié)約供應(yīng)商融資成本40.27億元，具有重大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。

4.1 解決了履約結(jié)算速度慢的問題

國網(wǎng)浙江物資公司每年要處理近9萬筆履約單據(jù)，為保證資金支付安全，每張單據(jù)要經(jīng)過4個(gè)部門，7道業(yè)財(cái)?shù)娜斯徍?，平均每張單?jù)的處理需要花費(fèi)30天時(shí)間，而且人工審核單據(jù)還有出錯(cuò)的可能。對(duì)供應(yīng)商來說，在整個(gè)履約階段，需要找五方人員完成單據(jù)簽署確認(rèn)，最后到供應(yīng)商服務(wù)中心遞交結(jié)算票據(jù)，整個(gè)過程一般需要3個(gè)月時(shí)間。較長的回款周期壓占了供應(yīng)商的流動(dòng)資金，容易造成企業(yè)經(jīng)營困難。本項(xiàng)目通過研制單據(jù)電子化簽署、指紋收貨、票據(jù)OCR識(shí)別等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了履約過程的數(shù)字化和自動(dòng)化，大大減輕了業(yè)財(cái)人員的工作量，也極大方便了供應(yīng)商的業(yè)務(wù)辦理，實(shí)現(xiàn)履約結(jié)算“最多跑一次”，同時(shí)也極大提高了供應(yīng)商的回款速度，平均回款時(shí)間縮短60天，幫助企業(yè)加快了資金周轉(zhuǎn)，有效改善了企業(yè)的營商環(huán)境。

4.2 解決了票據(jù)回收處理過程中存在的三大技術(shù)難題

項(xiàng)目針對(duì)票據(jù)回收處理過程中存在的三大技術(shù)難題，歷時(shí)三年聯(lián)合攻關(guān)研究，針對(duì)發(fā)票紙張薄和柔軟的特點(diǎn)，研發(fā)了具有高可靠性的票據(jù)回收模塊，解決了發(fā)票回收褶皺和疊放的難題，相關(guān)硬件回收機(jī)構(gòu)通過了嚴(yán)苛的疲勞和耐久測試，能夠滿足全天候、高強(qiáng)度的使用場景；針對(duì)原有光學(xué)文字識(shí)別技術(shù)識(shí)別率不高的特點(diǎn)，提出采用基于深度學(xué)習(xí)的人工智能識(shí)別算法，設(shè)計(jì)一套適用于發(fā)票O(jiān)CR模型的遷移數(shù)據(jù)和自適應(yīng)模型訓(xùn)練算法，極大提高了文字識(shí)別的準(zhǔn)確性，在產(chǎn)品投入應(yīng)用以來，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)99.99%；針對(duì)公司履約結(jié)算單據(jù)處理量大的特點(diǎn)，研發(fā)了前端基于模塊化的票據(jù)連續(xù)受理系統(tǒng)及分揀技術(shù)，以及后端異步并行批處理高速度數(shù)據(jù)運(yùn)行分布式計(jì)算框架技術(shù)，前者實(shí)現(xiàn)了票據(jù)的連續(xù)受理功能，并且通過圖像識(shí)別技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分揀紅綠兩聯(lián)票據(jù)，解決了現(xiàn)有票據(jù)受理系統(tǒng)無法連續(xù)進(jìn)票和分揀票據(jù)需要人工處理的問題，后者能夠?qū)崟r(shí)分析在線的流式物資業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)信息，較好地滿足了數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性分析、處理的要求，與傳統(tǒng)的后臺(tái)多進(jìn)程處理程序相比，異步并行批處理高速度數(shù)據(jù)運(yùn)行分布式計(jì)算框架數(shù)據(jù)信息處理總耗時(shí)短、處理效率高，提升了供應(yīng)商現(xiàn)場業(yè)務(wù)辦理體驗(yàn)感與滿意度

4.3 解決了履約結(jié)算過程風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的問題

在采購履約的整個(gè)過程中，供應(yīng)商會(huì)因各種原因，造成無法完成履約，這時(shí)需要通過一種機(jī)制，及早發(fā)現(xiàn)供應(yīng)商在經(jīng)營過程中存在的潛在問題，提前識(shí)別履約風(fēng)險(xiǎn)，保障資金支付安全。項(xiàng)目通過提出一種新的文本挖掘方法，從互聯(lián)網(wǎng)中提取有效信息，基于有監(jiān)督的學(xué)習(xí)框架構(gòu)建特定的風(fēng)險(xiǎn)控制直屬，形成公司財(cái)務(wù)預(yù)警模型，實(shí)時(shí)迅速地刻畫反映供應(yīng)商可能面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，從而構(gòu)建面向金融大數(shù)據(jù)的公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)度量、預(yù)警與防范體系。

4.4 提升全社會(huì)勞動(dòng)效率

通過本項(xiàng)目的實(shí)施，供應(yīng)商在履約結(jié)算環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)了“最多跑一次”，極大便利了業(yè)務(wù)辦理；提高發(fā)票回收效率，每分鐘可回收發(fā)票40份，單次最多回收100份，發(fā)票回收效率較手工提速200%；公司相關(guān)部門實(shí)現(xiàn)了結(jié)算智能審核，審核時(shí)間從以往的平均20天縮短至1分鐘，節(jié)省了大量人力投入原先重復(fù)繁雜的工作中。

4.5 增強(qiáng)了公司資金排程能力

通過使用人工智能技術(shù)，資金支付計(jì)劃從月排程精確到日排程，使得公司能夠更加地合理安排資金使用，提高了資金使用效率。

4.6 增強(qiáng)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管控能力

在實(shí)現(xiàn)了履約結(jié)算數(shù)字化和自動(dòng)化后，避免了人工審單可能出現(xiàn)的錯(cuò)誤，自產(chǎn)品投入使用后，已成功受理發(fā)票53000余份，審核準(zhǔn)確率達(dá)100%，保證了資金支付安全。

4.7 提高供應(yīng)商服務(wù)滿意度

供應(yīng)商可自助提交發(fā)票，精準(zhǔn)獲知回款日期，回款周期有效縮短，全方位優(yōu)化營商環(huán)境。