[发明专利]一种人工智能会计自动记账、报税的方法及系统

权利要求书

1.一种人工智能会计自动记账、报税的系统，用于在智能手机、便携式计算机及计算机设备中通过无线网络或4G、5G网络与大数据中心及神经网络进行交互并实现会计自动记账、报税的系统，通过手机摄像头拍摄发票、银行流水及回单或通过第三方电子发票平台SDK自动获取后经由无线网络或4G、5G网络传输至应用层，基于小企业会计准则、企业会计准则、税法为基础算法逻辑，自动为用户生成记账凭证、明细账、费用报销单智能记账业务，报税月自动执行报税；大数据中心系统通过大量会计记账行为的深度学习，神经网络系统根据数据库模块中用户的应用层数据、用户习惯记忆数据、大数据中心数据库学习分析数据进行训练迭代，训练迭代的数据输出至用户应用层，以帮助用户实现零基础财务记账，其特征在于：包括用户注册模块、行业科目特征模块、票据特征模块、银行回单及对账单特征模块、电子凭证特征模块、电子账簿特征模块、电子报表模块、财务数据分析模块、库存模块、薪酬模块、电子发票模块、研发辅助账模块、纳税申报模块、会计师事务所审计取数模块、国家税务局监管模块；单独设置有神经网络模块、数据库模块、大数据中心系统模块；

该系统用于自动记账、报税的方法具体步骤如下所示：

步骤S1：用户进入到用户注册单元中，输入企业名称，自动从天眼查 SDK 获取注册资本、成立日期、统一社会信用代码、纳税人识别号、公司类型、登记机关、行业、经营范围信息，用户输入预设登录密码、人脸信息、手机号，输入短信验证码后注册成功；数据库模块、神经网络模块记忆存储并智能匹配该用户行业科目模块、税率、会计准则，并自动激活用户账号及生成初始账套；与科技部火炬中心综合业务办理平台SDK连接，自动查询用户企业是否为国家高新技术企业或经评价的科技型中小企业，根据获取数据判断是否为用户单独设立研发辅助账及研发费用加计扣除比例；

步骤S2：在步骤S1中用户注册成功后，用户进入到用户登录单元中，然后在密码录入模块中输入密码或进行人脸识别登录，密码确认模块对密码进行确认或人脸进行比对确认；

步骤S3：在步骤S2中密码确认正确后，进入到用户管理单元中，用户进行纳税用户名和密码预设、金税盘及税务UKEY软证书集中托管委托、电子发票账户设置、企业微信账号设置授权、叮叮账号设置授权、科目修改、税率修改、抄税报税时间设定、员工信息及薪酬设置、社保设置、账套启用日期设置；

步骤S4：在步骤S3中基础信息设置完成后，用户可实时查看电子记账凭证、电子报表、电子账簿、纳税信息、库存、人工干预修改、财税风险披露信息、数据备份及下载、凭证账簿报表打印、一键审计；

步骤S5：用户在操作界面点击受票录入，可通过拍照上传纸质发票、通过第三方电子发票SDK获取的电子发票、中央非税收入统一票据纸质或电子发票，系统OCR组件自动识别票据中开票日期、含税价及不含税价、发票编号、货物或应税劳务、服务名称、项目名称、出票方、受票方信息，上传完成后，用户仅需选择现金付讫或银行付讫，操作完成后，系统自动为用户上传的票据进行科目归集、自动生成电子经费报销单、自动生成电子记账凭证、自动记入数据至电子账簿；用户可进行人工修改；

步骤S6：用户在操作界面点击开票，用户需手工输入受票方公司名称、金额、内容、手机号或邮箱，系统自动为用户补充受票方的税号、地址；开票成功后，系统自动发送该发票至受票方邮箱或手机；对该发票，系统执行自动记账操作；如受票方同为所述系统用户，受票方用户端自动执行记账操作；

步骤S7:用户在操作界面可通过网上银行导出对公账户明细、回单、对账单上传或打印纸质的对账单、回单进行拍照扫描上传，数据库模块、神经网络模块自动生成银行账簿、现金日记账簿、回单自动判断识别归入符合的记账凭证；

步骤S8：用户库存商品进销存管理系统与用户本地智能手机、便携式电脑连接并使用设备摄像头识别商品条码做出入库登记；自动为用户处理库存商品账、进销单据生成、销售小票生成、电子销售发票开票；

步骤S9：用户薪酬功能可根据用户预设职工信息、薪酬标准、奖罚标准、出勤标准、提成标准、五险一金标准、个税抵扣设置，可通过本地考勤机导入出勤数据或与企业微信SDK、叮叮SDK连接自动获取出勤数据，自动核算人员工资、计提、工资表生成、记账凭证生成、自动归集计账科目、自动个税申报、年度个税汇算清缴；

步骤S10：用户如为国家科技型中小企业、国家高新技术企业或项目执行单位，系统根据用户预设的项目名称、经费预算表，自动生成研发辅助账；

步骤S11：在步骤S1、S2、S3、S4、S5、S6、S7、S8、S9、S10操作完成后，纳税申报系统与金税盘及税务UKEY软证书集中管理装置连接，在用户预设报税时间，自动为用户实现抄税工作，匹配企业登录税局的地区ID、用户名和密码通过http请求发送给税局服务器，根据用户电子账簿、报表、工资表、研发辅助账，自动发送相应数据包至税局服务器完成企业增值税、企业所得税、汇算清缴、个税申报工作，实现自动化纳税申报操作；

步骤S12：用户在系统可在线委托会计师事务所在为用户提供审计服务，受托会计师事务所实现一键取数、一键获取电子凭证、电子账簿、电子报表、纳税申报表、研发辅助账；根据用户数据会计师事务所在线报价，用户根据报价支付相应费用至系统平台托管；审计工作结束后，会计师事务所上传电子审计报告，用户确认收到审计报告后系统自动与会计师事务所结算；

步骤S13：国家监管端可根据国家税务局各地分局专管员、税务稽查分级设置账号及权限，可实时在线抽查所管辖企业或大数据中心及神经网络推送的涉税风险企业的电子发票、电子凭证、电子账簿、电子报表、纳税申报表、研发辅助账，并对有问题的企业下达电子整改或行政处罚通知；

步骤S14：数据库分为财税数据库、大数据中心数据库、神经网络深度学习训练数据库，财税数据库作为记忆存储库，用于用户注册数据、票据、银行回单及对账单、电子凭证、电子账簿、电子报表、库存、薪酬、电子发票、“研发辅助账、纳税申报、审计取数、国家税务局监管的数据存储、记忆；大数据中心数据库用于数据建模、统计、分析并输出至神经网络深度学习训练数据库；神经网络模块学习训练数据，为用户输出经过记忆、学习、训练的智能会计方法至应用层；

步骤S15：神经网络训练数据取于根据数据库模块中大数据中心数据库归纳好的深度学习数据进行深度学习训练及迭代，训练迭代的数据输出至用户应用层；具体如下：

步骤S15-1：抽取数据：从大数据中心数据库中按用户分组抽取发票信息、凭证信息、科目信息、账簿信息；

步骤S15-2：训练数据组装：将大数据中心数据库中单个用户数据中与发票信息、凭证信息、账簿信息相匹配的科目、凭证、账簿设为正确答案，并从剩余科目、凭证、账簿中取w-1错误答案，错误答案中随机取1到W/2个同父级科目、凭证、账簿选项，随机取1到W/2个同根级科目、凭证、账簿选项，剩余随机进行选择，并将所有选项乱序排列得到组装后的数据；

步骤S15-3：批次训练：将所有组装好的数据按设定好的比例进行划分；每个批次让模型对设定的数量将数据进行预测，并针对预测结果以交叉熵计算交叉熵损失，同时每个批次对交叉熵损失进行随机梯度下降反向传播，每个训练轮次会训练1000个批次，每个批次训练完成后使用验证数据进行概率及交叉熵损失值并度量准确率；

步骤S15-4：训练数据储存：不停的重复训练轮次并观察验证的准确率与交叉熵损失值变化，保存验证表现最优训练结果作为最终结果并储存；

步骤S15-5：训练数据使用：财税系统获取训练最优结果，在用户输入错误会进行提醒修正；

步骤S16：大数据中心系统模块用于根据数据库模块财税数据采集，财税数据实时、批量传输，数据建模、存储，数据统计、分析、学习、挖掘，数据可视化、反馈；

步骤S17：用户财税数据、缴税报税成功通知、风险预警通知、税务行政通知，实时发送至用户短信、微信小程序、APP端、用户管理端。