[發明專利]一種基于財務流水數據提供實時可視化信息的方法和系統

在審

• 申請號: 201710588804.1
• 申請日: 2017-07-19
• 公開（公告）號: CN107451911A
• 公開（公告）日: 2017-12-08
• 發明（設計）人: 唐周屹
• 申請（專利權）人: 唐周屹
• 主分類號: G06Q40/00
• 分類號: G06Q40/00;G06F17/30
• 代理公司: 廣東前海律師事務所44323
• 代理人: 張紹波,何凱威

1.一種基于財務流水數據提供實時可視化信息的方法，其特征在于，包括如下步驟：

1）輸入數據操作；

2）將步驟1）中輸入的數據進行處理和驗證；

3）將步驟2）中處理和驗證的數據通過大數據深度學習的方法進行打標簽處理；

4）將步驟3）中打好標簽的數據進行可視化處理。

2.如權利要求1所述的基于財務流水數據提供實時可視化信息的方法，其特征在于，所述步驟1）中的數據輸入具體包括如下數據輸入方法：（1）數據推送；（2）數據抽取。

3.如權利要求2所述的基于財務流水數據提供實時可視化信息的方法，其特征在于，所述步驟2）具體包括：

（1）當數據來源為數據推送時，判斷所述數據的類型，所述數據的類型通過判斷后，將多列多表格的數據整理為包含但不僅限于日期、數字、文本的csv文件，以下稱“數據A”；當所述數據A需要經過數據驗證處理，對日期、數字、文本至少之一的值是否符合范圍、規格以及是否有重復項進行驗證處理，得到符合要求的數據B文件；

（2）當數據來源為數據抽取時，則跳過上述形成數據A的階段，直接進入形成數據B的階段。

4.如權利要求3所述的基于財務流水數據提供實時可視化信息的方法，其特征在于，所述步驟3）具體包括：將所述數據B文件通過半監督學習或者監督學習的機器學習方式，進行數據打標簽處理，處理好的數據帶有多種不同角色的標簽；

所述數據B打標簽，具體包括：先將文本劃分成分詞，然后用半監督學習或者監督學習的方式進行打標簽，而打標簽的原理是根據句子與標簽的相似性的方式實現的；

所述句子與標簽的相似性的實現方式是將文本劃分成分詞，首先計算出這句話中不同的詞在這個句子中出現的次數，得出一個詞頻向量A，再計算出每個詞對應不同標簽的詞頻，這些詞頻組成了這個文本在不同標簽下的詞頻向量B，有幾個標簽，就有幾個詞頻向量B，計算出詞頻向量A和這些詞頻向量B余弦，值越大就表示越相似，最終選擇最相似的標簽；

為了快速建立標簽詞頻庫，采取句相似的方式批量處理；句相似的實現方式是將文本劃分成分詞，這些分詞組成一個并集，分別計算兩個句子的分詞在這并集里出現的詞頻，這些次數組成一個詞頻向量，計算兩個向量的余弦相似度，值越大就表示越相似。

5.如權利要求3所述的基于財務流水數據提供實時可視化信息的方法，其特征在于，所述步驟4）具體包括：用可視化圖形的方式，將資產（Asset）、客戶（Client）、伙伴（Partner）、政府（Government）、員工（Employee）、實際控制人（Owner）六種角色的現金往來表達出來，實時反映公司決策。

6.一種基于財務流水數據提供實時可視化信息的系統，其特征在于，包括：

輸入數據操作模塊，用于進行數據輸入；

數據清洗模塊，用于將輸入數據操作模塊中輸入的數據進行處理和驗證；

打標簽模塊，用于將數據清洗模塊中處理和驗證的數據通過大數據深度學習的方法進行打標簽處理；

數據可視化模塊，用于將打標簽模塊中打好標簽的數據進行可視化處理。

7.如權利要求6所述的基于財務流水數據提供實時可視化信息的系統，其特征在于，所述輸入數據操作模塊包括：數據推送模塊、數據抽取模塊至少之一。

8.如權利要求7所述的基于財務流水數據提供實時可視化信息的系統，其特征在于，所述數據清洗模塊具體包括：數據類型判斷模塊、數據整理模塊、數據驗證模塊三個模塊或者數據類型判斷模塊、數據驗證模塊兩個模塊；

所述數據類型判斷模塊用于判斷當數據來源為數據推送時，判斷所述數據的類型；

所述數據整理模塊用于對所述數據的類型通過判斷后，將多列多表格的數據整理為包含但不僅限于日期、數字、文本的csv文件，以下稱“數據A”；

所述數據驗證模塊用于當所述數據A需要經過數據驗證處理，對日期、數字、文本至少之一的值是否符合范圍、規格以及是否有重復項進行驗證處理，得到符合要求的數據B文件；

所述數據類型判斷模塊確定當數據來源為數據抽取時，則跳過上述所述數據整理模塊形成數據A的階段，直接通過所述數據驗證模塊進入形成數據B的階段。