(19)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 202211119791.0 (22)申请日 2022.09.14 (71)申请人 平安科技 （深圳） 有限公司 地址 518000 广东省深圳市福田区福田街 道福安社区益田路5033号平 安金融中 心23楼 (72)发明人 张学洋　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 专利代理师 荣颖佳 (51)Int.Cl. G06F 16/2455(2019.01) G06F 16/36(2019.01) G06K 9/62(2022.01) G06Q 40/00(2012.01)G06V 30/418(2022.01) (54)发明名称 税前扣除材 料审核方法、 装置及电子设备 (57)摘要 本申请提供了一种税 前扣除材料审核 方法、 装置及电子设备， 方法包括： 获取针对目标税前 扣除申请事项提交的至少一个证据材料； 针对每 个证据材料， 对证据材料进行OCR识别和/或API 解析， 得到结构化数据； 基于AI专家库对结构化 数据进行材料标识， 得到证据材料对应的材料标 识结果； 基于预设审核规则库对至少一个证据材 料分别对应的材料标识结果进行审核， 得到目标 税前扣除申请 事项对应的材料审核结果。 本申请 通过OCR识别、 AI专家库和预设审核 规则库， 可以 对税前扣除申请事项对应的至少一个证据材料 进行自动化识别、 标识和审核， 提高材料审核效 率。 权利要求书2页 说明书10页 附图5页 CN 115455054 A 2022.12.09 CN 115455054 A 1.一种税前扣除材 料审核方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取针对目标税前扣除申请事项提交的至少一个 证据材料； 针对每个证据材料， 对所述证据材料进行OCR识别和/或API解析， 得到结构化数据； 基 于AI专家库对所述结构化数据进行 材料标识， 得到所述证据材 料对应的材 料标识结果； 基于预设审核规则库对至少一个所述证据 材料分别对应的材料标识结果进行审核， 得 到所述目标税前扣除申请事项对应的材 料审核结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对所述证据材料进行OCR识别和/或API解 析， 得到结构化数据的步骤， 包括： 判断所述证据材 料是否为影 像资料； 如果是， 对所述证据材 料进行OCR识别， 得到第一结构化数据； 如果否， 对所述证据材 料进行API 解析， 得到第二结构化数据。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述AI专家库包括规则库和知识库； 所述 规则库中存储有多种证据材料分别对应的判定规则； 所述知识库中存储有多种所述判定规 则分别对应的证据材 料样本； 基于AI专家库对所述结构化数据进行材料标识， 得到所述证据 材料对应的材料标识结 果的步骤， 包括： 基于所述 规则库中的多种 判定规则， 对所述结构化数据进行规则匹配； 如果多种所述判定规则中存在所述结构化数据匹配到的目标规则， 则从所述知识库中 获取所述目标规则对应的目标证据材 料样本； 判断所述结构化数据与所述目标证据材 料样本是否匹配； 如果是， 将所述结构化数据标识为目标证据， 得到所述证据材 料对应的材 料标识结果。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 基于所述规则库中的多种判定规则， 对所 述结构化数据进行规则匹配的步骤， 包括： 从所述结构化数据中提取多个关键词； 判断所述多个关键词的组合是否符合所述 规则库中的一种 判定规则； 如果是， 确定多种所述判定规则中存在所述结构化数据匹配到的目标规则。 5.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 判断所述结构化数据与 所述目标证据 材料 样本是否匹配的步骤， 包括： 计算所述结构化数据和所述目标证据材 料样本间的相似度； 判断所述相似度是否超过 预设阈值； 如果是， 确定所述结构化数据与所述目标证据材 料样本匹配。 6.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 在对所述结构化数据进行规则匹配的步骤 之后， 还包括： 如果多种所述判定规则中不存在与 所述结构化数据匹配的规则， 基于所述结构化数据 进行专家规则学习， 将学习到的新 规则添加至所述 规则库。 7.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 在判断所述结构化数据与 所述目标证据 材 料样本是否匹配的步骤之后， 还 包括： 如果所述结构化数据与所述目标证据 材料样本不匹配， 基于所述结构化数据进行专家 知识学习， 将学习到的新知识添加至所述知识库。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115455054 A 28.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 基于所述结构化数据进行专家知识学习， 将学习到的新知识添加至所述知识库的步骤之前， 还 包括： 重新获取与所述目标证据材料样本相关的材料样本， 对所述结构化数据进行二次匹 配； 如果还未匹配成功， 继续执行所述基于所述结构化数据进行专家知识学习， 将学习到 的新知识添加至所述知识库的步骤。 9.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述预设审核规则库中预存有多种 税前扣 除申请事项分别对应的证据材料要求； 基于预设审核规则库对至少一个所述证据材料分别 对应的材料标识结果进行审核， 得到所述目标税前扣除申请事项对应的材料审核 结果的步 骤， 包括： 基于所述预设审核规则库， 确定所述目标税前扣除申请事项对应的目标证据材料要 求； 判断所述至少一个所述证据 材料分别对应的材料标识结果， 是否满足所述目标证据 材 料要求； 如果满足， 确定所述目标税前扣除申请事项对应的材 料审核结果 为通过。 10.一种税前扣除材 料审核装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 材料获取模块， 用于获取针对目标税前扣除申请事项提交的至少一个 证据材料； 材料标识模块， 用于针对每个证据材料， 对所述证据材料进行OCR识别和/或API解析， 得到结构化数据； 基于AI专家库对所述结构化数据进行材料标识， 得到所述证据材料对应 的材料标识结果； 材料审核模块， 用于基于预设审核规则库对至少一个所述证据 材料分别对应的材料标 识结果进行审核， 得到所述目标税前扣除申请事项对应的材 料审核结果。 11.一种电子设备， 其特征在于， 包括处理器和存储器， 所述存储器存储有能够被所述 处理器执行的计算机可执行指 令， 所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现权利要求 1至9任一项所述的方法。 12.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机可 执行指令， 所述计算机可执行指令在被处理器调用和执行时， 计算机可执行指令促使处理 器实现权利要求1至9任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115455054 A 3