(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 202211363454.6 (22)申请日 2022.11.02 (71)申请人 北京共识数信科技有限公司 地址 100013 北京市东城区和平里东 街15 号14幢2层208 (72)发明人 李明　王毛路　刘爱国　王琪　 (74)专利代理 机构 北京动力号知识产权代理有 限公司 1 1775 专利代理师 梁艳 (51)Int.Cl. G06Q 10/10(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 40/00(2012.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种基于大数据的智慧函证管 理方法、 系统 和存储介质 (57)摘要 本发明提供一种基于大数据的智慧函证管 理方法、 系统和存储介质， 所述方法包括： 构建智 慧函证管 理信息库； 基于大数据信息平台获取本 次审计的相关资料， 并在智慧函证管理信息库中 构建本次审计的函证目录； 确定函证的内容并建 立函证资料夹； 基于函证的内容选取适配的询证 函模板以进行填充内容、 签章； 扫描形成第一扫 描件录入对应的函证资料夹中， 同时将询证函纸 质文件转交于被函证单位； 接收由被函证单位签 章的询证函， 扫描形成第二扫描件， 基于图像识 别技术将第二扫描件分别与所有第一扫描件进 行相似度比对， 并用第二扫描件替换相似度最高 的第一扫描件， 完成函证工作。 本发明能够实现 对函证业 务进行系统化、 智慧化管理。 权利要求书4页 说明书11页 附图1页 CN 115511473 A 2022.12.23 CN 115511473 A 1.一种基于大 数据的智慧函证管理方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 构建智慧函证管理信息库； 基于大数据信 息平台获取被审计单位的本次审计的相关资料， 并在智慧函证管理信 息 库中构建本次审计的函证目录； 确定关于本次审计的函证范围， 并确定函证的内容， 依据函证的内容在对应函证目录 下分别建立 函证资料夹； 基于确定函证的内容， 在模板数据库中选取适配的询证函模板， 并将询证函模板发于 被审计单位进行填充内容并签章； 接收被审计单位返回的已签章的询证函， 将其扫描后形成第 一扫描件录入对应的函证 资料夹中， 将该函证资料夹的标志位设定为0， 同时将询证函纸质文件转交于被函证单位， 由被函证单位对接收到的询证函进行函证； 接收由被函证单位签章的询证函， 并进行扫描形成第二扫描件， 基于 图像识别技术将 第二扫描件分别与智慧函证管理信息库中所有的第一扫描件逐一进行相似度比对， 找出相 似度最高的第一扫描件， 并用第二扫描件替换相似度最高的第一扫描件， 同时将对应的函 证资料夹的标志位更新 为1； 待本次审计的函证目录下所有函证资料夹的标志位均更新为1时， 则完成本次审计的 函证工作。 2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧函证管理方法， 其特征在于， 将询证函 纸质文件转交于被函证单位， 具体包括： 预设有多种途径将询证函 纸质文件转交于被函证单位； 获取被函证单位的函证要求事项， 从多种途径中获取满足函证要求事项的候选途径； 分别获取每 个候选途径的函证成本、 函证时长及函证风险； 预设成本等级转置表、 时长等级转置表和风险等级转置表， 基于函证成本、 函证时长和 函证风险， 并通过对应的等级转置表进 行等级转化， 分别得到函证成本等级、 函证时长等级 及函证风险等级； 基于本次审计的业务需求， 获取成本、 时长以及风险对本次审计的影响权重， 并对各个 影响权重进行归一 化处理； 将每个候选途径的函证成本等级、 函证时长等级及函证风险等级分别乘以对应的影响 权重， 并对乘积进行累加， 得到每 个候选途径的权 重得分； 依据权重得分进行高低分排序， 选取 得分最高的候选途径转交所述询证函 纸质文件。 3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的智慧函证管理方法， 其特征在于， 分别获取 每个候选途径的函证成本、 函证时长及函证风险， 具体包括： 构建成本预测模型、 时长预测模型和风险预测模型； 获取每个候选途径的基本信息； 基于每个候选途径 的基本信息， 并通过成本预测模型、 时长预测模型和风险预测模型 分别预测得到对应的函证成本、 函证时长及函证风险。 4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的智慧函证管理方法， 其特征在于， 在获取预 测得到对应的函证时长后， 所述方法还 包括： 基于相同的途径方式， 获取多个历史函证数据， 每个历史函证数据至少包括函证起始权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115511473 A 2位置信息、 函证目的位置信息、 两位置之间的地形信息、 历史的天气环境信息以及历史真实 函证时长； 获取当前候选途径的两位置之间的地形信息和历史的天气环境信息， 并进行特征计 算， 得到第一特 征值； 分别对每个历史函证数据的两位置之间的地形信息和历史的天气环境信息进行特征 计算， 得到第二特 征值； 分别计算第 一特征值与各个第 二特征值之前的差异度， 将差异度小于第 一预设阈值的 历史函证数据加入校正数据库； 基于校正数据库中的每个历史函证数据的函证起始位置信息、 函证目的位置信息、 两 位置之间的地形信息及历史的天气环境信息， 并通过时长预测模型输出对应的历史预测函 证时长； 基于校正数据库中的每个历史函证数据， 分别将历史真实函证时长减去历史预测函证 时长， 得到 差值； 将校正数据库中的多个历史函证数据的差值进行平均化处 理， 得到修 正值； 在预测得到对应的函证时长的基础上加上修 正值， 得到修 正后的函证时长 。 5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧函证管理方法， 其特征在于， 在依据函 证的内容在对应函证目录下分别建立 函证资料夹之后， 所述方法还 包括： 预设有多个函证资料夹， 每 个函证资料夹分别对应一项函证业 务； 本次审计的每个函证业务包括多个工作事项， 将每个函证业务的每个工作事项分别与 本次审计其他函证业务的对应工作事项进行比对， 如果前者的难度系 数大于后者， 则对前 者函证业务的对应工作事项的资源需求 程度加一分； 分别将本次审计的每个函证业务的每个工作事项分别与其他函证业务的对应工作事 项进行比对； 待比对完成后， 统计 每个函证业 务的每个工作事项的资源需求得分； 获取多个工作事项的资源需求权重， 并对多个工作事项的资源需求权重进行归一化处 理， 得到多个归一 化的资源需求权 重； 基于每个函证业务， 将各个工作事项的资源需求得分乘以对应的资源需求权重， 并对 乘积累计， 得到资源需求综合分值； 基于各个函证业务的资源需求综合分值进行归一化处理， 得到各个函证业务的资源分 配比例； 预设本次审计的函证投入资源总量， 将函证投入资源总量分别乘以各个函证业务的资 源分配比例， 得到各个函证业 务的资源分配量。 6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧函证管理方法， 其特征在于， 将其扫描 后形成第一扫描件录入对应的函证资料夹中， 将该函证资料夹的标志 位设定为0之后， 所述 方法还包括： 获取预设时间段内所述智慧函证管理信息库中所有标志位为0的函证资料夹， 并从函 证资料夹中提取对应的函证业 务， 预设每 个函证业 务绑定有对应的直接负责人； 从每个函证业 务中提取 出对应被函证单位的坐标位置信息； 基于密度聚类算法对提取的所有坐标位置信 息进行聚类分析， 得到多个聚类组以及每权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115511473 A 3