交易单据比对方法及系统与流程

本发明涉及一种降低有关金融风险管理的系统及方法，尤其是涉及一种避免假交易及重复融资的交易单据比对系统及方法。
背景技术：
：在现有的金融行为中，卖方（例如供货商）常会有融资需求。在向金融机构进行融资时，卖方将应收帐款或其他交易资料提供给金融机构，以期得到所需资金。这种应收帐款或贸易融资方式可使企业藉由任何交易单据（如发票、订货单等）进行融资，而不需要提供担保品。然而，卖方利用金融机构间信息不对称的漏洞，以各式交易单据去不同的金融机构重复融资。从而，金融机构在承作应收帐款或贸易融资时，若无法查出是否为重复融资，将承受非常大的风险。在金融机构对卖方所提交的交易单据进行比对时，多为人工比对确认，或仅针对单据号码以计算机进行比对，确认是否为重复融资。人工比对确认耗费工时与人力成本，且容易在比对的过程中因各种客观原因（例如疲劳、粗心等）导致比对产生错误，无法保证比对的正确性。自动比对单据号码有其限制，其主要适用于比对特定的单据号码，如政府机关发行的发票等。其他交易单据如订货单、出货单，或不同商业机构间往来的商业发票，比对不同号码格式则增加了判断难度，且仅比对单据号码信息并不完整，有时无法通过单据号码比对确认是否存在重复融资。因此，需寻求一种交易单据比对方法，通过自动分析不同交易单据的各栏位资料的相似度，据以提供自动由交易单据资料初步判断是否为重复融资。技术实现要素：鉴于以上内容，有必要提供一种交易单据比对系统及方法，可以通过自动分析不同交易单据的各栏位资料的相似度，以根据交易单据资料来完成是否为重复融资的初步判断。一种交易单据比对系统，包括：多个金融机构；一交易单据比对平台，与该些金融机构建立通信连接，包括：一收发数据模块，接收至少两个金融机构的卖方客户的交易单据资料，及接收该些交易单据的客户资料；一全域识别码产生模块，根据该些交易单据的客户资料产生至少一卖方客户对应的全域识别码；一模糊比对模块，针对该些卖方全域识别码间重复号码数多寡，产生对应的身份相似度；该模糊比对模块，选取身份相似度大于特定身份相似度值的卖方全域识别码及其交易资料，并依据该交易资料中两交易单据，产生买方全域识别码及其对应的身份相似度；该模糊比对模块，依据买方全域识别码间身份相似度及卖方全域识别码间身份相似度产生两交易之关联相似度；该模糊比对模块，选取两交易之关联相似度大于特定关联相似度值的交易单据资料，比对不同卖方交易单据资料相似度，并当存在至少两笔交易单据具特定数值以上之相似度的单据数据，且该些交易单据对应不同金融机构融资时，进一步判断是否为同一交易不同阶段单据；及该收发数据模块，依据以上卖方客户的相似度、买卖方交易关联的相似度、交易单据本身的相似度及同一交易不同阶段的单据相似度，产生警示讯息予金融机构。一种交易单据比对方法，该方法包括：接收至少两个金融机构的卖方客户的交易单据资料；接收该些交易单据的客户资料，据以产生至少一卖方客户对应的全域识别码；针对该些卖方全域识别码间重复号码数多寡，产生对应的身份相似度；选取身份相似度大于特定身份相似度值的卖方全域识别码及其交易资料，并依据该交易资料中两交易单据，产生买方全域识别码及对应的身份相似度；依据买方全域识别码间身份相似度及卖方全域识别码间身份相似度产生两交易之关联相似度；选取两交易之关联相似度大于特定关联相似度值的交易单据资料，比对不同卖方交易单据资料相似度，并当存在至少两笔交易单据具特定数值以上之相似度的单据数据，且该些交易单据对应不同金融机构融资时，进一步判断是否为同一交易不同阶段单据；及依据以上卖方客户的相似度、买卖方交易关联的相似度、交易单据本身的相似度及同一交易不同阶段的单据相似度，产生警示讯息予金融机构。相较于现有技术，本发明所提供的交易单据比对系统及方法，可以通过自动分析不同交易单据之各栏位资料的相似度，以根据交易单据资料来完成是否为重复融资的初步判断，并可进一步通过比对交易各阶段间的不同交易单据，验证比对结果，以防止以同一交易不同阶段的交易单据至不同金融机构重复融资。附图说明图1是本发明交易单据比对系统较佳实施例的硬件架构图。图2是本发明交易单据比对方法较佳实施例的作业流程图。主要元件符号说明交易单据比对系统1000交易单据比对平台100收发数据模块10全域识别码产生模块20模糊比对模块30交易单据数据库40买卖方数据库50第一金融机构200第二金融机构300第三金融机构400如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。具体实施方式参阅图1所示，是本发明交易单据比对系统较佳实施例的硬件架构图。该交易单据比对系统1000包括交易单据比对平台100及多个金融机构，如图1中所述的第一金融机构200、第二金融机构300、及第三金融机构400等。该交易单据比对平台100与该多个金融机构通信连接，所述多个金融机构可以将其存储的卖方客户的交易单据资料及该些交易单据的客户资料（如买卖方身份、电话住址等）上传至交易单据比对平台100。所述交易单据比对系统1000接收至少两个金融机构上传的卖方客户之交易单据资料及该些交易单据的客户资料(卖方、买方)，并据以进行模糊比对，以确认是否为假交易、同一交易、或同一交易的不同阶段，从而来避免卖方出现假交易或重复融资现象。在本较佳实施例中，所述交易单据可以为报价单、订货单、出货单、验货单、发票、付款通知或其他可作为应收帐款或贸易融资之用的凭单。所述交易单据资料可以包含一卖方信息、一买方信息、一金融机构信息、一产品信息、一单据信息以及一交易信息。举例而言，该卖方信息可包含卖方的名称及统一编号，该买方信息可包含买方的名称及统一编号，该金融机构信息包含金融机构的名称及代码，该产品信息可包含产品的品项数、品名（种类）及总数量，该单据信息可包含单据的号码、日期、币别及金额（未税总额、平均单价、最高单价），该交易信息可包含交易日期、付款日、付款条件及到期日。所述金额可为一定范围的金额。所述客户资料可以包含公司证别、公司证号、公司中文名称、公司英文名称、负责人身份证别(身份证、护照、美国护照等)、负责人身份证号、负责人中文名称、负责人英文名称、国别、城市、邮政编码、住址、电话、集团中英文名称及/或上传银行等。所述交易单据比对平台100包括部件，如收发数据模块10、全域识别码产生模块20、模糊比对模块30、交易单据数据库40及买卖方数据库50。该收发数据模块10接收至少两个金融机构上传的买卖方资料与交易单据资料，并传回模糊比对的结果至该上传资料之金融机构。该收发数据模块10可将接收的买卖方资料传送至买卖方数据库50进行存储，及将接收的买卖方资料传送至全域识别码产生模块20产生买卖方的全域识别码（GlobalID，GID）。该全域识别码产生模块20可将接收的交易单据资料或产生的买卖方全域识别码传送至买卖方数据库50。该收发数据模块10也可将接收的交易单据资料传送至交易单据数据库40进行存储，及将接收的交易单据资料传送至模糊比对模块30进行模糊比对。该模糊比对模块30可从买卖方数据库50中获取买卖方资料及买卖方全域识别码，及从交易单据数据库40中获取交易单据资料。该全域识别码产生模块20依据买卖方资料，产生买卖方的全域识别码。所述全域识别码产生模块20依前述客户资料产生客户全域识别码。该客户全域识别码的编码规则可以为，如共1024码，1-3码为公司证别，4-18码为公司证号，19-38码为公司中文名称，29-48码为公司英文名称等；其中公司中文名称为名称部分编码，在编码时，删除空白及通用名词字段（公司、LTD等），再针对每一位乱码转换成一个英文或数字编码。该模糊比对模块30模糊比对买卖方身份相似度、买卖方交易关联之相似度及交易单据资料相似度，以获取模糊比对（是否重复融资）的结果。所述模糊比对模块30依据卖方全域识别码比对卖方客户的身份相似度。此时，所述模糊比对模块30针对该些卖方全域识别码间重复号码数多寡，产生对应的身份相似度。例如：GID由公司证别(3位)、公司证号(15位)、公司中文名称(20位)、与公司英文名称(20位)四个字段构成，则两家公司相似度几率可以下列方式计算取得：{[(公司证别+公司证号)相同100%，不同0%]+(两家公司中文名称20位中不含空白最大长度12位，其中有8位相同，且此字段权重为50%，则8/12*50%)+(两家公司英文名称20位中不含空白最大长度18位，其中有12位相同，且此字段权重为50%，则12/18*50%)}。需要说明的是，在本发明中“*”代表数学符号“乘号”。所述模糊比对模块30选取身份相似度大于特定身份相似度值的卖方全域识别码及其交易资料，并依据该交易资料中两交易，产生买方全域识别码及其对应的身份相似度，之后，依据买方全域识别码间身份相似度及卖方全域识别码间身份相似度产生两交易之关联相似度。在本较佳实施例中，两交易之关联相似度等于两交易之卖方相似度乘以两交易之买方相似度，即两交易的关联相似度%=两交易之卖方相似度%*两交易之买方相似度%。所述模糊比对模块30选取两交易之关联相似度大于特定关联相似度值的交易单据资料，比对不同卖方交易单据资料相似度，若存在至少两笔交易单据具特定数值以上之相似度的单据数据，并在该些交易单据对应不同金融机构融资时，进一步判断是否为同一交易不同阶段单据。当存在至少两笔交易单据具特定数值以上之相似度的单据数据，即有属同一交易的几率。若相似交易单据属不同阶段（如一单据为订单，另一单据为发票），即有为同一交易不同阶段单据的几率。在本较佳实施例中，所述模糊比对模块30比对单据本身号码格式。此时，根据卖方各式历史单据号码，归纳卖方各式单据号码格式，若单据号码违反以往编码规则，可产生警示讯息（假交易）予金融机构。例如根据卖方各式历史单据号码，可以归纳卖方各如统一发票为ZZ99999999，订货单为SOYYYYMMDD9999。所述模糊比对模块30在单据号码格式不违反以往编码规则时，比对所有相似卖方的有效交易单据资料，含单据日期、品项数、品名、相关的金额范围等，依据各比对项目权重，计算出一相似度的几率。在该些单据相似度的几率大于所述特定数值且该些单据不是对应至同一金融机构融资时，此时，所述模糊比对模块30确认该些单据有属同一交易的几率。之后，所述模糊比对模块30确认该些单据是否属同一交易的不同阶段（例如一单据为订货单，另一单据为发票），并在该些单据属同一交易的不同阶段时，确认该些单据有属同一交易不同阶段的几率。所述模糊比对模块30依据以上卖方客户的相似度、买卖方交易关联的相似度、交易单据本身的相似度、及同一交易不同阶段的单据相似度，产生警示讯息予金融机构。本较佳实施例中，在至少两笔交易单据具特定数值以上相似度且该些单据不是对应至同一金融机构融资时，此时，存在重复融资的风险，所述模糊比对模块30产生警示讯息予金融机构，该警示讯息用以提示金融机构上述单据属同一交易的几率，例如将上述计算所得单据相似度的几率显示予金融机构。所述模糊比对模块30进一步判断上述单据是否属同一交易的不同阶段，并在所述单据属同一交易的不同阶段时，产生警示讯息予金融机构进行提示，该警示讯息用以提示金融机构上述单据属同一交易不同阶段的几率，例如将上述计算所得单据相似度的几率显示予金融机构。参阅图2所示，是本发明交易单据比对方法较佳实施例的作业流程图。步骤S102，所述收发数据模块10接收至少两个金融机构的卖方客户的交易单据资料。在本较佳实施例中，所述交易单据可以为报价单、订货单、出货单、验货单、发票、付款通知或其他可作为应收帐款融资之用的凭单。所述交易单据资料可以包含一卖方信息、一买方信息、一金融机构信息、一产品信息、一单据信息以及一交易信息。举例而言，该卖方信息可包含卖方的名称及统一编号，该买方信息可包含买方的名称及统一编号，该金融机构信息包含金融机构的名称及代码，该产品信息可包含产品的品项数、品名（种类）及总数量，该单据信息可包含单据的号码、日期、币别及金额（未税总额、平均单价、最高单价），该交易信息可包含交易日期、付款日、付款条件及到期日。所述金额可为一定范围的金额。步骤S104，所述收发数据模块10接收该些交易单据的客户资料，所述全域识别码产生模块20根据所述客户资料产生每一卖方客户对应的全域识别码。所述客户(卖方、买方)资料可以包含公司证别、公司证号、公司中文名称、公司英文名称、负责人身份证别(身份证、护照、美国护照等)、负责人身份证号、负责人中文名称、负责人英文名称、国别、城市、邮政编码、住址、电话、集团中英文名称及/或上传银行等。所述全域识别码产生模块20依据所述客户资料产生客户全域识别码的规则可以为，如共1024码，1-3码为公司证别，4-18码为公司证号，19-38码为公司中文名称，29-48码为公司英文名称等；其中公司中文名称为名称部分编码，在编码时，删除空白及通用名词字段(公司、LTD等)，再针对每一位乱码转换成一个英文或数字编码。步骤S106，所述模糊比对模块30针对该些卖方全域识别码间重复号码数多寡，产生对应的身份相似度。例如：卖方全域识别码以公司证别(3位)、公司证号(15位)、公司中文名称(20位)、与公司英文名称(20位)四个字段构成，则两家公司相似度几率可以下列方式计算取得：{[(公司证别+公司证号)相同100%，不同0%]+(两家公司中文名称20位中不含空白最大长度12位，其中有8位相同，且此字段权重为50%，则8/12*50%)+(两家公司英文名称20位中不含空白最大长度18位，其中有12位相同，且此字段权重为50%，则12/18*50%)}。步骤S108，所述模糊比对模块30选取身份相似度大于特定身份相似度值的卖方全域识别码及其交易资料，并依据该交易资料中两交易单据，产生买方全域识别码及其对应的身份相似度。步骤S110，所述模糊比对模块30依据买方全域识别码间身份相似度及卖方全域识别码间身份相似度产生两交易之关联相似度。在本较佳实施例中，两交易之关联相似度等于两交易之卖方相似度乘以两交易之买方相似度，即两交易的关联相似度%=两交易的卖方相似度%*两交易买方相似度%。步骤S112，所述模糊比对模块30选取两交易之关联相似度大于特定关联相似度值的交易单据资料，比对不同卖方交易单据资料相似度，并当存在至少两笔交易单据具特定数值以上之相似度的单据数据，且该些交易单据对应不同金融机构融资时，进一步判断是否为同一交易不同阶段单据。当存在至少两笔交易单据具特定数值以上之相似度的单据数据，即有属同一交易的几率。若相似交易单据属不同阶段（如一单据为订单，另一单据为发票），即有为同一交易不同阶段单据的几率。在本较佳实施例中，所述模糊比对模块30比对单据本身号码格式。此时，根据卖方各式历史单据号码，归纳卖方各式单据号码格式，若单据号码违反以往编码规则，可出警示讯息（假交易）予金融机构。所述模糊比对模块30在单据号码格式不违反以往编码规则时，比对所有相似卖方的有效交易单据资料，含单据日期、品项数、品名、相关的金额范围等，依据各比对项目权重，计算出一相似度的几率。在该些单据相似度的几率大于所述特定数值且该些单据不是对应至同一金融机构融资时，此时，所述模糊比对模块30确认该些单据有属同一交易的几率。之后，所述模糊比对模块30确认该些单据是否属同一交易的不同阶段（例如一单据为订货单，另一单据为发票），并在该些单据属同一交易的不同阶段时，确认该些单据有属同一交易不同阶段的几率。步骤S114，所述模糊比对模块30依据以上卖方客户的相似度、买卖方交易关联的相似度、交易单据本身的相似度及同一交易不同阶段的单据相似度，产生警示讯息予金融机构。本较佳实施例中，在至少两笔交易单据具特定数值以上相似度且该些单据不是对应至同一金融机构融资时，此时，存在重复融资的风险，所述模糊比对模块30产生警示讯息予金融机构，该警示讯息用以提示金融机构上述单据属同一交易的几率，例如将上述计算所得单据相似度的几率显示予金融机构。所述模糊比对模块30进一步判断上述单据是否属同一交易的不同阶段，并在所述单据属同一交易的不同阶段时，产生警示讯息予金融机构进行提示，该警示讯息用以提示金融机构上述单据属同一交易不同阶段的几率，例如将上述计算所得单据相似度的几率显示予金融机构。最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照以上较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。当前第1页1 2 3