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龙图腾网获悉金财数科(北京)信息技术有限公司申请的专利一种多电商平台发票集中处理方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120743989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510675530.4，技术领域涉及：G06F16/25；该发明授权一种多电商平台发票集中处理方法及系统是由李海峰;魏国宏设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多电商平台发票集中处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种多电商平台发票集中处理方法及系统，方法包括通过电商平台的API和RPA数据采集方法，拉取多电商平台的开票请求信息；将开票请求信息的数据格式转换为统一格式；基于Transformer架构，使用自监督学习的方法预训练实现语义编码匹配的大模型；对接开票接口开具电子发票，生成PDF或OFD格式的电子发票板式文件；通过消息队列异步回传开票状态，支持失败重试与幂等性校验。本发明实现多平台开票数据聚合与集中处理，提升多平台开票处理效率；通过大模型智能分析商品语义，自动匹配税收分类编码，提高匹配准确率，降低维护成本；构建开票结果实时回传机制，保障数据一致性，提高平台对账效率，提升消费者体验。

本发明授权一种多电商平台发票集中处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多电商平台发票集中处理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过电商平台的API和RPA数据采集方法，拉取多电商平台的消费者申请的开票请求信息； S2、将多电商平台的开票请求信息的数据格式转换为统一格式，包括：将拉取的多电商平台的开票请求信息进行数据同步，根据电子税务开票要求与电商平台返回的业务数据，提取不同电商平台的消费者申请开票的开票抬头、订单号、开票金额、商品名称、数量、单价信息，整合成标准结构的JSON报文； S3、基于Transformer架构，使用自监督学习的方法，预训练实现语义编码匹配的大模型； S4、对接金税系统开票接口开具电子发票，并生成PDF或OFD格式的电子发票板式文件；通过消息队列异步回传开票状态，支持失败重试与幂等性校验，保证数据一致性； 所述S3步骤的自监督学习的方法包括： S31、将开票请求信息数据进行去噪与过滤，移除特殊字符，过滤低质量文本，统一大小写、分词、词干提取；清洗无标注数据、生成动态掩码；基于注意力权重或梯度选择关键区域遮盖；按训练进度调整掩码比例； S32、构建掩码预测、对比学习多任务目标，预测被遮盖词的概率分布；通过回译、同义词替换生成正样本；随机采样正样本以外的其他句子作为负样本；采用InfoNCE损失拉近正样本对距离，推开负样本对； S33、通过Transformer骨干网络优化损失函数，配置优化策略，使用AdamW优化算法对大模型进行预训练，设定学习率和权重衰减系数，以前10%步数线性增加至峰值进行学习率预热，分析损失曲线，监控各任务损失收敛情况，调整学习率或权重； S34、通过下游任务验证大模型性能，通过小样本学习验证数据效率； S35、收集使用国家税务总局发布的商品和服务税收分类编码表及企业历史开票数据微调模型； 所述S35步骤的微调模型的方法包括： S351、构建税务分类标注数据集； S352、在预训练模型顶部添加任务适配层； S353、通过任务适配层，根据分类任务设计监督损失，所述监督损失的函数式为： ； 其中，ytrue为真实标签，ypred为模型预测概率，L为交叉熵损失； S354、通过梯度下降法优化模型参数，包括： 使用AdamW优化器，设定初始学习率和权重衰减系数，所述初始学习率低于预训练阶段的学习率； 通过前向计算得到损失值后，通过链式法则计算损失对模型参数的梯度； 根据优化器规则更新可训练参数：，通过反向传播计算损失函数对参数的梯度； 其中η为学习率，随训练轮次按余弦策略衰减；为更新后的可训练参数，为更新前的可训练参数，表示参数调整的方向； S355、评估大模型的分类准确率、F1值指标。

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