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  • 银行对账单

    2013-06-15 16:36:36
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    oracle导入银行对账单

    This is another entry in my ‘Previously Unpublicised Code’ series – explanations of code that has been sitting on my Github profile for ages, but has never been discussed publicly before. This time, I’m going to talk about BankClassify a tool for classifying transactions on bank statements into categories like Supermarket, Eating Out and Mortgage automatically. It is an interactive command-line application that looks like this:

    这是我的“以前未公开的代码”系列中的另一个条目–多年来,我一直在我的Github个人资料中使用对代码的解释,但以前从未公开讨论过。 这次,我将讨论BankClassify这个工具,该工具可将银行对帐单上的交易自动分类为Supermarket,Eating Out和Mortgage等类别。 它是一个交互式命令行应用程序,如下所示:

    For each entry in your bank statement, it will guess a category, and let you correct it if necessary – learning from your corrections.

    对于银行对帐单中的每个条目,它将猜测一个类别,并在必要时让您更正-从更正中学习。

    I’ve been using this tool for a number of years now, as I never managed to find another tool that did quite what I wanted. I wanted to have an interactive classification process where the computer guessed a category for each transaction but you could correct it if it got it wrong. I also didn’t want to be restricted in what I could do with the data once I’d categorised it – I wanted a simple CSV output, so I could just analyse it using pandas. BankClassify meets all my needs.

    我已经使用该工具很多年了,因为我一直没有找到另一个可以满足我要求的工具。 我希望有一个交互式的分类过程,在该过程中,计算机会为每笔交易猜测一个类别,但是如果输入错误,则可以进行更正。 我也不想在对数据进行分类后就受到限制,我想要一个简单的CSV输出,因此我可以使用熊猫进行分析。 BankClassify满足我的所有需求。

    If you want to use BankClassify as it is written at the moment then you’ll need to be banking with Santander – as it can only important text-format data files downloaded from Santander Online Banking at the moment. However, if you’ve got a bit of Python programming ability (quite likely if you’re reading this blog) then you can write another file import function, and use the rest of the module as-is. To get going, just look at the README in the repository.

    如果您想使用目前编写的BankClassify,则需要使用Santander进行银行业务-因为它目前只能从Santander Online Banking下载重要的文本格式数据文件。 但是,如果您具有Python编程能力(如果您正在阅读此博客,则很有可能),则可以编写另一个文件导入功能,并按原样使用模块的其余部分。 要开始,只需查看资源库中的自述文件

    So, how does this work? Well it uses a Naive Bayesian classifier – a very simple machine learning tool that is often used for spam filtering (see this excellent article by Paul Graham introducing its use for spam filtering). It simply splits text into tokens (more on this later) and uses training data to calculate probabilities that text containing each specific token belongs in each category. The term ‘naive’ is used because of various naive, and probably incorrect, assumptions which are made about independence between features, using a uniform prior distribution and so on.

    那么,这是如何工作的呢? 好吧,它使用了朴素的贝叶斯分类器-一个非常简单的机器学习工具,通常用于垃圾邮件过滤(请参阅Paul Graham的这篇出色的文章 ,介绍垃圾邮件过滤的用法)。 它只是将文本拆分为标记(稍后会详细介绍),并使用训练数据来计算包含每个特定标记的文本属于每个类别的概率。 使用“天真”一词是因为各种天真的假设,而且这些假设可能是错误的,这些假设是关于要素之间的独立性,使用统一的先验分布等的。

    Creating a Naive Bayesian classifier in Python is very easy, using the textblob package. There is a great tutorial on building a classifier using textblob here, but I’ll run quickly through my code anyway:

    使用textblob包 ,在Python中创建朴素贝叶斯分类器非常容易。 有使用textblob建立一个分类有很大的教程在这里 ,但我会很快通过我的代码一定要运行:

    First we load all the previous data from the aptly-named AllData.csv file, and pass it to the _get_training function to get the training data from this file in a format acceptable to textblob. This is basically a list of tuples, each of which contains (text, classification). In our case, the text is the description of the transaction from the bank statement, and the classification is the category that we want to assign it to. For example ("CARD PAYMENT TO SHELL TOTHILL,2.04 GBP, RATE 1.00/GBP ON 29-08-2013", "Petrol"). We use the _extractor function to split the text into tokens and generate ‘features’ from these tokens. In our case this is simply a function that splits the text by either spaces or the '/' symbol, and creates a boolean feature with the value True for each token it sees.

    首先,我们从恰当命名的AllData.csv文件中加载所有先前的数据,并将其传递给_get_training函数,以使用textblob可接受的格式从该文件中获取训练数据。 这基本上是一个元组列表,每个元组都包含(文本,分类) 。 在我们的例子中,文本是银行对帐单中交易的描述,分类是我们要为其分配的类别。 例如(“向卡托尔支付信用卡付款,2.04英镑,2013年8月29日汇率为1.00 / GBP”,“汽油”) 。 我们使用_extractor函数将文本拆分为标记,并根据这些标记生成“功能”。 在我们的例子中,这只是一个函数,它用空格或'/'符号分割文本,并为它看到的每个标记创建一个布尔值,其值为True

    Now we’ve got the classifier, we read in the new data (_read_santander_file) and the list of categories (_read_categories) and then get down to the classification (_ask_with_guess). The classification just calls the classifier.classify method, giving it the text to classify. We then do a bit of work to nicely display the list of categories (I use colorama to do nice fonts and colours in the terminal) and ask the user whether the guess is correct. If it is, then we just save the category to the output file – but if it isn’t we call the classifier.update function with the correct tuple of (text, classification), which will update the probabilities used within the classifier to take account of this new information.

    现在我们有了分类器,我们读入新数据( _read_santander_file )和类别列表( _read_categories ),然后进入分类( _ask_with_guess )。 分类仅调用classifier.classify方法,并为其提供要分类的文本。 然后,我们做了一些工作以很好地显示类别列表(我使用colorama在终端中创建漂亮的字体和颜色),并询问用户猜测是否正确。 如果是,那么我们只将类别保存到输出文件中;但是如果不是,我们使用正确的元组(text,classification)调用classifier.update函数,这将更新分类器中使用的概率此新信息的帐户。

    That’s pretty-much it – all of the rest of the code is just plumbing that joins all of this together. This just shows how easy it is to produce a useful tool, using a simple machine learning technique.

    差不多了–其余所有代码只是将所有这些结合在一起。 这只是说明使用简单的机器学习技术来生产有用的工具是多么容易。

    Just as a brief aside, you can do interesting things with the classifier object, like ask it to tell you what the most informative features are:

    除了简要介绍之外,您还可以使用分类器对象做一些有趣的事情,例如询问它告诉您最有用的功能是什么:

    Most Informative Features
                          IN = True           Cheque : nan    =      6.5 : 1.0
                  UNIVERSITY = True           Cheque : nan    =      6.5 : 1.0
                     PAYMENT = None           Cheque : nan    =      6.5 : 1.0
                    COWHERDS = True           Eating : nan    =      6.5 : 1.0
                        CARD = None           Cheque : nan    =      6.5 : 1.0
                      CHEQUE = True           Cheque : nan    =      6.5 : 1.0
            TICKETOFFICESALE = True           Travel : nan    =      6.5 : 1.0
                 SOUTHAMPTON = True           Cheque : nan    =      6.5 : 1.0
                       CRAFT = True            Craft : nan    =      4.3 : 1.0
                         LTD = True            Craft : nan    =      4.3 : 1.0
                       HOBBY = True            Craft : nan    =      4.3 : 1.0
                        RATE = None           Cheque : nan    =      2.8 : 1.0
                         GBP = None           Cheque : nan    =      2.8 : 1.0
                  SAINSBURYS = True           Superm : nan    =      2.6 : 1.0
                    WAITROSE = True           Superm : nan    =      2.6 : 1.0
    

    翻译自: https://www.pybloggers.com/2018/05/bankclassify-simple-automatic-classification-of-bank-statement-entries/

    oracle导入银行对账单

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  • [转载]S/4 HANA中的银行对账单

    千次阅读 2018-11-04 12:13:24
    S/4 HANA中的银行对账单 今天读到一条消息,说SAP跟区块链技术公司Ripple合作,成功完成了一次跨境支付实验,从加拿大向德国转账了1000加元。   详情在此:为什么SAP默默开始区块链研究测试   ...

    S/4 HANA中的银行对账单

    今天读到一条消息,说SAP跟区块链技术公司Ripple合作,成功完成了一次跨境支付实验,从加拿大向德国转账了1000加元。

     

    详情在此:为什么SAP默默开始区块链研究测试

     

    http://www.cniteyes.com/archives/21314

     

    你可能觉得没什么,不就是一次跨境小额支付吗?有什么值得惊讶的。

     

    确实只是一次跨境小额支付,但其中的关键字是区块链技术,而没有出现的隐藏关键字是SWIFT

     

    区块链技术最近绝对是炙手可热,它解决了传统支付过程中需要一个第三方的问题。

     

    而Ripple公司的技术,可以让全球银行之间进行点对点金融交易。

     

     


     

     

    不过如果你以为我今天想聊聊区块链,你就错了,虽然SAP已经高大上了,可是我还没有。

     

    区块链如果真的成功了,谁受到的影响最大?当然就是那个隐藏的关键字:SWIFT

     

    SWIFT全名叫环球同业银行金融电讯协会,它负责向全球银行金融业提供financial messaging service,即金融电讯服务。目前有11000家金融机构在使用,覆盖200多个国家。

     

    其实在现有的SAP软件中,你想使用高大上的区块链还是做不到的。相反,SWIFT相关的东西倒是处处可见。例如银行主数据中的SWIFT code,电子银行对账单中的SWIFT MT904格式,XML对账单中的camt.053.001.02格式等等。

     

    SAP是传统ERP厂商的代表,SWIFT是传统金融协会的代表,今天就让我们看看两大组织的结合点:SAP中的银行对账单是怎么处理的

     

    SAP中银行对账单的类型

     

    从处理方式的角度来说,SAP中的对账单有两种类型:电子银行对账单和手工银行对账单

     

    电子银行对账单按照使用的格式不同,又包括:SWIFT MT940/MultiCash/XML/EDI对账单等几种

     

    从SAP系统和银行的连接方式的角度来说,又区分为文件上载模式和银企直连模式

     

    - 电子银行对账单

    • SWIFT MT940

    • MultiCash

    • XML

    • EDI

     

    - 手工银行对账单

     

    SAP电子银行对账单的操作步骤

     

    以文件上载形式的电子银行对账单为例,操作流程很简单:

     

    导入对账单(FF_5):将符合SAP格式(MT940,MultiCash,XML等等)的对账单上载,也可以同步过账

     

    过账对账单(FEBP):如果第一步没有过账,也可以在FEBP中过账,这种可以过账掉简单的,不需要人为判断的对账单行,例如银行手续费等等

     

    银行对账单的后续处理(FEBA_BANK_STATEMENT):针对不能直接通过后台Posting rule确定过账规则的对账单行项目,例如收款要对AR open item进行清帐

     

     

    SAP电子银行对账单的配置

     

    电子银行对账单配置的核心理念就是将银行提供的对账单中的外部交易代码(External Transaction)转换为SAP中的过账规则(Posting Rule)。

     

    比如说A银行在电子银行对账单中以外部交易代码(8888)代表银行手续费(好吉利的代码!),那么你需要在系统中配置一套对应的过账规则:

     

    Dr: Bank Expense

    Cr: Bank Interim account

     

    Dr: Bank Interim account

    Cr: Bank

     

    以后SAP每次读到8888的交易代码,就知道要这么过账了。

     

    下面来具体说说配置的几个点。

     

    首先是创建Account Symbol,这一步的目的是将与银行对账单相关的科目用代码代表,也可以认为是个分类的过程

     

     

    然后是将会计科目分配到Account Symbol上,这一步是告诉系统实际过账的时候,进什么科目

     

     

    创建Posting rule,就是定义银行对账单中可能的过账规则,例如收款,付款,银行手续费,银行利息,收支票,现金池等等

     

    定义Posting rule,就是具体化每一个过账规则的过账逻辑,例如之前说过的,发生手续费的时候的借贷方科目是什么。这里有个Posting area的概念,具体什么含义,留给大家探索。

     

     

    创建Transaction Type,这里指的是银行对账单的一个格式类型,例如挪威的MultiCash等等。每种格式都各自包括了一套External transaction。

     

     

    分配External transaction到Posting rule

     

     

    最后是告诉系统,具体的某个银行账号要对应什么格式

     

    以上就是最基础的SAP的银行对账单功能和配置,其实银行对账单还有一些相对高阶的功能,例如:

    • XML格式的对账单,这种需要一个XLST来做格式转换

    • 自定义格式的对账单处理

    • 通过银企直连如何自动读取电子银行对账单

    • 手工银行度账单

    • 通过EDI的对账单及对应的IDoc格式

     

    引用自:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIyNjY4NjQ3Ng==&mid=2247483691&idx=1&sn=cdf18ef97fb99dc916e55e8e42bf4328&chksm=e86de248df1a6b5e5b0b9f3761e6f245e86af557377b5eae93bd3ff0a8b699bf02ca36c95bf3#rd

     

     

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    千次阅读 2018-01-03 10:37:27
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    2020-12-08 15:54:11
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  • 本文主要介绍如何将各家银行对账单导入到系统中,以便进行对账和销账处理。此文主要记录代码步骤,以便将来能够回溯和新增银行对账单

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    前台

    后台


    本文主要介绍如何将各家银行的对账单导入到系统中,以便进行对账和销账处理。此文主要记录代码步骤,以便将来能够回溯和新增银行对账单

    前台

    1、GetBankDataTableByExcelXls(2003版本),主要是调整对应银行对账单的行号,各家银行几乎都不一样!

    headerRow = (HSSFRow)sheet.GetRow(10);//excel标题行号
    
    firstRowNum = sheet.FirstRowNum + 11;//excel数据行号

    2、GetBankDataTableByExcelXlsx(2013版本),主要是调整对应银行对账单的行号,各家银行几乎都不一样!(同上代码)

    后台

    1、仿照新增BankReco.cs中的InputBankReco方法;(新的银行对账单必须)

    2、修改对应银行的InputBankReco算法,主要是为字段的对应;(新旧银行都需要此步骤)

    特别要注意有些银行会修改中文的列名,比如“帐号”改为"账号"等

    展开全文
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银行对账单