Target
1. 소상공인의 거래 유형을 학습 및 판단하여 지정 유형에 맞게 거래내역을 분석/분류하는 자동처리 기술 고도화
2. 회계계정과목
및 부가가치세 매입세액 공제/불공제 자동 분류
Challenge
1. 정량적 목표
ü 거래내역 중 정확하게 분류하는 회계(세무)계정
처리율 90%이상
2. 정성적 목표
ü 보유 데이터를 활용하여 AI을 통한 회계 및 매입세액 공제 여부 자동 분류
ü 하나의 거래 내역을 회계기준/세법에 맞게 건당 1분안에
자동 분류
ü 정확성을 극대화할 수 있는 AI 회계시스템 개발
How to
1. 통계기법, 시각화를 통한 회계계정 및 매입세액 공제여부에 유효한 변수 선택
2. 사업자등록번호 기반 거래 유형 파생변수 생성
3. 자체 개발 NLP 솔루션 DBDEEP을 통한 거래 내용(적요)
분석 및 변수화
4. 다양한 ML/DL 모델의 적용 및
비교를 통한 최적 모델 개발
Outcome
1. 회계/세무 부문 인공지능 및 NLP 적용
2. 회계계정과목 코드 자동 분류 및 매입세액공제여부 예측 모델 개발
3. 정확도 기준 0.95 이상 달성
