如何使用收据OCR?

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作者 Neha Gunnoo
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在本文中,我们将介绍收据OCR是什么,它的工作原理,以及该技术为企业带来的主要优势。

过去十年,收据OCR技术在人工智能、机器学习和自动化技术推动下飞速发展。如今,收据OCR变得更加精确、高效和可扩展,已成为各类企业不可或缺的工具。

什么是收据OCR?

收据作为簿记的重要凭证,也常用于税务审计环节。

收据OCR(即收据光学字符识别(OCR))指的是企业从收据及其它文档中自动识别、提取并数字化数据的过程。这项技术通过扫描收据图像,并利用软件自动识别和抽取其中的文字信息。

收据数字化,或者称为收据数据提取,是从电子收据中自动捕获数据并将其转换为结构化数据的过程。

手动处理收据的挑战

人工处理收据涉及高昂的成本与风险,令那些希望提升会计处理效率的企业倍感压力。

通过人工方式处理收据,需要逐一对其分类、整理,并将相关信息手动录入会计系统。这一流程既耗时又容易因人为疏忽而造成错误。

手工录入信息时,极易出现拼写失误、信息缺失和其他问题,从而影响财务数据的准确性。这类错误通常难以及时被发现和修正,可能对企业后续运营带来隐患。

采用收据OCR技术后,企业可有效规避这些难题,提高会计数据的准确率和整体流程效率。

自动提取收据数据的好处

通过自动化收据处理,企业能够节省大量时间、人力与费用。

收据OCR不仅可提升处理效率,还能帮助企业深入洞察自身财务状况。它让批量数据的采集与分析变得更为便捷,通过分类整理数据,企业能够轻松识别业务趋势和作出有据可依的决策。

收据OCR也让企业可以更高效地应对客户查询。自动化检索收据数据后,客户可迅速获取所需信息,进而提升整体客户满意度。

引入自动收据提取后,企业正在向无纸化办公进一步迈进。

收据OCR所用技术

早期,收据OCR主要依靠基础的光学字符识别功能,即从扫描的收据图像中简单提取文本。

如今,受益于人工智能和机器学习的发展,收据OCR变得更为智能。现有收据OCR软件已能精准识别多种类型的文档,包括收据、发票及其他财务凭证。

这些系统依托智能算法,实现数据的高准确率提取,并能通过识别文档特征和模式不断优化自我表现。

常见的收据OCR工具包括 Parseur、Tesseract 和 Nanonets。

不过,传统OCR或AI OCR仍存在一些局限性,例如模型需针对实际场景训练,并可能还需人工审核结果。

Parseur:结合区域OCR和动态OCR,实现收据自动化处理

Parseur 是一款先进的收据解析工具,可自动从收据中提取关键信息。你可以下载提取数据或将其自动发送到其它系统和工具。

Parseur 提供基于模板的提取平台,操作灵活,上手简单。

Parseur可以自动提取哪些收据信息?

使用 Parseur,企业可方便地提取收据中的如下内容:

  • 收据编号
  • 商品明细(数量、描述、单价)
  • 折扣信息
  • 总金额
  • 收据日期
  • 供应商信息(名称、地址、电话)
  • 支付方式

如何使用收据OCR?

应用场景示例:会计部门需要记录员工差旅报销

即使是中小企业,团队日常的每项开销都需要留存凭证。如团队成员因出差或客户餐叙产生费用,通常都需提交收据给会计部门进行报销处理。

对于小团队,手工输入收据尚可应对。但团队规模扩大后,业务报销量很快激增,这时收据OCR就显得尤为重要。如选择 Parseur,即可高效解决大批收据的数据获取工作。

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第一步:在 Parseur 平台创建专属收据邮箱

Parseur特设收据与发票自动采集邮箱。注册账户及创建邮箱完全免费,并可体验全部核心功能。

A screen capture of receipt ocr mailbox
创建AI发票邮箱

第二步:将扫描收据上传至邮箱

你只需将扫描后的收据拖拽至邮箱,Parseur几秒内即可自动识别并接收文件。

A screen capture of scanned receipt
扫描收据示例

第三步:为收据自定义专属模板

Parseur 已内置众多通用模板,支持发票与收据类型。当然,你也可以自定义OCR收据模板,教 Parseur 针对性提取特定字段数据。

A screen capture of receipt template
为收据创建模板

完成模板创建后,今后接收到的同类型收据即可自动识别、提取数据。

第四步:下载收据数据或同步至会计软件(可选)

处理结果数据可导出为CSV或JSON格式。Parseur还内置自动同步数据到Google Sheets的功能

A screen capture of receipt ocr
将收据数据导出至Google Sheets

A screen capture of receipt ocr data
实时发送的收据OCR数据示例

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