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发票识别产品怎么挑?五条原则,让你不怕挑花眼

昨天一刀博知识我想分享

每个人都应该熟悉发票

发票是财务会计的原始收据,根据购买或销售商品或服务的费用消耗。

在企业中,发票是公司开立账户的基础;在个人中,发票是报销证明。每天与报销工作联系的朋友和每天处理财务工作的会计人员肯定非常熟悉发票报销。

在传统的人工输入方法中,财务人员需要投入大量的人工成本和时间成本才能将发票输入系统。不仅运营成本高,而且进入速度难以提高,错误率难以降低,业务时间难以提高,企业服务质量不佳。

在当前的人工智能技术时代,使用手动输入票证已经过时。借助AI技术,OCR技术可自动识别批量账单信息,提取重要的发票内容,并直接连接到财务管理系统,既节省了人力,提高了劳动效率,又降低了错误率,节省了成本,大大提高了报销经验。

然而,当今市场上出现的许多票证识别产品具有不均匀的识别效果。您如何判断机票识别产品的质量?

判断标准:

01识别技术是传统的OCR还是深度学习OCR

与具有数十年历史的OCR技术相比,深度学习是一个新手。传统的OCR流程主要是

图像处理 - 二值化 - 布局分析 - 线切割 - 单词切割 - 单词识别 - 后处理

在2012年的Imagenet竞赛中,AlexNet凭借深度学习技术赢得了冠军。图像和视频领域的深度学习方法开始大大超越传统算法,并在此基础上,生成了一种新的基于深度学习的OCR识别技术。

深度学习OCR识别的过程与传统的非常不同,并且该过程可以简化为

多目标检测 - 整线识别 - 后处理

在复杂的布局文本识别中,深度学习OCR比传统OCR具有压倒性的技术优势。

然而,市场上的许多制造商将传统OCR技术的产品打包为深度学习OCR产品。如何区分?也存在缺陷。

首先看一下识别模式。

传统的OCR字识别,深度学习OCR技术,用于整线识别。这可能不够清楚。坦率地说,由于传统的OCR技术使用单字识别,因此很容易产生一个近词的误解。整个识别行与语义之前和之后的上下文相关联,因此该错误不太常见。

其次,看一下识别过程。

传统的OCR识别需要将图像二值化并转换为黑白图像,但这会丢失大量信息。深度学习OCR技术可以识别复杂的背景图像,而无需二值化。因此,二进制图像基本上是传统的OCR技术。

第三是看硬件要求。

深度学习OCR技术通常需要GPU支持,而传统的OCR主要使用CPU。

第四,看图像要求。

如果OCR识别的图像需要扫描必须是平面格式标准,那么它必须是传统的OCR技术。深度学习技术具有强大的泛化能力和低图像质量要求。因此,无论是诸如扫描仪或高级摄影师之类的专业设备,还是由诸如手机平板电脑的移动设备拍摄的图像,都可以实现良好的识别效果。

02见识别率

有几项关于OCR技术识别率的声明。单字识别率,字段识别率,整体识别率等。

单词识别率为97%意味着每100个单词中有97个是正确的。

深度学习技术无法识别单词,因此该指标没有多大意义。相反,字段识别率被替换。例如,在识别ID卡的过程中,地址“XX街XX城市XX省”的内容是字段,其中一个字错误是字段识别错误。

假设每个字段有6个字,实际字段识别率为97%的字识别率仅为

0.97×0.97×0.97×0.97×0.97×0.97≈0.833

它仅相当于场识别率为83.3%的产品,因此相同字段识别率的金含量远高于单字识别率。

另一个标准是整体识别率。

增值税发票包含许多字段。严格地说,只有那些已成功识别的字段才能被视为识别。这些字段中的任何一个都标识错误并被视为错误。因此,整体识别率是一个非常严格的评估标准。

一道博发票确认的平均识别率在95%以上。根据客户实测数据,最常用增值税发票的整体识别率可达到96.3%。

03查看识别速度有多快

在实际业务场景中,识别速度和准确性是需要进行全面考虑的重要衡量标准。

准确率太低,校对工作量大,缺乏实际应用价值。识别速度太慢,业务效率有限,用户体验不佳。特别是当需要处理大批票据时,识别速度的快速直接影响业务的处理效率。

目前,一刀的票证识别产品,在标准硬件环境下,单票识别速度可控制在1s以内,而A4格式多票混合识别速度可控制在3s以内,准确高效,非常适合大门票数量分批处理。

04可以自动分类

自动票证分拣功能在实际应用中是非常有用的功能。我们的日常报销涉及十几种常见发票。如果我们可以使用通用接口识别所有账单并消除手动分类过程,我们可以进一步简化业务流程并节省人力。

一刀博的票证识别产品可以通过表格分析和文本分析实现模式匹配,从而完成自动分类。没有必要手动区分纸币的类型,并且可以统一识别并自动输出分类结果。

05我可以一次识别多张票吗

多张票的多重识别也是非常有价值的附加功能。不同种类的钞票堆叠在一起进行拍摄,钞票分割功能可用于一次性识别。它还可以自动排序和输出结果,这不仅可以减轻票务负担,还可以加快识别速度,使发票识别工作更容易。

识别多张票时存在许多技术难题。并非所有仪器都水平和垂直放置,实际操作中会有一定的角度。这对票的定位提出了很高的要求。一些制造商提供票证混合功能,其对票证的放置角度有严格的要求。例如,难以识别具有45°角的票。

然而,一刀的知识识别技术突破了角度限制,可以识别任意角度堆放的钞票。它不受规则约束,完全解放了发票报销工作。

总之,每个人都应该初步了解如何判断市场上OCR产品的质量。该法案中有许多OCR产品,价格差异很大,但实际应用效果和价格并不一定成比例。

我相信你不想以相对便宜的价格购买完全无法使用的产品,而且你不想以太高的价格购买通用产品。只有充分了解技术原理和盲点,我们才能被市场上的各种宣传所蒙蔽。

学习如何选择质量更好的识别产品可以使人工智能技术体现真正的价值,帮助公司实现更好的成本降低和效率。

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每个人都应该熟悉发票

发票是财务会计的原始收据,根据购买或销售商品或服务的费用消耗。

在企业中,发票是公司开立账户的基础;在个人中,发票是报销证明。每天与报销工作联系的朋友和每天处理财务工作的会计人员肯定非常熟悉发票报销。

在传统的人工输入方法中,财务人员需要投入大量的人工成本和时间成本才能将发票输入系统。不仅运营成本高,而且进入速度难以提高,错误率难以降低,业务时间难以提高,企业服务质量不佳。

在当前的人工智能技术时代,使用手动输入票证已经过时。借助AI技术,OCR技术可自动识别批量账单信息,提取重要的发票内容,并直接连接到财务管理系统,既节省了人力,提高了劳动效率,又降低了错误率,节省了成本,大大提高了报销经验。

然而,当今市场上出现的许多票证识别产品具有不均匀的识别效果。您如何判断机票识别产品的质量?

判断标准:

01识别技术是传统的OCR还是深度学习OCR

与具有数十年历史的OCR技术相比,深度学习是一个新手。传统的OCR流程主要是

图像处理 - 二值化 - 布局分析 - 线切割 - 单词切割 - 单词识别 - 后处理

在2012年的Imagenet竞赛中,AlexNet凭借深度学习技术赢得了冠军。图像和视频领域的深度学习方法开始大大超越传统算法,并在此基础上,生成了一种新的基于深度学习的OCR识别技术。

深度学习OCR识别的过程与传统的非常不同,并且该过程可以简化为

多目标检测 - 整线识别 - 后处理

在复杂的布局文本识别中,深度学习OCR比传统OCR具有压倒性的技术优势。

然而,市场上的许多制造商将传统OCR技术的产品打包为深度学习OCR产品。如何区分?也存在缺陷。

首先看一下识别模式。

传统的OCR字识别,深度学习OCR技术,用于整线识别。这可能不够清楚。坦率地说,由于传统的OCR技术使用单字识别,因此很容易产生一个近词的误解。整个识别行与语义之前和之后的上下文相关联,因此该错误不太常见。

其次,看一下识别过程。

传统的OCR识别需要将图像二值化并转换为黑白图像,但这会丢失大量信息。深度学习OCR技术可以识别复杂的背景图像,而无需二值化。因此,二进制图像基本上是传统的OCR技术。

第三是看硬件要求。

深度学习OCR技术通常需要GPU支持,而传统的OCR主要使用CPU。

第四,看图像要求。

如果OCR识别的图像需要扫描必须是平面格式标准,那么它必须是传统的OCR技术。深度学习技术具有强大的泛化能力和低图像质量要求。因此,无论是诸如扫描仪或高级摄影师之类的专业设备,还是由诸如手机平板电脑的移动设备拍摄的图像,都可以实现良好的识别效果。

02见识别率

有几项关于OCR技术识别率的声明。单字识别率,字段识别率,整体识别率等。

单词识别率为97%意味着每100个单词中有97个是正确的。

深度学习技术无法识别单词,因此该指标没有多大意义。相反,字段识别率被替换。例如,在识别ID卡的过程中,地址“XX街XX城市XX省”的内容是字段,其中一个字错误是字段识别错误。

假设每个字段有6个字,实际字段识别率为97%的字识别率仅为

0.97×0.97×0.97×0.97×0.97×0.97≈0.833

它仅相当于场识别率为83.3%的产品,因此相同字段识别率的金含量远高于单字识别率。

另一个标准是整体识别率。

增值税发票包含许多字段。严格地说,只有那些已成功识别的字段才能被视为识别。这些字段中的任何一个都标识错误并被视为错误。因此,整体识别率是一个非常严格的评估标准。

一道博发票确认的平均识别率在95%以上。根据客户实测数据,最常用增值税发票的整体识别率可达到96.3%。

03查看识别速度有多快

在实际业务场景中,识别速度和准确性是需要进行全面考虑的重要衡量标准。

准确率太低,校对工作量大,缺乏实际应用价值。识别速度太慢,业务效率有限,用户体验不佳。特别是当需要处理大批票据时,识别速度的快速直接影响业务的处理效率。

目前,一刀的票证识别产品,在标准硬件环境下,单票识别速度可控制在1s以内,而A4格式多票混合识别速度可控制在3s以内,准确高效,非常适合大门票数量分批处理。

04可以自动分类

自动票证分拣功能在实际应用中是非常有用的功能。我们的日常报销涉及十几种常见发票。如果我们可以使用通用接口识别所有账单并消除手动分类过程,我们可以进一步简化业务流程并节省人力。

一刀博的票证识别产品可以通过表格分析和文本分析实现模式匹配,从而完成自动分类。没有必要手动区分纸币的类型,并且可以统一识别并自动输出分类结果。

05我可以一次识别多张票吗

多张票的多重识别也是非常有价值的附加功能。不同种类的钞票堆叠在一起进行拍摄,钞票分割功能可用于一次性识别。它还可以自动排序和输出结果,这不仅可以减轻票务负担,还可以加快识别速度,使发票识别工作更容易。

识别多张票时存在许多技术难题。并非所有仪器都水平和垂直放置,实际操作中会有一定的角度。这对票的定位提出了很高的要求。一些制造商提供票证混合功能,其对票证的放置角度有严格的要求。例如,难以识别具有45°角的票。

然而,一刀的知识识别技术突破了角度限制,可以识别任意角度堆放的钞票。它不受规则约束,完全解放了发票报销工作。

总之,每个人都应该初步了解如何判断市场上OCR产品的质量。该法案中有许多OCR产品,价格差异很大,但实际应用效果和价格并不一定成比例。

我相信你不想以相对便宜的价格购买完全无法使用的产品,而且你不想以太高的价格购买通用产品。只有充分了解技术原理和盲点,我们才能被市场上的各种宣传所蒙蔽。

学习如何选择质量更好的识别产品可以使人工智能技术体现真正的价值,帮助公司实现更好的成本降低和效率。