财务人员:批量报销票据自动化处理工具

对于财务人员而言,批量处理报销票据时,往往要面对诸多棘手问题。票据来源繁杂,有来自不同业务场景的发票、收据等,格式更是五花八门,PDF、图片、Word 等各种格式混杂,收集和整理起来费时费力。人工录入信息时,不仅需要逐张查看票据,还要将关键信息手动输入到系统中,这一过程枯燥重复,且极易因疲劳或疏忽出现错误。在审阅环节,要核对票据的真实性、合法性以及信息的准确性,面对大量票据,财务人员压力巨大,效率低下,还可能因遗漏或误判导致财务风险,这些重复性劳动严重占用了财务人员的时间和精力,制约了工作效率的提升。

为解决上述痛点,合合信息推出了票据智能处理系统 ——TextIn DocFlow。该系统依托人工智能技术,实现票据采集、分类、解析、信息提取、核验等全流程智能化处理,可取代人工录入、审阅等重复性劳动,为财务人员提供高效、准确的票据处理解决方案,助力企业实现降本增效。


产品功能与操作步骤

票据采集

TextIn DocFlow 平台支持 PDF、图片、Word 等多种文件格式,同时也支持邮件、扫描仪、API 接口等多种渠道自动接收文档,实现多源数据的统一归集,可无缝对接企业已有的各类自动化系统与业务流程,让财务人员无需再手动收集来自不同渠道、不同格式的票据,大大节省了前期准备时间。

票据预处理

对于格式各异、可能存在倾斜、模糊等问题的单据,TextIn DocFlow 通过图像智能处理技术自动矫正,优化图像质量并智能分析文档结构,确保后续文本提取的高效与准确,极大提升识别精度,避免了因票据图像问题导致的信息提取错误,减轻了财务人员后续审核的负担。

票据分类

TextIn DocFlow 基于合合信息 Embedding 文本向量化模型与大语言模型技术,可实现全单据类型的自动分类,无需财务人员人工分拣,分类准确率高,让财务人员能快速将不同类型的票据区分开,便于后续针对性处理。

票据信息抽取

TextIn DocFlow 无需样本训练,依托强大的语义分析理解能力,可精准还原各类版式内容,实现非结构化单据的关键信息自动抽取,支持个性化配置各类单据需抽取的字段,高度适应业务场景需求。同时,系统支持识别表格内容,轻松处理无线表、合并单元格等复杂文档结构,并支持处理多个表格信息,省去了财务人员手动提取票据关键信息的繁琐步骤。

数据复核

TextIn DocFlow 提供人工复核功能,所有抽取结果均在可视化界面中与原始单据图像并列展示,一对一定位连线,财务审核人员可对系统抽取结果进行逐项复核、编辑修改,确保数据准确性,并对整单进行 “确认、拒绝、推迟处理” 等操作,待审核单据与已审核单据分类显示,方便财务人员高效完成最终的信息确认工作。


产品优势

图像智能处理

对于格式各异的单据类型,TextIn DocFlow通过图像智能处理技术自动矫正单据倾斜、模糊等问题,通过优化图像质量、智能分析文档结构,确保后续高效、准确的文本提取,极大提升识别精度。

覆盖全类型票据

TextIn DocFlow预置了各行业所需的票据类型,同时支持灵活自定义扩展支持上传一张样本自动创建新类别,无需手动录入字段信息和表格表头。

精准解析复杂表格

TextIn DocFlow支持批量上传JPG、PDF等格式文档,智能判断类型并抽取关键要素,精准还原版式内容。 支持无线表、跨页表、合并单元格、带底色表格、密集表格等复杂结构,可处理多个表格信息。

大模型辅助审核

TextIn DocFlow已接入DeepSeek,可通过大模型辅助审核,同时提供答案来源的原文依据并展现完整的思考过程,便于人工复核。

实际应用效果

某新能源车企财务共享中心在处理7 国共计 3000 余家供应商发票的审核工作时,引入了合合信息票据智能处理解决方案。在使用该方案前,需要大量财务人员投入到繁琐的人工审核中,而引入后,仅需 3 人即可完成全部审核工作,极大地减少了人力成本,显著提升了工作效率,充分体现了该票据智能处理系统在批量票据处理中的强大优势。

应用场景

内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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