Slik behandler Yomio kvitteringer med OCR

Slik behandler Yomio kvitteringer med OCR

Yomios nåværende kvitteringsflyt sender kvitteringsbilder til den forhåndsbygde kvitteringsmodellen i Azure Document Intelligence. Backend-parseren mapper feltene modellen gjenkjenner til Yomios utgiftsformat, ser etter manglende eller motstridende verdier og oppretter deretter utgiftsposten. Uttrekket kan være feil eller ufullstendig, så kontroller lagrede data mot originalkvitteringen.

Slik behandles kvitteringen

1.

Appen mottar et kvitteringsbilde

Du legger til et foto eller et digitalt kvitteringsbilde i appen. Behandlingstjenesten kaller Azure Document Intelligence med modellen prebuilt-receipt. Microsoft beskriver feltene, inndataene, versjonene og språkene som støttes.

2.

Modellen returnerer strukturerte felt

Svaret kan inneholde butikkopplysninger, transaksjonsdato, delsum, avgift, total, valutaverdier og varelinjer. Hvilke verdier som finnes, avhenger av hva modellen kan lese i kvitteringen. Ikke gå ut fra at alle synlige linjer blir med i den digitale registreringen.

3.

Parseren tilpasser og kontrollerer verdiene

Parseren behandler datoer og valutakoder, normaliserer butikknavn når det er mulig og mapper gjenkjente varebeskrivelser og priser til linjer. Den kan registrere valideringsvarsler når total eller varer mangler, datoer ligger i fremtiden eller langt tilbake, eller linjesummene ikke stemmer med tilgjengelige beløp. Slik kontroll viser poster som bør undersøkes; den beviser ikke at verdiene stemmer med bildet.

4.

Appen lagrer utgiften

Backend lagrer utgiften med de parsede opplysningene og varelinjene som finnes. Kategorier kan komme fra kategoriseringsflyten; hvis den ikke gir en kategori, kan varen bli stående i standardkategorien. Gå gjennom posten og rett verdier som ikke samsvarer med kvitteringen.

Dette garanteres ikke

Yomio publiserer ikke en kontrollert og representativ måling av gjenkjenningsnøyaktighet, varelinjenøyaktighet eller skannetid. NISTs veiledning om AI-måling sier at nøyaktighetsmålinger bør bruke realistiske, representative testsett og beskrive testmetoden. Resultatene varierer med bildekvalitet, oppsett, tekst, språk og feltene modellen kan finne. Vi hevder heller ikke at den nåværende kvitteringsflyten kjører en ekstra OCR-leverandør parallelt eller bruker en egen kvitteringstrent OCR-modell.

Ikke behandle en konfidensverdi eller et valideringsvarsel som bevis på at kvitteringen er riktig. For regnskap, refusjon eller skatt bør viktige verdier sammenlignes med originalen og følge kontrollrutinen din.

Hvorfor en kvittering kan trenge retting

• Bildet er uskarpt, beskåret, skygget eller vanskelig å lese.
• Teksten er falmet, forkortelsene er uvanlige, det er flere avgiftslinjer eller rabatter, eller oppsettet er uvanlig.
• En verdi er synlig, men modellen knytter den til feil felt eller varelinje.
• Modellen returnerer ikke et felt som utgiftsposten trenger.

Ta et tydelig bilde av hele kvitteringen og kontroller butikk, dato, beløp, valuta og varelinjene du trenger. Ha originalbildet tilgjengelig mens du gjennomgår den lagrede utgiften.

En sjekkliste for gjennomgang av kvitteringen

Verktøyet nedenfor hjelper deg med å se på kvitteringens forhold og viser felt du kan kontrollere manuelt. Det beregner ikke OCR-nøyaktighet og forutsier ikke resultatet. Sammenlign viktige verdier med originalen.

Vanlige spørsmål