OCR（光学字符识别）是一种将文本图像转换为可用于数据处理的代码的技术。企业中高达 90% 的数据以非结构化格式存在，例如无法在数据库中搜索的文本，而 OCR 可以改变这一现状。OCR 能够将不同类型的单据（如扫描的纸质文档、PDF 文件以及数码相机拍摄的图像）转换为可编辑、可搜索的数据。OCR 发票处理便是运用这项技术，实现从电子发票中自动提取数据。

下面，我们将解释在发票处理中使用 OCR 的好处、OCR 数据提取的准确性和可靠性，以及如何将 OCR 处理集成到您的业务运营中。

本文内容

• 如何在发票管理中使用 OCR 技术
  
• 在发票处理中使用 OCR 的好处
  
• OCR 数据提取的准确性和可靠性如何？
  
• 如何将 OCR 处理集成到您的应付账款工作流程中
  
• 实施 OCR 的最佳实践
  

如何在发票管理中使用 OCR 技术

通过将发票数字化并分析提取的数据，OCR 以多种方式简化了发票处理流程。以下为 OCR 技术在发票管理中的应用方式。

发票数字化

• 扫描： 将实体发票扫描，生成数字图像。

• 图像采集： 可通过移动设备或数码相机采集发票图像。

文本识别与提取

• 光学字符识别： OCR 软件对扫描生成的图像进行处理，识别其中的印刷体或手写体文字，并将其转换为机器可读取的文本格式。

• 字段识别： 该软件识别关键字段，例如发票号、日期、供应商名称、行项目、数量、价格和总金额。

数据提取

• 基于模板的提取： OCR 系统使用预设模板从发票中提取特定数据字段。当发票格式一致时，这种方式效果显著。

• 智能提取： 高级 OCR 系统采用机器学习算法，能够从不同格式的发票中识别并提取数据。

数据验证

• 基于规则的校验： 将提取的数据与预设规则进行比对，以确保数据准确性。例如，系统可能会校验发票日期是否在特定范围内，或总金额是否与行项目的金额之和一致。

• 交叉引用： OCR 系统将提取的数据与现有记录（例如采购订单或供应商数据库）进行交叉引用，以验证正确性。

金融系统集成

• ERP 集成： 经验证的数据会集成到企业资源规划 (ERP) 系统，从而使财务记录自动更新为准确信息。

• 会计软件： 将 OCR 提取的数据与会计软件集成，可实现记账任务自动化，并减少人工数据录入。

工作流程自动化

• 审批流程： OCR 系统会触发发票审批的自动化工作流，并根据预设标准将发票流转至对应的审批人员。

• 通知与警报：OCR 系统会针对未处理发票、数据差异或审批事项，自动发送通知与提醒。

搜索与检索

• 可搜索数据库： OCR 系统将提取的数据存储在可搜索的数据库中，以便快速检索特定发票或数据点。这对于审计、合规检查和财务分析特别有用。

• 单据管理： OCR 技术可使扫描后的发票能通过关键字、日期或其他条件进行检索。

分析与报告

• 数据分析： 可以分析 OCR 系统提取的数据，以深入了解支出模式、供应商绩效和其他财务指标。

• 报表生成： 系统可基于提取并经验证的数据，自动生成报表。

在发票处理中使用 OCR 的好处

使用 OCR 进行发票处理具有以下好处。

• 减少手动工作量： OCR 无需员工手动将发票数据录入会计系统，既节省时间与人力成本，又能让员工腾出精力专注于更具战略性的工作。

• 减少出错率： OCR 还能降低手动工录入相关的错误概率，例如打字错误和数字颠倒错误。避免这些错误，也就意味着避免了诸如付款错误或错失折扣等代价高昂的失误。

• 加快处理速度： OCR 使发票处理速度更快，缩短了支付周期，并允许公司使用相同的资源处理更多的发票，同时有机会享受供应商提供的提前付款折扣。

• 合规更轻松： 遵守财务法规和税法需要准确的数据支持，而 OCR 可帮助企业留存准确记录，降低不合规风险。

• 发票管理： OCR 可将发票数字化，使其易于检索和获取，不仅提升了应付账款 (AP) 流程的透明度，还为审计工作提供了便利。

• 适应性： 现代 OCR 软件能够处理多种发票格式、版式，甚至支持不同语言，为与各类供应商合作的企业提供了灵活性。

OCR 数据提取的准确性和可靠性如何？

近年来，OCR 数据提取的准确性和可靠性有所提高，特别是发票管理，但仍存在局限性。

准确性

大多数现代 OCR 软件都宣称具备较高的页面级准确率，通常能达到 98% 乃至 99%。这意味着在一页文档的 1000 个字符中，有 980 至 990 个字符能被正确识别。

但 OCR 最重要的衡量标准是字段级准确性，即提取特定数据点（例如发票编号、日期和金额）的准确性。这就是 OCR 有时会达不到要求的地方，特别是当发票版式复杂或不一致、发票质量差（例如，低分辨率扫描、手写笔记）或 OCR 软件没有专门针对发票进行训练时。

可靠性

OCR 始终以相同的方式提取数据，从而降低了手动数据输入引入的人为错误的风险，但 OCR 的可靠性还取决于软件处理错误和异常的能力。错误处理方法改进的一些解决方案包括：

• 验证检查以标记潜在错误（例如，总数不匹配）

• 人机交互审查以验证和更正提取的数据

• 随着时间的推移而改进的机器学习算法

选择 OCR 软件时，请通过确保高质量图像、纳入人工审查元素以及选择专门用于发票处理的解决方案（最好具有以下功能）来最大限度地提高准确性和可靠性：

• 常见发票版式的预训练模板

• 适应不同格式的机器学习能力

• 验证和错误处理机制

如何将 OCR 处理集成到您的应付账款工作流程中

以下是将 OCR 处理集成到现有工作流程中的方法。

选择合适的 OCR 软件

• 发票专用 OCR： 选择专为发票处理设计或优化的 OCR 软件。这类解决方案通常带有针对常见发票版式的预训练模板，并且能识别发票专用术语。

• 特定功能： 关注自动数据提取、行项目识别、采购订单匹配、总账 (GL) 编码建议等功能，以及与现有会计软件或 ERP 系统的集成能力。

• 部署选项： 需确定您需要的是基于云的还是本地部署的 OCR 软件。基于云的解决方案通常更易于实施和扩展，而本地部署的解决方案则能提供更强的控制权和定制化空间。

准备您的发票

• 标准化格式： 如果可能，请求您的供应商以标准化格式（例如 PDF）发送发票，以方便进行 OCR 处理。

• 清晰扫描： 生成纸质发票的高质量扫描件或数字图像。使用具有足够分辨率和设置的扫描仪以获得最佳 OCR 结果。

• 集中式存储库： 创建一个集中存储位置（例如，共享文件夹、云存储）来存储所有发票，以便 OCR 软件轻松访问。

设置 OCR 工作流程

• 数据提取： 配置 OCR 软件以提取相关数据字段，例如发票号、供应商名称、日期、行项目、金额和税费。

• 验证规则： 实施验证规则来检查差异并标记提取数据中的潜在错误（例如，总数不匹配、日期无效）。

• 审批流程： 将 OCR 软件与您现有的审批流程集成，以便根据预设规则将发票自动流转至对应的审批人。

• 数据导出： 设置 OCR 软件，使其将提取的数据自动导出至您的会计软件或 ERP 系统。此操作可通过直接 API 集成或文件导出的方式完成。

训练与微调 OCR 模型

• 初始训练： 使用您的发票样本集对 OCR 软件进行训练，使其能够识别您特定的发票版式和术语。

• 持续学习： 定期审查并修正提取数据中的错误，以帮助 OCR 模型不断学习并逐步提升。

实施审查流程

• 人机协同： 即便使用最先进的 OCR 技术，仍建议保留一定程度的人工审查，以验证提取的数据，尤其是针对高金额发票或包含复杂行项目的发票。

• 异常处理： 建立一套流程，用于处理 OCR 软件标记的异常情况与错误。此流程可能涉及人工审查、数据修正，或与供应商沟通。

监控和优化

• 关键绩效指标 (KPI)： 跟踪发票处理时间、错误率、成本节约等关键绩效指标，以衡量您 OCR 实施的效果。

• 持续改进： 定期审查和完善您的 OCR 工作流程，根据需要调整设置并重新训练模型，以保持高精度和效率。

实施 OCR 的最佳实践

企业可采用以下最佳实践实施 OCR。

确定目标

确定 OCR 可以增加最大价值的特定单据或流程。专注于手动数据输入较多、重复性任务或准确性最重要的领域（例如，发票处理、表单数据提取、文档存档）。定义明确且可衡量的目标，例如将处理时间减少一定百分比、提高数据准确性或实现成本节约。

选择合适的 OCR 解决方案

评估您将要处理的单据的数量和类型、所需的准确性水平以及您的预算。考虑预训练模板、机器学习功能、语言支持和集成选项等功能，并选择可以根据您的需求进行扩展的解决方案。

通过演示或试用评估不同的 OCR 软件选项，并使用您的特定单据类型对其进行测试，以评估其准确性和性能。

准备单据

确保您的单据以高分辨率（300 DPI 或更高）扫描或采集，具有良好的对比度和最小的噪点。拉直任何倾斜的图像。如果可能，请对单据格式（例如 PDF/A）进行标准化，便于 OCR 软件进行处理。

配置并训练您的 OCR 系统

如果您的单据版式一致，请在 OCR 软件中创建模板以定义应提取数据的区域（例如，发票字段、表单字段）。如果使用基于机器学习的 OCR，请提供一组标记单据的训练集，以指导系统识别不同的字体、版式和数据类型。实施验证规则以检查提取数据中的错误和不一致。这些规则可以验证日期是否有效、计算是否正确以及特定字段是否为空。

实施审查和更正处理

建立一套质量保证流程，可在其中进行人工审查和验证提取的数据，并通过审查流程的反馈逐步提高 OCR 系统的准确性。对于基于机器学习的 OCR，该流程还涉及纠正训练数据中的错误并重新训练模型。

与其他系统集成

确保 OCR 软件可以将提取的数据导出到其他系统，例如会计软件、数据库或单据管理系统。将 OCR 与工作流自动化工具集成，可简化发票审批、向其他系统录入数据、单据归档等流程。