在人工智能和机器学习的支持下，尽量减少人工干预

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机器学习(ML) 算法无需依赖固定模板，即可识别并提取发票数据。这使得OCR 发票处理能够适应不同的发票布局。

图像预处理：增强扫描图像质量：
对比度和亮度改善
噪音消除（斑点/划痕）
角度扫描的旋转校正。
数据提取： OCR 使用ML 和预定义模板来提取供应商名称、发票金额、到期日等。
验证和确认：内置验证规则确保数据的准确性；人工审核进行调整。
数据输入：提取和验证的数据无缝集成到用户的首选系统（会计/ERP）。
高质量扫描的重要性：白色背景下的高质 塞浦路斯 whatsapp 号码数据库 量 扫描（300 dpi），平整无皱纹，以兼容格式保存，可确保准确的OCR 处理。
手动发票处理的挑战
效率低下：手动数据输入和纸张处理会减慢流程并增加出错的风险。
匹配错误：手动将发票与采购订单匹配可能会导致付款出现差异和延迟。
发票丢失和重复付款：纸质系统使发票容易丢失，而手动处理会增加重复付款的风险。
批准延迟：发送实物发票进行批准会导致处理和付款延迟。
OCR 在发票处理中的优势
提高准确性并减少错误
OCR 技术可确保数据输入的更高准确率，最大限度地降低诸如值转置或多付款等人为错误的风险。
消除了由于手动处理错误而导致重复支付发票或错过提前付款折扣的可能性。