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发票银行票据识别是利用ocr文字识别技术，对所选取的文字进行字符切割，与现有的字符库进行比对，比对成功率较高的就将该文字识别出来。发票识别，就是在程序中设置了要识别的文字字段，只要字迹清楚，人眼可鉴，一般识别率就不会低。此ocr识别系统，是一种票据表单自动录入系统，在系统后台设置好要识别的字段，或者选择要识别的票据表单，就已经完成了大部分的工作。

使用背景

发票识别是怎么样走进人们的工作中的？我们以银行票据为例来说明:银行票据是银行在处理财务过程当中产生那个的一种票据行为，该票据做为结算的凭证及流通说明，内容比较复杂，所以需要识别的种类也比较多，但是我国的发票ocr识别管理程度还不是很高，银行在处理发票过程中，工作效率差，存在以下现状：

1.票据手工建档、人工查询，劳动强度大、容易出错，效率和服务质量低；

2.票据缺乏备份，如遇水灾、火灾或虫鼠叮咬造成难以挽回的损失；

3.票据不能进行现代化的网络电子传输，满足不了日益快节奏的金融需求；

4.人工进行支票的真伪判断，存在人为的误判和干预等；

看国外金融部门，早已经将发票ocr识别的研究提上日程，致力于研究发票的ocr识别已多年，并取得了初步的成效。美国、加拿大、意大利、法国等在上世纪八十年代末就开始进行这方面的研究，有些公司从事票据图像的处理，如美国AcuForm、法国A2iA支票自动处理系统等，主要应用于银行及企业的各种票据ocr处理业务流程，包括储蓄业务、会计业务、印鉴识别等；而我国的发票ocr研究始于1988年，清华大学学子在期间做出了突出的共贡献。

我们在工作生活中，会产生大量的发票，传统的人工录入方式，用户需要投入大量的人力成本和时间成本，不仅抬高了运营成本，而且录入速度难以提升，错误率难以降低，对提高业务处理时效、提升企业服务品质带来很多负面影响。为了实现将这些数量巨大、种类繁多的纸质档案电子化存储，需要进行单据扫描、数据录入、人工校对等工作，发票ocr识别发挥了巨大的作用。

相对于传统的手工录入方式来说，发票识别智能录入具有强大的优势，明显可以看出识别的速度远快于手工录入，节省了大量人力资源，优化资源配置，使人员分配于更加有意义的工作。此识别技术可以为用户提供高效率、低成本的数据采集方案，从而为业务快速发展提供有力的支撑。 发票识别技术应用场景

发票ocr识别的出现确实是帮了银行、财务等识别票据的部门大忙，使他们不再忙于整天手动录入发票信息，不再花费大量的时间去检查信息的正确性，发票识别解放了键盘上的双手，使人们有更充分的时间去研究ocr，使发票ocr识别票据更进一步。从目前的发展状况来看，发票识别已经广泛的应用在了银行票据、表格、国税发票、地税发票、流水明细、阅卷测评等领域。

产品概述 ：

通过票据扫描采集，图像处理，OCR识别技术，将票据图像中票据号、日期、金额、公司名称等信息快速、准确的提取并保存，数据结果可导出为标准的数据格式，如XML、TXT、内存数据流，可实现与其他业务系统、管理工具的集成或者交互。票据识别引擎功能流程如下图

我们的服务： 我们的宗旨：以20年专注精神，为客户提供企业级的数据采集方案 我们的服务：

结合您的业务场景，推荐优秀的影像采集、OCR识别管理方案；

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应用领域/方案：

银行票据自助服务

大型企业票据管理

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