خواندن خودکار رسید با هوش مصنوعی؛ پایان ورود دستی هزینه‌ها

هوش مصنوعینویسنده: سید محسن شاهمرادی۲ دقیقه مطالعهمنبع: MBRI
خواندن خودکار رسید با هوش مصنوعی؛ پایان ورود دستی هزینه‌ها

۱مقدمه

ثبت هزینه‌های تنخواه معمولاً با جمع‌آوری رسیدهای کاغذی و ورود دستی مبلغ، تاریخ و فروشنده انجام می‌شود؛ فرایندی زمان‌بر که خطای تایپی و گم شدن رسید در آن رایج است.

۲بررسی موضوع

بازشناسی نویسهٔ نوری (OCR) متن را از تصویر رسید استخراج می‌کند و مدل‌های یادگیری ماشین، فیلدهای کلیدی مانند مبلغ کل، تاریخ، نام فروشنده و مالیات را تشخیص داده و دستهٔ هزینه را پیشنهاد می‌دهند.

رسیدهای فارسی چالش‌های خاصی دارند: اعداد فارسی و انگلیسی در کنار هم، تاریخ شمسی، کیفیت پایین چاپ حرارتی و تنوع قالب. مدل‌هایی که با داده‌های بومی آموزش دیده‌اند، دقت بسیار بالاتری دارند.

۳جمع‌بندی

نتیجه، کاهش چشمگیر زمان ثبت هزینه، حذف خطای ورود داده، نگهداری دیجیتال رسید برای حسابرسی و امکان شناسایی خودکار رسیدهای تکراری است.

اشتراک‌گذاری:تلگرامواتس‌اپلینکدین

منابع

  1. پژوهشکدهٔ پولی و بانکی ↗
  2. سیویلیکا ↗
همفکران فناوری شریفاین مقاله خلاصه‌ای از منابع رسمی ذکرشده است که تیم همفکران فناوری شریف برای مدیران و تیم‌های مالی تهیه کرده است.
می‌خواهید این راهکارها را در سازمانتان ببینید؟درخواست دموی رایگان

مقالات مرتبط

هوش مصنوعیهوش مصنوعی مسئولانه؛ شفافیت، انصاف و پاسخ‌گویی در تصمیم‌های خودکارهرچه تصمیم‌های بیشتری به الگوریتم‌ها سپرده می‌شود، تضمین انصاف و شفافیت آن‌ها اهمیت بیشتری می‌یابد.هوش مصنوعیتشخیص تقلب با یادگیری ماشین؛ شناسایی الگوهای پنهان در تراکنش‌هاتقلب‌های مالی روزبه‌روز پیچیده‌تر می‌شوند. مدل‌های یادگیری ماشین با شناسایی رفتارهای غیرعادی، دفاعی پویا فراهم می‌کنند.هوش مصنوعیپردازش زبان طبیعی فارسی؛ فرصت‌ها و چالش‌های هوش مصنوعی در زبان فارسیپیشرفت مدل‌های زبانی، درک و تولید متن فارسی را ممکن کرده است؛ اما ویژگی‌های خاص زبان فارسی، رویکردی بومی می‌طلبد.هوش مصنوعیمدیریت ریسک اعتباری با یادگیری ماشین؛ دقت بیشتر، تصمیم سریع‌ترمدل‌های یادگیری ماشین با تحلیل الگوهای پیچیده، احتمال نکول را دقیق‌تر از روش‌های سنتی برآورد می‌کنند؛ به شرط شفافیت و پایش مستمر.