发票识别通常结合光学字符识别（OCR）、自然语言处理（NLP）和机器学习技术，将电子图片格式的发票转化为结构化数据。

发票识别的作用

发票识别核心作用主要体现在以下几个方面：

1. 提升财务工作效率
   自动化录入：传统的人工录入发票信息（如发票代码、号码、日期、金额、税额、购买方/销售方信息等）耗时且容易出错。发票识别可以实现秒级自动提取，将财务人员从繁琐的打字工作中解放出来。
   批量处理：能够同时处理成百上千张发票，显著缩短月度结账和报销周期。
2. 降低错误率与合规风险
   减少人为失误：人工录入难免出现数字看错、小数点点错或名称输错的情况，机器识别的准确率通常远高于人工（尤其在清晰图像下可达99%以上）。
3. 优化业务流程与管理
   加速报销流程：员工只需拍照或上传电子发票，系统自动填单，审批流转更快，提升员工满意度。
   数据结构化与分析：将非结构化的图片数据转化为结构化数据（如Excel、数据库记录），便于企业进行多维度的财务分析（如按部门、项目、供应商统计支出），为预算控制和决策提供数据支持。
   档案电子化：配合电子会计档案政策，实现发票的自动归档、存储和检索，节省物理存储空间，方便审计调阅。

支持发票种类

增值税发票OCR识别

• 支持对增值税普票、专票、全电发票（新版全国统一电子发票，专票/普票）、卷票、区块链发票的所有字段进行结构化识别，包括发票基本信息、销售方及购买方信息、商品信息、价税信息等字段信息的识别准确率超过 99.9%
• 支持对增值税卷票的 21 个关键字段进行识别，包括发票类型、发票代码、发票号码、机打号码、机器编号、收款人、销售方名称、销售方纳税人识别号、开票日期、购买方名称、购买方纳税人识别号、项目、单价、数量、金额、税额、合计金额(小写)、合计金额(大写)、校验码、省、市 等字段信息的识别准确率可达95%。

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医疗发票OCR识别

• 支持识别全国各地门诊/住院发票的业务流水号、发票号、住院号、门诊号、病例号、姓名、性别、社保卡号、金额大/小写、收款单位、省市、医保统筹支付、个人账户支付等关键字段，其中北京/广东/河北/河南/江苏/山东/上海/天津/浙江等地区票据识别效果较佳。支持识别收费项目明细，并可根据不同省市地区返回对应的识别参数。

详见此处

财务票据OCR识别

• 支持财务场景中13种常见票据的识别，包括增值税发票、卷票、机打发票、定额发票、火车票（含铁路电子客票）、出租车票、网约车行程单、飞机行程单、汽车票、过路过桥费、船票、机动车/二手车销售发票
• 支持多张不同种类票据在同一张图片上的混贴场景，可返回每张票据的种类及票面信息的识别结果

详见此处

机动车销售发票OCR识别

• 支持对机动车销售发票的26个关键字段进行结构化识别，包括发票代码、发票号码、开票日期、机器编号、购买方名称、购买方身份证号码/组织机构代码、车辆类型、厂牌型号、产地、合格证号、发动机号码、车架号码、价税合计、价税合计小写、销货单位名称、电话、纳税人识别号、账号、地址、开户银行、税率、税额、主管税务机关及代码、不含税价格、限乘人数。

详见此处