快速识别、自动分类、精准提取财务数据：合合信息发票识别能力全景
随着数字化转型的深入，企业在财务管理领域面临的挑战愈加突出，特别是在大量发票的管理和处理上。传统的人工录入不仅低效且容易出错，亟需更高效、精准的自动化解决方案。合合信息凭借其领先的发票识别技术，帮助企业在繁杂的财务管理中实现智能化、自动化转型。
合合信息发票识别的核心技术能力
合合信息的发票识别技术基于多年的光学字符识别（OCR）技术积累，结合深度学习、图像处理和自然语言处理（NLP）等先进技术，提供高效、精准的发票信息提取。以下是其核心技术能力的详细介绍：
1. 深度学习驱动的高准确率识别
合合信息的发票识别系统基于深度学习技术，能够深刻理解复杂的发票布局和结构，自动识别票据中的文本、金额、日期等关键信息。尤其对于增值税发票、电子医疗发票等高频票种，系统可以通过大量训练数据提高识别的准确性和鲁棒性，识别率高达97%以上。
此外，系统还能处理打印方式不规则的票据，例如针式打印发票，甚至对油墨轻微污损的文字依然能够保持较高的识别精度。通过深度神经网络的自适应学习，系统能不断提升在各种环境下的适应能力，从而为企业提供更稳定的识别性能。
2. 图像处理与混贴票据切分技术
在企业报销场景中，经常会遇到多张票据混贴在一张A4纸上的情况，这样的图像给传统的OCR技术带来了很大的挑战。合合信息的发票识别技术具备先进的图像处理能力，能够自动识别并分割混贴票据。通过图像分割算法，系统能够识别并提取每个单独的票据信息，确保各类票据得到精准的识别与处理。
该技术还支持图像旋转和角度校正，对于倾斜或不规则的票据图像，系统能够自动调整，使其达到最佳的识别效果。这一技术大大提高了混贴图像的识别效率，特别适用于需要批量处理票据的企业。
3. 自动分类与票种识别
传统的发票识别系统往往需要用户手动选择票据类型，而合合信息的发票识别技术采用了自动分类算法，能够智能识别上传票据的类型，无需人工干预。通过训练后的分类模型，系统能够区分不同类别的票据，如增值税发票、医疗发票、火车票、航空票等，并返回分类结果。
该技术的实现依赖于机器学习中的监督学习方法，结合票据的文本特征和结构特征，系统能够在短时间内自动判断票据类型，并进行相应的处理，大大简化了企业的票据处理流程。
4. 多格式支持与全票种兼容
合合信息的发票识别技术支持多种图片和文档格式的识别，包括jpg、png、bmp、tiff等常见图片格式，PDF和OFD格式也都能够完美兼容。特别是OFD格式作为国家标准文件格式，其在增值税电子发票中的广泛应用，使得合合信息的技术在处理电子发票方面具有独特的优势。
产品优势与特点
1. 高效的识别与自动化处理
合合信息的发票识别系统不仅具备高准确率，还具有极快的处理速度。单张票据识别时间平均为0.6秒，这对于需要批量处理票据的企业尤为重要。通过自动化的处理流程，企业能够大幅减少人工干预，提高财务审核的速度和准确性。
2. 广泛的应用场景支持
合合信息的发票识别技术覆盖了30+类别票据，包括增值税发票、医疗发票、数电票等常见票种，广泛应用于医疗、税务、交通等多个行业。无论是在财务报销、税务申报，还是在医保报销、健康险理赔中，合合信息都能提供全面的支持，提升行业内部的自动化和效率。
3. 灵活的部署选项
合合信息为企业提供了SaaS和私有化部署两种灵活的部署方式。无论是需要实时在线服务的SaaS模式，还是对数据安全有特殊要求的私有化模式，企业都可以根据自身需求选择最合适的部署方式。此外，合合信息支持混合云架构，满足复杂企业的多端需求。
