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1、ps刷卡機的小票可以作為憑證嗎

ps刷卡機的小票可以作為憑證嗎

財務工作很多時候都在使用專業知識處理各類交易信息，交易信息通常以文本數據的方式體現在電算化系統和票據中，如果能利用AI對財務工作中的文本數據進行歸類、分析、判斷，那么智能財務的邊界和深度都會倍數級擴大。

今天分享的案例是令才科技將深度學習模型直接作為報銷提單和審核的輔助工具，為某餐飲集團提供的解決方案。PS：應企業要求，為保護相關隱私，文中餐飲集團企業名稱采用代號——B集團。

歡迎各位看官文末留言交流。

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項目背景

B集團是一家國際知名餐飲企業，隨著財務共享服務中心（后文簡稱“FSSC”） 走向成熟，大量一線業務逐步向FSSC歸集。報銷業務作為FSSC的重要工作模塊，承擔著月均約60,000單的審核工作，隨著FSSC承接業務量的提升，財務審核業務壓力、人員壓力不斷增加。FSSC管理者希望借助智能化手段，減少審核環節工作量，提高審核效率和質量，釋放更多的人力參與到更高價值的財務工作中。

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痛點分析

通過現場調研，令才科技分析B集團業務存在以下痛點：

1、業務壓力增加。目前財務審核人員工作接近飽和，隨著業務持續發展，提單量增加，財務審核壓力還將不斷增加。同時，因行業屬性成本敏感性高，相關崗位編制近兩年無法擴充，財務管理者覺察到已有工作承載失控風險。

2、提單不規范導致退單率高，進而造成復審工作量大。提單人員不是專業的財務人員，且流動性大，在提單時，對于費用大類、費用類型、發票相關信息把握不準，導致提單質量參差不齊，反復修改增加了提單人員的工作量。而此部分信息屬于財務審核重點關注內容，實質上也增加了FSSC的工作量。

3、工作內容單一。報銷業務是FSSC核算模塊的重要組成部分，但內容簡單，其本質是審核關于費用的交易合理合規性，或者說是判斷關于費用的各類文本數據是否準確詳實。這種工作容易讓員工感覺自身價值低，離職風險增加，管理難度上升。

4、數據積累困難。費用文本數據一部分在電算化系統內，更多的浮于大量票據上，無法形成結構化數據。而費用是經營成本的核心組成之一，行業成本的高敏感性要求，讓管理者非常重視費用構成。結構化數據的缺失，管理者對費用管理的期望也在消失。

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解決方案

調研分析后，令才科技發現：

首先，FSSC擁有成熟的管理團隊和骨干員工，已經為組織建立起完善的文案式會計審核規則，這為規則自動化提供了良好基礎。規則自動化可替代FSSC相關作業人員的人工判斷，讓審核實現系統化、無感化、剛性化。

其次，提單人填寫的事由描述有習慣性表達可追溯，具備通過機器學習構建模型的基礎。根據調研獲取的信息，事由描述由三部分組成：一.編寫費用說明，二.選擇費用大類（預算科目），三.框定發票項目所屬事項。而第一、二部分是由第三部分決定的，第三部分是由票據信息決定的。費用說明-費用大類-所屬事項-票據信息形成了文本數據推導鏈條，正是AI擅長的。

因此，為滿足B集團的需求，解決其業務痛點，令才科技提出采用智能審核整體解決方案，即通過令才科技「數據提取模塊-慧看」智能識別發票項目和票據類型，形成結構化數據；「AI智能技術模塊-慧算」利用結構化數據智能提單，「規則自動化模塊-慧審」對報銷單實現自動審核及記賬。

該方案首先應用在日常費用報銷單、差旅費用報銷單和福利費用報銷單中。

實施流程：

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提單環節自動化

通過調研，令才科技發現造成提單錯誤的原因主要有兩點：

一是全員提單背景下，沒有財務經驗的員工在費用說明的書寫上不夠規范，以及對費用大類的選擇容易出錯，因為費用大類本質是預算科目，依然是財務專業術語的表達，非財務人員確實會有理解偏差；

二是報銷事項因設置的較細，這樣做確實增強了費用精細化管理，但同時也讓提單人工作量增加，在單據較多時容易出現囫圇吞棗式選擇。

整體而言，B集團原有報銷單提單方式的痛點是操作者無法準確建立費用說明、費用事項、費用大類和票據信息間的聯系，尤其是操作者沒有財務經驗時，差錯率較高。采用令才科技智能審核解決方案后，提單環節簡化為提單人只需拍攝票據上傳即可。

首先，提單人在系統上傳票據及附件影像，「數據提取模塊-慧看」對關鍵信息進行識別，提取發票項目、發票類型和其余附件類型。提取完成后，相關結構化數據傳輸至深度神經網絡模型，由「AI智能技術模塊-慧算」自動輸出費用說明、費用大類、所屬事項，這三個原本是由提單人手工填寫的信息。以此，大大提高提單環節單據準確性，同時可以支持提單人做一些自定義修改，增強系統靈活性。

整個提單環節，結構化數據提取的準確率是基礎和關鍵。令才科技「數據提取模塊-慧看」采用的OCR技術區別于傳統模式，是完全基于CNN（卷積神經網絡）構建，配合SoftMax分類器置信，能實現將圖片內出現的任何形式的字符進行精確識別并形成結構化數據，極大地提升OCR識別的準確率。

提取結構化數據后，「AI智能技術模塊-慧算」運用深度學習技術，挖掘財務數據、非財務數據及其二者之間的關系，無需手工建立數據間的關聯規則，通過歷史數據訓練，分析文本信息構成要素，自主建立起各文本數據之間的聯系。隨著數據的不斷積累和學習，準確率越來越高。

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審核環節智能化

提單完成后，通過令才科技定制化的「規則自動化模塊-慧審」校驗數據間邏輯的合理性和合規性。原本依靠人大腦記憶的審核規則和個人經驗，通過規則自動化，實現單據的自動審核和記賬，無需或僅需少量的人工干預，極大地減少人為失誤造成的誤過誤拒單據。

同時，通過令才科技「規則自動化模塊-慧審」自主研發的可視化配置界面，B集團能通過自定義配置滿足后續拓展更多類型單據使用智能審核的需求。還可以指定存儲路徑，將經過「慧審」審核后的結構化數據及對應電算化信息或票據信息分類存儲，方便后續開展財務數據挖掘工作。

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價值效果

令才科技智能審核解決方案的實施，將單據由現有的人工審核轉變為智能審核，打破原有固定的審核流程，重構更具效率和效果，更符合實際業務發展趨勢的流程。

1. 提升了提單質量，降低單據拒回比例，「慧算」支撐的提單準確率可達98%以上。

2.大幅提升審核時效和質量，7*24小時自動化審核大大減輕審核人員工作量，項目上線一個月后，審核-付款的時效可控制在15分鐘/單以內；正確率高于99.7%。

3.釋放更多的人力價值，打破編制困局。釋放的人力逐步向數據分析、稅務管理、報表精細化等方向轉型。

4.提升了數據價值。大量結構化數據的積累，可為企業財務決策和業務參考提供輔助支持。

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