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2021-08-01企业动态

提单总出错退单率高,有什么好用的财务管理解决方案推荐?

影响财务审核效率的因素是多方面的,其中因提单不规范带来的复审工作量大,是困扰很多企业的难题。毕竟非财务背景出身的报销人,对费用项目的判断填写,是存在知识跨层的。

在企业调研中,令才科技发现问题主要有两点:

一是全员提单背景下,没有财务经验的员工在费用说明的书写上不够规范,以及对费用大类的选择容易出错,因为费用大类本质是预算科目,依然是财务专业术语的表达,非财务人员确实会有理解偏差;

二是报销事项因设置的较细,这样做确实增强了费用精细化管理,但同时也让提单人工作量增加,在单据较多时容易出现囫囵吞枣式选择。

整体而言,传统报销单提单方式的痛点是操作者无法准确建立费用说明、费用事项、费用大类和票据信息间的联系,尤其是操作者没有财务经验时,差错率较高。采用令才科技智能审核解决方案后,提单环节简化为提单人只需拍摄票据上传即可。

首先,提单人在系统上传票据及附件影像,「数据提取模块-慧看」对关键信息进行识别,提取发票项目、发票类型和其余附件类型。提取完成后,相关结构化数据传输至深度神经网络模型,由「AI智能技术模块-慧算」自动输出费用说明、费用大类、所属事项,这三个原本是由提单人手工填写的信息。以此,大大提高提单环节单据准确性,同时可以支持提单人做一些自定义修改,增强系统灵活性。

整个提单环节,结构化数据提取的准确率是基础和关键。令才科技「数据提取模块-慧看」采用的OCR技术区别于传统模式,是完全基于CNN(卷积神经网络)构建,配合SoftMax分类器置信,能实现将图片内出现的任何形式的字符进行精确识别并形成结构化数据,极大地提升OCR识别的准确率。

提取结构化数据后,「AI智能技术模块-慧算」运用深度学习技术,挖掘财务数据、非财务数据及其二者之间的关系,无需手工建立数据间的关联规则,通过历史数据训练,分析文本信息构成要素,自主建立起各文本数据之间的联系。随着数据的不断积累和学习,准确率越来越高。
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