현재 재무제표의 데이터 분석은 기본적으로 수동 읽기 및 감사를 기반으로 하며 비효율적이며 승인을 자동화할 수 없습니다. 은행 신용 검토 부분에서 기존의 수동 심사 방식은 은행 신용 검토의 효율성과 업무 발전을 심각하게 방해했다. 사실, 신용심사의 기초는 재무제표의 핵심 데이터이다. 재무제표 데이터 수집을 개선하기만 하면 은행 신용 감사의 효율성이 크게 높아질 것이다. 다음으로 은행, 세금, 감사가 효율성을 높이고 자동화된 신용 감사 시스템을 구축할 수 있도록 미래의 OCR 재무제표 인식 기술을 소개하겠습니다.
중안 미래? OCR? 재무보고 인식 기술은 이미지 처리 기술을 통해 이미지의 텍스트, 양식, 이미지를 전자 데이터로 변환하여 컴퓨터 프로그램을 통해 데이터 정보를 신속하게 수집하는 것입니다. 재무 제표에는 수동 입력이 필요한 많은 데이터가 있습니다. OCR 을 사용하여 재무 제표를 식별하면 데이터 수집의 효율성과 정확성이 크게 향상됩니다.
OCR? 재무보고 인식 기술의 이점:
빠른 재무제표 식별: OCR 식별 기술을 사용하여 보고서 한 페이지를 식별하는 데 몇 초 밖에 걸리지 않습니다.
재무보고 식별은 종합적인 정보 수집: OCR 식별은 기업의 모든 상세 데이터를 얻을 수 있습니다.
재무 보고 인식 기술에는 템플릿이 필요하지 않습니다. OCR 재무 보고 인식 소프트웨어에는 사용자가 식별 템플릿을 설정할 필요가 없습니다. 보고서 길이에 관계없이 향후 재무 보고 인식 기술은 일치 규칙을 자동으로 분석하여 정확한 식별 목적을 달성할 수 있습니다.
재무제표 인식 기술의 원래 형식 복원: 기존 OCR 텍스트 인식 소프트웨어는 전체 텍스트 및 단순 양식 구조의 인식만 처리할 수 있으며, 일부 OCR 소프트웨어는 재무 보고와 같은 복잡한 레이아웃의 인식을 충족하기 위해 인식 템플릿을 만들어야 합니다. 이 재무 보고 식별 기술에서 재무 보고서와 동일한 논리적 구조를 가진 양식을 복원할 수 있습니다.
JPG 및 pdf 보고서 파일 인식, 출력 XML 및 JSON 인식 결과 파일을 지원합니다.
세 가지 재무 제표의 자동 분류를 지원합니다.
재무제표에 대한 계정 사전 대응을 지원합니다.
붉은 장을 필터링하는 간섭 지원
테이블 선이 있는 보고서의 자동 분석을 지원하며 테두리 수정을 지원합니다.
양식 내부 보고서의 분석 및 식별을 지원합니다.
복잡한 제목이 있는 보고서 식별을 지원합니다.
왼쪽 및 오른쪽 테이블 및 위/아래 테이블 인식 지원
내장된 재무 확인 공식. 공식이 충족되지 않으면 빨간색으로 표시됩니다 (기존의 알려진 공식이 포함됨).
두 이미지가 같은 테이블에 해당하면 인식 결과가 XML 형식으로 출력됩니다.
Windows 또는 Linux 플랫폼 배포를 지원합니다.
Http 표준 인터페이스 제공