每到月末、年關，財務人員總要經手大量的發票。調查顯示，我國每年會開具2000億張紙幣發票，約合紙張12萬噸，相當於86萬棵成年樹木。
上千億張發票承載著海量的資訊，而發票的內容，對於企業來講則是非常重要的資料，在稅務認證、**商管理、合同管理、報銷管理、客戶管理等業務方面都會用到。
一項「***」的工作
隨著無紙化辦公時代的到來，電子發票開始進入大眾的視野並廣泛投入使用，一定程度上彌補了紙質發票所帶來的種種不便。
但事實上，目前，紙質發票仍然有著很高的應用場景，發票資訊的人工錄入依然佔據了大多數財務管理人員的大部分精力。對於專業的財務公司來說，更為如此，繁重的票據錄入和管理工作，耗費了大量人力與時間。
而那些專注於流程數位化的企業，雖然早已擺脫紙質發票的困擾，但在數字發票流程的具體操作中卻仍然依賴於大量的手工勞作。因為企業專注的是數位化流程，而並非是自動化流程，所以就會出現數字流程中的人工勞動問題。
問題的關鍵還在於，涉及到重要資料內容的發票，往往需要大量人工來處理。而人工的劣勢是什麼？速度，精度，效度以及成本。
人的手速有限，大量重複單一的資料錄入工作往往又會在效率和準確性上劃問號，人工的成本又較為昂貴。另外，這項工作的本身也較為「***」，這似乎更像是機械人應該去做的事情。因為該工作的所有要求只有機械人最適合。
財務流程再掀革命：發票自動化
伴隨網際網路技術深入發展，人工智慧領域不斷突破，財務領域必將再次迎來新的革命。從紙質到數字，從數位化到自動化，發票流程的自動化處理正向我們大步走來。
「發票自動化」（invoice automation）不是什麼新名詞，它其實是rpa（機器**程自動化）最常見的領域。它所涉及到包括ocr（光學字元識別）在內的核心技術，通常也是專業rpa平台所擁有的。
隨著rpa的普及與應用，「數字流程中的手工勞動問題」正在得到解決。而從發票中自動提取資料，也成為很多公司應用rpa實現後台流程自動化的首選方向。
光學字元識別：是一種能夠將pdf檔案、影象和紙質文件中的文字自動識別並錄入到計算機中的軟體技術，屬非鍵盤輸入範疇。ocr針對印刷體字元，採用光學的方式將紙質文件中的文字轉換成為黑白點陣的影象檔案，並通過識別軟體將影象中的文字轉換成文字格式，供文字處理軟體進一步編輯加工的技術。相比一般的紙質文件，發票識別的難度更大。發票上的資料資訊多以**和漢字數字形式出現，票據紙張大小不一，格式各異，**線分布不均勻等因素造成識別難度的增加。ocr技術可以識別紙質發票中的字元並將其轉換為數字格式，最終載入到數位化資料庫。
作為rpa的一種功能或具體應用，「發票自動化」可以幫助企業實現發票的批量採集、資料錄入等工作的自動化，提高資料採集與管理的效率，降低企業人力物力開銷，確保零失誤。
自動化流程可以在任何時間對發票問題直接處理，並實現以下操作：
●rpa機械人監控發票的電子郵件位址。當發票到達時，它會將其**到發票資料提取工具。
●從發票中提取必要的資料。如果資料存在重大不確定性，機械人會通知工作人員檢視發票。如果資料提取被認為是成功的，則將資料輸送到記錄儲存和支付系統中。
「發票自動化」的應用是對傳統財務工作、票務流程的顛覆，它充分發揮了機械人的優勢，將後台財務、採購團隊等人工勞動力從大量重複單一的工作流程中解放出來，使員工可以專注於更高附加值的任務上，工作也將變得更加人性化。
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