Какие современные методы применяются для распознавания числовых записей в финансовой документации?

Для распознавания числовых записей в финансовой документации современные сервисы используют технологии оптического распознавания символов (OCR), машинного обучения и искусственного интеллекта. www.klerk.ru

Некоторые методы, которые применяются:

• Рекуррентные нейронные сети (RNN). dtf.ru Способны обрабатывать последовательные данные, такие как временные ряды финансовых показателей или исторические данные бухгалтерского учёта. dtf.ru
• Свёрточные нейронные сети (CNN). dtf.ru Применяются для обработки структурированных числовых данных, представленных в виде изображений или сеток. dtf.ru
• Шаблонные алгоритмы. dzen.ru По шаблону определяют расположение ключевых параметров. dzen.ru

Некоторые сервисы, которые используют эти методы для распознавания финансовых документов:

• ABBYY. www.klerk.ru Сервис извлекает данные из счетов-фактур, товарных накладных, актов и других типовых бухгалтерских документов. www.klerk.ru
• Dbrain. www.klerk.ru Многофункциональная платформа на основе искусственного интеллекта, которая распознаёт счета, акты, товарные и транспортные накладные, кассовые чеки, банковские выписки и другие виды бухгалтерских документов. www.klerk.ru
• Soica. www.klerk.ru Платформа для интеллектуальной обработки финансовых документов на базе ИИ. www.klerk.ru Модуль Soica.Invoice распознаёт и извлекает данные из счетов поставщиков, сопоставляет информацию из документов с данными в учётной системе и выявляет ошибки. www.klerk.ru
• Yandex OCR. www.klerk.ru Инструмент извлекает текст из отсканированных документов и фотографий, быстро и точно распознаёт печатные и рукописные символы, при этом структура исходного документа сохраняется. www.klerk.ru