AI驱动的票据OCR技术可通过云端API、开源模型本地部署、低代码RPA及桌面软件四类方式，自动提取发票关键字段并结构化输出。
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如果您需要从大量纸质或电子发票中快速提取结构化信息，AI驱动的票据OCR技术可以自动识别发票类型、金额、开票日期、销售方与购买方等关键字段。以下是实现该任务的多种方法：
一、使用云端API服务
调用成熟厂商提供的OCR接口，将发票图像上传至服务器，由其AI模型完成识别并返回JSON格式结构化数据。该方式无需本地部署，适合中小规模、对响应延迟不敏感的场景。
1、注册百度OCR、腾讯云OCR或阿里云OCR任一平台账号，开通发票识别专用API权限。
2、准备发票图像文件，确保格式为JPG、PNG或PDF（单页），分辨率不低于300dpi，无严重倾斜或遮挡。
3、使用SDK或HTTP请求发送图像二进制流，请求头中携带API Key与Secret，指定服务类型为“增值税专用发票”或“普通发票”。
4、接收返回结果，解析JSON中的InvoiceCode、InvoiceNumber、Amount、Date、SellerName、BuyerName等字段，并写入Excel或数据库。
二、部署开源OCR模型本地运行
基于PaddleOCR或MMOCR框架构建可离线运行的发票识别流水线，适用于对数据隐私要求高、需定制字段或处理非标发票版式的用户。
1、在Linux服务器安装NVIDIA驱动、CUDA 11.2及PyTorch 1.10，克隆PaddleOCR官方仓库并切换至v2.6分支。
2、下载预训练的中文超轻量OCR模型（ch_PP-OCRv4_det、ch_PP-OCRv4_rec）及发票领域微调的识别词典。
3、修改配置文件，启用表格检测模块与发票关键字段后处理规则，例如匹配正则表达式r'价税合计.*?¥(\d+\.?\d*)'提取总金额。
4、编写Python脚本遍历指定文件夹内所有发票图片，调用predict_system执行端到端识别，输出CSV文件，每行对应一张发票的结构化记录。
三、集成低代码RPA工具
借助UiPath、影刀RPA或钉钉宜搭等平台，以可视化流程编排方式连接OCR组件与业务系统，降低技术人员参与门槛。
1、在RPA编辑器中添加“读取文件夹”动作，设定发票所在路径及文件类型过滤条件。
2、插入“调用OCR插件”动作，选择内置发票识别能力或接入第三方API，设置超时时间为30秒。
3、添加“数据清洗”动作，删除识别结果中含“*”“#”等异常符号的字段值，对税率字段强制转换为百分比数值格式。
4、配置“写入Excel”动作，指定输出路径与Sheet名称，字段顺序按财务系统要求排列，保存为.xlsx格式。
四、使用桌面端专用软件
安装具备批量发票识别功能的国产桌面应用，如得力OCR、ABBYY FineReader PDF 16中文版或慧拍发票管家，适用于单机高频次、小批量处理需求。
1、启动软件后点击“发票识别”模式，勾选“自动分类发票类型”与“导出为Excel”选项。
2、拖入包含多张发票的PDF文件或图像文件夹，软件自动分割页面并逐页识别。
3、校对识别结果弹窗中高亮标注的疑似错误字段，手动修正纳税人识别号错位、金额小数点遗漏等问题。
4、点击“导出全部”，生成含发票号码、开票日期、不含税金额、税额、价税合计五列的标准Excel表。
