计算机视觉技术破解财务票据“ 人工核验繁琐” 与“ 识别准确率低” 矛盾的实践

一、引言

在日常运营中，财务票据作为资金流动与业务往来的核心凭证，其核验工作直接关系到财务数据的真实性与合规性。传统财务票据核验依赖人工操作，工作人员需逐张核对票据的格式、金额、印章、发票代码等信息，不仅流程繁琐、耗时较长，还易受主观因素与客观因素影响，导致识别准确率难以保障。随着业务规模扩大与票据数量激增，“ 人工核验繁琐” 与“ 识别准确率低” 的矛盾愈发突出，成为制约财务管理效率提升的关键瓶颈。

计算机视觉技术实现了人类多年来希望通过机器识别、判断和测量目标对象以取代人眼的梦想，计算机视觉相对于人眼来说，对于目标对象的识别，判断更加优质、人性化。计算机视觉技术主要包括以下几种技术：一是获取目标对象的图像技术;二是处理图像信息技术;三是测量和识别目标对象技术。本文基于计算机视觉技术的技术特性，结合财务票据核验的实际需求，系统探讨技术落地的实践路径，以期为财务管理数字化升级提供支持。

二、计算机视觉技术应用于财务票据核验的核心逻辑

计算机视觉技术破解财务票据核验矛盾的核心逻辑，在于以“ 自动化处理” 替代“ 人工手动操作” ，以“ 智能化分析” 提升“ 信息识别精度” ，实现核验流程的降本增效与质量优化。从技术层面来看，财务票据本质上是包含结构化信息与非结构化信息的图像载体，而计算机视觉技术恰好具备处理此类图像信息的技术优势——通过图像采集设备获取票据图像后，借助算法完成图像预处理、信息提取与智能比对，形成“ 采集-处理-提取-核验” 的全流程自动化闭环，无需人工逐环节介入，从根本上简化核验流程。

从业务层面来看，计算机视觉技术与财务票据核验的需求高度契合。财务票据核验的核心需求是“ 高效” 与“ 精准” ，而计算机视觉技术的实时处理能力可实现票据的批量核验，大幅缩短核验时间，满足对效率的需求；其基于算法的标准化处理模式，能够避免人工核验的主观差异，确保核验结果的一致性与准确性，符合财务工作对合规性与严谨性的要求。这种技术特性与业务需求的匹配，构成了计算机视觉技术应用于财务票据核验的核心逻辑基础。

三、计算机视觉技术破解财务票据核验矛盾的实践路径

3.1 票据图像预处理：奠定精准识别基础

票据图像预处理是计算机视觉技术应用的首要环节，其目的是消除票据图像中的干扰因素，为后续信息提取提供高质量图像数据，这是提升识别准确率的前提，也是简化后续流程的关键。传统人工核验中，票据污渍、褶皱、光线不均等问题需工作人员手动分辨，不仅增加操作繁琐度，还易导致信息误读；而计算机视觉技术通过系列预处理算法，可自动解决此类问题。

具体实践中，首先通过灰度化处理将彩色票据图像转换为灰度图像，减少颜色信息对后续分析的干扰，同时降低数据处理量，提升运算效率；其次采用图像去噪算法，消除图像中的随机噪声，还原票据清晰轮廓；最后通过图像矫正算法，对褶皱、倾斜的票据图像进行矫正，确保票据格式规范，为后续关键信息定位提供准确坐标。通过这一系列自动化预处理操作，无需人工手动修复或调整票据图像，既简化了操作流程，又避免了人工处理的误差，为精准识别奠定基础。

3.2 关键信息智能提取：突破人工识别局限关键信息提取是财务票据核验的核心环节，涉及票据中的金额、发票代码、日期、印章等核心要素，传统人工提取需逐字段核对，流程繁琐且易出错。计算机视觉技术通过字符识别与特征检测算法，实现关键信息的自动化、精准化提取，有效突破人工识别的局限。

在字符信息提取方面，采用基于深度学习的光学字符识别（OCR）算法，对票据中的打印字符与手写字符进行识别。该算法通过对大量不同字体、不同清晰度的字符样本进行训练，能够精准识别模糊、残缺的字符，并自动将图像中的字符信息转换为可编辑的文本数据，无需人工逐字录入，大幅减少操作步骤；在非字符信息提取方面，利用目标检测算法对票据中的印章、二维码等特征进行检测与定位，通过分析印章的形状、颜色、纹理等特征，判断印章的真实性与完整性，避免人工肉眼识别的主观偏差。通过关键信息的智能提取，不仅简化了人工录入与核对的繁琐流程，还通过算法的精准性提升了信息识别的准确率，解决了传统核验中“ 提取效率低” 与“ 识别误差大” 的问题。

3.3 智能比对核验：实现全流程自动化闭环

智能比对核验是财务票据核验的最终环节，其目的是将提取的票据信息与财务系统中的数据进行比对，判断票据的合规性与真实性。传统人工比对需工作人员在票据与系统数据间反复切换核对，流程繁琐且易出现漏核、错核问题；计算机视觉技术通过建立智能比对模型，实现数据的自动化比对与结果判定，形成全流程闭环。

实践中，首先构建标准化的比对规则库，明确票据信息与系统数据的比对维度；其次将智能提取的票据文本数据与系统中的结构化数据进行自动匹配，通过算法快速检测数据差异；最后根据比对结果自动生成核验报告，对合规票据标记“ 通过” ，对异常票据标记“ 待审核” 并标注异常原因，工作人员仅需对异常票据进行人工复核，无需介入全部核验流程。这种“ 自动化比对 + 人工复核” 的模式，既简化了人工参与的范围与流程，又通过算法的全面性与准确性降低了异常票据的漏判率，实现了“ 高效” 与“ 精准” 的双重目标。

四、结语

财务票据核验中的“ 人工核验繁琐” 与“ 识别准确率低” 矛盾，本质上是传统人工操作模式与数字化时代财务管理需求之间的不匹配。计算机视觉技术通过图像预处理、关键信息智能提取、智能比对核验的全流程实践，以自动化替代人工操作，以智能化提升识别精度，有效破解了这一矛盾，为财务管理数字化转型提供了重要支撑。

在未来实践中，随着计算机视觉技术与深度学习、大数据技术的进一步融合，其在财务票据核验中的应用将更加深入，如通过多模态学习提升复杂票据的识别能力，通过数据积累持续优化算法模型以适应不断变化的票据格式与政策要求。可以预见，计算机视觉技术将成为财务管理效率提升与风险防控的重要工具，推动财务工作从“ 人工驱动” 向“ 技术驱动”的深度转型。

参考文献

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