01｜雨夜里的 137 元报销单

“财务说这张票废了，可我明明坐了车。”

上周五，北京暴雨。李工把一张被雨水泡得发白的出租车卷票拍到财务桌上——金额栏只剩一团墨痕。

传统 OCR 三次识别结果：13.7 元、1370 元、137？元，系统直接“罢工”。

快瞳票据 OCR 接入了“深度学习去模糊”模型，先用 10 万张模糊样本“练过眼”。0.3 秒后，屏幕弹出：

金额：137.00 元

置信度：99.2%

财务小姐姐抬头：“怎么做到的？”

李工笑：“它先猜，再验——猜的是字迹，验的是税务库。”

02｜“非标票据”的第一次握手

深圳一家跨境电商每天收到 200 张海外小票，日、韩、英、泰语夹杂，版式千奇百怪。过去 3 个实习生花 4 小时才能完成字段录入。

接入快瞳票据识别API后，系统像一位精通 20 国语言的秘书：

看到蓝色表格＋“JAL”字样，自动调用航空行程单模型；

识别到荧光油墨，立即切换多光谱摄像头；

金额被印章压住，语义分割先把红章“请”出去，再补全数字。

结果：92% 的海外票 1 秒过审，人力成本直降 80%。

03｜热敏纸上的“隐形字”

医院窗口的热敏纸收费单最怕阳光，一晒就褪色。过去，68% 的票要人工补录。

快瞳票据识别上线“红外＋可见光双通道”：

红外透视油墨，褪色字迹显影成功率 95%；

系统同步完成票据核验验真，对接税务接口，3 秒返回“发票状态：正常”。

信息科主任感叹：“现在病人还没走到电梯，报销凭证已经推送到手机。”

04｜PS 高手的滑铁卢

一张电子普通发票，金额从 1999 元被篡改为 9999 元，肉眼几乎看不出痕迹。

快瞳票据核验验真模块启动三重验证：

数字水印检测——隐形水印与金额绑定，篡改即失效；

税务库实时比对——金额、代码、号码全字段碰撞；

红冲状态查询——若为作废票，系统直接拦截。

最终：100% 拦截率，财务总监在群里发了 3 个红包。

05｜印章“盖”住了 9000 万

连锁餐饮每月 30 万张发票，红章盖在金额上是常态。传统 OCR 把“1000 元”读成“100 元”，误差直接放大 10 倍。

快瞳用“语义分割＋图层分离”给每张票做“CT 扫描”：

先锁定印章区域；

再提取被覆盖像素；

最后结合上下文补全。

准确率从 55% 跃升到 91%，相当于帮企业守住了 9000 万现金流。

06｜高铁票、酒店票、出租车票的“混搭大戏”

一张差旅报销单里 5 种票混贴，过去要人工分类 15 分钟。

快瞳“自适应票种分类”0.1 秒完成判断：

看到 57mm×20mm 蓝底票，自动匹配高铁模型；

识别“增值税专用”抬头，调用专票识别引擎；

所有字段一次性提取，效率提升 3 倍，错误率趋近于 0。

07｜从“看见”到“看懂”

技术负责人老周说，快瞳票据 OCR 的进化路径只有一句话：

“先让机器看见，再让机器看懂，最后让机器负责。”

看见：多光谱、去模糊、印章分离，解决图像问题；

看懂：注意力机制、上下文语义，解决版式问题；

负责：对接国税总局底账库，解决信任问题。

尾声：一张票的旅程

从泡烂的出租车票，到跨国小票、热敏纸、PS 假票……

快瞳票据 OCR、快瞳票据识别、票据核验验真像三位隐形的财务保镖，把每一张票据的“身世”查得明明白白。

下一次，当你把发票塞进扫描仪，或许可以想起这篇文章：

技术不是炫技，而是让每一分钱都有迹可循。