Collectez des données sur les prix et les produits en numérisant la facture, les reçus et les tickets de caisse avec OCR

La collecte précise de données à partir d’une vaste collection de reçus de supermarchés demande du temps et de la précision. Sans oublier que les acheteurs sont prêts à les envoyer. Après avoir collecté les données, vous avez besoin d’un grand groupe de collègues pour transformer le reçu en données utilisables. Vous envisagez peut-être d’utiliser le back-office ou le crowdsourcing comme Amazon Mechanical Turk pour effectuer ce travail fastidieux. Malheureusement, peu importe à quel point les humains y travaillent, les ordinateurs fonctionnent mieux. Comme le dit le dicton, « Ce sont nos erreurs qui font de nous des êtres humains. » Mais en plus de la précision, le coût de traitement et le temps d’exécution comptent également. Dans les deux domaines, les ordinateurs ont surpassé les humains. La question est donc de savoir comment faire en sorte que le logiciel gère les reçus pour vous ?

 

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Qu’est-ce qu’un scan de reçu de supermarché et à quoi sert-il ?

 

La numérisation d’un reçu de supermarché implique la lecture du reçu à l’aide de l’OCR facture, l’identification de tous les champs de données pertinents et la conversion du texte en un format de données structuré utilisable. Avec Dataleon, une grande partie de ce processus est automatisée. Dataleon vous aide aussi à extraire les données des factures et des reçus des fournisseurs grâce à un puissant logiciel OCR en temps réel avec intelligence artificielle. En conséquence, vous aurez une grande quantité de données disponibles et immédiatement disponibles facilement et rapidement. Vous pouvez les utiliser pour rechercher des produits, améliorer des produits, analyser le comportement des acheteurs, rechercher des stratégies de tarification, mettre en place des campagnes marketing, etc.

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Ce que vous devez savoir sur l’OCR Factures

 

Acronyme du terme « reconnaissance optique de caractères », le logiciel OCR permet aux professionnels de convertir numériquement des documents contenant du contenu textuel. La technologie est alors capable d’analyser et de traiter les factures émises via un équipement informatique ou à la main. En pratique, il suffira de numériser des documents depuis un appareil adapté pour bénéficier de la reconnaissance automatique des factures.

 

Utiliser l’OCR pour identifier les factures offre un avantage incontournable : l’automatisation de certains processus liés à la compatibilité des entreprises, sociétés ou organisations.

 

 

Comment OCR gère-t-il les reçus des supermarchés ?

 

Vous savez que les clients envoient des photos à l’API et que les données sont structurées, mais que se passe-t-il entre-temps ? Un API est comme un serveur, prenant votre commande, se rendant à la cuisine où la commande est préparée et apportant la nourriture à votre table. Voici un coup d’oeil simple des étapes de l’API :

 

-Les clients téléchargent des photos de reçus en un seul clic.

-API pour numériser des photos.

-Les images sont corrigées par l’intelligence artificielle en utilisant la détection de flou et d’éblouissement pour améliorer la qualité de la photo.

-Grâce à notre logiciel de reconnaissance optique de caractères (OCR), le texte peut être lu et extrait dans des documents TXT.

-À l’aide du machine learning (ou machine learning), identifiez les priorités et les catégories, puis convertissez ces données en JSON.

-L’API fournit des données JSON en quelques secondes. Ils sont maintenant à votre disposition.

Alors, qui est le chef debout dans la cuisine en train de préparer les repas ? Dans ce cas, le chef est une intelligence artificielle entraînée sur de nombreux exemples de reçus, factures, factures et autres formes de documents. L’IA apprend à déterminer ce qui constitue un champ de données : par exemple, s’agit-il d’une gamme de produits, d’un prix, d’une adresse commerciale ou de quelque chose d’autre. Au fil du temps, cette IA est devenue un leader très compétent car elle a perfectionné sa capacité à détecter automatiquement des données spécifiques. Cette forme d’apprentissage automatique permet au moteur d’atteindre une précision de 95 % sur de grandes quantités de données. AI générera automatiquement vos données JSON en quelques secondes. Cela permet à l’API de vous servir le plat parfait.