<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Розробка програмного модуля розпізнавання та аналізу чеків з використанням штучного інтелекту

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

Анотація

У роботі розглянуто підхід до створення інтелектуального модуля автоматизованого розпізнавання та аналізу фіскальних чеків у системах колективного управління витратами. Запропоновано гібридну технологію обробки даних, яка поєднує попередню цифрову підготовку зображень, оптичне розпізнавання символів (OCR) та семантичний аналіз із використанням великих мовних моделей. Реалізований підхід дозволяє трансформувати неструктурований текст чека у валідну структуровану об'єктну модель JSON, мінімізуючи помилки розпізнавання та ручного введення.
The paper considers an approach to creating an intelligent module for automated recognition and analysis of fiscal receipts within collaborative expense management systems. A hybrid data processing technology is proposed, combining digital image preprocessing, optical character recognition (OCR), and semantic analysis using large language models. The implemented approach allows transforming unstructured receipt text into a valid structured

Опис

Тип документа

Мова

ISSN

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Груділов Д. В., Хмелівський Ю. С. Розробка програмного модуля розпізнавання та аналізу чеків з використанням штучного інтелекту // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/29376.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (4)

  1. QuarkAndCode. AI in Finance 2026: Use Cases, Adoption, Risks, and a Practical Roadmap. URL: https://medium.com/@QuarkAndCode/ai-in-finance-2026-use-cases-adoption-risks-and-a-practical-roadmap-d d911d23057 (дата звернення: 20.05.2026).
  2. Tesseract OCR Documentation. URL: https://tesseract-ocr.github.io/ (дата звернення: 20.05.2026).
  3. Zhao W. X. A Survey of Large Language Models / W. X. Zhao, K. Zhou, J. Zhang тa iн. // arXiv preprint arXiv:2303.18223. – 2023. URL: https://arxiv.org/abs/2303.18223.
  4. OpenAI API Documentation URL: https://platform.openai.com/docs (дата звернення: 20.05.2026).