Розмір шрифта:
РОЗРОБКА ПРОГРАМНОГО МОДУЛЯ РОЗПІЗНАВАННЯ ТА АНАЛІЗУ ЧЕКІВ З ВИКОРИСТАННЯМ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
Остання редакція: 2026-05-21
Анотація
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.
Ключові слова: інтелектуальна система, розпізнавання чеків, OCR, GPT, NestJS, Tesseract, JSON, фінансовий облік.
DEVELOPMENT OF A SOFTWARE MODULE FOR CHECK RECOGNITION AND ANALYSIS USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Abstract
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 JSON object model, minimizing recognition and manual input errors.
Keywords: intelligent system, receipt recognition, OCR, GPT, NestJS, Tesseract, JSON, financial tracking.
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.
Ключові слова: інтелектуальна система, розпізнавання чеків, OCR, GPT, NestJS, Tesseract, JSON, фінансовий облік.
DEVELOPMENT OF A SOFTWARE MODULE FOR CHECK RECOGNITION AND ANALYSIS USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Abstract
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 JSON object model, minimizing recognition and manual input errors.
Keywords: intelligent system, receipt recognition, OCR, GPT, NestJS, Tesseract, JSON, financial tracking.
Ключові слова
інтелектуальна система, розпізнавання чеків, OCR, GPT, NestJS, Tesseract, JSON, фінансовий облік.
Посилання
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-dd911d23057 (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 та ін. // 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).
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 та ін. // 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).
Повний текст:
PDF