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前言

在差旅报销流程中，员工需手动填写发票信息，财务人员再逐一核对、录入系统，整个过程耗时耗力，且容易出现人为错误。由于发票中的信息具有高度的通用性，通过结合AI和OCR等技术，可以有效地自动识别并提取出关键数据，并一键写入飞书表格，达到以下降本增效的目的：

1.降本增效

假设1000人的企业，每月每个员工报销发票10张，处理填报发票平均需要 30 分钟，按平均时薪 50 元计算，每月人力成本约为 30 ×1000×50÷60 ≈ 25000元；采购外部发票OCR识别服务商，预计每识别1张发票1块钱，采购成本 1000101=10000元。引入AI智能体能节省每月3.5万。

2.合规降风险

发票的真实性影响财务报表、申报合法性，因此必须精准无误。据统计，差旅发票涉及票种多、场景杂、发票格式多样等，人工录入发票信息的错误率通常在 1% - 5% 左右，而 OCR 发票识别技术的错误率可以控制在 0.1% 以内 ，大大提高了数据的准确性，为财务工作的顺利开展提供了可靠的数据基础。

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一、差旅发票提报助手的整体概览

1、coze商店搜索关键词：差旅发票提报机器人-批量

2、工作流程：

3、对话示例：

4、结果查看：

二、搭建步骤

1.搭建工作流思路

• 步骤1：用户输入需要提取的发票PDF文件，可以一张也可以多张；由于每个人的多维飞书表格不同，因此也需要用户输入自己的飞书表格地址，用户数据隔离；
• 步骤2：循环每个发票PDF文件
• 步骤3：在循环体中，先把PDF文件转换成文本，再用大模型识别出所需的信息，引入Python将信息转换成数组格式输出，最后写入到飞书表格中；
• 步骤4：最后输出执行结果，并告知用户前往查看。

2.开始

开始节点，需要：
（1）支持用户上传PDF文件，因此input设置成变量类型：Array->File->Default，这样就可以在COZE上传本地文件了；

（2）支持用户输入飞书表格文档地址，因此增加一个输入变量feishu_url，为string类型

3.循环体

为了支持用户一次性输入多个PDF文件，且每个文件都能顺利执行完成，引入循环体，

• 步骤一：添加“链接读取”插件，用于识别PDF文件的信息并转化成文本，

• 步骤二：添加大模型节点，将文本格式识别出关键信息，并将其格式化输出：

输入信息设置：

输出信息的格式化设置：

另外：为了降低大模型幻觉，提升识别准确性，写入系统提示词、及适当举例，训练大模型的识别能力，提示词可以设置一下情况：

• 步骤三：代码
  插入代码插件，用于将大模型的输出转化飞书多维表格支持的输入格式，

在【代码】模块点击“在IDE中编辑，选择”Python“语言后输入Python代码块，将所有要输出的字段转换成数组格式，

输入完成，后点击”测试代码“进行试运行，运行成功后点击”同步输出“即可完成输出数据的配置。

最后确认下输出的字段格式，保证正确：

• 步骤四：写入飞书表格
  增加”飞书多维表格“插件，输入飞书表格地址、要写入的内容（即代码输出部分），此处注意：
  ——飞书表格中的列名称要与大模型输入的字段名称一致，否则会写入失败；
  ——飞书表格需要授权，点击进行账号授权；
  

4.结束

最后，完善一下结束节点，输出结果即可。

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三、效果评估

用定量目标评估agent的效果及持续调优的方向，可以分三点：

• 发票字段上传成功率：与coze平台、网路稳定性有很大影响，单个上传没有问题，批量上传会导致部分上传失败的情况；
• 发票识别率： 与使用的识别插件有关，可以不断调试，获取到识别率高的插件；
• 发票识别准确率：”发票号码“、”开票日期“识别较准确，基本达95%左右；”销方名称“准确率可达90%以上；”价税合计“基本正确，个别会未识别，准确率在85%左右，”每行项目明细“中的提取识别还有问题，50%左右；