毕竟如果内容较多的话靠手打可能是个非常费时费力的事情 , OCR识别方面的软件很多但是多数软件都是收费的。
在收费软件里自然也有价格便宜和价格比较高的 , 这篇文章给大家介绍的天若OCR就是价格非常便宜的那种软件。
当然天若OCR还有免费版本对于普通用户来说也应该足够使用 , 如需更多功能和识别精度更高的话则需要专业版。
天若OCR(免费版)简介和原理：
在OCR识别领域国外专业软件通常内置本地引擎对内容进行识别 , 当然这类引擎的研发成本相对来说也并不便宜。
天若OCR价格非常低的原因主要是借助第三方平台的接口 , 相当于软件本身是个工具箱可以快速调用各平台接口。
例如当你使用天若OCR进行截图时可以设置自动进行识别 , 将截图中包含的文字内容识别出来甚至直接翻译排版。
此外天若OCR还支持截图功能并支持在截图上进行内容标注 , 支持录制动态图、支持图贴以及进行透视变换等等。
「正版软件」天若OCR专业版促销低至50元 支持识别文字并翻译等
支持识别的内容和接口：
识别文本内容调用的接口支持免费腾讯、付费搜狗、免费百度、付费腾讯通用、百度高精度以及有道通用等接口。
识别表格内容调用的接口支持免费腾讯、免费百度、付费百度表格、阿里表格、腾讯表格以及有道表格等等接口。
识别公式内容调用的接口支持付费公式和 Mathpix 平台 , 付费公式接口单价003元/次，Mathpix 需自申请接口。
内容翻译支持的接口包括谷歌翻译、百度翻译、搜狗翻译、有道翻译、彩云翻译也可以自定义其他免费翻译接口。
免费版与专业版的区别：
天若OCR开发者已经在官方网站使用脑图详细进行说明 , 以下是蓝点网挑选其中部分比较大的区别拿出来单独说。
免费版支持功能：截图功能/贴图功能/动图录制/上传图床/文字识别 ，其中文字识别仅支持腾讯提供的免费接口。
需要强调的是目前腾讯提供免费接口所以天若OCR也提供免费版 , 若腾讯后期停止免费接口用户可能就无法使用。
免费版需注册天若OCR账号登录后才可使用 , 同时不支持表格识别接口、不支持公式识别接口、不支持翻译功能。
专业版在免费版的基础上支持所有识别功能包括表格、公式和翻译功能，同时支持所有免费的或者是付费的接口。
此外专业版与免费版还有个比较大的区别是专业版支持高精度识别功能，其识别精度相比免费来说准确率也更高。
因此对于专业级用户或者商用办公用户来说如果需要高效率高精度的话 , 推荐购买天若OCR专业版解锁所有接口。
专业版的其他功能包括：支持启动悬浮面板、设置中自定义截图按钮、自定义截图前缀等，更多功能仍在开发中。
小提示：不论免费版还是付费版需要调用的接口如果是付费的，则需要用户自行支付、不包含在软件本身售价中。
正版软件天若OCR促销价：
天若OCR专业版官方原价59元软购商城新品上架促销价低至55元, 软购商城新用户可免费使用5元优惠券即50元。
天若OCR专业版为买断制一次购买终身升级无需额外进行付费 , 后期还会向专业用户开放调用接口的自定义配置。
自定义接口设置可以免费使用各大云计算平台向个人用户提供的免费额度 , 这样日常使用识别时可以降低成本哦。
购买地址：点击这里 添加到购物车后请输入优惠券 ldocr 获得特惠价 提示：免费/专业均需注册天若 OCR账号。
强烈建议用户在购买专业版前先下载使用天若免费版进行体验 , 体验后再决定是否购买天若OCR专业版提供效率。
您也可以直接通过微信扫码进行购买，微信扫码将使用微信账号自动登录无需注册软购商城账号收货地址随意写。OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别），是属于图型识别（Pattern Recognition，PR）的一门学问。其目的就是要让计算机知道它到底看到了什么，尤其是文字资料。
由于OCR是一门与识别率拔河的技术，因此如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR最重要的课题，ICR（Intelligent Character Recognition）的名词也因此而产生。而根据文字资料存在的媒体介质不同，及取得这些资料的方式不同，就衍生出各式各样、各种不同的应用。
在此对OCR作一基本介绍，包括其技术简介以及其应用介绍。
一、OCR的发展
要谈OCR的发展，早在60、70年代，世界各国就开始有OCR的研究，而研究的初期，多以文字的识别方法研究为主，且识别的文字仅为0至9的数字。以同样拥有方块文字的日本为例，1960年左右开始研究OCR的基本识别理论，初期以数字为对象，直至1965至1970年之间开始有一些简单的产品，如印刷文字的邮政编码识别系统，识别邮件上的邮政编码，帮助邮局作区域分信的作业；也因此至今邮政编码一直是各国所倡导的地址书写方式。
OCR可以说是一种不确定的技术研究，正确率就像是一个无穷趋近函数，知道其趋近值，却只能靠近而无法达到，永远在与100%作拉锯战。因为其牵扯的因素太多了，书写者的习惯或文件印刷品质、扫描仪的扫瞄品质、识别的方法、学习及测试的样本……等等，多少都会影响其正确率，也因此，OCR的产品除了需有一个强有力的识别核心外，产品的 *** 作使用方便性、所提供的除错功能及方法，亦是决定产品好坏的重要因素。
一个OCR识别系统，其目的很简单，只是要把影像作一个转换，使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字，一律变成计算机文字，使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析，当然也可节省因键盘输入的人力与时间。
从影像到结果输出，须经过影像输入、影像前处理、文字特征抽取、比对识别、最后经人工校正将认错的文字更正，将结果输出。
在此逐一介绍：
影象输入：欲经过OCR处理的标的物须透过光学仪器，如影像扫描仪、传真机或任何摄影器材，将影像转入计算机。科技的进步，扫描仪等的输入装置已制作的愈来愈精致，轻薄短小、品质也高，对OCR有相当大的帮助，扫描仪的分辨率使影像更清晰、扫除速度更增进OCR处理的效率。
影象前处理：影像前处理是OCR系统中，须解决问题最多的一个模块，从得到一个不是黑就是白的二值化影像，或灰阶、彩色的影像，到独立出一个个的文字影像的过程，都属于影像前处理。包含了影像正规化、去除噪声、影像矫正等的影像处理，及图文分析、文字行与字分离的文件前处理。在影像处理方面，在学理及技术方面都已达成熟阶段，因此在市面上或网站上有不少可用的链接库；在文件前处理方面，则凭各家本领了；影像须先将、表格及文字区域分离出来，甚至可将文章的编排方向、文章的题纲及内容主体区分开，而文字的大小及文字的字体亦可如原始文件一样的判断出来。
文字特征抽取：单以识别率而言，特征抽取可说是OCR的核心，用什么特征、怎么抽取，直接影响识别的好坏，也所以在OCR研究初期，特征抽取的研究报告特别的多。而特征可说是识别的筹码，简易的区分可分为两类：一为统计的特征，如文字区域内的黑/白点数比，当文字区分成好几个区域时，这一个个区域黑/白点数比之联合，就成了空间的一个数值向量，在比对时，基本的数学理论就足以应付了。而另一类特征为结构的特征，如文字影像细线化后，取得字的笔划端点、交叉点之数量及位置，或以笔划段为特征，配合特殊的比对方法，进行比对，市面上的线上手写输入软件的识别方法多以此种结构的方法为主。
对比数据库：当输入文字算完特征后，不管是用统计或结构的特征，都须有一比对数据库或特征数据库来进行比对，数据库的内容应包含所有欲识别的字集文字，根据与输入文字一样的特征抽取方法所得的特征群组。
对比识别：这是可充分发挥数学运算理论的一个模块，根据不同的特征特性，选用不同的数学距离函数，较有名的比对方法有，欧式空间的比对方法、松弛比对法（Relaxation）、动态程序比对法（Dynamic Programming，DP），以及类神经网络的数据库建立及比对、HMM（Hidden Markov Model）…等著名的方法，为了使识别的结果更稳定，也有所谓的专家系统（Experts System）被提出，利用各种特征比对方法的相异互补性，使识别出的结果，其信心度特别的高。
字词后处理：由于OCR的识别率并无法达到百分之百，或想加强比对的正确性及信心值，一些除错或甚至帮忙更正的功能，也成为OCR系统中必要的一个模块。字词后处理就是一例，利用比对后的识别文字与其可能的相似候选字群中，根据前后的识别文字找出最合乎逻辑的词，做更正的功能。
字词数据库：为字词后处理所建立的词库。
人工校正：OCR最后的关卡，在此之前，使用者可能只是拿支鼠标，跟着软件设计的节奏 *** 作或仅是观看，而在此有可能须特别花使用者的精神及时间，去更正甚至找寻可能是OCR出错的地方。一个好的OCR软件，除了有一个稳定的影像处理及识别核心，以降低错误率外，人工校正的 *** 作流程及其功能，亦影响OCR的处理效率，因此，文字影像与识别文字的对照，及其屏幕信息摆放的位置、还有每一识别文字的候选字功能、拒认字的功能、及字词后处理后特意标示出可能有问题的字词，都是为使用者设计尽量少使用键盘的一种功能，当然，不是说系统没显示出的文字就一定正确，就像完全由键盘输入的工作人员也会有出错的时候，这时要重新校正一次或能允许些许的错，就完全看使用单位的需求了。
结果输出：其实输出是件简单的事，但却须看使用者用OCR到底为了什么？有人只要文本文件作部份文字的再使用之用，所以只要一般的文字文件、有人要漂漂亮亮的和输入文件一模一样，所以有原文重现的功能、有人注重表格内的文字，所以要和Excel等软件结合。无论怎么变化，都只是输出档案格式的变化而已。姓名:吴兆阳 学号:14020199009
转自机器人学习研究会
嵌牛导读:OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）的概念早于1920年代便被提出，一直是模式识别领域中重要的研究方向。近年来，随着移动设备的快速更新迭代，以及移动互联网的快速发展，使得OCR有更为广泛的应用场景，从以往的扫描文件的字符识别，到现在应用到自然场景中文字的识别，如识别身份z、yhk、门牌、票据及各类网络中的文字。
嵌牛鼻子:ORC技术
嵌牛提问:什么是ORC，如何使用？
嵌牛正文:
以深度学习兴起的时间为分割点，直至近五年之前，业界最为广泛使用的仍然是传统的OCR识别技术框架，而随着深度学习的崛起，基于这一技术的OCR识别框架以另外一种新的思路迅速突破了原有的技术瓶颈（如文字定位、二值化和文字分割等），并已在工业界得到广泛应用。
笔者针对业务中的身份z照片文字识别需求分别尝试了传统OCR识别框架及基于深度学习的OCR识别框架。下面就以身份z文字识别为例分别简要介绍两种识别框架。
传统OCR技术框架
如上图所示，传统OCR技术框架主要分为五个步骤：
首先文本定位，接着进行倾斜文本矫正，之后分割出单字后，并对单字识别，最后基于统计模型（如隐马尔科夫链，HMM）进行语义纠错。可按处理方式划分为三个阶段：预处理阶段、识别阶段和后处理阶段。其中关键在于预处理阶段，预处理阶段的质量直接决定了最终的识别效果，因此这里详细介绍下预处理阶段。
预处理阶段中包含了三步：
定位中的文字区域，而文字检测主要基于连通域分析的方法，主要思想是利用文字颜色、亮度、边缘信息进行聚类的方式来快速分离文字区域与非文字区域，较为流行的两个算法分别是：最大极值稳定区域(MSER)算法及笔画宽度变换(SWT)算法，而在自然场景中因受到光照强度、拍摄质量和类文字背景的干扰，使得检测结果中包含非常多的非文字区域，而目前从候选区域区分出真正文字区域主要两种方法，用规则判断或轻量级的神经网络模型进行区分；
文本区域图像矫正，主要基于旋转变换和仿射变换；
行列分割提取出单字，这一步利用文字在行列间存在间隙的特征，通过二值化并在投影后找出行列分割点，当在文字与背景的区分度较好时，效果很好，而拍摄的中光照、摄像质量的影响，并且文字背景难以区分时，常造成错误分割的情况。
下面介绍基于传统OCR框架处理身份z文字识别：
身份z识别技术流程与上述框架稍微有所差异。对该问题，已知先验信息：a证件长宽固定；b字体及大小一致；c文本相对于证件位置固定；d存在固定文字。因此，处理该问题的思路为：先定位目标物体（证件），矫正后提取文字进行识别，最后进行语义纠错，如下图：
目标物体定位并矫正。基于现有的先验信息，定位最后的方法为采用模板关键点特征匹配的方法，并利用模板上特征点及目标图像特征点坐标之间的关系进行透视变换，以定位目标物体，如下图所示。接着，基于四角的坐标，进行旋转、仿射、尺寸的变换，并提取出目标物体的俯视图。
因文字位置相对固定，接着便分割出文字区域，二值化后，行列分割出单个字符。这里的技术难点在于二值化，二值化效果的好坏直接影响字符分割，并最终影响识别结果。受光照和拍摄质量的影响，全局二值化难以设置统一的阈值，而自适应二值化算法易受到阴影及模糊边界的干扰。所以在这边尝试过许多方法，测试下来未发现在任何情形下效果都满足要求的方法。
分割出单字后接着用分类器进行识别，并在这步基于统计上的先验信息定义了一个简单的优化函数，可看做1-gram语言模型。先验信息为：2400（总共660273）汉字的使用频率之和为99%以上。定义的优化函数为：
式中，Pi为该字出现的概率，confi为置信度值。
下图给出了示例：
因上述的优化过程中假定各状态相互独立并与上一状态没有联系，故不可避免存在语义上的错误。而如何基于现有的输出序列，对序列进行语义上的修正，那么最直观的想法就是用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）解决这个问题，其基于观察序列，求出最优隐序列。其可以抽象为如下图的过程。在给定O序列情况下，通过维特比算法，找出最优序列S：
传统OCR冗长的处理流程以及大量人工规则的存在，使得每步的错误不断累积，而使得最终识别结果难以满足实际需求。接下来讨论基于深度学习的OCR。
基于深度学习的OCR识别框架
目前，从技术流程上来说，主要分为两步，首先是检测出图像中的文本行，接着进行序列识别。 可见，基于深度学习的OCR识别框架相比于传统OCR识别框架，减少了三个步骤，降低了因误差累积对最终识别结果的影响。
文本行检测，其又可分为水平行文字检测算法与倾斜文字行检测算法。这里主要介绍下Tian提出算法CTPN，其算法框架如下图。主要思路是将文本行识别看做一个序列识别问题，不同于一般的目标检测问题，引入RNN来利用上下文的信息。
具体流程为：
用VGG16的5个卷积层得到特征图（feature map，WHC）；
在Conv5的feature map的每个位置上取33C的窗口的特征，这些特征将用于预测该位置k个anchor（anchor的定义和Faster RCNN类似）对应的类别信息，位置信息；
将每一行的所有窗口对应的33C的特征（W33C）输入到RNN（BLSTM）中，得到W256的输出；
将RNN的W256输入到512维的fc层；
fc层特征输入到三个分类或者回归层中。第二个2k scores 表示的是k个anchor的类别信息（是字符或不是字符）。第一个2k vertical coordinate和第三个k side-refinement是用来回归k个anchor的位置信息。2k vertical coordinate表示的是bounding box的高度和中心的y轴坐标（可以决定上下边界），k个side-refinement表示的bounding box的水平平移量。这边注意，只用了3个参数表示回归的bounding box，因为这里默认了每个anchor的width是16，且不再变化（VGG16的conv5的stride是16）。回归出来的box如Fig1中那些红色的细长矩形，它们的宽度是一定的；
用简单的文本线构造算法，把分类得到的文字的proposal（图Fig1（b）中的细长的矩形）合并成文本线。
上图为给出基于CTPN的例子，框线部分是算法识别出的文字行，可见在光照不均、人工合成及文字背景对比不明显的情形下均有很好的效果。 相比于传统文字定位方法，具有更好的鲁棒性及明显的优势。
文字行识别。近两年比较受关注的主要有两种，一种是CNN+RNN+CTC的方法，另外一种是用attention model+CNN+RNN的方法。这里主要介绍下CNN+RNN+CTC，算法框架由图给出。分为三层，CNN层、RNN层及解码（transcription）层。在CNN层，用于提取图像特征，利用Map-to-Sequence表示成特征向量；在RNN层，用双向LSTM识别特征向量，得到每列特征的概率分布；在解码层，利用CTC和前向后向算法求解最优的label序列。因此，该方法能够识别不定长的文字行。
两个例子：
Out：辽宁省长海县广鹿乡沙尖
Out：河南省邓州市九龙乡姚营是给矫正视力03以下低视力和盲人使用的，这个视力值普通眼镜帮不到，所以研发这种特殊的低视力和盲人专用助视器。助视器现在技术发展很快，从前是手持的光学放大镜、电子放大镜以及望远助视器；随着科技进步翠鸟视觉用AI、光学、5G物联网与传感等十余种技术融合研发了头戴眼镜式和低视力学生等专用台式助视器提高学习工作效率，适合视力002到03之间的低视力和盲人。这种学习工作用台式助视器双摄像头捕捉画面超大屏幕双屏显示远近不同内容：黑板上的及学生课桌上课本、作业、笔记内容。支持多倍数放大，相册储存课堂笔记等重要信息，孩子不用因视力影响学习，解决看不清黑板跟不上课堂进度，来不及记录笔记等问题，让低视力孩子在正常学校也轻松学习。翠鸟视觉头戴式低视力人群用助视器，有智能AI助视远近两用看远看近都可以的和开普勒潜望加调焦纯光学助视器的。能根据不同情况的双眼视力分别调整瞳距俯仰角等、比如楼梯看不清通过视觉增强技术多种色彩模式提高辨识度看清楼梯，比如视野缺损的低视力等不同情况分别调整，功能比较多。
随着人工智能的热度上升，图像识别这一分领域也渐渐被人们所关注。图像识别中最贴近我们生活的可能就是 OCR 技术了。可能很多同学还不知道什么是 OCR。我们先来看下 OCR 的定义：
今天就来简单分析下 OCR 技术的原理，不会涉及具体的算法讲解和推导，毕竟每一个算法都能占很长的篇幅，每一个算法都能重新开一篇来写。
从整体上来说，OCR一般分为两个大步骤：图像处理以及文字识别。
识别文字前，我们要对原始进行预处理，以便后续的特征提取和学习。这个过程通常包含：灰度化、二值化、降噪、倾斜矫正、文字切分等子步骤。每一个步骤都涉及了不同的算法。我们以下面这张原始为例，进行每个步骤的讲解。
灰度化（gray processing），在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0-255。说通俗一点，就是将一张彩色变为黑白。
灰度化一般有分量法、最大值法、平均值法、加权平均法四种方法对彩色图像进行灰度化。
一幅图像包括目标物体、背景还有噪声，要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体，最常用的方法就是设定一个阈值T，用T将图像的数据分成两部分：大于T的像素群和小于T的像素群。这是研究灰度变换的最特殊的方法，称为图像的二值化（binaryzation）。
二值化的黑白不包含灰色，只有纯白和纯黑两种颜色。
二值化里最重要的就是阈值的选取，一般分为固定阈值和自适应阈值。 比较常用的二值化方法则有：双峰法、P参数法、迭代法和OTSU法等。
现实中的数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，称为含噪图像或噪声图像。减少数字图像中噪声的过程称为图像降噪（Image Denoising）。
图像中噪声的来源有许多种，这些噪声来源于图像采集、传输、压缩等各个方面。噪声的种类也各不相同，比如椒盐噪声，高斯噪声等，针对不同的噪声有不同的处理算法。
在上一步得到的图像中可以看到很多零星的小黑点，这就是图像中的噪声，会极大干扰到我们程序对于的切割和识别，因此我们需要降噪处理。降噪在这个阶段非常重要，降噪算法的好坏对特征提取的影响很大。
图像降噪的方法一般有均值滤波器、自适应维纳滤波器、中值滤波器、形态学噪声滤除器、小波去噪等。
对于用户而言，拍照的时候不可能绝对的水平，所以，我们需要通过程序将图像做旋转处理，来找一个认为最可能水平的位置，这样切出来的图，才有可能是最好的一个效果。
倾斜矫正最常用的方法是霍夫变换，其原理是将进行膨胀处理，将断续的文字连成一条直线，便于直线检测。计算出直线的角度后就可以利用旋转算法，将倾斜矫正到水平位置。
对于一段多行文本来讲，文字切分包含了行切分与字符切分两个步骤， 倾斜矫正 是文字切分的前提。我们将 倾斜矫正 后的文字投影到 Y轴，并将所有值累加，这样就能得到一个在y轴上的直方图。
直方图的谷底就是背景，峰值则是前景（文字）所在的区域。于是我们就将每行文字的位置给识别出来了。
字符切分和行切分类似，只是这次我们要将每行文字投影到 X轴。
但要注意的是，同一行的两个字符往往挨的比较紧，有些时候会出现垂直方向上的重叠，投影的时候将他们认为是一个字符，从而造成切割的时候出错（多出现在英文字符）；也有些时候同一个字符的左右结构在X轴的投影存在一个小间隙，切割的时候误把一个字符切分为两个字符（多出现在中文字符）。所以相较于行切分，字符切分更难。
对于这种情况，我们可以预先设定一个字符宽度的期望值，切出的字符如果投影超出期望值太大，则认为是两个字符；如果远远小于这个期望值，则忽略这个间隙，把间隙左右的“字符”合成一个字符来识别。
预处理完毕后，就到了文字识别的阶段。这个阶段会涉及一些人工智能方面的知识，比较抽象，没法用表达，我尽量讲得简单易懂一些。
特征是用来识别文字的关键信息，每个不同的文字都能通过特征来和其他文字进行区分。对于数字和英文字母来说，这个特征提取是比较容易的，总共就 10 + 26 x 2 = 52 个字符，而且都是小字符集。对于汉字来说，特征提取的难度就比较大了，因为首先汉字是大字符集；其次国标中光是最常用的第一级汉字就有3755个；最后汉字结构复杂，形近字多，特征维度就比较大。
在确定了使用何种特征后，还有可能要进行特征降维，这种情况下，如果特征的维数太高，分类器的效率会受到很大的影响，为了提高识别速率，往往就要进行降维，这个过程也很重要，既要降低特征维数，又得使得减少维数后的特征向量还保留了足够的信息量（以区分不同的文字）。
对一个文字图像，提取出特征，丢给分类器，分类器就对其进行分类，告诉你这个特征该识别成哪个文字。分类器的设计就是我们的任务。分类器的设计方法一般有：模板匹配法、判别函数法、神经网络分类法、基于规则推理法等，这里不展开叙述。在进行实际识别前，往往还要对分类器进行训练，这是一个监督学习的过程。成熟的分类器也有很多，有 SVM，CNN 等。
其实就是对于分类器的分类结果进行优化，这一般就要涉及自然语言理解的范畴了。
首先是形近字的处理：举个栗子，“分”和“兮”形近，但是如果遇到“分数”这个词语，就不应该识别为“兮数”，因为“分数”才是一个正常词语。这需要通过语言模型来进行纠正。
其次是对于文字排版的处理：比如一些书籍是分左右两栏的，同一行的左右两栏不属于同一句话，不存在任何语法上的联系。如果按照行切割，就会把左行的末尾和右行的开头连在一起，这是我们不希望看到的，这样的情况需要进行特殊处理。
OCR 的大致原理就是这样。整体上来看，OCR 的步骤繁多，涉及的算法复杂，针对每一个步骤，每一个算法都有许多单独的研究论文，本文无法进行深入探讨。如果从零开始做 OCR，这将是一个浩大的工程。笔者才疏学浅，对于模式识别、机器学习也属于入门阶段，如果有错漏的地方，还请各位斧正。
光学字符识别 (OCR) 软件，10年前我就使用了，那时候上网、联网远没有现在这么方便、普遍。这个软件使用时是不需要联网的。新版的OCR软件更人性化、实用化，不可能把自己的软件应用范围缩小到、局限于联网状态！这等同于退步行为，将会失去许多用户群的!OCR软件的更新、升级，可能需要联网下载；但也不是绝对的。你可以在普通上网时、或者听到别人说起：OCR软件更新到某某版了。你可以单独下载更新内容，然后对软件实施更新。
有些软件是收费的、或付费后购买的，或者即使破解了但使用时需要先登录的，否则软件不工作的。如果是这样，你注册、登录都没有问题的，你可以继续使用；不然，你可以重新下载免费软件，以方便使用。随着互联网时代的快速发展,发票形式也有了较大改变,“互联网+”式的电子发票符合时代潮流,更像是一个商业活动中的收付款凭证,在医院实际的经营管理中,由于其经济业务类型较多,运用电子发票不但能拓展多个活动领域,还能方便病人,改善服务质量,因而当前其广泛应用在医院活动中。
一、电子发票对医院财务工作的影响
电子发票在使用期间给医院财务工作带来诸多积极影响,首先,电子发票在应用的过程中借助网络技术,从开具到传输都极为方便,由于其内部的多项信息可储存在网络系统中,因而还带有便携性特征,在使用电子发票后,我国每年大约可节约2000亿张纸张,重量约1150万吨,不但保护了环境,也节约了多类资源。具体来说,运用电子发票可有效改善医院财务工作的效率。基于当前多数医院的信息化水平较高,采用电子发票后,其内部信息会自动储存在网络系统中,可根据需要进行分析、整合与汇总,避免了财务人员的二次参与,降低因人为要素而产生的误差,有效改善工作效率。其次,电子发票的使用还能优化交易程序。当发生商业交易后,电子发票可立即达成,借助短信、微信或邮箱购买方可迅速查看,防止遗失等不良现象的出现。比如,当病人在挂号区或交款处完成交款后,运用电子发票可使该程序更为优化,保障交付款或财务工作的流程。最后,若采用纸质发票,当购买方出现遗失后会浪费更多的时间寻找,也给生活带来诸多不便;而医院内部的财务工作也会因核算不明而影响其工作状态与效果,电子发票则可有效规避该问题,管理人员只需定期检查网络系统,并保证其正常运转,则电子发票中的各项数据都不会遗失,财务核算工作也会更加有序。
二、采用电子发票给医院财务核算工作带来的问题
由于医院的经营活动较多,采用电子发票可极大方便相关工作,但在应用过程中也会带来些许问题,对医院财务工作可能产生不利影响。
其一,当前电子发票的普及率仍然不高。虽然医院的活动业务较多,但部分供应商,如技术服务、试剂耗材或设备等方面在其各自的领域有着对应资质,当其采用招标采购入围后,具有开设电子发票的相关权限,但部分企业只拥有纸质发票的权限。多数传统类型的财务报销其审核方式仍为纸质票据,此类票据即使转化为电子发票,还需在其打印后实行人工审核,进而完成结算报销工作,因此,相关部门应增加电子发票的普及率,要增加设备供应商拿到开具电子发票资质的数量,使此类形式应用地更为广泛。
其二,部分电子发票还会发生重复报销的情况。相较于纸质发票,电子发票的获取较为简单,即下载与打印,在传统模式中财务人员审核票据较清晰,但当前电子发票存有重复性,则财务人员难以仔细甄别,且会耗费大量的时间与精力,也加大了票据重复的概率,由于电子发票带有重复打印特征,可能会产生恶意报销现象,也严重影响了医院财务工作的正常进展。
其三,电子发票还存有安全问题。若购票人从正规渠道取得,该电子发票则为真实票据,原因在于其已由税务机关完成核验,但相较于纸质发票,电子发票中的数据信息更易篡改,在进行篡改后即使查验该发票其结果也无济于事,因而较难把控电子发票的安全性。此外,电子发票中的数据信息全都储存在网络系统中,医院虽能利用多种信息技术手段提升内部系统安全,但若发生意外状况或系统出现崩溃都可能出现信息遗失,给电子发票信息带来些许安全隐患。
三、医院财务精细化核算中采用电子发票的实际应用
(一)财务管理系统
1合理设立医院财务管理流程
医院财务传统报账流程为当发生经济业务时,报账人会立即整理发票并粘贴,待传递到负责人手中后其负责审批签章,待完成此项工作后报账人会将其传递到财务部门继而开展审核工作,并绘制记账凭证,从而实行报账资金支付。基于当前传递发票的形式为手工,报账人会因为某一、两项的报销内容不符合规定或手续不全而进行多次传递,该方式不但额外占用了财务人员的时间,还极大损耗传递人员的精力,无谓地消耗人力资源,且严重减低财务部门的结算效率,阻碍医院财务核算工作的正常进行,因此,引入电子发票成为当前医院财务管理工作的必然选择。通过对电子发票的使用可有效改进传统报账流程,管理人员可将电子发票与财务管理体系有效连接,在电子发票中财务人员可直接看到其内部信息,如发票付款、金额与品名等,并自行组成记账凭证,不仅极大缩减了工作流程,还使该项财务工作变得更为有序、简洁[1]。
2电子发票的实际运用方式
医院财务管理体系中运用电子发票,其实际使用方式可分为三种,第一,电子发票可连接税务系统,借助OCR识别技术能准确获取发票号码与发票代码,由国家税务总局的管理系统开展验证工作,其能生出正确的发票信息,财务人员可对两张发票进行详细比对,进而确认发票信息的真伪。第二,医院内部管理人员还能建立电子发票系统数据库,其内部包含着完整的发票信息,在进行票据报销时可开展票单的自检比对,从发票代码到发票号码,避免出现想避税而引发的恶意退票行为,在完成数据对比后重复报销问题也可有效消除。第三,医院内部还需设置网络结算报销体系,工作人员应借助二维码技术,将物联网内部的药品试剂耗材或设备设定相应数据信息,依照UDI识别技术财务人员可精准识别其设备对应的信息,在开展报销活动时从发票内部提取其全部资料,如设备名称、付款信息等,并产生记账凭证。采用电子发票能有效改进财务核算的各项工序,使该工作更为精细化,管理人员应借用多种信息技术,有效降低电子票据可能出现的问题。
(二)电子档案
1电子发票的使用形式
电子发票也能运用到医院的电子档案中,医院内部含有档案信息系统,在进行信息审核的过程中,电子发票将与入账凭证、报销凭证共同转化为信息资料并录入到信息管理体系内。医院在接收发票时,当前只有部分大型供应商具有电子发票的开具资质,小型业务企业大多以纸质发票居多,由于医院含有较多经营活动,电子发票与纸质发票的数量都较多,财务核算与管理人员应采用科学方法来提升电子发票的应用效率。
一方面,在整合电子发票的过程中财务人员要精准读取其内部的关键信息,并将其转变成报销单据的信息,进一步简化报销填单流程,既增强了报销填单的准确性,又节省了员工时间,改善其工作效率。另一方面,在处理传统纸质发票时,工作人员可借助虚拟打印技术将纸质文件改变成影像,在进行提单审核时可直接运用影像形式,以信息存储的方式将其带入网络系统内,这样不仅可以增强电子档案的保存效率,也能有效改善纸质发票的保存效果。
2电子发票的运用范围
由于电子档案系统带有开放权限,针对报销部门,为避免重复报销现象的出现,财务管理人员应及时看到报销状态的变化,因而要利用查验系统对电子发票的内部信息进行锁定与归集,只有掌握了报销动态后,才能有效遏制多种不良现象,电子发票的使用范围才会更加广泛。而对于供应商来说,借用电子档案系统中的数据信息能及时看到药品承兑进度与设备分期支付的实际状况,电子发票的运用效果可更加显着。在医院管理部门来看,基于电子档案内部的信息管理系统较为专业,数据信息则是有效提取后进行的汇总分类,电子发票中的各项数据指标更为清晰,既能提升财务核算效率,还能为此后的各项经济决策提供数据支撑,强化了电子发票的适用范围[2]。
(三)大数据分析
当前医院的财务管理工作正朝着精细化方向发展,并依照不同业务类型提取对应性数据,从而为医院管理人员提供更加合理、科学的决策。
首先,随着大数据技术的广泛运用,财务人员需将该技术与电子发票巧妙结合,并用其开展财务分析、指标考核或数据信息的分类统计等,由于电子发票的运用背后隐藏着大数据,不但能展示出大数据的事实性,还能够精准地预测未来经济的发展方向与业务发展趋势。其次,基于医院较多的经营活动,其可采用物联网技术,电子发票还能与物联网技术结合,使管理人员科学掌控各类经营活动的具体流程,在管理此类发票的过程中看到所有的医疗物资产品的实际业务流程,如订单、发货、开票、应用与结算等,通过多环节管控,促进了财务核算的管理水平。最后,在提供优质的医疗服务方面,医院管理人员也可有效结合大数据技术与电子发票,当病患者入院或出院时,采用该项技术能让患病家属及时掌握患者的身体状态,了解当前治疗效果,同时,医护人员借助大数据内的信息也能得到最新情况,进而提供更加针对性的服务,进一步提升医院竞争力,促进其经济效益。
结语
综上所述,随着科学技术的快速发展,医院财务核算工作也更为精细,在应用电子发票的过程中出现些许问题,财务核算人员应不断优化内部管理系统,改善电子发票的运用方式,运用更为科学的方法让其与财务核算相结合,从而逐步完善医院财务工作,不断提升其服务质量与管理水平。
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