输入包含多张发票图片的文件夹，关键操作是发送指定提示词让AI解析图像内容，产出为整理好的金额、日期及项目名称数据。此方法旨在将重复性录入工作自动化，减少人工核对错误，提升财务处理效率。
准备待处理的发票素材
首先收集需要报销的发票文件。确保所有图片清晰可读，避免模糊或反光严重的照片影响识别准确率。将这些发票统一放入一个独立的文件夹中，例如命名为“待报销发票”，以便后续操作时能一次性选中所有相关素材。
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构建并发送提取指令
打开支持图像理解的AI工具，上传刚才准备好的文件夹或批量选择这些图片。在对话框中输入明确的提取指令。核心要求是只关注三个关键字段：金额、日期和项目名称。不要添加无关的格式要求，保持指令简洁以降低模型理解偏差。
把这批发票里的金额、日期、项目名称全部提取出来，整理成一个文件夹。
发送该指令后，等待AI完成解析。此时系统会尝试从每张发票中提取上述三项信息。注意观察是否有报错或遗漏提示，这通常意味着某张图片过于模糊或角度倾斜严重。
逐项回查与数据核对
AI生成的结果并非绝对准确，必须进行人工复核。打开AI返回的数据列表，逐行对照原始发票图片。重点检查金额的小数点位置是否正确，日期格式是否符合公司要求，以及项目名称是否完整无缺字。
- 核对金额：确认数字与票面一致，注意大小写转换后的数值准确性。
- 核对日期：检查年月日是否对应正确，避免跨页发票导致的日期错位。
- 核对项目：确保项目名称没有因OCR识别错误而产生错别字，如“服务费”误识为“服务货”。
对于发现错误的条目，直接在原图中修正或重新提交该单张图片进行单独提取。通过这种“机器初筛+人工精校”的模式，可以大幅缩短纯手工录入的时间，同时保证数据的可靠性。
