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建立可追溯的收据审核决策流程
提取收据字段、核算行项目与总额，并基于可测评标准将异常收据送入人工审计队列。
目标
提取收据字段、核算行项目与总额，并基于可测评标准将异常收据送入人工审计队列。
步骤
- 为收据字段和审计决策定义结构化输出及标注样本。 [src-openai-build-receipt-review-audit-decision]
- 构建提取步骤，再用规则检查行项目、小计、税额和总额。 [src-openai-build-receipt-review-audit-decision]
- 评估错误类型及误判成本，调整审计路由并保留待审样例。 [src-openai-build-receipt-review-audit-decision]
验证方式
在留出样本上逐字段比对商户、日期、条目、税和总额；确认植入的算术错误触发审计。
故障处理
若审计决策错误，先区分OCR提取错与规则判断错；不要通过放宽阈值掩盖金额识别问题。
权限边界
前置条件
- OpenAI API密钥、样本收据图像、结构化标注和用于评估的隔离数据集。
权限边界
- 图像可能上传至模型API并产生费用；结果仅用于审计建议，不写入付款或报销系统。
限制
来源是小样本评测驱动原型，需扩充代表性样本并由财务人员复核规则。
固定上游来源
- 仓库
- openai/openai-cookbook
- 文件路径
- examples/partners/eval_driven_system_design/receipt_inspection.ipynb
- 固定提交
5bd6cb40b6b84b69b2032d810610aa85064102df- 来源检查
- 2026-10-14 · 已按固定上游来源核对
仓库指标
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许可证: MIT