爱丁堡，2024 年 6 月 4 日——电子商务税务合规解决方案领域的领先创新者 Lovat 今天宣布在文档识别和数据提取方面取得了重大进展。这项尖端技术使用机器学习模型来简化税务文件的处理，并节省用户的时间和资源。

“我们了解电子商务企业在处理税务文件时面临的挑战，”Lovat 首席执行官 Olga M. 说道。“手动输入格式不佳的文档中的数据不仅耗时，而且容易出错。我们的新机器学习模型可以自动提取数据，消除这些挫败感并确保准确性。”

不一致的税务文件带来的挑战

税务文件，尤其是来自国际来源的税务文件，通常格式不一致，货币不同，并且用外语书写。研究表明，超过 70% 的企业由于布局、字体样式和数据呈现不一致而难以处理税务文件。这导致：

• 浪费时间：手动输入格式不佳的文档中的数据可能意味着企业会浪费大量时间。
• 错误率增加：手动数据输入中的拼写错误和不一致会导致代价高昂的纳税申报错误和罚款。
• 效率降低：低效的数据处理会阻碍组织满足纳税申报截止日期和有效管理合规义务的能力。
• Lovat 的解决方案：基于图像识别的自动预分类。

Lovat 的文档识别功能使用先进的机器学习，自动从发票、支票、免税证书等税务文件中提取重要信息。

Lovat 的文档识别功能在来自不同国家的大量文档上进行了测试，准确率高达 90%。此外，自学系统通过将错误识别的数据纳入训练过程来不断改进模型的性能。

通过最先进的技术提高准确性

Lovat 的文档处理流程超越了初始提取。该系统使用名为 Llama 的大型语言模型 (LLM) 来识别和纠正提取数据中的错误。这种多阶段方法可确保重要控制信息的最高准确性。

Lovat 致力于创新，使电子商务企业能够更轻松、更高效地管理复杂的全球税收法规。

关于 Lovat

Lovat 使电子商务企业能够管理复杂的全球税收合规性。我们的用户友好型软件简化了 111 多个国家/地区的增值税申报计算、报告和归档。Lovat 还提供有关监管变化的专家建议以及注册和审计支持等附加服务。