收據和發票擷取、配對、分類是一個 Chrome 擴充功能,旨在簡化費用管理。它自動化了在線擷取收據和發票、將它們與任何卡片或銀行帳戶的交易配對,以及對它們進行分類的過程。這個工具將傳統上繁瑣的任務轉變為只需幾秒鐘就能完成的快速自動化操作。
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輕鬆從網站和電子郵件直接擷取收據和發票的圖像。
與 Quickbooks、Xero、Sage、NetSuite 等主要會計平台,以及眾多 CRM 和工作管理平台完全整合。
連接您現有的卡片和支票帳戶,無需遷移到專有解決方案。
在您進行交易後立即收到費用通知。
自動將擷取的收據與您帳戶中的相應交易配對。AI 驅動的算法對收據進行分類,以便更輕鬆地追蹤。
將每週費用管理時間從數小時縮短到只需幾次點擊。
最小化可能導致收入損失或可報銷費用損失的錯誤。
優先考慮簡單性,使團隊成員的收據提交和分類增加了約 80%。
我們高度重視用戶隱私,您的數據不會用於任何訓練目的。您可以隨時刪除您的帳戶,所有數據也將被刪除。
如果每天 20 次免費的 GPT-4o 對話不能滿足您的需求,而您嚴重依賴 GPT-4o,您可以考慮訂閱我們價格合理的產品。
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建立 nb.no 書籍和圖片搜尋結果的相似度 說明: * 此任務旨在建立一個系統,能夠比較 nb.no 平台上的書籍和圖片搜尋結果之間的相似度。 * 相似度可以基於多種因素計算,例如書名、作者、出版日期、圖片內容、標籤等。 * 建立的系統可以應用於許多場景,例如: * 推薦相關書籍或圖片 * 檢索相似書籍或圖片 * 找出書籍和圖片之間的關聯性 技術方案: * 可以使用機器學習算法來計算相似度,例如: * 詞嵌入: 將書籍和圖片的文字描述轉換成向量,計算向量之間的距離。 * 圖像識別: 使用深度學習模型分析圖片內容,提取特徵,計算特徵之間的相似度。 * 也可以使用傳統的文本處理和圖像處理技術,例如: * TF-IDF: 計算書籍和圖片中詞彙的權重,比較詞彙的相似度。 * 顏色直方圖: 計算圖片中不同顏色的出現頻率,比較顏色分布的相似度。 挑戰: * nb.no 平台的資料結構和搜尋算法可能需要深入了解才能有效地提取相關資訊。 * 不同類型資料(文字和圖片)的相似度計算需要不同的方法,如何融合不同類型的資訊是一個挑戰。 * 如何平衡準確性和效率,是一個需要考慮的因素。
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