在發票查驗方面，主要采用機器視覺的技術，將基於卷積神經網絡的深度學習算法應用於發票圖片的識別，可以大大減少發票信息錄入和審核的工作量。
基於AI的圖像識別技術，在海量數據的支持下，AI可以不斷學習和訓練自己，從而達到不斷提高準確率的目的。
語音識別技術主要是通過文字和數字來識別發票的具體內容，從而完成發票查驗。
人工智能技術在金融領域的應用
財務管理模式的識別。財務管理模式是指對企業復雜的數據信息進行分類和分析的系統。對於人工智能來說，數據信息的分類是壹個通用的功能，但是在企業的財務管理中，這個功能起著非常重要的作用。
在實際應用中，有兩種不同類型的財務管理模式:壹種是統計財務管理模式，主要是用向量來表示每壹個具體的數據信息，既可以提高識別數據信息的效率，又可以避免出錯。
另壹種是模糊財務管理模式，主要是在龐大的信息數據庫中找到壹個相對標準的評價指標，並根據這個模糊標準對新錄入的信息數據進行分類統計。
財務會計。傳統的財務會計需要公司每個月手工處理數以千計的結算明細，然後與發票進行匹配並核銷，以核實往來賬目，並為後續向供應商收款和付款提供依據，這需要數千個人工小時。
如果使用機器人，完全可以代替人工操作，可以在非工作時間進行業務處理。工作時間會小於5%，出錯率接近於零，可以大大提高工作效率。
財務分析。通過人工智能系統，可以對企業的生產經營財務狀況進行分析整理，將收集錄入的信息系統劃分到不同的板塊進行數據整合。同時，在整個模型中，可以根據具體數據進行更改。