Кассовый чек
Данные продавца, строки товаров, налог и итог.
Извлечение данных из квитанций
Превратите квитанции в нужные вам структурированные данные
Извлекайте данные продавца, даты покупки, налоги, итоги, платёжную информацию, позиции и собственные поля из квитанций без ручного ввода данных.
77 языков
Редактируемые поля
JSON и CSV
1 кредит за страницу
квитанция_0426.jpg
CITY MARKET
ул. Главная 24 · Квитанция о покупке
Кофейные зёрна12,00 €
Молоко3,20 €
Выпечка4,80 €
Налог2,00 €
Дата22.08.2026
ОплатаКарта
ИТОГО22,00 €
Продавец → City Market
Оплата → Карта
Итого → 22,00 €
Проблема квитанций
Маленькие документы создают много ручной работы
Квитанции короткие, но содержащуюся в них информацию всё равно нужно находить, проверять и вводить в другое место. Когда процесс повторяется на десятках и сотнях документов, разница между ручным вводом и автоматизированным извлечением данных становится существенной.
Извлечение данных из квитанций превращает детали квитанций в структурированные поля, чтобы работать со значениями напрямую, а не читать каждую квитанцию по отдельности.
Определить продавцаНазвание, адрес и данные компании.
Зафиксировать покупкуДату, товары, количества и цены.
Собрать финансовые значенияНалог, скидки, сумму без налога и итог.
Записать платёжные данныеСпособ оплаты и другие важные ссылки.
Поля квитанции
Используйте предложенные поля — и сделайте их своими
Выберите Квитанция как тип документа и начните с предложенных полей для покупок. Свободно изменяйте их или добавляйте свои.
Шаблон «Квитанция»
Редактируемая структура извлечения
merchant_nameТекст
purchase_dateДата
subtotalЧисло
taxЧисло
totalЧисло
payment_methodТекст
line_itemsСписок
Добавить своё поле+
Гибкое извлечение
Стандартные поля — только отправная точка
Разным процессам нужна разная информация из квитанций. Оставьте общие поля или добавьте данные, важные именно вашей команде. Для документов, которым нужна совершенно другая структура, настраиваемое извлечение данных позволяет задать схему с нуля.
01
Захватите типичные данные
Продавец, дата, налог, итог, способ оплаты и позиции.
02
Добавьте свои поля
Категория расходов, имя сотрудника, отдел, код проекта или внутренняя ссылка.
03
Верните структурированную информацию
Используйте выбранные данные как JSON или CSV вместо ручного копирования.
Категория расходов
Код проекта
Отдел
Ссылка на сотрудника
Разные квитанции
Одна и та же информация из разных макетов
Квитанции магазинов, ресторанов и сервисные квитанции выглядят по-разному. Макет меняется, а нужные вам данные остаются неизменными — одна из причин, почему извлечение данных из документов с помощью ИИ полезно для документов без единого шаблона.
Ресторанная квитанция
Позиции, налоги, чаевые, итоги и платёжные данные.
Сервисная квитанция
Детали услуги, номера ссылок, даты и итоги.
Структурированные результаты
Из квитанции в JSON или CSV
Вместо того чтобы держать информацию квитанции запертой в изображении или PDF, превратите выбранные значения в структурированные данные для проверки, хранения или использования. Тот же подход полезен, когда нужно извлечь конкретные данные из PDF-документов, а не возвращать всю страницу целиком.
Квитанция в JSON
Используйте структурированный JSON, когда данные квитанции должны попадать в приложение, базу данных или другой цифровой процесс.
{
"merchant_name": "City Market",
"purchase_date": "2026-08-22",
"tax": 2.00,
"total": 22.00,
"payment_method": "Карта",
"currency": "EUR"
}Данные квитанции в CSV
Экспортируйте поля квитанции в CSV, когда нужна простая таблица для проверки, учёта расходов или работы в таблицах.
| Продавец | Дата | Налог | Итого | Оплата |
|---|---|---|---|---|
| City Market | 22.08.2026 | 2,00 € | 22,00 € | Карта |
| Corner Café | 23.08.2026 | 1,40 € | 15,90 € | Наличные |
| Nova Store | 24.08.2026 | 4,60 € | 52,10 € | Карта |
OCR квитанций
Сделайте отсканированные квитанции полезнее распознанного текста
OCR квитанций помогает читать текст со сканов и фотографий. Но полезный результат — это обычно конкретный набор значений, а не весь текст квитанции.
Heyyel Data Extractor использует распознавание документа как часть процесса извлечения и организует результат вокруг выбранных вами полей. Подробнее о различии — в статье OCR против извлечения данных: распознанный текст и структурированные поля — не одно и то же.
PDF
PNG
JPG
WebP
TIFF
Файл квитанции
PDF, скан или изображение
↓
Распознавание документа
Чтение содержимого квитанции
↓
Выбранные поля
Продавец, дата, налог, итог, позиции и другое
↓
Структурированный результат
JSON или CSV
Обработка квитанций
Сократите повторяющийся ввод квитанций
Когда квитанции нужно регистрировать, проверять или категоризировать, повторяющаяся часть — это поиск одной и той же информации и её повторный ввод.
Ручная обработка квитанций
1
Открыть квитанцию
Прочитать продавца, дату, товары и итоги.
2
Ввести значения вручную
Скопировать информацию в таблицу или другой инструмент.
3
Повторить для следующей
Выполнить ту же работу снова и снова.
С извлечением данных из квитанций
1
Выбрать поля
Начать с предложенных или адаптировать под свой процесс.
2
Извлечь выбранные данные
Получить значения в согласованной структуре.
3
Экспортировать результат
Использовать JSON или CSV в зависимости от дальнейшей обработки.
Сценарии использования
Структурируйте данные квитанций под ваши задачи
Учёт расходов
Соберите значения, необходимые для организации и проверки расходов.
- Продавец
- Дата покупки
- Итого
- Категория расходов
- Способ оплаты
Анализ покупок
Работайте с данными по отдельным позициям квитанций, а не только с итогами.
- Товары
- Количества
- Цены за единицу
- Скидки
- Суммы по позициям
Деловая отчётность
Добавьте внутренние поля, чтобы связать квитанцию с вашими процессами.
- Отдел
- Код проекта
- Ссылка на сотрудника
- Внутренняя категория
- Свои заметки
Работа с квитанциями редко идёт в отрыве от других финансовых документов. Если процесс охватывает также счета поставщиков или движение по счетам, тот же подход к извлечению применим к счетам и банковским выпискам.
FAQ
Вопросы об извлечении данных из квитанций
Это определение информации из квитанций — данные продавца, даты покупки, налоги, итоги, платёжные данные и позиции — и превращение её в структурированные данные.
Начните с предложенных полей: продавец, дата покупки, сумма без налога, налог, итог, способ оплаты, позиции — затем измените структуру или добавьте свои поля.
Да. Heyyel Data Extractor обрабатывает сканы и изображения квитанций и возвращает выбранную информацию структурированными полями.
Да. Heyyel Data Extractor поддерживает извлечение из изображений PNG, JPG, WebP и TIFF, а также из документов PDF.
Да. Выбранные поля могут возвращаться в виде структурированного JSON.
Да. Данные квитанций также можно экспортировать в CSV для таблиц и отчётов.
Да. Предложенные поля редактируются; добавьте поля под ваш процесс — код проекта, категорию расходов или отдел.
Heyyel Data Extractor выполняет основную задачу парсера квитанций: извлекает выбранную информацию в структурированные поля, позволяя вам управлять тем, какие данные возвращаются.
Попробуйте на квитанции
Превратите следующую квитанцию в структурированные данные
Выберите нужную информацию и извлеките данные квитанции без ввода каждого значения вручную.
77 языков
Редактируемые поля
JSON и CSV
1 кредит за страницу