IP: Invoice Processing

La Universidad está en búsqueda de mejorar continuamente sus procesos, y en esta oportunidad busca que su comunidad interna sea parte del mismo. El área de Servicios Corporativos está creando un nuevo módulo dentro de su sistema de gestión dónde deben de ingresar facturas y actualmente los usuarios del sistema las ingresan de forma manual, el importe y datos, y luego la suben en formato imagen (png, jpg o pdf).

El desarrollo de este nuevo módulo tiene como reto que el sistema reconozca de manera automática el importe de la factura mediante el uso de Machine Learning.

Para obtener los créditos correspondientes a la participación del desafío debes registrarte en este formulario

Quedan:

Premio:

3 Créditos UTEC Innova

Dificultad:

Media

Participantes:

Organizador:

UTEC

Llevar adelante una experiencia donde los participantes puedan adquirir conocimientos de Machine Learning, desarrollando un modelo que permita identificar el importe total de una factura en formato imagen. Contribuir a la mejora de los procesos de gestión de la Universidad.

Puedes participar de forma individual o en un equipo de hasta 3 integrantes.

Dentro del archivo .zip vas a encontrar 2 carpetas :

part_1

part_2

Dentro de cada carpeta encontraras una carpeta files con las imagenes correspondientes a las facturas y los archivos part_1.csv part_1.csv con la informacion correspondiente a las facturas.

Información

meta_file_name:nombre del archivo asociado

Issue Date: fecha de la factura

Due Date: vencimiento de factura

Subtotal: subtotal

Total Tax: impuesto

Amount Due: importe de factura

Currency: tipo de moneda

Vendor Name: nombre del vendedor

Vendor Address: direccion del vendedor

Customer Name: nombre de vendedor

Customer Address: dirección del vendedor

Notes: no utilizado

Description: descripcion del articulo

Quantity: cantidad de articulos

Amount Base: no utilizado

Total Base: no utilizado

Total Amount: monto total de la factura

Descargar dataset

Tienes que loguearte para ver tus soluciones

1- El estudiante debe publicar subir un enlace a un google colab con las siguientes caracteristicas

Debe permitir subir una o varios archivos (imagen o pdf) de facturas

El proceso que se debe realizar para ejecutar el algoritmo debe estar bien documentado

La salida del algoritmo debe ser un archivo .csv con la columnas meta_file_name (correspondiente al nombre del archivo asociado), la columna Total Amount (Correspondiente al importe de la factura), rut_proveedor(rut de proveedor en caso de que exista) y proveedor_name(Nombre del proveedor)

Todos los enlaces publicados en “Mis soluciones” tendrán un puntaje y una devolución por parte del equipo técnico de aiUTEChallenge.

Soluciones similares:

- https://github.com/naiveHobo/InvoiceNet
- https://github.com/RijunLiao/InvoiceNet
- https://github.com/NanoNets/invoice-processing-with-python-nanonets
- https://rossum.ai/lp/invoice-ocr/?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_content=search&utm_campaign=ToFu_Conversions_Other_country_adgroup_machine_learning_invoice_exact&gclid=CjwKCAiAo4OQBhBBEiwA5KWu_6I_NBVAwjDu4biqBBGm55BWXQkjbsY9UE0rQZXSfSmA_keuJpmD2hoC798QAvD_BwE

- Si tienes dudas puedes plantearlas en el foro de este challenge e intercambiar con otros participantes.

- También puedes realizar los cursos recomendados para adquirir el conocimiento necesario y ser el mejor de este desafío acá

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PARTICIPANTE / EQUIPO	TUTOR	PUNTAJE
juan-stockigt	Sin tutor	10 pts
cristian-clemata	Sin tutor	10 pts
mateo-duran	Sin tutor	10 pts
nicolas-bentancor	Sin tutor	10 pts
bruno-silveira	Sin tutor	0 pts
cristopher-paiva	Sin tutor	0 pts
mario-garcia	Sin tutor	0 pts
nazareno-gimenez	Sin tutor	0 pts
florencia-chick	Sin tutor	0 pts
maria-mackinnon	Sin tutor	0 pts

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