【n8n 實戰】LINE 拍發票自動記帳:串接 Gemini Vision 與 Ragic,打造 AI 會計助理
創辦人 Jimmy
導入 AI 前的痛點:深陷「資料輸入地獄」的財務部門
「每天下午,都要花一兩個小時手動把紙本發票 Key-in 到系統,眼睛都快花掉了...」
對於許多中小企業而言,處理零散的紙本發票(計程車收據、餐費、文具)是一項無可避免的日常。
這個過程看似簡單,卻是企業效率的隱形殺手。人工手動輸入 (Data Entry) 不僅佔用寶貴人力,頻繁的「看錯數字、打錯統編」更是後續會計對帳的惡夢。這正是企業在數位轉型初期最典型的瓶頸:資料無法自動化進入系統。
解決方案:LINE 拍照 + AI 視覺辨識 + Ragic 自動歸檔
我們為了解決這個痛點,設計了一套「Mobile-First (行動優先)」的解決方案。核心理念是:讓員工用最熟悉的工具 (LINE),完成最繁瑣的工作。
員工只需打開 LINE 官方帳號拍一張發票,後端的 n8n 自動化流程就會接手,完成辨識、驗證、歸檔的所有動作。
技術架構拆解
這套系統串接了四個關鍵技術,形成完整的自動化閉環:
| 步驟 | 核心工具 | 技術實作說明 |
|---|---|---|
| 1. 前端入口 | LINE OA | 開啟 Webhook 功能,讓員工直接傳送圖片,無須安裝額外 App。 |
| 2. 流程中樞 | n8n | 負責接收 LINE Webhook 的 Binary Data,並轉換為 AI 可讀取的格式。 |
| 3. 視覺辨識 | Gemini Vision | 利用 Google 的多模態 AI 模型,精準讀取圖片中的文字結構。 |
| 4. 資料庫寫入 | Ragic API | 將辨識後的結構化資料 (JSON),透過 API 安全寫入雲端表單。 |
技術亮點:為何選擇 Gemini Vision 而非傳統 OCR?
在 n8n 的流程設計中,我們克服了幾個關鍵挑戰,確保系統的穩定性與準確率:
- 抗干擾能力強 (Multimodal AI): 傳統 OCR 只要發票有皺褶、陰影或反光,辨識率就會大幅下降。但導入 Gemini 模型後,AI 具備「語意理解」能力,即使發票字跡模糊,它也能根據上下文推斷出正確的金額與日期。
- 圖片轉碼處理 (Base64 Encoding): LINE 傳送的是二進位檔案 (Binary)。我們在 n8n 中設計了轉碼節點,將圖片即時轉換為 Base64 字串,確保能順利傳送給 Google Gemini API 進行分析。
- 資料驗證機制 (Data Validation): AI 雖然強大但偶爾會產生幻覺。我們在寫入 Ragic 之前,加入了 Regex (正規表示式) 驗證邏輯,確保「統一編號」必須是 8 碼、「金額」必須是數字,否則會回傳錯誤訊息給使用者重拍。
實際效益:從 5 分鐘縮短至 5 秒
導入這套系統後,我們的客戶獲得了可量化的驚人效益。
| 比較項目 | 傳統人工輸入 | n8n + AI 自動化 |
|---|---|---|
| 處理時間 | 每張約 3-5 分鐘 | 5 秒內完成 (背景執行) |
| 錯誤率 | 高 (常需人工覆核) | 近乎零 (系統邏輯驗證) |
| 人力成本 | 需聘請行政助理 | 每月僅需微薄 API 費用 |
| 資料即時性 | 月底才一次整理 | 隨拍隨傳,即時入帳 |
延伸應用:這套架構還能做什麼?
這套 「LINE + n8n + Vision AI」 的架構極具彈性,只要更換後端的 Prompt,就能應用於更多場景:
- 名片自動建檔:業務拍攝客戶名片,自動辨識並寫入 HubSpot CRM,啟動後續業務流程。👉 參考案例:業務自動開發
- 倉庫盤點回報:現場人員拍攝庫存標籤或貨架,自動更新 ERP 庫存數量。
- 工單維修紀錄:維修人員拍攝設備故障燈號,AI 自動判讀故障代碼並建立維修工單。
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