財稅領域發票識別查驗過程中用到的AI技術有機器視覺和語音識別。
在發票查驗方面，主要采用了機器視覺的技術，基於卷積神經網絡的深度學習算法，將該技術應用於發票圖片的識別，可以大大降低發票信息錄入、審核的工作量。
基於AI的圖片識別技術，在海量數據支持的基礎上，AI能夠不斷自我學習和訓練，從而達到不斷提升準確率的目標。
語音識別技術主要是通過發票上的文字和數字識別其具體內容，從而完成發票查驗。
人工智能技術在財務領域的應用
財務管理模式識別。財務管理模式是指壹種對企業繁瑣復雜的數據信息歸類分析的系統，對於人工智能來說，數據信息的分類是普遍功能，而在企業的財務管理中，這種功能卻起到非常重要的作用。
在實際應用中，財務管理模式有兩種不同的類別：壹是統計財務管理模式，主要表現方式是運用向量來代表每壹個特定的數據信息，這樣不僅可以提高識別數據信息的效率，同時也不易產生差錯。
另壹種是模糊財務管理模式，主要通過在龐大的信息數據庫中找出壹個相對較為標準的評價指標，按照這個模糊的標準對新錄入的信息數據進行分類統計。
財務核算。傳統財務會計對應收、應付往來核算要求公司每月手工處理成千上萬條結算明細，再與發票匹配並進行核銷，進而核實往來賬款情況，為後續收款及向供應商付款提供依據，需要耗費數以千計的人工工時。
如果使用了機器人，則完全可以取代人工操作，而且可以在非工作時間進行業務處理，工時將至原來的5%25以下，差錯率接近零，能極大地提升工作效率。
財務分析。通過人工智能系統，可以對企業財務狀況的生產經營等各個方面進行分析整理，將所收集和錄入的信息系統分成不同板塊進行數據整合。同時，在整個模型中，可以根據具體的數據進行改動。