은행 어음 및 금융 청구서에서 발행일, 수취인, 거래 금액과 같은 핵심 메타데이터를 추출하는 AI 기반 OCR 도구입니다.
레지스트리에서 스킬을 바로 설치하는 가장 빠른 방법입니다.
npx clawhub@latest install bank-draft-ocr
스킬 폴더를 다음 위치 중 하나로 복사하세요
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 우선순위: 워크스페이스 > 로컬 > 번들
이 프롬프트를 OpenClaw에 복사하면 자동으로 설치됩니다.
Clawhub를 사용해서 bank-draft-ocr 설치를 도와줘. Clawhub가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치해 줘 (npm i -g clawhub).
ZIP 아카이브 형태의 원본 스킬 파일을 받으세요.
은행 어음 OCR 기술은 은행 어음 및 금융 청구서 기록을 디지털화하도록 설계된 강력한 개발자 중심 문서 처리 통합 기능입니다. Sugon-Scnet의 전문 문서 이해 모델로 구동되며, 거래 서류에서 청구 날짜, 지정된 수취인, 발행 은행, 금융 금액 등 중요한 메타데이터를 추출하고 신뢰도 점수가 포함된 구조화된 JSON 출력을 제공합니다.
이 유틸리티는 로컬 AI 에이전트를 위한 특수 브리지 도구 역할을 하여, 프로그램이 원시 시각 파일을 수집하고 기업 회계 워크플로에 원활하게 처리할 수 있도록 합니다. 복잡한 컴퓨터 비전 및 텍스트 레이아웃 추출 파이프라인을 오프로딩함으로써 Openclaw Skills 생태계 내에서 매우 가치 있는 고성능 솔루션을 제공합니다.
ocrType 명령 매개변수와 함께 은행 어음이 포함된 로컬 이미지 또는 PDF 경로를 제공합니다.SCNET_API_KEY)에서 보안 자격 증명을 검색하여 API 호출을 승인합니다.호스트 시스템에 Python 3.6+ 및 pip가 설치되어 있는지 확인하십시오.
표준 패키지 관리 도구를 사용하여 필요한 네트워크 요청 라이브러리를 설치하십시오:
pip install requests
sc-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx)..env 구성 파일을 생성하십시오:mkdir -p config
touch config/.env
chmod 600 config/.env
# ===== Sugon-Scnet OCR API 구성 =====
SCNET_API_KEY=your_scnet_api_key_here
SCNET_API_BASE=https://api.scnet.cn/api/llm/v1
터미널에서 도구 경로 실행을 수동으로 확인할 수 있습니다:
python .claude/skills/bank_draft_ocr/scripts/main.py bank_draft_ocr /absolute/path/to/bank_draft_sample.jpg
| 매개변수 | 유형 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|---|
ocrType |
String | 예 | 인식 모드. bank_draft_ocr로 설정해야 합니다. |
filePath |
String | 예 | 소스 이미지의 로컬 디스크 절대 경로 (지원: .jpg, .png, .pdf). |
트랜잭션이 성공하면 표준 출력은 구조화된 JSON 객체를 전달합니다. 추출 가능한 필드는 중첩된 요소 경로 아래에 매핑됩니다:
{
"status": "success",
"data": [
{
"result": [
{
"elements": {
"issue_date": "2023-11-20",
"payee": "Acme Corporation Ltd.",
"paying_bank": "Commercial Bank of China",
"amount": "250000.00"
}
}
]
}
]
}
오류가 발생하면 출력은 실패 유형(예: 권한 문제 또는 잘못된 파일 경로)을 자세히 설명하는 Error: 키워드 접두사로 시작합니다.
로드 중
전신환 은행 증빙에서 핵심 거래 필드를 자동으로 파싱하고 추출하기 위한 고도로 특화된 재무 OCR 도구입니다.

모듈식 도메인별 정책을 사용하여 에이전트 지침을 채점, 검토 및 강화하도록 설계된 고급 AI 기술 품질 보증 및 정적 평가 시스템입니다.

공개 파일의 구조적 레이아웃 분석, Markdown 변환 및 고정밀 OCR을 위한 Sugon-Scnet 기반의 비동기식 문서 파싱 기술입니다.

100개 이상의 언어로 된 글로벌 인보이스 및 영수증에서 구조화된 JSON 데이터를 추출하도록 설계된 등록이 필요 없는 고정밀 AI 문서 처리 도구입니다.

문서 및 송장에 있는 공식 인장을 인식, 위치 파악 및 텍스트와 메타데이터를 추출하기 위한 전문 OCR 도구입니다.








































