Extrayez la date de la course, l'adresse de prise en charge et le tarif estimé à partir de n'importe quelle capture d'écran de confirmation de réservation de course
Extrayez les adresses de prise en charge et de dépose, la date et l'heure de la course, le type de course, le tarif estimé, la source de la réservation et le statut de confirmation — 8 champs à partir de n'importe quelle capture d'écran de confirmation de réservation de course en 5 à 10 secondes.
5 à 10 s par capture · Jusqu'à 99 % de précision sur le texte imprimé
Huit champs dans chaque confirmation de réservation de course
Avec l'Extraction de colonnes personnalisées, vous nommez les champs dont vous avez besoin — chaque application de course place les mêmes données à des endroits différents, mais l'IA lit par le sens, pas par la position.
Adresse, point de repère ou lieu nommé — le format varie selon l'application et la région.
Adresse de destination ou point d'intérêt — lu indépendamment du champ de prise en charge.
Heure de prise en charge programmée — « 5:30 AM » ou « 17:30 » — l'IA lit les formats 12h et 24h.
UberX, Comfort, XL, Lyft, Black — chaque catégorie de course a sa propre structure de tarif estimé.
Montant unique ou fourchette — « 18–26 $ » — l'IA lit les deux formes dans la même colonne.
Uber, Lyft — détermine la disposition de l'écran
« Confirmé » ou « En attente — recherche de chauffeur »
Identifiant de réservation alphanumérique
Les confirmations de course programmée et les reçus post-course sont deux modèles de données différents — et chaque application les affiche différemment
Une confirmation Uber Reserve, un écran Lyft Scheduled et un reçu post-course contiennent tous des données de course — mais ils ne partagent aucune structure visuelle et servent des objectifs complètement différents. Voici ce qui brise l'extraction traditionnelle, et comment la lecture sémantique gère l'ensemble de la gamme.
Les courses programmées et les courses terminées sont des modèles de données distincts dans la même application
Un écran de course programmée affiche une fenêtre de prise en charge, un tarif estimé ou une fourchette de prix, et un statut de réservation. Un reçu de course terminée indique le montant réel facturé, le nom du chauffeur et l'itinéraire parcouru. Traiter les deux comme un même type de « capture d'écran de course » entraîne des champs vides pour l'un et des colonnes de données mélangées pour l'autre.
Les formats d'adresse changent selon l'application et la région
Uber affiche « 123 Main St, New York, NY » dans une carte d'adresse multi-lignes. Lyft indique « Prise en charge : Times Square » dans une étiquette unique et compacte. Les courses internationales ajoutent des zones de district ou des zones administratives locales qu'un modèle basé sur la position ne rencontre jamais.
Le tarif estimé et le montant final sont rarement identiques
Une confirmation de course programmée affiche une estimation — parfois un montant fixe, parfois une fourchette comme « 18 $ – 26 $ ». Le reçu final après la course inclut la tarification dynamique, les péages, les pourboires et les promotions que l'estimation ne peut pas capturer. Les utilisateurs de Reddit sur r/uber notent que l'écart entre le tarif réservé et le montant réel facturé rend le suivi manuel peu fiable.
Un schéma colonne unique gère les deux types d'écran
Définissez Date/Heure de la course, Lieu de prise en charge et Tarif estimé une seule fois. L'IA lit la fenêtre de prise en charge depuis un écran de réservation et l'heure du trajet depuis un reçu dans la même colonne en reconnaissant ce que chaque valeur représente — et non l'écran dont elle provient.
Adresses extraites par l'étiquette, pas par la mise en page
Nommez une colonne Lieu de prise en charge. La carte multi-lignes d'Uber, l'étiquette compacte de Lyft et une adresse internationale au format local aboutissent toutes au même champ. L'IA lit le contexte sémantique — l'emplacement associé à « prise en charge », « de » ou « pick up » — quelle que soit la façon dont l'adresse est affichée.
Tarif estimé et réel dans des colonnes séparées, même lot
Ajoutez à la fois une colonne Tarif estimé et une colonne Tarif réel. L'IA lit l'estimation de confirmation avant le trajet dans la première colonne et le total du reçu après le trajet dans la seconde — à partir du même lot si vous mélangez des captures d'écran de confirmation et de reçu. La colonne Référence de réservation fait le pont entre les deux extractions pour le rapprochement.
D'un dossier de confirmations de courses à un tableur de notes de frais consolidé
Vous avez trois courses programmées à suivre pour vos notes de frais professionnelles — un Uber Reserve vers l'aéroport (32–42 $ estimés, prise en charge à 5 h 30), un Lyft Scheduled pour une réunion client (18–25 $, prise en charge à 9 h 15), et un second Uber Reserve pour le retour (28–38 $, prise en charge à 18 h 00). Chaque écran affiche le même type d'informations — lieu de prise en charge, lieu de dépose, heure, tarif estimé — mais chacun formate l'adresse différemment, libellé le tarif estimé en des termes différents et place les champs dans des zones visuelles totalement différentes. Transcrire chaque course dans votre outil de suivi des dépenses prend environ 60 secondes par course.
Déposez les trois captures d'écran dans un seul lot. Saisissez huit noms de colonnes — Lieu de prise en charge, Lieu de dépose, Date/Heure de la course, Type de course, Tarif estimé, Source de la réservation, Statut de confirmation, Référence de réservation. L'écran Reserve d'Uber et la carte Scheduled de Lyft aboutissent tous deux aux mêmes colonnes. La fourchette 32–42 $, la fourchette 18–25 $ et la fourchette 28–38 $ atterrissent toutes dans la colonne Tarif estimé. 5 à 10 secondes par capture d'écran — un export, trois lignes, chaque champ dans les colonnes que vous avez définies.
Quand l'extraction des confirmations de réservation fonctionne — et quand elle nécessite un second passage
Captures d'écran haute résolution de l'application Uber ou Lyft. Le texte de confirmation généré par machine atteint une précision allant jusqu'à 99 %. Capturez l'écran de résolution complet — y compris les adresses de prise en charge et de dépose — pour de meilleurs résultats.
Architecture : tarif estimé vs montant réel facturé. Une confirmation de course programmée affiche le tarif estimé ou une fourchette de prix — pas le montant final facturé. Reconciliez la référence de réservation avec le reçu post-course pour obtenir les montants exacts.
Captures d'écran compressées transmises via des applications de messagerie. La compression SMS et WhatsApp réduit la netteté des petits textes comme les fourchettes de prix. Utilisez des captures haute résolution depuis l'application pour une précision constante.
Questions fréquentes
Puis-je extraire à la fois le Lieu de prise en charge et le Lieu de dépose si la capture d'écran de confirmation de réservation n'affiche qu'une seule adresse ?
L'IA extrait toutes les informations d'adresse visibles sur la capture d'écran. Certains écrans de réservation de course n'affichent que le lieu de prise en charge lorsque la destination n'a pas encore été saisie — dans ce cas, la cellule « Lieu de dépose » reste vide. Pour une extraction complète, capturez l'écran de réservation après que les adresses de prise en charge et de dépose aient été confirmées. L'IA les lit indépendamment comme deux colonnes distinctes, donc une capture d'écran partielle ne provoque pas d'erreurs dans les champs présents.
Le Tarif estimé sera-t-il tout de même extrait s'il s'affiche sous forme de fourchette, comme « 18–26 $ », au lieu d'un montant unique ?
Oui. L'IA lit les fourchettes de prix et les tarifs uniques dans la même colonne Tarif estimé, exactement tels qu'ils sont affichés. « 18–26 $ » apparaît comme « 18–26 $ » dans le résultat. Si votre politique de dépenses nécessite des valeurs minimale et maximale distinctes, définissez deux colonnes — Tarif estimé (Min) et Tarif estimé (Max) — et l'IA divise automatiquement la fourchette lors de l'extraction.
Puis-je mélanger les confirmations Uber Reserve et Lyft Scheduled dans le même lot ?
Même lot, même ensemble de colonnes. Définissez Lieu de prise en charge, Lieu de dépose, Date/Heure de la course, Type de course, Tarif estimé, Source de la réservation une seule fois, et l'IA traite chaque capture d'écran — qu'il s'agisse d'un écran de confirmation Uber Reserve ou d'une carte Lyft Scheduled. Chaque capture d'écran devient une ligne dans le même tableur de suivi des courses. Consultez la vue d'ensemble des confirmations de réservation pour connaître l'ensemble des capacités multi-types.
Que se passe-t-il si le Nom du chauffeur n'a pas encore été attribué au moment où je prends la capture d'écran ?
Les courses planifiées n'attribuent généralement pas de chauffeur avant l'approche de la fenêtre de prise en charge — l'écran de confirmation affiche les détails de la réservation sans information sur le chauffeur. L'IA extrait ce qui est visible : si aucun nom de chauffeur n'apparaît, cette cellule reste vide. Ajoutez une colonne Nom du chauffeur à votre schéma pour le cas où vous capturerez une capture d'écran ultérieure ou le reçu post-course, qui inclura les détails du chauffeur et du véhicule.
Comment rapprocher le Tarif estimé de la confirmation de réservation du montant final facturé sur le reçu de la course ?
La colonne Référence de réservation sert de pont entre l'estimation avant la course et le reçu après la course. Extrayez les deux captures d'écran en utilisant le même ensemble de colonnes qui inclut Référence de réservation et ajoutez une colonne Tarif réel pour les extractions de reçus. Après avoir exporté les deux lots dans le même tableur, utilisez la Référence de réservation comme clé de RECHERCHEV — les montants estimé et réel de chaque course se trouvent dans des colonnes adjacentes pour une comparaison directe. Cela fonctionne même si l'estimation était une fourchette et que le réel est un montant unique.
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Si vous avez besoin de la confirmation entière convertie en un tableau structuré plutôt que des champs de course spécifiques, la conversion de capture d'écran en Excel pourrait être ce que vous recherchez.