WeChat Pay 스크린샷에서 깔끔한 결제 로그로 — 금액, 가맹점, 주문 번호를 한 번에
중국어 라벨을 찾아가며 WeChat Pay 스크린샷에서 금액과 주문 번호를 복사하는 데 2-3분이 걸립니다 — 이 도구는 5초 안에 모두 추출합니다. 하나의 열 이름 세트로 가맹점 결제, 송금, 빨간 봉투 모두 처리할 수 있습니다.
스크린샷당 5-10초 · 인쇄된 텍스트 최대 99% 정확도
WeChat Pay 스크린샷에서 추출할 수 있는 항목
WeChat Pay는 영어 필드 라벨을 사용하지 않습니다. 금액은 金额 아래, 가맹점은 商户 아래, 거래 ID는 交易单号 아래에 표시됩니다. 맞춤 열 추출을 사용하면 원하는 필드를 원하는 언어로 지정할 수 있으며, AI가 중국어 라벨과 값을 함께 읽어 모든 스크린샷에서 올바른 숫자를 찾아냅니다.
이 다섯 개의 열을 한 번만 정의하세요. 스크린샷이 가맹점 QR 결제든, 개인 간 송금이든, 빨간 봉투든 — AI가 찾은 항목을 자동으로 채워 넣습니다.
WeChat Pay 스크린샷은 하나도 똑같지 않지만 — 항상 같은 세 가지 필드가 있습니다
WeChat Pay는 독립형 결제 앱이 아니라 메시징 앱 안에 있습니다. 사용 가능한 필드는 거래 유형에 따라 달라집니다 — 템플릿 기반 도구는 여기서 실패합니다. 의미론적 추출은 그렇지 않습니다.
WeChat Pay 스크린샷이 기존 추출 방식을 무너뜨리는 이유
중국어 UI 라벨이 서양 OCR 도구를 혼란스럽게 만듭니다. 영어 라벨용으로 만들어진 도구는 金额이 "금액"이고 交易单号가 주문 번호라는 것을 알지 못합니다.
세 가지 거래 유형, 각각 다른 필드를 표시합니다. 가맹점 결제는 금액, 가맹점, 주문 번호를 표시합니다. 송금은 금액과 표시 이름을 표시하지만 주문 번호는 없습니다. 빨간 봉투는 연 후에만 금액을 표시합니다.
거래는 양식이 아닌 채팅 안에 존재합니다. 결제 확인은 대화 스레드 안의 카드로, 메시지와 시스템 알림으로 둘러싸여 있습니다. Reddit과 개발자 포럼의 사용자들은 일관되게 보고합니다 — OCR 도구가 결제 스크린샷에서 "때때로 날짜와 시간을 바꾸거나 금액을 읽지 못한다"고요. 정확히 결제 카드를 주변 인터페이스 요소와 분리하지 못하기 때문입니다.
의미론적 추출이 WeChat Pay 데이터를 찾는 방법
AI가 중국어 라벨을 의미론적 기준점으로 읽습니다. 金额이 "금액"을 뜻함을 인식하고 해당 값을 Amount 열에 연결합니다. 영어로 입력하면 AI가 라벨과의 시각적 연결을 통해 중국어 라벨 값을 매핑합니다.
하나의 열 세트로 세 가지 거래 유형 모두를 처리합니다. Amount, Counterparty, Date, Order Number를 한 번만 정의하세요. 가맹점 결제는 모든 필드를 채웁니다. 송금은 Amount와 Counterparty를 채웁니다. 홍바오는 최소한 Amount를 채웁니다.
시각적 구조 인식이 결제 카드를 채팅 노이즈와 구분합니다. 비전 모델은 결제 카드를 테두리 있는 직사각형이자 WeChat Pay 헤더가 있는 별개의 시각적 객체로 식별하고, 주변 메시지는 무시한 채 내부 데이터를 읽습니다.
WeChat 스크린샷 폴더 하나로 만드는 단일 결제 로그
혼합된 WeChat Pay 스크린샷 업로드
서로 다른 편의점의 가맹점 QR 결제 스크린샷 3장, 고객에게 받은 개인 간 송금 확인 화면 2장, 빨간 봉투 스크린샷 1장 — 모두 한 폴더에 있습니다. 이 모든 것을 한 번에 일괄 업로드하세요. PNG, JPG, WebP — 휴대폰에 저장된 형식 그대로 사용하면 됩니다. 거래 유형별로 분류할 필요가 없습니다.
열 정의 — 한 번만
Amount, Merchant, Date, Order Number, Status를 입력하세요. AI는 어떤 스크린샷이 QR 결제인지, 송금인지, 빨간 봉투인지 알 필요가 없습니다. 각 화면의 중국어 라벨을 읽고 해당 값을 자동으로 식별합니다. 金额 옆에 ¥128.50이 표시되고 交易单号가 있는 가맹점 화면은 다섯 개 열이 모두 채워집니다. 주문 번호가 없는 송금 화면은 해당하는 네 개 열만 채워집니다.
단일 WeChat 결제 로그 다운로드
처리는 스크린샷당 5~10초면 완료됩니다. 결과물은 XLSX 파일 하나 — 6개 행, 각 행은 서로 다른 WeChat Pay 거래이며, 열은 정의한 그대로 구성됩니다. 각 스크린샷을 열어 올바른 중국어 라벨을 찾고 스프레드시트 셀에 값을 직접 입력하는 방식보다 약 18배 빠릅니다.
가장 잘 작동하는 경우 — 주의가 필요한 경우
WeChat Pay 스크린샷은 품질과 거래 유형에 따라 결과가 다릅니다. 경계를 알면 최상의 결과를 얻을 수 있습니다.
가장 잘 작동하는 경우
Wallet의 전체 화면 상세 페이지 스크린샷. 모든 필드에 명확한 중국어 라벨과 고대비 금액이 표시되어 최대 99% 정확도를 제공합니다.
혼합 거래 유형 배치. 하나의 배치에서 merchant, transfer, red packet 스크린샷을 함께 처리합니다.
크로스 플랫폼 결제 배치. WeChat Pay, Alipay, Venmo, PayPal 스크린샷을 동일한 열 이름으로 한 배치에 함께 넣을 수 있습니다.
주의가 필요한 경우
열기 전 red packet 스크린샷. red packet은 탭하기 전까지 금액을 숨깁니다. 열지 않은 카드에는 추출할 금액이 없습니다. 항상 연 후에 캡처하세요.
채팅으로 전달된 압축 스크린샷. 채팅을 통해 전달된 결제 확인 메시지는 압축되어 28자리 주문 번호와 같은 작은 텍스트가 손상될 수 있습니다. 전달된 이미지의 주문 번호는 반드시 확인하세요.
상세 페이지 하단이 잘린 스크린샷. 주문 번호(交易单号)는 상세 페이지 하단에 있습니다. 잘린 스크린샷은 이를 놓칩니다 — 금액과 merchant는 여전히 추출되지만, 검증 가능한 참조 번호는 추출되지 않습니다.
자주 묻는 질문
인터페이스가 전부 중국어인 WeChat Pay 스크린샷에서도 데이터를 추출할 수 있나요?
네. AI가 중국어 라벨(金额, 商户, 交易单号)을 의미적 기준점으로 읽습니다. 화면 위치와 관계없이 金额 옆의 숫자가 금액임을 인식합니다. 열 이름은 영어로 정의하고, 추출된 값이 해당 열에 채워집니다. 중국어 및 국제 WeChat Pay 스크린샷을 별도 설정 없이 같은 배치에 넣을 수 있습니다.
가맹점 결제, 개인 간 송금, 빨간 봉투에서 각각 어떤 필드를 추출할 수 있나요?
가맹점 QR 결제가 가장 풍부합니다. Amount, 카테고리 태그가 포함된 가맹점 이름, Order Number, 결제 수단, Timestamp를 추출할 수 있습니다. 송금의 경우 Amount와 수신자 표시 이름이 표시되지만, 채팅 카드에는 주문 번호가 없습니다. 빨간 봉투는 최대 Amount와 보낸 사람 이름만 표시됩니다. 열을 정의하면 AI가 각 스크린샷에 포함된 내용을 채워 넣습니다.
금액 추출 정확도는 어느 정도인가요? 압축된 WeChat 스크린샷에서 ¥128.50을 AI가 잘못 읽을 수 있나요?
선명하고 압축되지 않은 스크린샷의 경우, 기계 렌더링 금액은 최대 99% 정확도를 보입니다. WeChat Pay 숫자는 ¥ 기호를 시각적 기준점으로 하여 대비가 높습니다. 채팅을 통해 전달된 스크린샷은 압축으로 인해 작은 텍스트가 저하됩니다. 주문 번호가 금액보다 더 취약합니다. 공식 정산 전에 몇 개의 행을 검증하세요.
WeChat Pay 스크린샷을 Alipay나 Venmo 스크린샷과 함께 하나의 내보내기 파일로 일괄 처리할 수 있나요?
네. Amount, Merchant, Date, Order Number 등 하나의 열 세트를 정의하고 WeChat Pay, Alipay, Venmo, PayPal 스크린샷을 함께 업로드하세요. AI는 위치가 아닌 의미로 읽기 때문에 각 앱의 레이아웃에 개별적으로 적응합니다. 출력은 모든 출처에 동일한 열 헤더가 적용된 하나의 스프레드시트입니다.
중국에서 비용 정산 시 WeChat Pay 스크린샷이 영수증으로 인정되나요?
WeChat Pay 스크린샷은 결제 금액을 증명하지만, 중국에서 세금 공제 비용 정산에 법적으로 인정되는 유일한 문서인 fapiao(发票)는 아닙니다. 일부 회사는 fapiao와 함께 보충 자료로 스크린샷을 인정하지만, 스크린샷만으로는 공식 세금 계산서를 대체할 수 없습니다. 개인 기록 및 비용 추적 목적으로는 추출된 필드가 정확히 필요한 데이터를 제공합니다.