استخراج بيانات الفاتورة: دليل كامل

استخراج بيانات الفاتورة: دليل كامل

الطابع الزمني: 8 كانون الثاني (يناير) 2024 ، الساعة 5:41 صباحًا
عقدة المصدر: 3051173

المُقدّمة

في بيئة الأعمال الحديثة، يجب أن تكون فرق الحسابات الدائنة قادرة على معالجة الفواتير والمدفوعات بأسرع ما يمكن وبكفاءة. مع نمو المؤسسة، يزداد أيضًا عدد الفواتير التي تحتاج إلى معالجة، مما يتطلب حجمًا أكبر للفريق وأوقات معالجة أطول. بالإضافة إلى ذلك، فإن استخراج ومعالجة بيانات الفاتورة يدويًا يكون أيضًا عرضة للأخطاء مما يؤدي إلى استثمار موارد أكبر مما هو مطلوب. من أهم الخطوات في معالجة الفاتورة هو استخراج بيانات الفاتورة. إذا تم تنفيذها يدويًا، فلن تكون هذه الخطوة هي الأكثر استهلاكًا للوقت فحسب، ولكنها أيضًا الأكثر عرضة للخطأ. وبالتالي، فإن الحل لا يتمثل في تعيين فريق أكبر للقيام بذلك يدويًا، بل في الاستثمار في استخراج بيانات الفاتورة تلقائيًا. في منشور المدونة هذا، ستتعرف على ما هو استخراج بيانات الفاتورة، وكيفية القيام بذلك، وبعض الطرق الشائعة لاستخراج بيانات الفاتورة.

قبل أن نبدأ في استخراج بيانات الفاتورة، دعونا أولاً نفهم ما هي الفاتورة.

الفاتورة هي مستند يحدد تفاصيل المعاملة بين المشتري والبائع ، بما في ذلك تاريخ المعاملة ، وأسماء وعناوين المشتري والبائع ، ووصف البضائع أو الخدمات المقدمة ، وكمية العناصر ، سعر الوحدة والمبلغ الإجمالي المستحق.

تحتوي الفواتير على معلومات مهمة، مثل تفاصيل العميل والبائعين، ومعلومات الطلب، والتسعير، والضرائب، وما إلى ذلك. المعلومات التي يجب استخراجها ومطابقتها مع المستندات الأخرى مثل نماذج الطلب، وفاتورة البضائع، وما إلى ذلك قبل معالجة الدفع.

على الرغم من أن الأمر يبدو بسيطًا، إلا أن استخراج البيانات من الفواتير قد يستغرق وقتًا طويلاً للغاية نظرًا لأن الفواتير تأتي بتنسيقات مختلفة. بالإضافة إلى ذلك، تحتوي الفواتير أيضًا على بيانات منظمة وغير منظمة قد يكون من الصعب استخراجها يدويًا وستتطلب برنامجًا آليًا لاستخراج بيانات الفاتورة مثل النانو لتتمكن من معالجة الفواتير بسرعة.

أتمتة إدخال البيانات يدويًا باستخدام برنامج التعرف الضوئي على الحروف (OCR) القائم على الذكاء الاصطناعي من Nanonet. التقاط البيانات من الفواتير على الفور. تقليل أوقات الاستجابة والقضاء على الجهد اليدوي.

يمثل استخراج بيانات الفاتورة مجموعة من التحديات لفرق الحسابات الدائنة (AP) نظرًا لأن الفواتير تأتي في قوالب مختلفة ويمكن أن تحتوي على مجموعة من المعلومات التي قد يكون بعضها مهمًا أو لا يكون مهمًا لفريق الحسابات الدائنة (AP) لمعالجة الفاتورة. بعض التحديات مذكورة أدناه:

  • أشكال مختلفة للفواتير – تأتي الفواتير بتنسيقات مختلفة بما في ذلك الورق، وPDF، وEDI، وما إلى ذلك، مما قد يجعل من الصعب استخراج الفواتير ومعالجتها.
  • أنماط قالب الفاتورة – بالإضافة إلى التنسيقات، تأتي الفواتير في قوالب مختلفة أيضًا. قد تحتوي بعض الفواتير على المعلومات الأكثر أهمية فقط بينما قد تحتوي فواتير أخرى على الكثير من المعلومات غير المرغوب فيها أيضًا. بالإضافة إلى ذلك، قد تكون نقاط البيانات موجودة في أماكن مختلفة على الفاتورة، مما يجعل استخراج البيانات يدويًا يستغرق وقتًا طويلاً.
  • جودة البيانات ودقتها – يمكن أن يؤدي استخراج بيانات الفاتورة يدوياً إلى تأخير وعدم دقة المعلومات المستخرجة.
  • حجم كبير من البيانات – عادةً ما يتعين على المؤسسات معالجة عدد كبير من الفواتير يوميًا. إن القيام بذلك يدويًا يستغرق وقتًا طويلاً ومكلفًا للغاية بالنسبة لهذه الشركات.
  • لغات مختلفة – عادةً ما يشارك الموردون الدوليون الفواتير بلغات مختلفة، وهو ما قد يكون من الصعب على فريق AP معالجته يدويًا إذا لم يكونوا على دراية باللغة. يصعب معالجة هذه الفواتير باستخدام برامج التشغيل الآلي البسيطة أيضًا.

يشكل تجهيز البيانات قبل استخراجها مرحلة حاسمة في معالجة الفواتير. تعتبر هذه الخطوة محورية في ضمان دقة وموثوقية البيانات، خاصة عند التعامل مع كميات كبيرة من البيانات أو التعامل مع بيانات غير منظمة قد تشمل أخطاء أو تناقضات أو عوامل أخرى قادرة على التأثير على دقة عملية الاستخراج.

إحدى التقنيات الرئيسية لإعداد بيانات الفاتورة للاستخراج هي تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا.

من الطرق المهمة في تجهيز بيانات الفاتورة لاستخراجها هي تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا. تستلزم هذه العملية التعرف على الأخطاء والتناقضات والمشكلات المختلفة داخل البيانات وتصحيحها قبل البدء في عملية الاستخراج. ويمكن استخدام تقنيات مختلفة لهذا الغرض، بما في ذلك:

  • تطبيع البيانات: تحويل البيانات إلى تنسيق مشترك يمكن معالجته وتحليله بسهولة أكبر. يمكن أن يتضمن ذلك توحيد تنسيق التواريخ والأوقات وعناصر البيانات الأخرى ، بالإضافة إلى تحويل البيانات إلى نوع بيانات متسق ، مثل البيانات الرقمية أو الفئوية.
  • تنظيف النص: يتضمن إزالة المعلومات الدخيلة أو غير ذات الصلة من البيانات ، مثل كلمات التوقف وعلامات الترقيم والأحرف غير النصية الأخرى. يمكن أن يساعد ذلك في تحسين دقة وموثوقية تقنيات الاستخراج القائمة على النص ، مثل OCR و NLP.
  • تأكيد صحة البيانات: يتضمن ذلك التحقق من البيانات بحثًا عن الأخطاء والتناقضات والمشكلات الأخرى التي قد تؤثر على دقة عملية الاستخراج. يمكن أن يتضمن ذلك مقارنة البيانات بمصادر خارجية، مثل قواعد بيانات العملاء أو كتالوجات المنتجات، للتأكد من أن البيانات دقيقة وحديثة.
  • زيادة البيانات: إضافة أو تعديل البيانات لتحسين دقة وموثوقية عملية الاستخراج. يمكن أن يتضمن ذلك إضافة مصادر بيانات إضافية ، مثل الوسائط الاجتماعية أو بيانات الويب ، لتكملة بيانات الفاتورة ، أو استخدام تقنيات التعلم الآلي لإنشاء بيانات تركيبية لتحسين دقة عملية الاستخراج.

هناك العديد من الطرق المختلفة لاستخراج البيانات. يعد اختيار الطريقة الصحيحة لاستخراج بيانات الفاتورة أمرًا مهمًا جدًا لفريق AP حتى يتمكن من العمل بفعالية.

استخراج بيانات الفاتورة يدويًا: يتضمن استخراج بيانات الفاتورة يدويًا قيام الإنسان بمراجعة الفاتورة يدويًا وإدخال المعلومات ذات الصلة في برنامج المحاسبة حيث يمكن بعد ذلك مطابقتها ومعالجتها قبل إجراء الدفع. هذه العملية تستغرق وقتا طويلا للغاية ويمكن أن تكون عرضة للأخطاء البشرية. عادة، يمكن أن يؤدي استخراج بيانات الفاتورة يدويًا إلى حدوث تأخيرات ومدفوعات وإحداث احتكاك غير ضروري مع البائعين.

  • أدوات استخراج البيانات عبر الإنترنت: إذا كنت بحاجة إلى استخراج معلومات من نوع مستند معين حيث تظل المعلومات والتنسيق كما هو إلى حد كبير، فهناك العديد من الأدوات المتاحة التي يمكن أن تساعد في معالجة حالة استخدام معينة. على سبيل المثال، إذا كنت بحاجة إلى تحويل PDF إلى نص، فيمكن للعديد من الأدوات عبر الإنترنت مساعدة فريق AP على تبسيط هذه العملية. يوفر برنامج التحويل طريقة استخراج أكثر موثوقية ودقة. ومع ذلك، فهي توفر إمكانات أتمتة قليلة أو معدومة لعمليات استخلاص بيانات الفاتورة الروتينية أو المعقدة.
  • استخراج بيانات الفاتورة على أساس القالب: يعتمد استخراج بيانات الفاتورة المستندة إلى القالب على استخدام قوالب محددة مسبقًا لاستخراج البيانات من مجموعة بيانات معينة يظل تنسيقها كما هو إلى حد كبير. على سبيل المثال، عندما يحتاج قسم الحسابات الدائنة إلى معالجة فواتير متعددة بنفس التنسيق، يمكن استخدام استخراج البيانات المستندة إلى القالب نظرًا لأن البيانات التي يلزم استخراجها ستظل كما هي إلى حد كبير عبر الفواتير.

    تعتبر طريقة استخراج البيانات هذه دقيقة للغاية طالما ظل التنسيق كما هو. تنشأ المشكلة عندما تكون هناك تغييرات في تنسيق مجموعة البيانات. يمكن أن يسبب هذا مشكلات في استخراج البيانات المستندة إلى القالب وقد يتطلب تدخلاً يدويًا.
    نظام البرمجيات

  • استخراج بيانات الفاتورة آليًا باستخدام تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR).: إذا كان لديك أنواع فواتير متعددة أو عدد كبير من الفواتير لاستخراج البيانات منها، فهذا يعتمد على الذكاء الاصطناعي برامج التعرف الضوئي على الحروف، مثل النانو، توفير الحل الأكثر ملاءمة. توفر هذه الأدوات تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR) للتعرف على النص من المستندات أو الصور الممسوحة ضوئيًا.

    هذه الأدوات سريعة للغاية وفعالة وآمنة وقابلة للتطوير. يستخدمون مزيجًا من الذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي، والتعرف الضوئي على الحروف، الجيش الوطني الروانديوالتعرف على النصوص والأنماط، والعديد من التقنيات الأخرى للتأكد من دقة البيانات المستخرجة وموثوقيتها. ليس هذا فقط، هؤلاء أدوات استخراج البيانات يمكن أن يدعم استخراج النص من مصادر متعددة مثل استخراج نص من الصوروحتى استخراج النص المكتوب بخط اليد من الصور.

وفي الختام

في الختام، يعد أتمتة استخراج بيانات الفاتورة أمرًا بالغ الأهمية لجميع فرق AP حتى تتمكن من معالجة الفواتير بفعالية وكفاءة. من المهم أن تكون قادرًا على معالجة الفواتير خلال إطار زمني محدد حتى يمكن سداد دفعات البائع في الوقت الموعود وتجنب الاحتكاك غير الضروري.

تعتمد تقنية ونوع استخراج بيانات الفاتورة التي يستخدمها فريق AP على مصادر المدخلات والاحتياجات المحددة للشركة ويجب تقييمها بعناية قبل التنفيذ. وبخلاف ذلك، يمكن أن يؤدي ذلك إلى إهدار غير ضروري للوقت والموارد.

تخلص من الاختناقات الناتجة عن عمليات استخراج بيانات الفاتورة يدويًا. اكتشف كيف يمكن لـ Nanonets أن تساعد عملك على تحسين استخراج بيانات الفاتورة بسهولة.

الطابع الزمني:

اكثر من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي