আর্থিক তথ্য নিষ্কাশন: কিভাবে আর্থিক তথ্য নিষ্কাশন?

আর্থিক এবং ব্যবসায়িক নথি থেকে প্রাসঙ্গিক এবং সঠিক আর্থিক তথ্য বের করা কার্যকর সিদ্ধান্ত গ্রহণ, আর্থিক বিশ্লেষণ এবং সততার পাশাপাশি নিয়ন্ত্রক সম্মতির জন্য গুরুত্বপূর্ণ। যাইহোক, আর্থিক তথ্য আহরণের প্রক্রিয়াটি চ্যালেঞ্জিং, সময়সাপেক্ষ এবং ম্যানুয়াল প্রক্রিয়া বা পুরানো পদ্ধতির উপর নির্ভর করার সময় ত্রুটির প্রবণ হতে পারে।

এখানেই আর্থিক তথ্য নিষ্কাশন প্রযুক্তি কার্যকর হয়, বিভিন্ন উত্স থেকে আর্থিক তথ্য নিষ্কাশনকে প্রবাহিত করার জন্য দক্ষ এবং নির্ভরযোগ্য সমাধান প্রদান করে। এই বিস্তৃত নির্দেশিকাটিতে, আমরা আর্থিক ডেটা নিষ্কাশনের ধারণা, ব্যবসার জন্য এর গুরুত্ব, প্রক্রিয়ার মুখোমুখি হওয়া চ্যালেঞ্জগুলি এবং আর্থিক ডেটা নিষ্কাশন স্বয়ংক্রিয় এবং উন্নত করার জন্য উপলব্ধ সমাধানগুলি বিশেষ করে এর সাথে অন্বেষণ করব। ন্যানোনেটের মতো সরঞ্জাম। এই নির্দেশিকাটির শেষের মধ্যে, আপনি আর্থিক তথ্য নিষ্কাশন, এর তাৎপর্য এবং ব্যবসার আর্থিক তথ্য আহরণ, প্রক্রিয়া এবং ব্যবহার করার পদ্ধতিতে কীভাবে বৈপ্লবিক পরিবর্তন আনতে পারে সে সম্পর্কে আপনার স্পষ্ট ধারণা থাকবে।

আর্থিক তথ্য নিষ্কাশন বলতে বিভিন্ন উৎস যেমন চালান, রসিদ, ব্যাঙ্ক স্টেটমেন্ট, আর্থিক প্রতিবেদন এবং অন্যান্য আর্থিক নথি থেকে প্রাসঙ্গিক আর্থিক তথ্য ক্যাপচার, নিষ্কাশন এবং রূপান্তর করার প্রক্রিয়াকে বোঝায়। এটির সাথে অসংগঠিত বা আধা-কাঠামোগত ডেটাকে কাঠামোগত ডেটাতে রূপান্তর করা জড়িত যা সহজেই বিশ্লেষণ, প্রক্রিয়াকরণ এবং আর্থিক বিশ্লেষণ, প্রতিবেদন এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।

ঐতিহ্যগতভাবে, আর্থিক তথ্য নিষ্কাশন ম্যানুয়ালি সঞ্চালিত হয়েছে, কর্মচারীরা ম্যানুয়ালি নথি থেকে স্প্রেডশীট বা অ্যাকাউন্টিং সিস্টেমে ডেটা ইনপুট করে। যাইহোক, এই ম্যানুয়াল পদ্ধতিটি সময়সাপেক্ষ, ত্রুটি-প্রবণ এবং অদক্ষ, বিশেষ করে যখন আর্থিক নথির বিশাল পরিমাণের সাথে কাজ করা হয়। এটি শুধুমাত্র ডেটা এন্ট্রি ত্রুটির ঝুঁকি বাড়ায় না বরং উৎপাদনশীলতাকে বাধাগ্রস্ত করে এবং কৌশলগত অন্তর্দৃষ্টির জন্য ডেটা ব্যবহার করার ক্ষমতাকে সীমিত করে।

প্রযুক্তির অগ্রগতির সাথে, ইন্টেলিজেন্ট ডকুমেন্ট প্রসেসিং (IDP) এবং AI ব্যবহার করে স্বয়ংক্রিয় সমাধানগুলি আবির্ভূত হয়েছে, আর্থিক ডেটা আহরণের পদ্ধতিতে বিপ্লব ঘটিয়েছে। এই সমাধানগুলি আর্থিক নথিগুলি থেকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটা ক্যাপচার, নিষ্কাশন এবং যাচাই করার জন্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলিকে লিভারেজ করে, ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপের প্রয়োজনীয়তা দূর করে এবং উল্লেখযোগ্যভাবে নির্ভুলতা, গতি এবং দক্ষতা উন্নত করে।

বিশ্বব্যাপী তথ্য নিষ্কাশন বাজার ছিল দামী 2.14 সালে $2019 বিলিয়ন, এবং 4.90 সালের মধ্যে $2027 বিলিয়ন পৌঁছানোর অনুমান করা হয়েছে, যা 11.8 থেকে 2020 পর্যন্ত 2027% CAGR-এ বৃদ্ধি পাবে। এই দ্রুত বর্ধনশীল বাজারটি আর্থিক ডেটা নিষ্কাশন ব্যবসায় যে লাভগুলি আনতে পারে তার প্রমাণ। স্বয়ংক্রিয় আর্থিক ডেটা নিষ্কাশন ব্যবসাগুলিকে কীভাবে একাধিক উত্স থেকে ডেটা আহরণ করতে, নথি শ্রেণীবদ্ধ করতে, ডেটা নির্ভুলতা যাচাই করতে এবং নিষ্কাশন করা তথ্যকে তাদের সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং বিদ্যমান অ্যাকাউন্টিং সিস্টেমে সংহত করতে পারে তা প্রবাহিত করতে পারে।

পরবর্তী বিভাগে, আমরা আর্থিক তথ্য নিষ্কাশনের সাথে সম্পর্কিত চ্যালেঞ্জগুলি অন্বেষণ করব।

ম্যানুয়াল প্রসেস, লিগ্যাসি ওসিআর (অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রিকগনিশন) এবং অন্যান্য অদক্ষ পদ্ধতির উপর নির্ভর করার সময় আর্থিক ডেটা নিষ্কাশন বিভিন্ন চ্যালেঞ্জ তৈরি করতে পারে।

এই চ্যালেঞ্জগুলি আর্থিক ডেটা পরিচালনার ক্ষেত্রে নির্ভুলতা, দক্ষতা এবং উত্পাদনশীলতাকে বাধাগ্রস্ত করতে পারে। এখানে আর্থিক তথ্য নিষ্কাশনের সাথে যুক্ত কিছু সাধারণ চ্যালেঞ্জ রয়েছে:

ম্যানুয়াল ডেটা এন্ট্রি ত্রুটি

নথি থেকে স্প্রেডশীট বা সিস্টেমে ম্যানুয়ালি আর্থিক তথ্য প্রবেশ করানো মানবিক ত্রুটির প্রবণতা, যেমন টাইপো, স্থানান্তর ত্রুটি এবং ডেটা এন্ট্রি ভুল। এই ত্রুটিগুলি ভুল আর্থিক গণনা, ভুল রিপোর্টিং এবং সম্ভাব্য সম্মতির সমস্যাগুলির দিকে পরিচালিত করতে পারে।

সময় সাপেক্ষ প্রক্রিয়া

ম্যানুয়াল ডেটা নিষ্কাশন একটি সময়সাপেক্ষ প্রক্রিয়া, বিশেষ করে যখন আর্থিক নথির বিশাল পরিমাণের সাথে কাজ করা হয়। কর্মচারীদের ম্যানুয়ালি ডেটা পড়তে এবং ইনপুট করতে হবে, যা শুধুমাত্র প্রক্রিয়াটিকে ধীর করে দেয় না বরং মূল্যবান সময়ও কেড়ে নেয় যা আরও কৌশলগত কাজগুলিতে বরাদ্দ করা যেতে পারে।

অসঙ্গতি এবং পরিবর্তনশীলতা

বিভিন্ন আর্থিক নথির বিন্যাস, বিন্যাস এবং উপস্থাপনায় ভিন্নতা থাকতে পারে। লিগ্যাসি ওসিআর সিস্টেমগুলি এই বৈচিত্র্যময় ফর্ম্যাটগুলি থেকে সঠিকভাবে ডেটা বের করার জন্য সংগ্রাম করতে পারে, যা অসঙ্গত এবং অবিশ্বস্ত ফলাফলের দিকে পরিচালিত করে।

সীমিত মাপযোগ্যতা

ম্যানুয়াল ডেটা নিষ্কাশন প্রক্রিয়ার সীমাবদ্ধতা থাকে যখন এটি মাপযোগ্যতার ক্ষেত্রে আসে। আর্থিক তথ্যের পরিমাণ বৃদ্ধির সাথে সাথে, নিষ্কাশন প্রক্রিয়া ম্যানুয়ালি পরিচালনা করা ক্রমশ কঠিন এবং সময়সাপেক্ষ হয়ে ওঠে, যার ফলে বাধা এবং বিলম্ব হয়।

ডেটা ইন্টিগ্রেশনের অভাব

আর্থিক তথ্য নিষ্কাশনের অদক্ষ পদ্ধতি বিদ্যমান অ্যাকাউন্টিং বা ERP সিস্টেমের সাথে ভালভাবে একত্রিত নাও হতে পারে। এর ফলে ডেটা সাইলো, ম্যানুয়াল ডেটা ট্রান্সফার এবং বিভিন্ন সিস্টেমের মধ্যে ডেটার অমিলের সম্ভাবনা দেখা দিতে পারে।

অসংগঠিত ডেটা পরিচালনা করতে অসুবিধা

আর্থিক তথ্য প্রায়ই অসংগঠিত বা আধা-কাঠামোগত নথির মধ্যে এমবেড করা হয়, যেমন চালান, রসিদ বা আর্থিক বিবৃতি। ম্যানুয়াল প্রক্রিয়া বা ঐতিহ্যগত OCR পদ্ধতি ব্যবহার করে এই নথিগুলি থেকে প্রাসঙ্গিক ডেটা বের করা চ্যালেঞ্জিং এবং ত্রুটি-প্রবণ হতে পারে।

ম্যানুয়াল প্রসেস এবং লিগ্যাসি ওসিআর-এর চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করার জন্য, ব্যবসাগুলি স্বয়ংক্রিয় সমাধানগুলি গ্রহণ করছে যা আর্থিক ডেটা নিষ্কাশনের জন্য ইন্টেলিজেন্ট ডকুমেন্ট প্রসেসিং (আইডিপি) বা এআই প্রযুক্তির সুবিধা দেয়৷ এই উন্নত সমাধানগুলি বিভিন্ন সুবিধা প্রদান করে এবং ঐতিহ্যগত পদ্ধতির সীমাবদ্ধতাগুলি অতিক্রম করে। এখানে কিভাবে IDP বা AI সমাধানগুলি আর্থিক ডেটা নিষ্কাশনে বিপ্লব ঘটাতে পারে:

1. নির্ভুলতা এবং দক্ষতা: IDP বা AI-চালিত সমাধানগুলি সঠিকভাবে এবং দক্ষতার সাথে PDF সহ বিভিন্ন ধরনের নথি থেকে আর্থিক ডেটা বের করতে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। এই প্রযুক্তিগুলি বিভিন্ন নথির বিন্যাস, বিন্যাস এবং কাঠামো বুঝতে এবং ব্যাখ্যা করতে পারে, এমনকি অসংগঠিত বা আধা-গঠিত নথি থেকেও সুনির্দিষ্ট ডেটা নিষ্কাশন নিশ্চিত করে।
2. স্বয়ংক্রিয় তথ্য নিষ্কাশন: IDP বা AI সমাধানের মাধ্যমে, PDF গুলি থেকে আর্থিক ডেটা নিষ্কাশন স্বয়ংক্রিয়, ম্যানুয়াল ডেটা এন্ট্রির প্রয়োজনীয়তা দূর করে৷ এটি উল্লেখযোগ্যভাবে ত্রুটিগুলি হ্রাস করে, ডেটা নির্ভুলতা উন্নত করে এবং সামগ্রিক নিষ্কাশন প্রক্রিয়াকে গতি দেয়। উন্নত অ্যালগরিদমগুলি উচ্চ আয়তনের আর্থিক নথিগুলিকে সহজে পরিচালনা করতে পারে, স্কেলেবিলিটি সক্ষম করে এবং দ্রুত পরিবর্তনের সময়গুলিকে সক্ষম করে৷
3. ডেটা যাচাইকরণ এবং যাচাইকরণ: IDP বা AI সমাধানগুলি নিষ্কাশিত আর্থিক ডেটার নির্ভুলতা এবং অখণ্ডতা নিশ্চিত করতে ডেটা যাচাইকরণ এবং যাচাইকরণ প্রক্রিয়াগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে। এই প্রযুক্তিগুলি পূর্বনির্ধারিত নিয়মগুলির বিরুদ্ধে ডেটা ক্রস-চেক করতে পারে, ডেটা পুনর্মিলন সম্পাদন করতে পারে এবং কোনও অসঙ্গতি বা অসঙ্গতিকে ফ্ল্যাগ করতে পারে, ত্রুটির ঝুঁকি কমিয়ে এবং ডেটার গুণমান উন্নত করতে পারে।
4. বিদ্যমান সিস্টেমের সাথে একীকরণ: IDP বা AI সমাধানগুলি বিদ্যমান অ্যাকাউন্টিং, ERP, বা আর্থিক সিস্টেমগুলির সাথে নির্বিঘ্নে একত্রিত হয়, ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপ বা ডেটা পুনঃপ্রবেশের প্রয়োজন ছাড়াই সরাসরি ডেটা স্থানান্তর সক্ষম করে। এটি ডেটা প্রবাহকে স্ট্রিমলাইন করে, ইন্টিগ্রেশনের সময় ডেটা ডুপ্লিকেশন বা ত্রুটির সম্ভাবনা হ্রাস করে এবং সামগ্রিক ডেটা অখণ্ডতা বাড়ায়।
5. নমনীয়তা এবং অভিযোজনযোগ্যতা: উন্নত IDP বা AI সমাধানগুলি নমনীয় এবং পরিবর্তনশীল ব্যবসায়িক চাহিদার সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে৷ সংস্থার সাথে প্রাসঙ্গিক নির্দিষ্ট আর্থিক ডেটা পয়েন্টগুলি বের করতে, নথির বিন্যাসে বৈচিত্র্যগুলিকে মিটমাট করতে এবং বহু-ভাষা বা বহু-মুদ্রা পরিস্থিতিগুলি পরিচালনা করতে এগুলি কাস্টমাইজ করা যেতে পারে।
6. খরচ এবং সময় সাশ্রয়: স্বয়ংক্রিয়ভাবে আর্থিক ডেটা নিষ্কাশনের মাধ্যমে, ব্যবসাগুলি উল্লেখযোগ্য খরচ এবং সময় সাশ্রয় করতে পারে। ম্যানুয়াল প্রক্রিয়াগুলি শ্রম-নিবিড় এবং ত্রুটির প্রবণ, ডেটা এন্ট্রি এবং যাচাইকরণের জন্য অতিরিক্ত সংস্থানগুলির প্রয়োজন৷ অটোমেশন এই ম্যানুয়াল প্রচেষ্টাগুলিকে দূর করে, আরও কৌশলগত কাজের জন্য কর্মীদের সময় খালি করে এবং অপারেশনাল খরচ কমিয়ে দেয়।

স্বয়ংক্রিয় আর্থিক ডেটা নিষ্কাশন সমাধান, যেমন Nanonets, লিভারেজ এআই এবং মেশিন লার্নিং প্রযুক্তিগুলি পিডিএফ এবং ইনভয়েস, রসিদ, ব্যাঙ্ক স্টেটমেন্ট এবং আরও অনেক কিছু সহ অন্যান্য নথি থেকে আর্থিক ডেটা নিষ্কাশনকে স্ট্রীমলাইন করতে। পরবর্তী বিভাগে, আমরা অন্বেষণ করব কীভাবে Nanonets ব্যবসাগুলিকে আর্থিক ডেটা নিষ্কাশন স্বয়ংক্রিয় করতে এবং তাদের ডেটা প্রক্রিয়াকরণের কর্মপ্রবাহে বিপ্লব করতে সাহায্য করতে পারে।

Nanonets স্বয়ংক্রিয় আর্থিক তথ্য নিষ্কাশনের জন্য একটি ব্যাপক এবং দক্ষ সমাধান অফার করে। AI এবং মেশিন লার্নিং এর শক্তিকে কাজে লাগিয়ে, Nanonets পিডিএফ সহ বিভিন্ন নথি থেকে আর্থিক তথ্য সংগ্রহকে স্ট্রীমলাইন করে, সঠিক এবং নির্ভরযোগ্য ফলাফল প্রদান করে। এখানে কিভাবে Nanonets ব্যবসায়িকদের তাদের আর্থিক তথ্য নিষ্কাশন প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয়ভাবে সাহায্য করতে পারে:

ইন্টেলিজেন্ট ডকুমেন্ট প্রসেসিং (IDP)

Nanonets বুদ্ধিমত্তার সাথে আর্থিক নথিগুলি প্রক্রিয়া করার জন্য IDP ক্ষমতা ব্যবহার করে। এর উন্নত অ্যালগরিদমগুলি প্রাসঙ্গিক ডেটা ক্ষেত্রগুলিকে চিনতে এবং বের করতে পারে, যেমন চালান নম্বর, তারিখ, পরিমাণ, বিক্রেতার বিবরণ এবং আরও অনেক কিছু। বিভিন্ন ধরনের নথির বিন্যাস এবং কাঠামো বোঝার মাধ্যমে, Nanonets ন্যূনতম ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপের সাথে সঠিক ডেটা নিষ্কাশন নিশ্চিত করে।

Nanonets-এর সাথে, ব্যবসাগুলি তাদের নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তা অনুসারে কাস্টম নিষ্কাশন মডেল তৈরি করার নমনীয়তা রাখে। প্ল্যাটফর্মটি ব্যবহারকারীদের তাদের নিজস্ব নথির নমুনা ব্যবহার করে সিস্টেমকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার অনুমতি দেয়, তাদের অনন্য নথি বিন্যাসের উচ্চ নির্ভুলতা এবং প্রাসঙ্গিকতা নিশ্চিত করে। এই কাস্টমাইজেশন ক্ষমতা সংস্থার প্রয়োজনের সাথে নির্দিষ্ট আর্থিক ডেটার সুনির্দিষ্ট নিষ্কাশন নিশ্চিত করে।

এন্ড-টু-এন্ড অটোমেশন

Nanonets আর্থিক ডেটা নিষ্কাশনের জন্য এন্ড-টু-এন্ড অটোমেশন অফার করে। ডকুমেন্ট ইনজেশন থেকে ডেটা এক্সট্রাকশন এবং ভ্যালিডেশন পর্যন্ত, সম্পূর্ণ প্রক্রিয়াটি স্বয়ংক্রিয়, ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপের প্রয়োজনীয়তা দূর করে। এটি সময় সাশ্রয় করে, ত্রুটিগুলি হ্রাস করে এবং সামগ্রিক অপারেশনাল দক্ষতা উন্নত করে।

ইন্টিগ্রেশন এবং ওয়ার্কফ্লো অপ্টিমাইজেশান

ন্যানোনেটগুলি বিদ্যমান সিস্টেম এবং কর্মপ্রবাহের সাথে নির্বিঘ্নে সংহত করে, মসৃণ ডেটা স্থানান্তর এবং অ্যাকাউন্টিং, ইআরপি বা আর্থিক সিস্টেমের সাথে একীকরণের অনুমতি দেয়। এটি একটি বিরামহীন ডেটা প্রবাহ নিশ্চিত করে এবং ম্যানুয়াল ডেটা এন্ট্রি বা ডেটা পুনঃপ্রবেশের প্রয়োজনীয়তা দূর করে, ত্রুটির সম্ভাবনা হ্রাস করে এবং ডেটা অখণ্ডতা উন্নত করে।

পরিমাপযোগ্যতা এবং কর্মক্ষমতা

Nanonets সহজে উচ্চ ভলিউম আর্থিক নথি পরিচালনা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে. এর পরিমাপযোগ্য অবকাঠামো দক্ষতার সাথে প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়া করতে পারে, এমনকি চাহিদার পরিস্থিতিতেও দ্রুত পরিবর্তনের সময় এবং নির্ভরযোগ্য কর্মক্ষমতা নিশ্চিত করে। নিয়মিত ভিত্তিতে উচ্চ পরিমাণে আর্থিক নথি নিয়ে কাজ করে এমন ব্যবসার জন্য এই পরিমাপযোগ্যতা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

ডেটা নিরাপত্তা এবং সম্মতি

Nanonets ডেটা নিরাপত্তা এবং সম্মতি অগ্রাধিকার. প্ল্যাটফর্মটি সংবেদনশীল আর্থিক ডেটা সুরক্ষিত করার জন্য দৃঢ় নিরাপত্তা ব্যবস্থা নিযুক্ত করে, যাতে এটি নিরাপদে সংরক্ষণ এবং প্রেরণ করা হয়। জিডিপিআর-এর মতো শিল্পের মান এবং প্রবিধানগুলির সাথে সম্মতি ডেটা সুরক্ষা এবং গোপনীয়তাকে আরও উন্নত করে।

Nanonets-এর সাথে স্বয়ংক্রিয়ভাবে আর্থিক ডেটা নিষ্কাশনের মাধ্যমে, ব্যবসাগুলি উল্লেখযোগ্যভাবে ম্যানুয়াল প্রচেষ্টা হ্রাস করতে পারে, ডেটা সঠিকতা উন্নত করতে পারে এবং সামগ্রিক উত্পাদনশীলতা বাড়াতে পারে। সুবিন্যস্ত কর্মপ্রবাহ এবং আর্থিক ডেটার নির্ভুল নিষ্কাশন আরও ভাল সিদ্ধান্ত গ্রহণ, দ্রুত প্রক্রিয়াকরণের সময় এবং উন্নত অপারেশনাল দক্ষতা সক্ষম করে।

উপসংহার

আর্থিক তথ্য নিষ্কাশন ব্যবসার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যেগুলি তাদের ডেটার সর্বাধিক ব্যবহার করতে চায়, ভাল সিদ্ধান্ত নেওয়া থেকে শুরু করে সময়মত অসঙ্গতি এবং জালিয়াতি সনাক্ত করা থেকে নিয়ন্ত্রক সম্মতি নিশ্চিত করা। কিন্তু ম্যানুয়ালি তা করা ব্যবসার জন্য খরচ এবং সম্পদ-নিবিড়।

পরিবর্তে, স্বয়ংক্রিয় আর্থিক ডেটা নিষ্কাশন ব্যবসাগুলি তাদের আর্থিক প্রক্রিয়াগুলি পরিচালনা করার পদ্ধতিতে বিপ্লব ঘটাচ্ছে, যা এই সরঞ্জামগুলির জন্য ক্রমবর্ধমান বহু-বিলিয়ন ডলারের বিশ্ব বাজার দ্বারা প্রমাণিত। এআই এবং মেশিন লার্নিংয়ের মতো উন্নত প্রযুক্তির ব্যবহার করে, সংস্থাগুলি বিভিন্ন নথি থেকে আর্থিক ডেটা নিষ্কাশন, সময় বাঁচাতে, ত্রুটিগুলি হ্রাস করতে এবং সামগ্রিক দক্ষতার উন্নতি করতে পারে। ন্যানোনেটের মতো সরঞ্জামগুলির সাহায্যে, সংস্থাগুলি বুদ্ধিমান নথি প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতা, কাস্টমাইজযোগ্য নিষ্কাশন মডেল, শেষ থেকে শেষ অটোমেশন, বিরামবিহীন ইন্টিগ্রেশন, স্কেলেবিলিটি এবং ডেটা সুরক্ষা পেতে পারে। প্রতিযোগিতামূলক থাকার জন্য এবং ব্যবসার বৃদ্ধি আনলক করতে এবং মূল ক্ষেত্রগুলিতে ফোকাস করার জন্য, আর্থিক ডেটা নিষ্কাশনের ক্ষেত্রে অটোমেশনকে আলিঙ্গন করা অপরিহার্য।

সচরাচর জিজ্ঞাস্য

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। মোটরগাড়ি / ইভি, কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• ব্লকঅফসেট। পরিবেশগত অফসেট মালিকানার আধুনিকীকরণ। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://nanonets.com/blog/financial-data-extraction/