Fakturadataudtræk: En komplet guide

Fakturadataudtræk: En komplet guide

Tidsstempel: 8. januar 2024 kl. 5
Kildeknude: 3051173

Introduktion

I det moderne forretningsmiljø skal kreditorteams være i stand til at behandle fakturaer og betalinger så hurtigt og effektivt som muligt. I takt med at organisationen vokser, vokser også antallet af fakturaer, der skal behandles, hvilket kræver en større teamstørrelse og længere behandlingstider. Ud over dette er manuel udtræk og behandling af fakturadata også ret fejlbehæftet, hvilket fører til en større investering af ressourcer end nødvendigt. Et af de vigtigste trin i fakturabehandling er udtræk af fakturadata. Hvis det gøres manuelt, er dette trin ikke kun det mest tidskrævende, men også det mest fejludsatte. Løsningen er derfor ikke at hyre et større team til at gøre dette manuelt, men snarere at investere i automatisk udtræk af fakturadata. I dette blogindlæg lærer du, hvad der er udtræk af fakturadata, hvordan du gør det, og nogle af de populære metoder til udtræk af fakturadata.

Før vi kommer ind på udtræk af fakturadata, lad os først forstå, hvad en faktura er.

En faktura er et dokument, der beskriver detaljerne i en transaktion mellem en køber og en sælger, herunder datoen for transaktionen, navne og adresser på køber og sælger, en beskrivelse af de leverede varer eller tjenesteydelser, mængden af ​​varer, prisen pr. enhed, og det samlede skyldige beløb.

Fakturaer indeholder vigtige oplysninger, såsom kunde- og leverandøroplysninger, ordreoplysninger, priser, skatter osv. Oplysninger, der skal udtrækkes og matches med andre dokumenter som ordresedler, stykliste osv., før betalingen behandles.

Selvom det lyder enkelt, kan det være meget tidskrævende at udtrække data fra fakturaer, da fakturaer kommer i forskellige formater. Derudover indeholder fakturaer også både strukturerede og ustrukturerede data, som kan være svære at udtrække manuelt og vil kræve automatiseret fakturadataudtrækssoftware som f.eks. Nanonetter for hurtigt at kunne behandle fakturaer.

Automatiser manuel dataindtastning ved hjælp af Nanonets AI-baserede OCR-software. Fang data fra fakturaer med det samme. Reducer ekspeditionstiderne og eliminer manuel indsats.

Udtræk af fakturadata giver en række udfordringer for AP-teams, fordi fakturaer kommer i forskellige skabeloner og kan indeholde en række informationer, hvoraf nogle måske eller måske ikke er vigtige for AP-teamet til at behandle fakturaen. Nogle af udfordringerne er listet nedenfor:

  • Forskellige fakturaformater – Fakturaer findes i forskellige formater, herunder papir, PDF, EDI osv., hvilket kan gøre det vanskeligt at udtrække og behandle fakturaer.
  • Faktura skabelonstile – Ud over formaterne kommer fakturaer også i forskellige skabeloner. Nogle fakturaer indeholder muligvis kun de vigtigste oplysninger, mens andre også kan have mange uønskede oplysninger. Derudover kan datapunkter være til stede forskellige steder på fakturaen, hvilket gør det meget tidskrævende at udtrække data manuelt.
  • Datakvalitet og nøjagtighed – Manuel udtræk af fakturadata kan føre til forsinkelser og unøjagtigheder i de udtrukne oplysninger.
  • Stor mængde data – Normalt skal organisationer behandle et stort antal fakturaer dagligt. At gøre dette manuelt er ekstremt tidskrævende og dyrt for disse virksomheder.
  • Forskellige sprog – Internationale leverandører deler normalt fakturaer på forskellige sprog, hvilket kan være vanskeligt for AP-teamet at behandle manuelt, hvis de ikke er fortrolige med sproget. Disse fakturaer er også vanskelige at behandle for simpel automatiseringssoftware.

At gøre data klar inden udtræk udgør en afgørende fase i fakturabehandlingen. Dette trin er afgørende for at garantere nøjagtigheden og pålideligheden af ​​dataene, især ved håndtering af betydelige mængder data eller håndtering af ustrukturerede data, der kan omfatte fejl, uoverensstemmelser eller andre faktorer, der er i stand til at påvirke præcisionen af ​​udtrækningsprocessen.

En nøgleteknik til klargøring af fakturadata til udtræk er datarensning og forbehandling.

En vigtig metode til klargøring af fakturadata til udtræk er gennem datarensning og forbehandling. Denne proces indebærer genkendelse og udbedring af fejl, uoverensstemmelser og forskellige problemer i dataene, før udtrækningsprocessen påbegyndes. Forskellige teknikker kan anvendes til dette formål, omfattende:

  • Data normalisering: Transformering af data til et fælles format, der lettere kan behandles og analyseres. Dette kan involvere standardisering af formatet af datoer, klokkeslæt og andre dataelementer samt konvertering af data til en ensartet datatype, såsom numeriske eller kategoriske data.
  • Tekstrensning: Indebærer fjernelse af uvedkommende eller irrelevant information fra dataene, såsom stopord, tegnsætning og andre ikke-tekstuelle tegn. Dette kan hjælpe med at forbedre nøjagtigheden og pålideligheden af ​​tekstbaserede ekstraktionsteknikker, såsom OCR og NLP.
  • Data validering: Dette involverer kontrol af dataene for fejl, uoverensstemmelser og andre problemer, der kan påvirke nøjagtigheden af ​​udtrækningsprocessen. Dette kan involvere at sammenligne dataene med eksterne kilder, såsom kundedatabaser eller produktkataloger, for at sikre, at dataene er nøjagtige og ajourførte.
  • Dataforøgelse: Tilføjelse eller ændring af data for at forbedre nøjagtigheden og pålideligheden af ​​ekstraktionsprocessen. Dette kan involvere tilføjelse af yderligere datakilder, såsom sociale medier eller webdata, for at supplere fakturadataene eller bruge maskinlæringsteknikker til at generere syntetiske data for at forbedre nøjagtigheden af ​​udtrækningsprocessen.

Der er mange forskellige metoder til dataudtræk. At vælge den rigtige metode til udtræk af fakturadata er meget vigtigt for et AP-team for at kunne fungere effektivt.

Manuel udtræk af fakturadata: Manuel udtræk af fakturadata går ud på, at et menneske fysisk går fakturaen igennem og manuelt indtaster de relevante oplysninger i regnskabssoftwaren, hvor de derefter kan matches og behandles yderligere, inden betalingen foretages. Denne proces er ekstremt tidskrævende og kan være tilbøjelig til menneskelige fejl. Normalt kan manuel udtrækning af fakturadata forårsage forsinkelser og betalinger og introducere unødvendig leverandørfriktion.

  • Online dataekstraktionsværktøjer: Hvis du har brug for at udtrække information fra en bestemt dokumenttype, hvor informationen og formatet stort set forbliver det samme, er der mange tilgængelige værktøjer, som kan hjælpe med at adressere en bestemt use case. Hvis du for eksempel skal konvertere PDF til tekst, kan mange onlineværktøjer hjælpe AP-teamet med at strømline denne proces. Konverteringssoftware giver en mere pålidelig og nøjagtig ekstraktionsmetode. De giver dog små til ingen automatiseringsmuligheder til rutinemæssige eller komplekse fakturadataudtræksprocesser.
  • Skabelonbaseret udtræk af fakturadata: Skabelonbaseret fakturadataudtræk er afhængig af brugen af ​​foruddefinerede skabeloner til at udtrække data fra et bestemt datasæt, hvis format stort set forbliver det samme. For eksempel, når en AP-afdeling skal behandle flere fakturaer i samme format, kan skabelonbaseret dataudtræk bruges, da de data, der skal udtrækkes, stort set forbliver de samme på tværs af fakturaer.

    Denne metode til dataudtræk er ekstremt nøjagtig, så længe formatet forbliver det samme. Problemet opstår, når der er ændringer i datasættets format. Dette kan forårsage problemer i skabelonbaseret dataudtræk og kan kræve manuel indgriben.
    software

  • Automatiseret fakturadataudtræk ved hjælp af OCR: Hvis du har flere fakturatyper eller et stort antal fakturaer at udtrække data fra, AI-baseret OCR-softwareSom Nanonetter, giver den mest bekvemme løsning. Sådanne værktøjer giver OCR-teknologi (Optical Character Recognition) til at genkende tekst fra scannede dokumenter eller billeder.

    Disse værktøjer er ekstremt hurtige, effektive, sikre og skalerbare. De bruger en kombination af AI, ML, OCR, RPA, tekst- og mønstergenkendelse og flere andre teknikker til at sikre, at de udtrukne data er nøjagtige og pålidelige. Ikke kun det, disse dataudtræksværktøjer kan understøtte tekstudtræk fra flere kilder som f.eks udtræk tekst fra billeder, og endda udtrækning af håndskrevet tekst fra billeder.

Konklusion

Afslutningsvis er automatisering af udtræk af fakturadata afgørende for, at alle AP-teams effektivt og effektivt kan behandle fakturaer. Det er vigtigt at kunne behandle fakturaer inden for en fastsat tidsramme, så leverandørbetalinger kan foretages til den lovede tid og undgå unødig friktion.

Teknikken og typen af ​​udtræk af fakturadata, der bruges af AP-teamet, afhænger af inputkilderne og virksomhedens specifikke behov og skal evalueres omhyggeligt før implementering. Ellers kan det føre til unødigt spild af både tid og ressourcer.

Eliminer flaskehalse skabt af manuelle fakturadataudtræksprocesser. Find ud af, hvordan Nanonets nemt kan hjælpe din virksomhed med at optimere udtræk af fakturadata.

Tidsstempel:

Mere fra AI og maskinindlæring