Wie die Automatisierung der Dateneingabe Arbeitsabläufe optimieren kann

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Finden Sie heraus, wie die Automatisierung der Dateneingabe Ihrem Unternehmen helfen kann, Arbeitsabläufe zu optimieren. Eliminieren Sie Engpässe, die durch manuelle Dateneingabeprozesse entstehen. Klicken Sie unten, um mehr darüber zu erfahren Nanonetze PDF-Schaber.

Data Entry

Die Dateneingabe ist der Prozess des Extrahierens und Eingebens relevanter Informationen in ein computergestütztes System oder eine ERP-Software. Dies ist ein wesentlicher Prozess in Unternehmen, die Daten in geeignete Formate für die weitere nachgelagerte Verarbeitung umwandeln möchten.

Beispielsweise müssen Kreditorenbuchhaltungsteams in Unternehmen Daten aus wichtigen Feldern in Lieferantenrechnungen extrahieren. Dies Datenextraktionsprozess Anschließend erfolgt die Dateneingabe in die ERP-Software für Buchhaltungs- oder Finanzberichtszwecke.

Die Dateneingabe ist in der Regel ein manueller, sich wiederholender und untergeordneter Prozess, der viel Zeit in Anspruch nimmt. Daher lagern Unternehmen ihre Dateneingabeanforderungen häufig aus. Dadurch können sich die Mitarbeiter auf produktivere Aufgaben konzentrieren, die sich direkt auf das Endergebnis auswirken.

Ob intern oder ausgelagert, die Dateneingabe ist in der Regel ein zeitaufwändiger manueller Prozess, der anfällig für Fehler und Nacharbeit ist. Daten werden häufig zwischen Organisationen in nicht standardmäßigen Formaten ausgetauscht; und sie sind oft mit redundanten/irrelevanten Informationen oder Datenfehlern gefüllt. Bei einem maßstabsgetreuen Betrieb können diese Faktoren zu ernsthaften Verzögerungen und Kostenüberschreitungen führen.

Eine Gartner-Studie schätzt, dass allein menschliche Dateneingabefehler in Finanzprozessen ungefähr “25000 Stunden vermeidbare Nacharbeit zu einem Preis von 878,000 USD pro Jahr“. Die Studie zeigt weiterhin, wie unter anderem die Automatisierung der Dateneingabe dazu beitragen kann, Zeit und Ressourcen in großem Umfang zu sparen!

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Dateneingabe-Automatisierung

Die Automatisierung der Dateneingabe bezieht sich auf softwarebasierte Lösungen, die die Dateneingabe durch Eliminieren oder Reduzieren manueller Prozesse optimieren können. Solche Software kann typischerweise Daten aus PDFs, Dokumenten, Bildern, E-Mails oder Websites extrahieren und nur die relevanten Informationen in einem strukturierten Format (csv, JSON, XML etc.) darstellen.

Automatisierte Dateneingabesoftware nutzt neben anderen Technologien RPA und OCR, um sich wiederholende Aufgaben zu bewältigen und Dokumente in großem Umfang zu „lesen“. Sie sind genau, flexibel, skalierbar und schnell und sparen Unternehmen wertvolle Zeit und Ressourcen.

Automatisierte Dateneingabelösungen ermöglichen es Mitarbeitern, sich auf hochwertige Aufgaben zu konzentrieren, die sich auf die Gesamtproduktivität auswirken, und gleichzeitig zeitaufwändige, sich wiederholende/untergeordnete Aufgaben zu automatisieren! Hier ist zum Beispiel eine effiziente automatisierte Lösung für Benennen Sie PDF-Dateien basierend auf ihrem Inhalt um.

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Der automatisierte Dateneingabeprozess

Ein durchgängig automatisierter Dateneingabeprozess umfasst die folgenden Schritte:

Hochladen oder Hinzufügen einer Datenquelle

Organisationen erhalten unstrukturierte Rohdaten in Form von Dokumenten, Bildern oder gescannten Dateien. Diese sind in die Datenerfassungsautomatisierungssoftware/-system zu importieren.

Vorverarbeitung jeder Datei oder jedes Dokuments

Dieser wichtige Schritt verwandelt die Dokumente in maschinenlesbare Formate. Erweiterte OCR-, KI- und ML-Funktionen ermöglichen es Algorithmen, Dokumente zu „lesen und zu verstehen“.

Die Dateneingabe-Automatisierungssoftware erkennt und extrahiert nur relevante Teile der Daten. Der Algorithmus kann trainiert werden, um Felder und Datenpunkte von Interesse zu identifizieren.

Dieser optionale Schritt ermöglicht eine manuelle oder halbautomatische Verifizierung basierend auf Validierungsregeln. Extrahierte Daten können auf Richtigkeit überprüft und bei Bedarf sogar verbessert werden.

Der letzte Schritt im Automatisierungsprozess der Dateneingabe besteht darin, die extrahierten Daten an ein geeignetes Ziel zu senden. Die extrahierten Daten, dargestellt als strukturierte Ausgabe (csv, XML, JSON, Excel etc.), können für weitere nachgelagerte Workflows bequem in eine ERP-Software importiert werden.

Fast alle organisatorischen Prozesse und Arbeitsabläufe können von der Automatisierung der Dateneingabe profitieren. Hier sind einige beliebte Anwendungsfälle:

Herausziehen von Informationen aus Rechnungen, Bestellungen, Kontoauszügen oder Quittungen für Finanz-/Buchhaltungszwecke.
Speicherung wichtiger Kundeninformationen für einen effizienten Kundenservice.
Erfassung von Daten aus Lebensläufen für HR-Workflows.
Erstellen von Berichten aus generischen Geschäftsdaten.
ID-Verifizierung & KYC-Prozesse.
Verschrotten von Dokumenten oder Websites für die Datenerfassung.

Vorteile der automatisierten Dateneingabe

Automatisierte Dateneingabesoftware (wie Nanonetze) die Ineffizienz und die Plackerei der manuellen Dateneingabe beseitigen. Unternehmen automatisieren zunehmend die Dateneingabe, um sich ausschließlich auf die Datenprüfung zu konzentrieren und relevante Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Hier sind einige Vorteile der Einführung der Dateneingabeautomatisierung:

Höhere Genauigkeit

Automatisierte Dateneingabesoftware wie Nanonets nutzt KI- und ML-Funktionen, um Daten genau zu extrahieren und die Nachbearbeitung zu minimieren. Solche Algorithmen sind ausgestattet, um allgemeine Datenbeschränkungen zu handhaben und Fehler zu eliminieren.

Gesamtkosten reduzieren

Reduzieren Sie Betriebskosten und Gemeinkosten, indem Sie ineffiziente manuelle Prozesse eliminieren. Vermeiden Sie es, dedizierte Dateneingabefachleute auszulagern oder einzustellen.

Zeit sparen

Eine schnellere Dateneingabe ermöglicht verbesserte Arbeitsabläufe bei der Daten-/Dokumentenverarbeitung. Sparen Sie mehr als 75 % der Zeit für die manuelle Dateneingabe.

Hoch skalierbar

Behandeln Sie große Datenmengen und plötzliche Spitzen bei der Dateneingabe.

Steigerung der Produktivität

Weisen Sie Ressourcen und Arbeitsstunden produktiven Aufgaben zu, die sich direkt auf das Endergebnis auswirken.

Mitarbeiterzufriedenheit steigern

Die Reduzierung oder Beseitigung der Monotonie der sich wiederholenden manuellen Dateneingabe wirkt sich positiv auf das Mitarbeiterengagement aus.

Dokumente intelligent verarbeiten

KI-basierte Software wie Nanonetze, können bestimmte Dokumenttypen intelligent klassifizieren. Eine solche Software kann Dokumente intelligent nach Typ (Rechnung, Quittung, Rechnung usw.) oder Quelle (Lieferant, Lieferant, intern usw.) zur Weiterverarbeitung und Dateneingabe klassifizieren.

Nanonets hat interessant Anwendungsfälle und einzigartig Erfolgsgeschichten von Kunden. Finden Sie heraus, wie Nanonets Ihr Unternehmen produktiver machen können.

Hauptmerkmale der Software zur automatisierten Dateneingabe

Wenn Sie auf eine automatisierte Dateneingabesoftware umsteigen möchten (wie Nanonetze) Hier sind einige wichtige Merkmale, auf die Sie achten sollten:

Die Fähigkeit, mehrere Formen von Daten und benutzerdefinierten Daten zu klassifizieren/identifizieren
Integrationen mit ERP-Software und Automatisierungstools wie Zapier, Workato, IFTTT usw.
Validierungsregeln, um Benutzer zu warnen, wenn Daten eine manuelle Überprüfung erfordern
Eine Datenvalidierungsschnittstelle für manuelle Eingriffe (falls erforderlich)
Echtzeit-Trigger zum Synchronisieren und Automatisieren von Workflows
Eine Low-Code- oder No-Code-Umgebung, für deren Wartung keine Armee von Entwicklern benötigt wird
Erweiterte KI/ML-Funktionen, die es der automatisierten Software ermöglichen, mit der Zeit zu lernen und besser zu werden

Automatisierung der Dateneingabe mit Nanonets

Einführung in Nanonetze

Nanonetze ist eine automatisierte Dateneingabesoftware mit erweiterten KI/ML-Funktionen. Die Anwendungsfälle der intelligenten Dokumentenverarbeitung von Nanonets helfen Unternehmen bei der nahtlosen Einführung der Automatisierung. Hier zwei Fallstudien:

Die Automatisierung der Dateneingabe ist mit Nanonets ziemlich einfach. Wählen Sie je nach Anwendungsfall eine der drei folgenden Optionen aus:

Vortrainiertes Dateneingabemodell

Wenn Sie die Dateneingabe für Prozesse wie Rechnungen, Quittungen, Reisepässe oder Führerscheine automatisieren möchten, dann schauen Sie sich die vortrainierten Modelle von Nanonets an. Jedes dieser Modelle wurde an Millionen von Dokumenten trainiert und schneidet bei seinen jeweiligen Dokumententypen sehr gut ab.

Melden Sie sich bei Nanonets an – Wählen Sie ein geeignetes vortrainiertes Modell aus – wenn keines für Ihren Anwendungsfall geeignet ist, fahren Sie mit der nächsten Methode fort (benutzerdefiniertes Modell)
Fügen Sie die Quelldateien hinzu – laden Sie die Dokumente hoch, aus denen Daten extrahiert werden müssen
Testen & verifizieren – Führen Sie das Nanonets-Modell aus und überprüfen Sie die extrahierten Daten
Exportieren – Laden Sie die extrahierten Daten in einem strukturierten Format herunter (csv, JSON, XML usw.)

Hier ist eine Demo von Nanonets' vortrainiertes Quittungs-OCR-Modell. Beachten Sie, dass die Option „Exportieren“ XML als erste Wahl bereitstellt; außer Excel & CSV.

Benutzerdefiniertes Dateneingabemodell

Wenn Sie nach benutzerdefinierten Dateneingabeanforderungen suchen, erstellen Sie mit Nanonets ein benutzerdefiniertes Dateneingabemodell. Normalerweise können Sie ein Modell für jeden Dokumenttyp in jeder Sprache in weniger als 25 Minuten erstellen, trainieren und bereitstellen.

Melden Sie sich bei Nanonets an – Erstellen Sie ein benutzerdefiniertes OCR-Modell
Trainingsdateien hinzufügen – Laden Sie Beispieldokumente hoch, die als Trainingsset für Nanonets dienen, um Ihre Dateneingabeanforderungen zu verstehen
Annotieren von Text/Daten in den Dateien – „Teach“ der KI von Nanonets, um wichtige Daten (spezifisch für Ihre Anforderungen) in diesen Trainingsdateien zu identifizieren
Trainieren Sie das benutzerdefinierte Dateneingabemodell – Nanonets nutzt Deep Learning, um verschiedene OCR-Modelle zu erstellen und sie gegeneinander zu testen, um das genaueste auszuwählen.
Testen und überprüfen – Fügen Sie einige Dateien hinzu, um zu überprüfen, ob das benutzerdefinierte Modell Ihren Anforderungen/Anwendungsfällen entspricht
Exportieren – Wenn die Daten erkannt, extrahiert und entsprechend präsentiert wurden, exportieren Sie die Datei in ein geeignetes strukturiertes Format

Hier ist eine Demo zur Vorgehensweise Trainieren eines benutzerdefinierten Datenextraktionsmodells mit Nanonetzen. Wie in der obigen Demo gezeigt, bietet die Option „Exportieren“ XML als erste Wahl.

Nanonets-API

Hier ist eine ausführliche Anleitung zum Trainieren oder bauen Sie Ihre eigene automatisierte Dateneingabe-Software mit dem Nanonets-API. In dem Dokumentation, finden Sie fertige Codebeispiele in Python, Shell, Ruby, Golang, Java und C# sowie detaillierte API-Spezifikationen für verschiedene Endpunkte.

Aktualisierung Juni 2021: Dieser Beitrag wurde ursprünglich veröffentlicht in Juni 2021 und wurde inzwischen aktualisiert.

Hier ist eine Folie, die die Ergebnisse in diesem Artikel zusammenfasst. Hier ist eine alternative Version dieses Beitrags.

Quelle: https://nanonets.com/blog/data-entry-automation/

Zeitstempel: 23. Juni 2021