Extracción de datos de facturas: una guía completa

Reeditado por Platón

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Introducción

En el entorno empresarial moderno, los equipos de cuentas por pagar deben poder procesar facturas y pagos de la manera más rápida y eficiente posible. A medida que la organización crece, la cantidad de facturas que deben procesarse también crece, lo que requiere un equipo más grande y tiempos de procesamiento más prolongados. Además de esto, la extracción y el procesamiento manual de datos de facturas también son bastante propensos a errores, lo que lleva a una inversión de recursos mayor de la necesaria. Uno de los pasos más importantes en el procesamiento de facturas es la extracción de datos de la factura. Si se realiza manualmente, este paso no sólo es el que lleva más tiempo sino también el más propenso a errores. Por lo tanto, la solución no es contratar un equipo más grande para hacer esto manualmente, sino invertir en la extracción automatizada de datos de facturas. En esta publicación de blog, aprenderá qué es la extracción de datos de facturas, cómo hacerlo y algunos de los métodos populares de extracción de datos de facturas.

Antes de entrar en la extracción de datos de facturas, primero comprendamos qué es una factura.

Una factura es un documento que describe los detalles de una transacción entre un comprador y un vendedor, incluida la fecha de la transacción, los nombres y direcciones del comprador y el vendedor, una descripción de los bienes o servicios proporcionados, la cantidad de artículos, el precio por unidad y el monto total adeudado.

Las facturas contienen información importante, como detalles de clientes y proveedores, información de pedidos, precios, impuestos, etc. Información que debe extraerse y compararse con otros documentos como formularios de pedido, lista de mercancías, etc., antes de procesar el pago.

Aunque parezca sencillo, extraer datos de las facturas puede llevar mucho tiempo, ya que las facturas vienen en diferentes formatos. Además, las facturas también contienen datos estructurados y no estructurados que pueden ser difíciles de extraer manualmente y requerirían un software automatizado de extracción de datos de facturas, como Nanonetas para poder procesar facturas rápidamente.

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La extracción de datos de facturas presenta una serie de desafíos para los equipos de AP porque las facturas vienen en varias plantillas y pueden contener una variedad de información, parte de la cual puede ser importante o no para que el equipo de AP procese la factura. Algunos de los desafíos se enumeran a continuación:

Diferentes formatos de factura – Las facturas vienen en varios formatos, incluidos papel, PDF, EDI, etc., lo que puede dificultar su extracción y procesamiento.
Estilos de plantilla de factura – Además de los formatos, las facturas también vienen en varias plantillas. Algunas facturas pueden contener sólo la información más esencial, mientras que otras pueden contener también mucha información no deseada. Además, los puntos de datos pueden estar presentes en diferentes lugares de la factura, lo que hace que extraer datos manualmente requiera mucho tiempo.
Calidad y precisión de los datos – La extracción manual de datos de facturas puede provocar retrasos e imprecisiones en la información extraída.
Gran volumen de datos – Normalmente las organizaciones tienen que procesar una gran cantidad de facturas diariamente. Hacer esto manualmente consume mucho tiempo y es costoso para estas empresas.
Idiomas diferentes – Los proveedores internacionales suelen compartir facturas en diferentes idiomas, lo que podría resultar difícil para el equipo de AP procesarlas manualmente si no dominan el idioma. Estas facturas también son difíciles de procesar para un software de automatización simple.

Preparar los datos antes de su extracción constituye una fase crucial en el procesamiento de facturas. Este paso es fundamental para garantizar la precisión y confiabilidad de los datos, especialmente cuando se manejan cantidades sustanciales de datos o se trata de datos no estructurados que pueden incluir errores, inconsistencias u otros factores capaces de afectar la precisión del proceso de extracción.

Una técnica clave para preparar los datos de las facturas para su extracción es la limpieza y el preprocesamiento de datos.

Un método importante para preparar los datos de las facturas para su extracción es mediante la limpieza y el preprocesamiento de los datos. Este proceso implica reconocer y rectificar errores, inconsistencias y diversos problemas dentro de los datos antes de iniciar el proceso de extracción. Se pueden emplear varias técnicas para este propósito, que incluyen:

Normalización de datos: Transformar los datos en un formato común que se pueda procesar y analizar más fácilmente. Esto puede implicar la estandarización del formato de fechas, horas y otros elementos de datos, así como la conversión de datos en un tipo de datos coherente, como datos numéricos o categóricos.
limpieza de texto: implica eliminar información superflua o irrelevante de los datos, como palabras vacías, puntuación y otros caracteres no textuales. Esto puede ayudar a mejorar la precisión y confiabilidad de las técnicas de extracción basadas en texto, como OCR y NLP.
Validación de datos: Esto implica verificar los datos en busca de errores, inconsistencias y otros problemas que puedan afectar la precisión del proceso de extracción. Esto puede implicar comparar los datos con fuentes externas, como bases de datos de clientes o catálogos de productos, para garantizar que los datos sean precisos y estén actualizados.
Aumento de datos: Agregar o modificar datos para mejorar la precisión y confiabilidad del proceso de extracción. Esto puede implicar agregar fuentes de datos adicionales, como redes sociales o datos web, para complementar los datos de la factura, o usar técnicas de aprendizaje automático para generar datos sintéticos para mejorar la precisión del proceso de extracción.

Existen muchos métodos diferentes de extracción de datos. Elegir el método correcto de extracción de datos de facturas es muy importante para que un equipo de cuentas por pagar pueda funcionar de manera efectiva.

Extracción manual de datos de factura: La extracción manual de datos de factura implica que un ser humano revise físicamente la factura e ingrese manualmente la información relevante en el software de contabilidad, donde luego se puede comparar y procesar antes de realizar el pago. Este proceso requiere mucho tiempo y puede ser propenso a errores humanos. Por lo general, la extracción manual de datos de facturas puede provocar retrasos y pagos e introducir fricciones innecesarias con los proveedores.

Herramientas de extracción de datos en línea: Si necesita extraer información de un tipo de documento en particular donde la información y el formato siguen siendo en gran medida los mismos, existen muchas herramientas disponibles que pueden ayudar a abordar un caso de uso particular. Por ejemplo, si necesita convertir PDF a texto, muchas herramientas en línea pueden ayudar al equipo de AP a agilizar este proceso. El software de conversión proporciona un método de extracción más confiable y preciso. Sin embargo, proporcionan poca o ninguna capacidad de automatización para procesos de extracción de datos de facturas rutinarios o complejos.
Extracción de datos de facturas basada en plantillas: La extracción de datos de facturas basada en plantillas se basa en el uso de plantillas predefinidas para extraer datos de un conjunto de datos particular cuyo formato sigue siendo en gran medida el mismo. Por ejemplo, cuando un departamento de cuentas por pagar necesita procesar varias facturas del mismo formato, se puede utilizar la extracción de datos basada en plantillas, ya que los datos que deben extraerse seguirán siendo en gran medida los mismos en todas las facturas.
Este método de extracción de datos es extremadamente preciso siempre que el formato siga siendo el mismo. El problema surge cuando hay cambios en el formato del conjunto de datos. Esto puede causar problemas en la extracción de datos basada en plantillas y puede requerir intervención manual.
software
Extracción automatizada de datos de facturas mediante OCR: Si tiene varios tipos de facturas o una gran cantidad de facturas de las que extraer datos, basado en IA Software de OCRdel ADN, tales como los Nanonetas, proporcione la solución más conveniente. Estas herramientas proporcionan tecnología OCR (reconocimiento óptico de caracteres) para reconocer texto de documentos o imágenes escaneados.
Estas herramientas son extremadamente rápidas, eficientes, seguras y escalables. Utilizan una combinación de IA, ML, OCR, RPA, reconocimiento de texto y patrones, y muchas otras técnicas para garantizar que los datos extraídos sean precisos y confiables. No sólo eso, estos herramientas de extracción de datos puede admitir la extracción de texto de múltiples fuentes, como extraer texto de imágenes, e incluso extraer texto escrito a mano de imágenes.

Conclusión

En conclusión, automatizar la extracción de datos de facturas es crucial para que todos los equipos de AP puedan procesar facturas de manera efectiva y eficiente. Es importante poder procesar facturas dentro de un plazo establecido para que los pagos a los proveedores puedan realizarse en el tiempo prometido y evitar fricciones innecesarias.

La técnica y el tipo de extracción de datos de facturas que utiliza el equipo de AP depende de las fuentes de entrada y de las necesidades específicas de la empresa y debe evaluarse cuidadosamente antes de su implementación. De lo contrario, puede provocar un desperdicio innecesario de tiempo y recursos.

Elimine los cuellos de botella creados por los procesos manuales de extracción de datos de facturas. Descubra cómo las Nanonets pueden ayudar a su empresa a optimizar fácilmente la extracción de datos de facturas.