Kuinka poistaa epäolennaiset sivut laskuista?

Kuinka poistaa epäolennaiset sivut laskuista?

Aikaleima: 5. toukokuuta 2023 klo 12
Lähdesolmu: 2629708

Laskujen tarkka ja tehokas käsittely on ratkaisevan tärkeää minkä tahansa organisaation taloudellisen terveyden kannalta.

Mutta laskut eivät aina ole täydellisiä; laskujen virheistä johtuen se aiheuttaa viivästyksiä laskujen käsittelyyn ja maksujen vapauttamiseen. Yksi tällainen ongelma on epäolennaisten sivujen esiintyminen laskutositteessa.

Noin 10-20 % laskuista voi sisältää epäolennaisia ​​sivuja, kuten tyhjiä sivuja lopussa, tai muita asiaankuulumattomia asiakirjoja, kuten yritystietoja. Vaikka tämä vaikuttaa pieneltä ongelmalta, satojen tai tuhansien kuukausilaskujen käsittely, joissa on tyhjät sivut keskellä tai lopussa, rasittaa nopeasti suuria organisaatioita.

Mitä ongelmaa haittaa sellaisten laskujen käsittelyssä, joiden sivut eivät ole asiaankuuluvia?

Epäolennaisten sivujen esiintyminen laskuissa asettaa useita haasteita samalla kun se tehostaa laskutusprosesseja, erityisesti manuaalisessa laskutuskäsittelyssä.

Pidentynyt käsittelyaika: Epäolennaisten sivujen lajittelu lisää laskujen käsittelyyn kuluvaa aikaa. Oletetaan myös, että asiakirjoissa on tyhjä sivu. Siinä tapauksessa OCR-ohjelmisto saattaa käsitellä useampia sivuja tai sisällyttää sivulla olevaa epäolennaista tietoa lopulliseen asiakirjaan, mikä aiheuttaa tarpeettomia viiveitä laskun käsittelyssä ja maksamisessa.

Suurempi virheriski: Kun joukkoon sekoitetaan epäolennaisia ​​sivuja, todennäköisyys jättää huomiotta tärkeä tietopiste tai puuttua tietosyöttö kasvaa. Jos laskunhallintaohjelmistosi ei pysty tunnistamaan asiakirjatyyppiä sivuittain, saatat unohtaa kyseisen sivun tietojen syöttämisen kokonaan, mikä voi johtaa maksueroihin, kiistoihin ja jopa vaatimustenmukaisuusongelmiin.

Asiakirjanhallinnan vaikeudet: Laskujen säilyttäminen ja järjestäminen vaikeutuu, kun ne sisältävät epäolennaisia ​​sivuja.

Automaation tehottomuudet: Automaattisen laskunkäsittelyohjelmiston käyttäminen tietojen poimimiseen laskuista, joilla on epäolennaisia ​​sivuja, saattaa heikentää laskutusprosessin tehokkuutta, jos ohjelmisto ei pysty tunnistamaan asiakirjoja ilman mallia. Tämä saattaa vaatia manuaalista toimenpiteitä tarkkuuden varmistamiseksi.

Kaksi tapaa ratkaista tämä ongelma ovat:

  1. Halkaise laskutosite poistaaksesi merkityksettömät sivut manuaalisesti
  2. Käytä tekoälypohjaista laskunkäsittelyohjelmistoa, joka korjaa tämän ongelman.

Katsotaan kuinka käsitellä sitä molemmin puolin.

Kuinka jakaa laskutositteen, jotta asiaankuulumattomat sivut poistetaan manuaalisesti?

Nanonetsin jaettu PDF-sivu voi auttaa sinua poistamaan epäolennaiset sivut laskuista välittömästi ilman sähköpostia tai rekisteröitymistä.

  1. Siirry jaetun PDF-työkalun sivulle.
  2. Lataa laskutosite, valitse sivut, jotka haluat säilyttää ja valitse "Lataa PDF"
  3. Tiedostosi ladataan automaattisesti.

💡

Split PDF -työkalu on paras kertakäyttöön. Jos haluat automatisoida PDF-tiedostojen jakamisen ennen asiakirjojen käsittelyä, kokeile Nanonets-alustaa. 

Käytä tekoälypohjaista laskunkäsittelyohjelmistoa

Nanonets on tekoälypohjainen laskujen käsittelyohjelmisto, joka ei ole mallipohjainen. Se tarkoittaa, että alusta käyttää tekoälyä, ML:ää ja NLP:tä tunnistaakseen kentät automaattisesti asiakirjasta riippumatta niiden sijainnista. Sen avulla yritetään ratkaista ongelmamme, kuinka poistaa laskusta epäolennaiset sivut ennen niiden käsittelyä. Nanonetsilla on kaksi tapaa ratkaista tämä ongelma:

Jos sinulla on laskut tietyssä muodossa ja tiedät T:n kannalta merkityksettömien sivujen sijainnit, voit käyttää hyvin yksinkertaista asetusta. Nanonets-alustalla voit valita sivut, joilta haluat poimia tietoja.

Joten jos sinulla on 10-sivuinen asiakirja ja epäolennainen sivu 5., 7. ja 9. sijalla, syötä tiedot muodossa 1-4, 6, 8, 10 tähän lohkoon, ja alusta käsittelee vain nämä sivut.

Jos näin ei ole, etkä tiedä mitkä sivut ovat merkityksettömiä, Nanonets tarjoaa yksinkertaisen ratkaisun:

Jokainen saapuva asiakirja käy läpi asiakirjan luokittelumallin. Asiakirjan luokittelumalli tunnistaa asiakirjatyypin jokaiselle sivulle. Jos sivun luokka on lasku, vain tämä sivu lähetetään laskun OCR-malliin, jossa tiedot poimitaan tältä sivulta.

Nanonetit automatisoituun laskujen käsittelyyn

Nanonets yhdistää koneoppimisen ja OCR-tekniikan automatisoidakseen ja virtaviivaistaakseen laskujen käsittelyä.

Nanonetsin laskujen OCR:n avulla voit muuntaa eri muodoissa olevia jäsentelemättömiä laskutietoja, kuten paperilla, PDF:llä tai skannatuilla kuvilla, jäsennellyksi ja käyttökelpoiseksi dataksi. Alusta pystyy automaattisesti tunnistamaan, poimimaan ja luokittelemaan tarvittavat tiedot laskuistasi, mikä vähentää manuaalista tietojen syöttämistä ja nopeuttaa käsittelyaikaa 90 %!

Nanonetsin laskunkäsittelyohjelmisto vie sen pidemmälle tarjoamalla edistyneitä ominaisuuksia, kuten

  • Automaattinen vahvistus
  • Rivikohdan poiminta ja usean valuutan tuki.
  • Saumaton integrointi suosittuihin kirjanpitoohjelmistoihin ja ERP-järjestelmiin
  • Hyväksyntäautomaatio
  • Täydellinen läpinäkyvyys laskujen käsittelyssä
  • Maailmanlaajuinen maksualusta maksujen käsittelyn yksinkertaistamiseksi
  • 2,3-, 4- ja XNUMX-suuntainen sovitus
  • Helppo käyttöliittymä
  • 24 × 7 -tuki
  • Ilmainen maahanmuuttoapu

Katso, kuinka käyttäjämme pitävät nanonetsien käytöstä:

Yhteenveto

Laskutositteiden epäolennaiset sivut voivat aiheuttaa viiveitä, lisätä virheitä ja haitata automaatiotyötä, mikä vaikuttaa laskutusprosessin yleiseen tehokkuuteen. Käyttämällä Nanonetsin Split PDF Page -sivua kertaluonteisiin manuaalisiin säätöihin tai ottamalla käyttöön tehokkaan tekoälypohjaisen laskunkäsittelyohjelmiston yritykset voivat voittaa nämä haasteet ja virtaviivaistaa laskuprosessejaan.

Yli 10,000 20 käyttäjää luottaa nanoverkkoihin laskujen, kuittien, laskujen ja muiden asiakirjaprosessien automatisoinnissa. Soita lyhyelle 80 minuutin puhelulle ja katso kuinka voimme ratkaista nykyiset laskujen käsittelyongelmasi ja säästää XNUMX % kustannuksista!  

Aikaleima:

Lisää aiheesta Tekoäly ja koneoppiminen