Laskutietojen poiminta: täydellinen opas

Laskutietojen poiminta: täydellinen opas

Aikaleima: 8. tammikuuta 2024 5
Lähdesolmu: 3051173

esittely

Modernissa liiketoimintaympäristössä ostoreskontratiimien tulee pystyä käsittelemään laskut ja maksut mahdollisimman nopeasti ja tehokkaasti. Organisaation kasvaessa myös käsiteltävien laskujen määrä kasvaa, mikä edellyttää suurempaa tiimikokoa ja pidempiä käsittelyaikoja. Tämän lisäksi manuaalinen laskutietojen poiminta ja käsittely on myös varsin virhealtista, mikä johtaa vaadittua suurempiin resurssien investointeihin. Yksi tärkeimmistä vaiheista laskujen käsittelyssä on laskutietojen poiminta. Jos tämä vaihe tehdään manuaalisesti, se ei ole vain aikaa vievin, vaan myös virhealttiin. Ratkaisu ei siis ole palkata suurempaa tiimiä tekemään tätä manuaalisesti, vaan investoida automaattiseen laskutietojen poimimiseen. Tässä blogikirjoituksessa opit mitä on laskutietojen poimiminen, miten se tehdään ja joitain suosittuja laskutietojen poiminnan menetelmiä.

Ennen kuin siirrymme laskutietojen poimimiseen, ymmärrämme ensin, mikä on lasku.

Lasku on asiakirja, josta käyvät ilmi ostajan ja myyjän välisen kaupan tiedot, mukaan lukien kaupan päivämäärä, ostajan ja myyjän nimet ja osoitteet, kuvaus tuotteista tai palveluista, tavaroiden määrä, yksikköhinta ja maksettava kokonaissumma.

Laskut sisältävät tärkeitä tietoja, kuten asiakkaan ja toimittajan tiedot, tilaustiedot, hinnat, verot jne. Tiedot, jotka on poimittava ja yhdistettävä muihin asiakirjoihin, kuten tilauslomakkeisiin, tavaraluetteloihin jne. ennen maksun käsittelyä.

Vaikka se kuulostaa yksinkertaiselta, tietojen poimiminen laskuista voi olla hyvin aikaa vievää, koska laskuja on eri muodoissa. Lisäksi laskut sisältävät sekä strukturoitua että jäsentämätöntä tietoa, jota voi olla vaikea poimia manuaalisesti ja jotka vaatisivat automaattisen laskutietojen poimintaohjelmiston, kuten esim. Nanonetit pystyä käsittelemään laskut nopeasti.

Automatisoi manuaalinen tietojen syöttäminen Nanonetin tekoälypohjaisella OCR-ohjelmistolla. Kaappaa tiedot laskuista välittömästi. Lyhennä läpimenoaikoja ja vähennä manuaalista työtä.

Laskutietojen poimiminen asettaa joukon haasteita AP-tiimeille, koska laskut tulevat erilaisissa malleissa ja voivat sisältää erilaisia ​​tietoja, joista osa voi olla tai ei ole tärkeitä AP-tiimille laskun käsittelyssä. Jotkut haasteista on lueteltu alla:

  • Erilaisia ​​laskumuotoja – Laskuja on eri muodoissa, mukaan lukien paperi, PDF, EDI jne., mikä voi vaikeuttaa laskujen poimimista ja käsittelyä.
  • Laskumallin tyylit – Laskut tulevat muotojen lisäksi erilaisina malleina. Jotkut laskut voivat sisältää vain tärkeimmät tiedot, kun taas toisilla voi olla myös paljon ei-toivottua tietoa. Lisäksi datapisteet voivat olla eri paikoissa laskussa, mikä tekee tietojen poimimisesta manuaalisesti erittäin aikaa vievää.
  • Tietojen laatu ja tarkkuus – Manuaalinen laskutietojen poimiminen voi johtaa viiveisiin ja epätarkkuuksiin poimitussa tiedossa.
  • Suuri määrä dataa – Yleensä organisaatiot joutuvat käsittelemään valtavan määrän laskuja päivittäin. Käsin tekeminen on näille yrityksille erittäin aikaa vievää ja kallista.
  • Eri kieliä – Kansainväliset toimittajat jakavat laskut yleensä eri kielillä, joita AP-tiimin voi olla vaikea käsitellä manuaalisesti, jos he eivät osaa kieltä. Näitä laskuja on vaikea käsitellä myös yksinkertaisilla automaatioohjelmistoilla.

Tietojen saattaminen valmiiksi ennen purkamista on ratkaiseva vaihe laskujen käsittelyssä. Tämä vaihe on keskeinen tietojen tarkkuuden ja luotettavuuden takaamisessa, erityisesti kun käsitellään suuria tietomääriä tai käsitellään jäsentämätöntä tietoa, joka saattaa sisältää virheitä, epäjohdonmukaisuuksia tai muita tekijöitä, jotka voivat vaikuttaa poimintaprosessin tarkkuuteen.

Yksi keskeinen tekniikka laskutietojen valmistelemiseksi poimimista varten on tietojen puhdistus ja esikäsittely.

Tärkeä menetelmä laskutietojen valmistelemisessa poimimista varten on tietojen puhdistus ja esikäsittely. Tämä prosessi edellyttää tietojen virheiden, epäjohdonmukaisuuksien ja erilaisten ongelmien tunnistamista ja korjaamista ennen poimintaprosessin aloittamista. Tähän tarkoitukseen voidaan käyttää erilaisia ​​tekniikoita, jotka sisältävät:

  • Tietojen normalisointi: Tietojen muuntaminen yhteiseen muotoon, joka on helpompi käsitellä ja analysoida. Tämä voi sisältää päivämäärän, kellonajan ja muiden tietoelementtien muodon standardoinnin sekä tietojen muuntamisen yhdenmukaiseksi tietotyypiksi, kuten numeerisiksi tai kategorisiksi tiedoiksi.
  • Tekstin puhdistus: Poistaa tiedoista ylimääräiset tai asiaankuulumattomat tiedot, kuten lopetussanat, välimerkit ja muut ei-tekstuaaliset merkit. Tämä voi auttaa parantamaan tekstipohjaisten poimintatekniikoiden, kuten OCR:n ja NLP:n, tarkkuutta ja luotettavuutta.
  • Tietojen validointi: Tämä edellyttää tietojen tarkistamista virheiden, epäjohdonmukaisuuksien ja muiden ongelmien varalta, jotka voivat vaikuttaa poimintaprosessin tarkkuuteen. Tämä voi sisältää tietojen vertaamisen ulkoisiin lähteisiin, kuten asiakastietokantoihin tai tuoteluetteloihin, jotta varmistetaan, että tiedot ovat tarkkoja ja ajan tasalla.
  • Tietojen lisääminen: Tietojen lisääminen tai muokkaaminen poimintaprosessin tarkkuuden ja luotettavuuden parantamiseksi. Tähän voi sisältyä lisätietolähteiden, kuten sosiaalisen median tai verkkotietojen, lisääminen laskutietojen täydentämiseksi tai koneoppimistekniikoiden käyttäminen synteettisen datan luomiseen poimintaprosessin tarkkuuden parantamiseksi.

Tietojen poimintamenetelmiä on monia erilaisia. Oikean laskutietojen poimintatavan valitseminen on erittäin tärkeää, jotta AP-tiimi voi toimia tehokkaasti.

Manuaalinen laskutietojen poimiminen: Manuaalinen laskutietojen poimiminen tarkoittaa, että ihminen käy fyysisesti läpi laskun ja syöttää tarvittavat tiedot kirjanpitoohjelmistoon, jossa niitä voidaan sitten täsmäyttää ja käsitellä ennen maksun suorittamista. Tämä prosessi on erittäin aikaa vievä ja voi aiheuttaa inhimillisiä virheitä. Yleensä manuaalinen laskutietojen poimiminen voi aiheuttaa viivästyksiä ja maksuja sekä tarpeetonta kitkaa toimittajien kanssa.

  • Online-tietojen poimintatyökalut: Jos haluat poimia tietoja tietystä asiakirjatyypistä, jonka tiedot ja muoto pysyvät suurelta osin samana, käytettävissä on monia työkaluja, jotka voivat auttaa tietyssä käyttötapauksessa. Jos esimerkiksi sinun on muutettava PDF tekstiksi, monet verkkotyökalut voivat auttaa AP-tiimiä virtaviivaistamaan tätä prosessia. Muunnosohjelmisto tarjoaa luotettavamman ja tarkemman poimintamenetelmän. Ne tarjoavat kuitenkin vain vähän tai ei ollenkaan automatisointiominaisuuksia rutiini- tai monimutkaisiin laskutietojen poimintaprosesseihin.
  • Mallipohjainen laskutietojen poiminta: Mallipohjainen laskutietojen poiminta perustuu ennalta määritettyjen mallien käyttöön tietojen poimimiseksi tietystä tietojoukosta, jonka muoto pysyy suurelta osin samana. Esimerkiksi kun AP-osaston on käsiteltävä useita saman muotoisia laskuja, mallipohjaista tiedonpoistoa voidaan käyttää, koska poimittava data säilyy suurelta osin samana kaikissa laskuissa.

    Tämä tiedonpoimintamenetelmä on erittäin tarkka niin kauan kuin muoto pysyy samana. Ongelma syntyy, kun tietojoukon muodossa tapahtuu muutoksia. Tämä voi aiheuttaa ongelmia mallipohjaisessa tietojen poiminnassa ja saattaa vaatia manuaalisia toimia.
    ohjelmisto

  • Automaattinen laskutietojen poiminta OCR:llä: Jos sinulla on useita laskutyyppejä tai suuri määrä laskuja, joista voit poimia tietoja, tekoälypohjainen OCR-ohjelmisto, Kuten Nanonetit, tarjoavat kätevimmän ratkaisun. Tällaiset työkalut tarjoavat OCR (Optical Character Recognition) -tekniikan tekstin tunnistamiseksi skannatuista asiakirjoista tai kuvista.

    Nämä työkalut ovat erittäin nopeita, tehokkaita, turvallisia ja skaalautuvia. He käyttävät yhdistelmää AI, ML, OCR, Etelä-Afrikka, tekstin ja kuvion tunnistus ja useita muita tekniikoita varmistaaksesi, että poimitut tiedot ovat tarkkoja ja luotettavia. Ei vain sitä, vaan nämä tiedonkeruutyökalut voi tukea tekstin purkamista useista lähteistä, kuten tekstin poimiminen kuvistaja jopa poimimaan kuvista käsin kirjoitettua tekstiä.

Yhteenveto

Yhteenvetona voidaan todeta, että laskutietojen poiminnan automatisointi on ratkaisevan tärkeää kaikille AP-tiimeille, jotta ne voivat käsitellä laskuja tehokkaasti ja tehokkaasti. On tärkeää pystyä käsittelemään laskut määrätyssä ajassa, jotta myyjän maksut voidaan suorittaa luvatussa ajassa ja välttää turhaa kitkaa.

AP-tiimin käyttämä laskutietojen poiminnan tekniikka ja tyyppi riippuvat syöttölähteistä ja yrityksen erityistarpeista, ja ne on arvioitava huolellisesti ennen käyttöönottoa. Muuten se voi johtaa tarpeettomaan sekä ajan että resurssien tuhlaukseen.

Poista manuaalisten laskutietojen poimintaprosessien aiheuttamat pullonkaulat. Ota selvää, kuinka Nanonets voi auttaa yritystäsi optimoimaan laskutietojen poimimisen helposti.

Aikaleima:

Lisää aiheesta Tekoäly ja koneoppiminen