Extraction de données de facture : un guide complet

Republié par Platon

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Introduction

Dans l’environnement commercial moderne, les équipes chargées des comptes fournisseurs doivent être en mesure de traiter les factures et les paiements aussi rapidement et efficacement que possible. À mesure que l'organisation se développe, le nombre de factures à traiter augmente également, ce qui nécessite une équipe plus grande et des délais de traitement plus longs. En outre, l’extraction et le traitement manuels des données de facturation sont également très sujets aux erreurs, ce qui entraîne un investissement de ressources plus important que nécessaire. L'une des étapes les plus importantes du traitement des factures est l'extraction des données de facturation. Si elle est effectuée manuellement, cette étape est non seulement la plus longue mais aussi la plus sujette aux erreurs. La solution n’est donc pas d’embaucher une équipe plus nombreuse pour le faire manuellement, mais plutôt d’investir dans l’extraction automatisée des données de facturation. Dans cet article de blog, vous apprendrez ce qu'est l'extraction de données de facture, comment s'y prendre et certaines des méthodes populaires d'extraction de données de facture.

Avant d’entrer dans l’extraction des données de facture, comprenons d’abord ce qu’est une facture.

Une facture est un document qui décrit les détails d'une transaction entre un acheteur et un vendeur, y compris la date de la transaction, les noms et adresses de l'acheteur et du vendeur, une description des biens ou des services fournis, la quantité d'articles, le prix unitaire et le montant total dû.

Les factures contiennent des informations importantes, telles que les détails du client et du fournisseur, les informations sur la commande, les prix, les taxes, etc. Des informations qui doivent être extraites et mises en correspondance avec d'autres documents tels que des bons de commande, une facture de marchandises, etc. avant que le paiement ne soit traité.

Même si cela semble simple, extraire des données de factures peut prendre beaucoup de temps, car les factures se présentent sous différents formats. De plus, les factures contiennent également des données structurées et non structurées qui peuvent être difficiles à extraire manuellement et nécessiteraient un logiciel d'extraction automatisé des données de facture tel que nanonets pour pouvoir traiter rapidement les factures.

Automatisez la saisie manuelle des données à l’aide du logiciel OCR basé sur l’IA de Nanonet. Capturez instantanément les données des factures. Réduisez les délais d’exécution et éliminez les efforts manuels.

L'extraction des données de facture présente de nombreux défis pour les équipes AP, car les factures se présentent sous différents modèles et peuvent contenir une gamme d'informations dont certaines peuvent être importantes ou non pour que l'équipe AP traite la facture. Certains des défis sont répertoriés ci-dessous :

Différents formats de facture – Les factures se présentent sous différents formats, notamment papier, PDF, EDI, etc., ce qui peut rendre difficile l'extraction et le traitement des factures.
Styles de modèles de facture – En plus des formats, les factures sont également disponibles dans différents modèles. Certaines factures peuvent contenir uniquement les informations les plus essentielles, tandis que d’autres peuvent également contenir de nombreuses informations indésirables. De plus, des points de données peuvent être présents à différents endroits sur la facture, ce qui rend l'extraction manuelle des données très longue.
Qualité et précision des données – L’extraction manuelle des données de facture peut entraîner des retards et des inexactitudes dans les informations extraites.
Grand volume de données – Habituellement, les organisations doivent traiter quotidiennement un grand nombre de factures. Faire cela manuellement prend beaucoup de temps et coûte cher à ces entreprises.
Différentes langues – Les fournisseurs internationaux partagent généralement des factures dans différentes langues, ce qui pourrait être difficile à traiter manuellement pour l'équipe AP si elle ne maîtrise pas la langue. Ces factures sont également difficiles à traiter pour un simple logiciel d’automatisation.

La préparation des données avant extraction constitue une phase cruciale dans le traitement des factures. Cette étape est cruciale pour garantir l'exactitude et la fiabilité des données, en particulier lors du traitement de quantités importantes de données ou de données non structurées pouvant contenir des erreurs, des incohérences ou d'autres facteurs susceptibles d'affecter la précision du processus d'extraction.

Une technique clé pour préparer les données de facturation pour l'extraction est le nettoyage et le prétraitement des données.

Une méthode importante pour préparer les données de facture à l’extraction consiste à nettoyer et à prétraiter les données. Ce processus implique de reconnaître et de rectifier les erreurs, les incohérences et divers problèmes dans les données avant de lancer le processus d'extraction. Diverses techniques peuvent être utilisées à cette fin, notamment :

Normalisation des données: Transformer les données dans un format commun qui peut être plus facilement traité et analysé. Cela peut impliquer la normalisation du format des dates, des heures et d'autres éléments de données, ainsi que la conversion des données en un type de données cohérent, tel que des données numériques ou catégorielles.
Nettoyage de texte: implique la suppression des informations superflues ou non pertinentes des données, telles que les mots vides, la ponctuation et d'autres caractères non textuels. Cela peut aider à améliorer la précision et la fiabilité des techniques d'extraction basées sur du texte, telles que l'OCR et le NLP.
La validation des données: Cela implique de vérifier les données pour détecter les erreurs, les incohérences et d'autres problèmes pouvant avoir un impact sur la précision du processus d'extraction. Cela peut impliquer de comparer les données à des sources externes, telles que des bases de données clients ou des catalogues de produits, pour garantir que les données sont exactes et à jour.
Augmentation des données: Ajout ou modification de données pour améliorer la précision et la fiabilité du processus d'extraction. Cela peut impliquer l'ajout de sources de données supplémentaires, telles que les médias sociaux ou les données Web, pour compléter les données de facturation, ou l'utilisation de techniques d'apprentissage automatique pour générer des données synthétiques afin d'améliorer la précision du processus d'extraction.

Il existe de nombreuses méthodes différentes d'extraction de données. Choisir la bonne méthode d’extraction des données de facture est très important pour qu’une équipe AP puisse fonctionner efficacement.

Extraction manuelle des données de facture : L'extraction manuelle des données de facture implique qu'un humain parcoure physiquement la facture et saisisse manuellement les informations pertinentes dans le logiciel de comptabilité où elles peuvent ensuite être comparées et traitées avant que le paiement ne soit effectué. Ce processus prend énormément de temps et peut être sujet à des erreurs humaines. Habituellement, l’extraction manuelle des données de facturation peut entraîner des retards et des paiements et introduire des frictions inutiles avec les fournisseurs.

Outils d'extraction de données en ligne: Si vous avez besoin d'extraire des informations d'un type de document particulier où les informations et le format restent en grande partie les mêmes, il existe de nombreux outils disponibles qui peuvent vous aider à répondre à un cas d'utilisation particulier. Par exemple, si vous devez convertir un PDF en texte, de nombreux outils en ligne peuvent aider l'équipe AP à rationaliser ce processus. Le logiciel de conversion fournit une méthode d'extraction plus fiable et plus précise. Cependant, ils offrent peu ou pas de capacités d'automatisation pour les processus d'extraction de données de facturation courants ou complexes.
Extraction de données de facture basée sur un modèle: L'extraction de données de facture basée sur un modèle repose sur l'utilisation de modèles prédéfinis pour extraire les données d'un ensemble de données particulier dont le format reste en grande partie le même. Par exemple, lorsqu'un service AP doit traiter plusieurs factures du même format, une extraction de données basée sur un modèle peut être utilisée, car les données à extraire resteront en grande partie les mêmes d'une facture à l'autre.
Cette méthode d'extraction de données est extrêmement précise tant que le format reste le même. Le problème survient lorsqu’il y a des changements dans le format de l’ensemble de données. Cela peut entraîner des problèmes lors de l'extraction de données basée sur un modèle et nécessiter une intervention manuelle.
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Extraction automatisée des données de facture à l'aide de l'OCR: Si vous avez plusieurs types de factures ou un grand nombre de factures à partir desquelles extraire des données, basé sur l'IA Logiciel OCR, comme nanonets, fournissez la solution la plus pratique. Ces outils fournissent la technologie OCR (Optical Character Recognition) pour reconnaître le texte des documents ou des images numérisés.
Ces outils sont extrêmement rapides, efficaces, sécurisés et évolutifs. Ils utilisent une combinaison d'IA, ML, OCR, RPA, la reconnaissance de texte et de formes, ainsi que plusieurs autres techniques pour garantir que les données extraites sont exactes et fiables. Non seulement cela, ces outils d'extraction de données peut prendre en charge l'extraction de texte à partir de plusieurs sources telles que extraire du texte d'images, et même extraire du texte manuscrit à partir d’images.

Conclusion

En conclusion, l'automatisation de l'extraction des données de facturation est cruciale pour que toutes les équipes AP puissent traiter les factures de manière efficace et efficiente. Il est important de pouvoir traiter les factures dans un délai défini afin que les paiements des fournisseurs puissent être effectués dans les délais promis et éviter des frictions inutiles.

La technique et le type d'extraction des données de facture utilisés par l'équipe AP dépendent des sources d'entrée et des besoins spécifiques de l'entreprise et doivent être soigneusement évalués avant la mise en œuvre. Sinon, cela peut entraîner une perte inutile de temps et de ressources.

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