चालान डेटा निष्कर्षण: एक संपूर्ण मार्गदर्शिका

परिचय

आधुनिक कारोबारी माहौल में, देय खातों की टीमों को चालान और भुगतान को यथासंभव जल्दी और कुशलता से संसाधित करने में सक्षम होना चाहिए। जैसे-जैसे संगठन बढ़ता है, संसाधित किए जाने वाले चालानों की संख्या भी बढ़ती है, जिसके लिए बड़ी टीम के आकार और लंबे प्रसंस्करण समय की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, मैन्युअल इनवॉइस डेटा निष्कर्षण और प्रसंस्करण भी काफी त्रुटि-प्रवण है जिसके कारण आवश्यकता से अधिक संसाधनों का निवेश होता है। चालान प्रसंस्करण में सबसे महत्वपूर्ण चरणों में से एक चालान डेटा निष्कर्षण है। यदि मैन्युअल रूप से किया जाता है, तो यह चरण न केवल सबसे अधिक समय लेने वाला है, बल्कि सबसे अधिक त्रुटि-प्रवण भी है। इसलिए, समाधान मैन्युअल रूप से ऐसा करने के लिए एक बड़ी टीम को नियुक्त करना नहीं है, बल्कि स्वचालित चालान डेटा निष्कर्षण में निवेश करना है। इस ब्लॉग पोस्ट में, आप सीखेंगे कि इनवॉइस डेटा निष्कर्षण क्या है, इसके बारे में कैसे जाना जाए, और इनवॉइस डेटा निष्कर्षण के कुछ लोकप्रिय तरीके।

इससे पहले कि हम चालान डेटा निष्कर्षण में उतरें, आइए पहले समझें कि चालान क्या है।

एक चालान एक दस्तावेज है जो खरीदार और विक्रेता के बीच लेन-देन की तारीख, खरीदार और विक्रेता के नाम और पते, प्रदान की गई वस्तुओं या सेवाओं का विवरण, वस्तुओं की मात्रा सहित लेनदेन के विवरण की रूपरेखा तैयार करता है। प्रति यूनिट मूल्य, और देय कुल राशि।

चालान में महत्वपूर्ण जानकारी होती है, जैसे ग्राहक और विक्रेता का विवरण, ऑर्डर की जानकारी, मूल्य निर्धारण, कर इत्यादि। भुगतान संसाधित होने से पहले जानकारी को अन्य दस्तावेजों जैसे ऑर्डर फॉर्म, माल के बिल इत्यादि को निकालने और मिलान करने की आवश्यकता होती है।

हालाँकि यह सरल लगता है, चालान से डेटा निकालना बहुत समय लेने वाला हो सकता है क्योंकि चालान विभिन्न स्वरूपों में आते हैं। इसके अतिरिक्त, इनवॉइस में संरचित और असंरचित दोनों तरह का डेटा होता है जिसे मैन्युअल रूप से निकालना मुश्किल हो सकता है और इसके लिए स्वचालित इनवॉइस डेटा निष्कर्षण सॉफ़्टवेयर की आवश्यकता होगी जैसे कि नैनोनेट्स चालानों को शीघ्रता से संसाधित करने में सक्षम होना।

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नैनोनेट के एआई-आधारित ओसीआर सॉफ्टवेयर का उपयोग करके मैन्युअल डेटा प्रविष्टि को स्वचालित करें। चालान से तुरंत डेटा कैप्चर करें। टर्नअराउंड समय कम करें और मैन्युअल प्रयास समाप्त करें।

एक डेमो अनुसूची

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चालान डेटा निष्कर्षण एपी टीमों के लिए चुनौतियों का एक समूह प्रस्तुत करता है क्योंकि चालान विभिन्न टेम्पलेट्स में आते हैं और इसमें कई प्रकार की जानकारी हो सकती है, जिनमें से कुछ चालान संसाधित करने के लिए एपी टीम के लिए महत्वपूर्ण हो भी सकती हैं और नहीं भी। कुछ चुनौतियाँ नीचे सूचीबद्ध हैं:

• विभिन्न चालान प्रारूप - चालान कागज, पीडीएफ, ईडीआई आदि सहित विभिन्न प्रारूपों में आते हैं, जिससे चालान निकालना और संसाधित करना मुश्किल हो सकता है।
• चालान टेम्पलेट शैलियाँ – प्रारूपों के अलावा, चालान विभिन्न टेम्पलेट्स में भी आते हैं। कुछ चालानों में केवल सबसे आवश्यक जानकारी हो सकती है जबकि अन्य में बहुत सारी अवांछित जानकारी भी हो सकती है। इसके अलावा, डेटा बिंदु इनवॉइस पर अलग-अलग स्थानों पर मौजूद हो सकते हैं, जिससे डेटा को मैन्युअल रूप से निकालने में अत्यधिक समय लगता है।
• डेटा की गुणवत्ता और सटीकता - मैन्युअल इनवॉइस डेटा निष्कर्षण से निकाली गई जानकारी में देरी और अशुद्धियाँ हो सकती हैं।
• डेटा की बड़ी मात्रा – आमतौर पर संगठनों को प्रतिदिन बड़ी संख्या में चालान संसाधित करने पड़ते हैं। इन कंपनियों के लिए इसे मैन्युअल रूप से करना बेहद समय लेने वाला और महंगा है।
• विभिन्न भाषाएं - अंतर्राष्ट्रीय विक्रेता आमतौर पर अलग-अलग भाषाओं में चालान साझा करते हैं, जिसे एपी टीम के लिए मैन्युअल रूप से संसाधित करना मुश्किल हो सकता है यदि वे भाषा में पारंगत नहीं हैं। सरल स्वचालन सॉफ़्टवेयर के लिए भी इन चालानों को संसाधित करना कठिन है।

निष्कर्षण से पहले डेटा तैयार करना चालान प्रसंस्करण में एक महत्वपूर्ण चरण है। यह कदम डेटा की सटीकता और विश्वसनीयता की गारंटी देने में महत्वपूर्ण है, खासकर जब पर्याप्त मात्रा में डेटा को संभालना या असंरचित डेटा से निपटना जिसमें त्रुटियां, विसंगतियां या निष्कर्षण प्रक्रिया की सटीकता को प्रभावित करने में सक्षम अन्य कारक शामिल हो सकते हैं।

निकासी के लिए चालान डेटा तैयार करने की एक प्रमुख तकनीक डेटा की सफाई और प्रीप्रोसेसिंग है।

इनवॉइस डेटा को निष्कर्षण के लिए तैयार करने में एक महत्वपूर्ण विधि डेटा सफाई और प्रीप्रोसेसिंग है। इस प्रक्रिया में निष्कर्षण प्रक्रिया शुरू करने से पहले डेटा के भीतर त्रुटियों, विसंगतियों और विभिन्न मुद्दों को पहचानना और सुधारना शामिल है। इस उद्देश्य के लिए विभिन्न तकनीकों को नियोजित किया जा सकता है, जिनमें शामिल हैं:

• डेटा सामान्यीकरण: डेटा को एक सामान्य प्रारूप में बदलना जिसे अधिक आसानी से संसाधित और विश्लेषण किया जा सकता है। इसमें दिनांक, समय और अन्य डेटा तत्वों के प्रारूप का मानकीकरण शामिल हो सकता है, साथ ही डेटा को एक सुसंगत डेटा प्रकार, जैसे संख्यात्मक या श्रेणीबद्ध डेटा में परिवर्तित करना शामिल हो सकता है।
• पाठ की सफाई: इसमें डेटा से अप्रासंगिक या अप्रासंगिक जानकारी को हटाना शामिल है, जैसे स्टॉप शब्द, विराम चिह्न और अन्य गैर-पाठ वर्ण। यह OCR और NLP जैसी टेक्स्ट-आधारित निष्कर्षण तकनीकों की सटीकता और विश्वसनीयता में सुधार करने में मदद कर सकता है।
• डेटा मान्य: इसमें त्रुटियों, विसंगतियों और अन्य मुद्दों के लिए डेटा की जाँच करना शामिल है जो निष्कर्षण प्रक्रिया की सटीकता को प्रभावित कर सकते हैं। इसमें डेटा की तुलना बाहरी स्रोतों, जैसे ग्राहक डेटाबेस या उत्पाद कैटलॉग से करना शामिल हो सकता है, ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि डेटा सटीक और अद्यतित है।
• डेटा वृद्धि: निष्कर्षण प्रक्रिया की सटीकता और विश्वसनीयता में सुधार के लिए डेटा जोड़ना या संशोधित करना। इसमें अतिरिक्त डेटा स्रोतों को शामिल करना शामिल हो सकता है, जैसे सोशल मीडिया या वेब डेटा, इनवॉइस डेटा के पूरक के लिए, या निष्कर्षण प्रक्रिया की सटीकता में सुधार के लिए सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करने के लिए मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करना।

डेटा निष्कर्षण की कई अलग-अलग विधियाँ हैं। एपी टीम के प्रभावी ढंग से कार्य करने में सक्षम होने के लिए इनवॉइस डेटा निष्कर्षण की सही विधि चुनना बहुत महत्वपूर्ण है।

मैन्युअल चालान डेटा निष्कर्षण: मैन्युअल चालान डेटा निष्कर्षण में एक मानव शारीरिक रूप से चालान के माध्यम से जाता है और मैन्युअल रूप से लेखांकन सॉफ़्टवेयर में प्रासंगिक जानकारी दर्ज करता है जहां भुगतान करने से पहले इसे आगे मिलान और संसाधित किया जा सकता है। यह प्रक्रिया अत्यधिक समय लेने वाली है और मानवीय त्रुटियों की संभावना हो सकती है। आमतौर पर, मैन्युअल इनवॉइस डेटा निष्कर्षण देरी और भुगतान का कारण बन सकता है और अनावश्यक विक्रेता घर्षण पैदा कर सकता है।

• ऑनलाइन डेटा निष्कर्षण उपकरण: यदि आपको किसी विशेष दस्तावेज़ प्रकार से जानकारी निकालने की आवश्यकता है जहां जानकारी और प्रारूप काफी हद तक समान रहता है, तो कई उपकरण उपलब्ध हैं जो किसी विशेष उपयोग के मामले को संबोधित करने में मदद कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आपको पीडीएफ को टेक्स्ट में परिवर्तित करने की आवश्यकता है तो कई ऑनलाइन टूल एपी टीम को इस प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने में मदद कर सकते हैं। रूपांतरण सॉफ़्टवेयर अधिक विश्वसनीय और सटीक निष्कर्षण विधि प्रदान करता है। हालाँकि, वे नियमित या जटिल इनवॉइस डेटा निष्कर्षण प्रक्रियाओं के लिए बहुत कम या न के बराबर स्वचालन क्षमताएँ प्रदान करते हैं।
• टेम्पलेट-आधारित चालान डेटा निष्कर्षण: टेम्प्लेट-आधारित इनवॉइस डेटा निष्कर्षण किसी विशेष डेटा सेट से डेटा निकालने के लिए पूर्व-निर्धारित टेम्प्लेट के उपयोग पर निर्भर करता है, जिसका प्रारूप काफी हद तक समान रहता है। उदाहरण के लिए, जब किसी एपी विभाग को एक ही प्रारूप के कई चालानों को संसाधित करने की आवश्यकता होती है, तो टेम्पलेट-आधारित डेटा निष्कर्षण का उपयोग किया जा सकता है क्योंकि जिस डेटा को निकालने की आवश्यकता होती है वह काफी हद तक सभी चालानों में समान रहेगा।

  डेटा निष्कर्षण की यह विधि अत्यंत सटीक है जब तक कि प्रारूप समान रहता है। समस्या तब उत्पन्न होती है जब डेटा सेट के प्रारूप में परिवर्तन होते हैं। इससे टेम्प्लेट-आधारित डेटा निष्कर्षण में समस्याएँ पैदा हो सकती हैं और मैन्युअल हस्तक्षेप की आवश्यकता हो सकती है।
  सॉफ्टवेयर

• OCR का उपयोग करके स्वचालित चालान डेटा निष्कर्षण: यदि आपके पास डेटा निकालने के लिए एकाधिक चालान प्रकार या बड़ी संख्या में चालान हैं, तो एआई-आधारित ओसीआर सॉफ्टवेयर, जैसे नैनोनेट्स, सबसे सुविधाजनक समाधान प्रदान करें। ऐसे उपकरण स्कैन किए गए दस्तावेज़ों या छवियों से पाठ को पहचानने के लिए ओसीआर (ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन) तकनीक प्रदान करते हैं।

  ये उपकरण बेहद तेज़, कुशल, सुरक्षित और स्केलेबल हैं। वे AI, ML, OCR, के संयोजन का उपयोग करते हैं। जन प्रतिनिधि कानून, पाठ और पैटर्न पहचान, और कई अन्य तकनीकें यह सुनिश्चित करने के लिए कि निकाला गया डेटा सटीक और विश्वसनीय है। इतना ही नहीं, ये डेटा निष्कर्षण उपकरण जैसे कई स्रोतों से पाठ निष्कर्षण का समर्थन कर सकता है छवियों से पाठ निकालना, और यहां तक ​​कि छवियों से हस्तलिखित पाठ भी निकालना।

निष्कर्ष

अंत में, चालान डेटा निष्कर्षण को स्वचालित करना सभी एपी टीमों के लिए चालान को प्रभावी ढंग से और कुशलतापूर्वक संसाधित करने में सक्षम होने के लिए महत्वपूर्ण है। निर्धारित समय सीमा के भीतर चालान संसाधित करने में सक्षम होना महत्वपूर्ण है ताकि विक्रेता को वादा किए गए समय में भुगतान किया जा सके और अनावश्यक घर्षण से बचा जा सके।

एपी टीम द्वारा उपयोग की जाने वाली इनवॉइस डेटा निष्कर्षण की तकनीक और प्रकार इनपुट स्रोतों और व्यवसाय की विशिष्ट आवश्यकताओं पर निर्भर करता है और कार्यान्वयन से पहले सावधानीपूर्वक मूल्यांकन करने की आवश्यकता होती है। अन्यथा, इससे समय और संसाधन दोनों की अनावश्यक बर्बादी हो सकती है।

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मैन्युअल इनवॉइस डेटा निष्कर्षण प्रक्रियाओं द्वारा उत्पन्न बाधाओं को दूर करें। पता लगाएं कि नैनोनेट आपके व्यवसाय को इनवॉइस डेटा निष्कर्षण को आसानी से अनुकूलित करने में कैसे मदद कर सकता है।

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• स्रोत: https://nanonets.com/blog/invoice-data-extraction-a-complete-guide/