Extractie van factuurgegevens: een complete gids

Extractie van factuurgegevens: een complete gids

Tijdstempel: 8 januari 2024 5:41 uur
Bronknooppunt: 3051173

Introductie

In de moderne zakelijke omgeving moeten crediteurenteams facturen en betalingen zo snel en efficiënt mogelijk kunnen verwerken. Naarmate de organisatie groeit, groeit ook het aantal facturen dat moet worden verwerkt, waardoor een grotere teamomvang en langere verwerkingstijden nodig zijn. Daarnaast is de handmatige extractie en verwerking van factuurgegevens ook behoorlijk foutgevoelig, wat leidt tot een grotere investering in middelen dan nodig is. Een van de belangrijkste stappen bij de factuurverwerking is de extractie van factuurgegevens. Als u dit handmatig doet, is deze stap niet alleen de meest tijdrovende, maar ook de meest foutgevoelige. De oplossing is dus niet om een ​​groter team in te huren om dit handmatig te doen, maar om te investeren in geautomatiseerde extractie van factuurgegevens. In deze blogpost leert u wat de extractie van factuurgegevens is, hoe u dit kunt doen en enkele van de populaire methoden voor de extractie van factuurgegevens.

Voordat we ingaan op de extractie van factuurgegevens, moeten we eerst begrijpen wat een factuur is.

Een factuur is een document dat de details van een transactie tussen een koper en een verkoper schetst, inclusief de datum van de transactie, de namen en adressen van de koper en verkoper, een beschrijving van de geleverde goederen of diensten, het aantal items, de prijs per eenheid en het totale verschuldigde bedrag.

Facturen bevatten belangrijke informatie, zoals klant- en leveranciersgegevens, bestelinformatie, prijzen, belastingen, enz. Informatie die moet worden geëxtraheerd en gekoppeld aan andere documenten zoals bestelformulieren, vrachtbrieven, enz. voordat de betaling wordt verwerkt.

Hoewel het eenvoudig klinkt, kan het extraheren van gegevens uit facturen zeer tijdrovend zijn, omdat facturen in verschillende formaten voorkomen. Bovendien bevatten facturen ook zowel gestructureerde als ongestructureerde gegevens die moeilijk handmatig te extraheren kunnen zijn en waarvoor geautomatiseerde extractiesoftware voor factuurgegevens nodig is, zoals Nanonetten om facturen snel te kunnen verwerken.

Automatiseer handmatige gegevensinvoer met behulp van de AI-gebaseerde OCR-software van Nanonet. Leg direct gegevens van facturen vast. Verkort de doorlooptijden en elimineer handmatige inspanningen.

Het extraheren van factuurgegevens biedt een groot aantal uitdagingen voor AP-teams, omdat facturen in verschillende sjablonen voorkomen en een reeks informatie kunnen bevatten waarvan sommige wel of niet belangrijk kunnen zijn voor het AP-team om de factuur te verwerken. Enkele van de uitdagingen staan ​​hieronder opgesomd:

  • Verschillende factuurformaten – Facturen zijn er in verschillende formaten, waaronder papier, PDF, EDI, enz., waardoor het moeilijk kan zijn om facturen uit te pakken en te verwerken.
  • Stijlen van factuursjablonen – Naast de formaten zijn facturen ook verkrijgbaar in verschillende sjablonen. Sommige facturen bevatten mogelijk alleen de meest essentiële informatie, terwijl andere ook veel ongewenste informatie bevatten. Bovendien kunnen datapunten op verschillende plaatsen op de factuur aanwezig zijn, waardoor het zeer tijdrovend wordt om gegevens handmatig te extraheren.
  • Gegevenskwaliteit en nauwkeurigheid – Handmatige extractie van factuurgegevens kan leiden tot vertragingen en onnauwkeurigheden in de geëxtraheerde informatie.
  • Grote hoeveelheid gegevens – Meestal moeten organisaties dagelijks een groot aantal facturen verwerken. Dit handmatig doen is voor deze bedrijven uiterst tijdrovend en kostbaar.
  • Verschillende talen – Internationale leveranciers delen facturen doorgaans in verschillende talen, wat voor het AP-team moeilijk kan zijn om handmatig te verwerken als ze de taal niet beheersen. Ook voor eenvoudige automatiseringssoftware zijn deze facturen lastig te verwerken.

Het gereedmaken van de gegevens vóór extractie vormt een cruciale fase in de factuurverwerking. Deze stap is cruciaal bij het garanderen van de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van de gegevens, vooral bij het verwerken van aanzienlijke hoeveelheden gegevens of het omgaan met ongestructureerde gegevens die fouten, inconsistenties of andere factoren kunnen bevatten die de nauwkeurigheid van het extractieproces kunnen beïnvloeden.

Een belangrijke techniek voor het voorbereiden van factuurgegevens voor extractie is het opschonen en voorbewerken van gegevens.

Een belangrijke methode om factuurgegevens gereed te maken voor extractie is het opschonen en voorbewerken van gegevens. Dit proces omvat het herkennen en corrigeren van fouten, inconsistenties en verschillende problemen in de gegevens voordat het extractieproces wordt gestart. Hiervoor kunnen verschillende technieken worden gebruikt, waaronder:

  • Data normalisatie: Gegevens omzetten in een gemeenschappelijk formaat dat gemakkelijker kan worden verwerkt en geanalyseerd. Dit kan het standaardiseren van het formaat van datums, tijden en andere gegevenselementen inhouden, evenals het converteren van gegevens naar een consistent gegevenstype, zoals numerieke of categorische gegevens.
  • Tekst opschonen: omvat het verwijderen van vreemde of irrelevante informatie uit de gegevens, zoals stopwoorden, interpunctie en andere niet-tekstuele tekens. Dit kan helpen bij het verbeteren van de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van op tekst gebaseerde extractietechnieken, zoals OCR en NLP.
  • Gegevensvalidatie: dit omvat het controleren van de gegevens op fouten, inconsistenties en andere problemen die van invloed kunnen zijn op de nauwkeurigheid van het extractieproces. Dit kan inhouden dat de gegevens worden vergeleken met externe bronnen, zoals klantendatabases of productcatalogi, om ervoor te zorgen dat de gegevens accuraat en actueel zijn.
  • Gegevensvergroting: Gegevens toevoegen of wijzigen om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van het extractieproces te verbeteren. Dit kan het toevoegen van aanvullende gegevensbronnen zijn, zoals sociale media of webgegevens, om de factuurgegevens aan te vullen, of het gebruik van machine learning-technieken om synthetische gegevens te genereren om de nauwkeurigheid van het extractieproces te verbeteren.

Er zijn veel verschillende methoden voor gegevensextractie. Het kiezen van de juiste methode voor het extraheren van factuurgegevens is van groot belang voor een AP-team om effectief te kunnen functioneren.

Handmatige extractie van factuurgegevens: Handmatige extractie van factuurgegevens houdt in dat een mens de factuur fysiek en handmatig doorneemt en de relevante informatie in de boekhoudsoftware invoert, waar deze vervolgens verder kan worden gematcht en verwerkt voordat de betaling wordt gedaan. Dit proces is uiterst tijdrovend en kan gevoelig zijn voor menselijke fouten. Meestal kan handmatige extractie van factuurgegevens vertragingen en betalingen veroorzaken en onnodige wrijving met leveranciers veroorzaken.

  • Online tools voor gegevensextractie: Als u informatie uit een bepaald documenttype moet halen waarbij de informatie en het formaat grotendeels hetzelfde blijven, zijn er veel tools beschikbaar die u kunnen helpen bij het aanpakken van een bepaald gebruiksscenario. Als u bijvoorbeeld PDF naar tekst moet converteren, kunnen veel online tools het AP-team helpen dit proces te stroomlijnen. Conversiesoftware biedt een betrouwbaardere en nauwkeurigere extractiemethode. Ze bieden echter weinig tot geen automatiseringsmogelijkheden voor routinematige of complexe extractieprocessen voor factuurgegevens.
  • Op sjablonen gebaseerde extractie van factuurgegevens: Op sjablonen gebaseerde extractie van factuurgegevens is afhankelijk van het gebruik van vooraf gedefinieerde sjablonen om gegevens uit een bepaalde dataset te extraheren, waarvan het formaat grotendeels hetzelfde blijft. Wanneer een AP-afdeling bijvoorbeeld meerdere facturen van hetzelfde formaat moet verwerken, kan op sjablonen gebaseerde gegevensextractie worden gebruikt, omdat de gegevens die moeten worden geëxtraheerd grotendeels hetzelfde blijven voor alle facturen.

    Deze methode van data-extractie is uiterst nauwkeurig zolang het formaat hetzelfde blijft. Het probleem ontstaat wanneer er veranderingen optreden in het formaat van de dataset. Dit kan problemen veroorzaken bij de op sjablonen gebaseerde gegevensextractie en kan handmatige tussenkomst vereisen.
    software

  • Geautomatiseerde extractie van factuurgegevens met behulp van OCR: Als u meerdere factuurtypen of een groot aantal facturen heeft om gegevens uit te halen, op basis van AI OCR-software, zoals Nanonetten, bied de handigste oplossing. Dergelijke tools bieden OCR-technologie (Optical Character Recognition) om tekst uit gescande documenten of afbeeldingen te herkennen.

    Deze tools zijn extreem snel, efficiënt, veilig en schaalbaar. Ze gebruiken een combinatie van AI, ML, OCR, RPA, tekst- en patroonherkenning en meerdere andere technieken om ervoor te zorgen dat de geëxtraheerde gegevens nauwkeurig en betrouwbaar zijn. Niet alleen dat, deze tools voor gegevensextractie kan tekstextractie uit meerdere bronnen ondersteunen, zoals tekst uit afbeeldingen extraherenen zelfs handgeschreven tekst uit afbeeldingen extraheren.

Conclusie

Kortom: het automatiseren van de extractie van factuurgegevens is van cruciaal belang voor alle AP-teams om facturen effectief en efficiënt te kunnen verwerken. Het is belangrijk om facturen binnen een bepaald tijdsbestek te kunnen verwerken, zodat leveranciersbetalingen binnen de beloofde tijd kunnen worden gedaan en onnodige wrijving wordt voorkomen.

De techniek en het type factuurgegevensextractie dat door het AP-team wordt gebruikt, is afhankelijk van de invoerbronnen en de specifieke behoeften van het bedrijf en moet vóór implementatie zorgvuldig worden geëvalueerd. Anders kan dit leiden tot onnodige verspilling van tijd en middelen.

Elimineer knelpunten die ontstaan ​​door handmatige extractieprocessen voor factuurgegevens. Ontdek hoe Nanonets uw bedrijf kan helpen de extractie van factuurgegevens eenvoudig te optimaliseren.

Tijdstempel:

Meer van AI en machine learning