Ekstrakcja danych z faktur: kompletny przewodnik

Ekstrakcja danych z faktur: kompletny przewodnik

Znacznik czasu: 8 stycznia 2024 5:41
Węzeł źródłowy: 3051173

Wprowadzenie

We współczesnym środowisku biznesowym zespoły odpowiedzialne za rozliczenia muszą mieć możliwość przetwarzania faktur i płatności tak szybko i efektywnie, jak to możliwe. Wraz z rozwojem organizacji rośnie również liczba faktur do przetworzenia, co wymaga większego zespołu i dłuższego czasu przetwarzania. Oprócz tego ręczne pobieranie i przetwarzanie danych z faktur jest również dość podatne na błędy, co prowadzi do większych inwestycji zasobów, niż jest to wymagane. Jednym z najważniejszych etapów przetwarzania faktur jest wyodrębnianie danych z faktur. Jeśli zostanie wykonany ręcznie, ten krok jest nie tylko najbardziej czasochłonny, ale także najbardziej podatny na błędy. Rozwiązaniem nie jest zatem zatrudnianie większego zespołu, który zrobi to ręcznie, ale raczej inwestycja w zautomatyzowane wyodrębnianie danych z faktur. W tym wpisie na blogu dowiesz się, czym jest ekstrakcja danych z faktur, jak się do tego zabrać i jakie są popularne metody ekstrakcji danych z faktur.

Zanim zajmiemy się wyodrębnianiem danych z faktur, najpierw zrozummy, czym jest faktura.

Faktura to dokument określający szczegóły transakcji między kupującym a sprzedającym, w tym datę transakcji, imiona i nazwiska oraz adresy kupującego i sprzedającego, opis dostarczonych towarów lub usług, ilość sztuk, cenę jednostkową oraz całkowitą kwotę do zapłaty.

Faktury zawierają ważne informacje, takie jak dane klienta i dostawcy, informacje o zamówieniu, ceny, podatki itp. Informacje, które należy wyodrębnić i dopasować do innych dokumentów, takich jak formularze zamówienia, zestawienia towarów itp. przed przetworzeniem płatności.

Choć brzmi to prosto, wyodrębnianie danych z faktur może być bardzo czasochłonne, ponieważ faktury mają różne formaty. Ponadto faktury zawierają zarówno dane strukturalne, jak i nieustrukturyzowane, które mogą być trudne do wyodrębnienia ręcznie i wymagałyby oprogramowania do automatycznego wyodrębniania danych z faktur, takiego jak Nanonet aby móc szybko przetwarzać faktury.

Zautomatyzuj ręczne wprowadzanie danych za pomocą oprogramowania OCR opartego na sztucznej inteligencji firmy Nanonet. Natychmiastowe przechwytywanie danych z faktur. Skróć czas realizacji i wyeliminuj wysiłek ręczny.

Ekstrakcja danych z faktur stwarza wiele wyzwań dla zespołów AP, ponieważ faktury mają różne szablony i mogą zawierać szereg informacji, z których niektóre mogą, ale nie muszą, być ważne dla zespołu AP przy przetwarzaniu faktury. Poniżej wymieniono niektóre z wyzwań:

  • Różne formaty faktur – Faktury są dostępne w różnych formatach, w tym w formie papierowej, PDF, EDI itp., co może utrudniać wyodrębnianie i przetwarzanie faktur.
  • Style szablonów faktur – Oprócz formatów faktury dostępne są również w różnych szablonach. Niektóre faktury mogą zawierać tylko najważniejsze informacje, inne zaś mogą zawierać także wiele niepożądanych informacji. Ponadto punkty danych mogą znajdować się w różnych miejscach faktury, co sprawia, że ​​ręczne wyodrębnianie danych jest bardzo czasochłonne.
  • Jakość i dokładność danych – Ręczne wyodrębnianie danych z faktur może prowadzić do opóźnień i niedokładności w wyodrębnionych informacjach.
  • Duża ilość danych – Zwykle organizacje muszą codziennie przetwarzać ogromną liczbę faktur. Ręczne wykonywanie tej czynności jest dla tych firm niezwykle czasochłonne i kosztowne.
  • Inne języki – Dostawcy międzynarodowi zazwyczaj udostępniają faktury w różnych językach, co może być trudne dla zespołu AP do ręcznego przetworzenia, jeśli nie zna on tego języka. Faktury te są trudne do przetworzenia również w przypadku prostego oprogramowania do automatyzacji.

Przygotowanie danych przed wyodrębnieniem stanowi kluczowy etap przetwarzania faktur. Ten krok ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia dokładności i wiarygodności danych, szczególnie w przypadku przetwarzania znacznych ilości danych lub danych nieustrukturyzowanych, które mogą zawierać błędy, niespójności lub inne czynniki mogące mieć wpływ na precyzję procesu ekstrakcji.

Jedną z kluczowych technik przygotowywania danych faktury do ekstrakcji jest czyszczenie i wstępne przetwarzanie danych.

Ważną metodą przygotowania danych fakturowych do ekstrakcji jest czyszczenie i wstępne przetwarzanie danych. Proces ten obejmuje rozpoznawanie i naprawianie błędów, niespójności i różnych problemów w danych przed rozpoczęciem procesu ekstrakcji. W tym celu można zastosować różne techniki, obejmujące:

  • Normalizacja danych: Przekształcanie danych do wspólnego formatu, który można łatwiej przetwarzać i analizować. Może to obejmować standaryzację formatu dat, godzin i innych elementów danych, a także konwertowanie danych na spójny typ danych, taki jak dane liczbowe lub kategoryczne.
  • Czyszczenie tekstu: obejmuje usuwanie z danych zbędnych lub nieistotnych informacji, takich jak pomijane słowa, znaki interpunkcyjne i inne znaki nietekstowe. Może to pomóc poprawić dokładność i niezawodność technik wyodrębniania opartych na tekście, takich jak OCR i NLP.
  • Walidacji danych: obejmuje sprawdzenie danych pod kątem błędów, niespójności i innych problemów, które mogą mieć wpływ na dokładność procesu ekstrakcji. Może to obejmować porównanie danych ze źródłami zewnętrznymi, takimi jak bazy danych klientów lub katalogi produktów, aby upewnić się, że dane są dokładne i aktualne.
  • Powiększanie danych: Dodawanie lub modyfikowanie danych w celu poprawy dokładności i niezawodności procesu ekstrakcji. Może to obejmować dodanie dodatkowych źródeł danych, takich jak media społecznościowe lub dane internetowe, w celu uzupełnienia danych na fakturze lub wykorzystanie technik uczenia maszynowego do generowania danych syntetycznych w celu poprawy dokładności procesu ekstrakcji.

Istnieje wiele różnych metod ekstrakcji danych. Wybór właściwej metody ekstrakcji danych z faktur jest bardzo ważny, aby zespół AP mógł efektywnie funkcjonować.

Ręczne wyodrębnianie danych z faktur: Ręczne pobieranie danych z faktur polega na fizycznym przejrzeniu faktury przez człowieka i ręcznym wprowadzeniu odpowiednich informacji do oprogramowania księgowego, gdzie można je następnie dopasować i przetworzyć przed dokonaniem płatności. Proces ten jest niezwykle czasochłonny i może być podatny na błędy ludzkie. Zwykle ręczne wyodrębnianie danych z faktur może powodować opóźnienia i płatności oraz wprowadzać niepotrzebne konflikty ze dostawcami.

  • Narzędzia do ekstrakcji danych online: Jeśli chcesz wyodrębnić informacje z określonego typu dokumentu, w którym informacje i format w dużej mierze pozostają takie same, dostępnych jest wiele narzędzi, które mogą pomóc w rozwiązaniu konkretnego przypadku użycia. Na przykład, jeśli chcesz przekonwertować plik PDF na tekst, wiele narzędzi online może pomóc zespołowi AP usprawnić ten proces. Oprogramowanie do konwersji zapewnia bardziej niezawodną i dokładną metodę ekstrakcji. Zapewniają jednak niewielkie lub żadne możliwości automatyzacji rutynowych lub złożonych procesów ekstrakcji danych z faktur.
  • Ekstrakcja danych z faktur w oparciu o szablony: Ekstrakcja danych z faktur w oparciu o szablony polega na wykorzystaniu wstępnie zdefiniowanych szablonów w celu wyodrębnienia danych z określonego zestawu danych, którego format w dużej mierze pozostaje taki sam. Na przykład, gdy dział AP musi przetworzyć wiele faktur w tym samym formacie, można zastosować ekstrakcję danych w oparciu o szablon, ponieważ dane, które należy wyodrębnić, w dużej mierze pozostaną takie same na fakturach.

    Ta metoda ekstrakcji danych jest niezwykle dokładna, o ile format pozostaje taki sam. Problem pojawia się, gdy następuje zmiana formatu zbioru danych. Może to powodować problemy z wyodrębnianiem danych w oparciu o szablony i może wymagać ręcznej interwencji.
    oprogramowanie

  • Zautomatyzowane wyodrębnianie danych z faktur za pomocą OCR: Jeśli masz wiele typów faktur lub dużą liczbę faktur, z których chcesz wyodrębnić dane, w oparciu o sztuczną inteligencję Oprogramowanie OCR, lubić Nanonet, zapewnij najwygodniejsze rozwiązanie. Narzędzia tego typu zapewniają technologię OCR (Optical Character Recognition), która umożliwia rozpoznawanie tekstu ze zeskanowanych dokumentów lub obrazów.

    Narzędzia te są niezwykle szybkie, wydajne, bezpieczne i skalowalne. Używają kombinacji AI, ML, OCR, RPA, rozpoznawanie tekstu i wzorców oraz wiele innych technik zapewniających dokładność i niezawodność wyodrębnionych danych. Nie tylko to, te narzędzia do ekstrakcji danych może obsługiwać wyodrębnianie tekstu z wielu źródeł, takich jak wyodrębnianie tekstu z obrazów, a nawet wyodrębnianie odręcznego tekstu z obrazów.

Wnioski

Podsumowując, automatyzacja ekstrakcji danych z faktur jest kluczowa dla wszystkich zespołów AP, aby móc skutecznie i wydajnie przetwarzać faktury. Ważne jest, aby móc przetwarzać faktury w ustalonych ramach czasowych, aby móc dokonać płatności dostawcy w obiecanym terminie i uniknąć niepotrzebnych tarć.

Technika i rodzaj ekstrakcji danych z faktur stosowany przez zespół AP zależy od źródeł danych wejściowych i konkretnych potrzeb firmy i musi zostać dokładnie oceniony przed wdrożeniem. W przeciwnym razie może to prowadzić do niepotrzebnej straty czasu i zasobów.

Wyeliminuj wąskie gardła powstałe w wyniku ręcznych procesów ekstrakcji danych z faktur. Dowiedz się, jak Nanonets może pomóc Twojej firmie z łatwością zoptymalizować ekstrakcję danych z faktur.

Znak czasu:

Więcej z AI i uczenie maszynowe