Извлечение данных из счетов: полное руководство

Извлечение данных из счетов: полное руководство

Отметка времени: 8 января 2024 г., 5:41
Исходный узел: 3051173

Введение

В современной бизнес-среде группы по работе с кредиторской задолженностью должны иметь возможность обрабатывать счета и платежи как можно быстрее и эффективнее. По мере роста организации растет и количество счетов, которые необходимо обработать, что требует увеличения размера команды и увеличения времени обработки. В дополнение к этому, ручное извлечение и обработка данных счетов-фактур также весьма подвержено ошибкам, что приводит к большим инвестициям ресурсов, чем требуется. Одним из наиболее важных этапов обработки счетов является извлечение данных счетов. Если этот шаг выполняется вручную, этот шаг является не только самым трудоемким, но и наиболее подверженным ошибкам. Следовательно, решение состоит не в том, чтобы нанимать большую команду, чтобы делать это вручную, а в том, чтобы инвестировать в автоматическое извлечение данных о счетах. В этом сообщении блога вы узнаете, что такое извлечение данных из счетов, как это сделать, а также некоторые популярные методы извлечения данных из счетов.

Прежде чем мы перейдем к извлечению данных из счетов, давайте сначала поймем, что такое счет.

Счет-фактура — это документ, в котором излагаются детали сделки между покупателем и продавцом, включая дату сделки, имена и адреса покупателя и продавца, описание предоставленных товаров или услуг, количество товаров, цена за единицу и общая сумма к оплате.

Счета-фактуры содержат важную информацию, такую ​​как сведения о клиентах и ​​поставщиках, информацию о заказе, ценах, налогах и т. д. Информацию, которую необходимо извлечь и сопоставить с другими документами, такими как формы заказа, накладная на товары и т. д., прежде чем будет обработана оплата.

Хотя это звучит просто, извлечение данных из счетов-фактур может занять очень много времени, поскольку счета-фактуры бывают разных форматов. Кроме того, счета-фактуры также содержат как структурированные, так и неструктурированные данные, которые может быть сложно извлечь вручную и для которых потребуется программное обеспечение для автоматического извлечения данных счетов, такое как Нанонеты иметь возможность быстро обрабатывать счета.

Автоматизируйте ввод данных вручную с помощью программного обеспечения оптического распознавания символов Nanonet на базе искусственного интеллекта. Мгновенно собирайте данные из счетов. Сократите время выполнения работ и исключите ручной труд.

Извлечение данных из счетов представляет собой множество проблем для групп AP, поскольку счета-фактуры поставляются в различных шаблонах и могут содержать различную информацию, часть которой может быть, а может и не быть важна для команды AP для обработки счета. Некоторые из проблем перечислены ниже:

  • Различные форматы счетов – Счета-фактуры поступают в различных форматах, включая бумажный, PDF, EDI и т. д., что может затруднить извлечение и обработку счетов.
  • Стили шаблонов счетов – Помимо форматов, счета-фактуры также имеют различные шаблоны. Некоторые счета-фактуры могут содержать только самую важную информацию, в то время как другие могут содержать также много нежелательной информации. Кроме того, точки данных могут присутствовать в разных местах счета-фактуры, что затрудняет извлечение данных вручную.
  • Качество и точность данных – Ручное извлечение данных счетов-фактур может привести к задержкам и неточностям в извлеченной информации.
  • Большой объем данных – Обычно организациям ежедневно приходится обрабатывать огромное количество счетов. Делать это вручную для этих компаний чрезвычайно трудоемко и затратно.
  • Разные языки – Международные поставщики обычно выставляют счета на разных языках, и команде AP может быть сложно обработать их вручную, если они не владеют этим языком. Эти счета также сложно обрабатывать с помощью простого программного обеспечения для автоматизации.

Подготовка данных перед их извлечением представляет собой решающий этап обработки счетов. Этот шаг имеет решающее значение для обеспечения точности и надежности данных, особенно при обработке значительных объемов данных или неструктурированных данных, которые могут содержать ошибки, несоответствия или другие факторы, способные повлиять на точность процесса извлечения.

Одним из ключевых методов подготовки данных счетов к извлечению является очистка и предварительная обработка данных.

Важным методом подготовки данных счетов к извлечению является очистка и предварительная обработка данных. Этот процесс влечет за собой распознавание и исправление ошибок, несоответствий и различных проблем в данных перед началом процесса извлечения. Для этой цели могут быть использованы различные методы, включая:

  • Нормализация данных: Преобразование данных в общий формат, который легче обрабатывать и анализировать. Это может включать стандартизацию формата дат, времени и других элементов данных, а также преобразование данных в согласованный тип данных, например числовые или категориальные данные.
  • Очистка текста: включает удаление из данных посторонней или нерелевантной информации, такой как стоп-слова, знаки препинания и другие нетекстовые символы. Это может помочь повысить точность и надежность методов извлечения текста, таких как OCR и NLP.
  • Валидация данных: включает проверку данных на наличие ошибок, несоответствий и других проблем, которые могут повлиять на точность процесса извлечения. Это может включать сравнение данных с внешними источниками, такими как базы данных клиентов или каталоги продуктов, чтобы гарантировать точность и актуальность данных.
  • Увеличение данных: добавление или изменение данных для повышения точности и надежности процесса извлечения. Это может включать добавление дополнительных источников данных, таких как социальные сети или веб-данные, для дополнения данных счета или использование методов машинного обучения для создания синтетических данных для повышения точности процесса извлечения.

Существует множество различных методов извлечения данных. Выбор правильного метода извлечения данных о счетах очень важен для эффективной работы команды AP.

Ручное извлечение данных из счетов. Извлечение данных из счетов вручную предполагает, что человек физически просматривает счет и вручную вводит соответствующую информацию в бухгалтерское программное обеспечение, где ее затем можно сопоставить и обработать перед совершением платежа. Этот процесс занимает чрезвычайно много времени и может быть подвержен человеческим ошибкам. Обычно извлечение данных из счетов вручную может привести к задержкам и платежам, а также вызвать ненужные разногласия со стороны поставщиков.

  • Онлайн-инструменты для извлечения данных: Если вам нужно извлечь информацию из документа определенного типа, где информация и формат в основном остаются прежними, существует множество инструментов, которые могут помочь в решении конкретного варианта использования. Например, если вам нужно преобразовать PDF в текст, многие онлайн-инструменты могут помочь команде AP упростить этот процесс. Программное обеспечение для преобразования обеспечивает более надежный и точный метод извлечения. Однако они практически не обеспечивают возможности автоматизации рутинных или сложных процессов извлечения данных из счетов.
  • Извлечение данных счетов на основе шаблонов: Извлечение данных счетов на основе шаблонов основано на использовании предварительно определенных шаблонов для извлечения данных из определенного набора данных, формат которого в основном остается прежним. Например, когда отделу AP необходимо обработать несколько счетов одного и того же формата, можно использовать извлечение данных на основе шаблонов, поскольку данные, которые необходимо извлечь, в основном останутся одинаковыми для всех счетов.

    Этот метод извлечения данных чрезвычайно точен, пока формат остается прежним. Проблема возникает при изменении формата набора данных. Это может вызвать проблемы при извлечении данных на основе шаблонов и может потребовать вмешательства вручную.
    программное обеспечение

  • Автоматическое извлечение данных счетов с использованием OCR: если у вас есть несколько типов счетов или большое количество счетов, из которых нужно извлечь данные, на основе искусственного интеллекта. Программное обеспечение OCR, Как Нанонеты, предоставьте наиболее удобное решение. Такие инструменты предоставляют технологию OCR (оптическое распознавание символов) для распознавания текста из отсканированных документов или изображений.

    Эти инструменты чрезвычайно быстры, эффективны, безопасны и масштабируемы. Они используют комбинацию AI, ML, OCR, RPA, распознавание текста и образов, а также множество других методов, обеспечивающих точность и надежность извлеченных данных. Мало того, эти инструменты извлечения данных может поддерживать извлечение текста из нескольких источников, таких как извлечение текста из изображенийи даже извлекать рукописный текст из изображений.

Заключение

В заключение, автоматизация извлечения данных о счетах имеет решающее значение для всех команд AP, чтобы иметь возможность эффективно и результативно обрабатывать счета. Важно иметь возможность обрабатывать счета в течение установленного периода времени, чтобы платежи поставщикам могли быть произведены в обещанные сроки и избежать ненужных трений.

Техника и тип извлечения данных счетов, используемые командой AP, зависят от источников входных данных и конкретных потребностей бизнеса и должны быть тщательно оценены перед внедрением. В противном случае это может привести к ненужной трате времени и ресурсов.

Устраните узкие места, возникающие при ручном извлечении данных из счетов. Узнайте, как Nanonets может помочь вашему бизнесу легко оптимизировать извлечение данных о счетах.

Отметка времени:

Больше от ИИ и машинное обучение