Ekstrakcija podatkov iz računa: popoln vodnik

Ekstrakcija podatkov iz računa: popoln vodnik

Časovni žig: 8. januar 2024 5
Izvorno vozlišče: 3051173

Predstavitev

V sodobnem poslovnem okolju morajo biti skupine za računovodstvo sposobne kar se da hitro in učinkovito obdelati račune in plačila. Z rastjo organizacije se povečuje tudi število računov, ki jih je treba obdelati, kar zahteva večjo velikost ekipe in daljše čase obdelave. Poleg tega je ročno pridobivanje in obdelava podatkov o računih precej nagnjeno k napakam, kar zahteva večjo naložbo virov, kot je potrebno. Eden najpomembnejših korakov pri obdelavi računov je ekstrakcija podatkov iz računa. Če ga izvedete ročno, ta korak ni samo najbolj zamuden, ampak tudi najbolj nagnjen k napakam. Rešitev torej ni v tem, da najamete večjo ekipo, ki bi to naredila ročno, ampak da vložite v avtomatsko pridobivanje podatkov iz računov. V tej objavi v spletnem dnevniku boste izvedeli, kaj je ekstrakcija podatkov iz računov, kako se tega lotiti in nekaj priljubljenih metod ekstrakcije podatkov iz računov.

Preden se lotimo pridobivanja podatkov o računih, najprej razumemo, kaj je račun.

Račun je dokument, ki opisuje podrobnosti transakcije med kupcem in prodajalcem, vključno z datumom transakcije, imeni in naslovom kupca in prodajalca, opisom opravljenega blaga ali storitev, količino artiklov, ceno na enoto in skupni dolgovani znesek.

Računi vsebujejo pomembne informacije, kot so podatki o strankah in prodajalcih, podatki o naročilu, cenah, davkih itd. Podatki, ki jih je treba pred obdelavo plačila izvleči in uskladiti z drugimi dokumenti, kot so naročilnice, račun blaga itd.

Čeprav se sliši preprosto, je pridobivanje podatkov iz računov lahko zelo zamudno, saj so računi v različnih formatih. Poleg tega računi vsebujejo tako strukturirane kot nestrukturirane podatke, ki jih je težko ročno izvleči in bi zahtevali samodejno programsko opremo za izločanje podatkov iz računov, kot je npr. Nanoneti da lahko hitro obdelamo račune.

Avtomatizirajte ročni vnos podatkov z Nanonetovo programsko opremo OCR, ki temelji na umetni inteligenci. Takojšnji zajem podatkov iz računov. Skrajšajte čas obtoka in odpravite ročni napor.

Pridobivanje podatkov o računih predstavlja vrsto izzivov za ekipe AP, ker so računi na voljo v različnih predlogah in lahko vsebujejo vrsto informacij, od katerih so nekatere lahko ali pa tudi ne pomembne za skupino AP pri obdelavi računa. Nekateri izzivi so navedeni spodaj:

  • Različni formati računov – Računi so v različnih formatih, vključno s papirjem, PDF, EDI itd., kar lahko oteži pridobivanje in obdelavo računov.
  • Slogi predloge računov – Poleg formatov so računi na voljo tudi v različnih predlogah. Nekateri računi lahko vsebujejo le najbolj bistvene informacije, medtem ko imajo drugi lahko tudi veliko nezaželenih informacij. Poleg tega so lahko podatkovne točke prisotne na različnih mestih na računu, zaradi česar je ročno pridobivanje podatkov zelo zamudno.
  • Kakovost in točnost podatkov – Ročno pridobivanje podatkov o računih lahko povzroči zamude in netočnosti v pridobljenih informacijah.
  • Velika količina podatkov – Običajno morajo organizacije dnevno obdelati ogromno računov. Ročno izvajanje tega dela je za ta podjetja izjemno dolgotrajno in drago.
  • Različni jeziki – Mednarodni prodajalci si običajno izmenjujejo račune v različnih jezikih, kar bi ekipa AP lahko težko obdelala ročno, če ne obvladajo jezika. Te račune je težko obdelati tudi za preprosto programsko opremo za avtomatizacijo.

Priprava podatkov pred ekstrakcijo predstavlja ključno fazo pri obdelavi računov. Ta korak je ključnega pomena pri zagotavljanju točnosti in zanesljivosti podatkov, zlasti pri ravnanju z znatnimi količinami podatkov ali obravnavi nestrukturiranih podatkov, ki lahko vključujejo napake, nedoslednosti ali druge dejavnike, ki lahko vplivajo na natančnost postopka ekstrakcije.

Ena ključnih tehnik za pripravo podatkov o računih za ekstrakcijo je čiščenje in predprocesiranje podatkov.

Pomembna metoda pri pripravi podatkov o računih za ekstrakcijo je čiščenje in predprocesiranje podatkov. Ta postopek vključuje prepoznavanje in odpravljanje napak, nedoslednosti in različnih težav v podatkih, preden se začne postopek ekstrakcije. V ta namen se lahko uporabijo različne tehnike, ki vključujejo:

  • Normalizacija podatkov: Pretvorba podatkov v skupno obliko, ki jo je mogoče lažje obdelati in analizirati. To lahko vključuje standardizacijo oblike datumov, ur in drugih podatkovnih elementov ter pretvorbo podatkov v dosleden tip podatkov, kot so številski ali kategorični podatki.
  • Čiščenje besedila: Vključuje odstranjevanje tujih ali nepomembnih informacij iz podatkov, kot so zaustavitvene besede, ločila in drugi nebesedilni znaki. To lahko pomaga izboljšati natančnost in zanesljivost tehnik ekstrakcije besedila, kot sta OCR in NLP.
  • Validacija podatkov: To vključuje preverjanje podatkov glede napak, nedoslednosti in drugih težav, ki lahko vplivajo na točnost postopka ekstrakcije. To lahko vključuje primerjavo podatkov z zunanjimi viri, kot so baze podatkov o strankah ali katalogi izdelkov, da se zagotovi, da so podatki točni in posodobljeni.
  • Povečanje podatkov: Dodajanje ali spreminjanje podatkov za izboljšanje natančnosti in zanesljivosti postopka ekstrakcije. To lahko vključuje dodajanje dodatnih podatkovnih virov, kot so socialni mediji ali spletni podatki, za dopolnitev podatkov o računih ali uporabo tehnik strojnega učenja za ustvarjanje sintetičnih podatkov za izboljšanje natančnosti postopka ekstrakcije.

Obstaja veliko različnih metod pridobivanja podatkov. Izbira prave metode pridobivanja podatkov o računih je zelo pomembna za učinkovito delovanje ekipe AP.

Ročno pridobivanje podatkov o računu: Ročno pridobivanje podatkov o računu vključuje fizično pregledovanje računa in ročno vnašanje ustreznih informacij v računovodsko programsko opremo, kjer jih je mogoče nadalje primerjati in obdelati, preden se izvede plačilo. Ta postopek je izjemno dolgotrajen in je lahko nagnjen k človeškim napakam. Običajno lahko ročno pridobivanje podatkov o računih povzroči zamude in plačila ter ustvari nepotrebna trenja med prodajalci.

  • Spletna orodja za pridobivanje podatkov: Če morate izvleči informacije iz določene vrste dokumenta, kjer informacije in oblika v glavnem ostajajo enaki, je na voljo veliko orodij, ki lahko pomagajo pri obravnavi določenega primera uporabe. Na primer, če morate pretvoriti PDF v besedilo, lahko številna spletna orodja pomagajo ekipi AP poenostaviti ta postopek. Programska oprema za pretvorbo zagotavlja zanesljivejšo in natančnejšo metodo ekstrakcije. Zagotavljajo pa skoraj nič avtomatizacijskih zmogljivosti za rutinske ali zapletene postopke pridobivanja podatkov o računih.
  • Ekstrakcija podatkov o računih na podlagi predloge: Ekstrakcija podatkov o računih na podlagi predloge se zanaša na uporabo vnaprej določenih predlog za ekstrahiranje podatkov iz določenega nabora podatkov, katerega oblika v veliki meri ostaja enaka. Na primer, ko mora oddelek AP obdelati več računov istega formata, se lahko uporabi ekstrakcija podatkov na podlagi predloge, saj bodo podatki, ki jih je treba ekstrahirati, večinoma ostali enaki na vseh računih.

    Ta način pridobivanja podatkov je izjemno natančen, če ostane format enak. Težava nastane, ko pride do sprememb v formatu nabora podatkov. To lahko povzroči težave pri pridobivanju podatkov na podlagi predloge in lahko zahteva ročno posredovanje.
    programska oprema

  • Avtomatsko pridobivanje podatkov o računih z OCR: če imate več vrst računov ali veliko število računov, iz katerih želite izvleči podatke, na podlagi umetne inteligence OCR programska opremakot Nanoneti, zagotavlja najbolj priročno rešitev. Takšna orodja zagotavljajo tehnologijo OCR (Optical Character Recognition) za prepoznavanje besedila iz skeniranih dokumentov ali slik.

    Ta orodja so izjemno hitra, učinkovita, varna in razširljiva. Uporabljajo kombinacijo AI, ML, OCR, RPA, prepoznavanje besedila in vzorcev ter številne druge tehnike za zagotovitev točnosti in zanesljivosti ekstrahiranih podatkov. Ne samo to, te orodja za pridobivanje podatkov lahko podpira ekstrakcijo besedila iz več virov, kot je npr ekstrahiranje besedila iz slikin celo pridobivanje ročno napisanega besedila iz slik.

zaključek

Skratka, avtomatizacija pridobivanja podatkov o računih je ključnega pomena za vse ekipe AP, da lahko učinkovito in uspešno obdelujejo račune. Pomembno je, da lahko obdelate račune v določenem časovnem okviru, tako da so plačila prodajalcem opravljena v obljubljenem času in se izognete nepotrebnim trenjem.

Tehnika in vrsta pridobivanja podatkov o računih, ki ju uporablja skupina AP, je odvisna od vhodnih virov in posebnih potreb podjetja in ju je treba pred izvedbo skrbno ovrednotiti. V nasprotnem primeru lahko pride do nepotrebne izgube časa in virov.

Odpravite ozka grla, ki nastanejo zaradi ročnih postopkov pridobivanja podatkov iz računov. Ugotovite, kako lahko Nanonets vašemu podjetju pomagajo pri preprostem optimiziranju pridobivanja podatkov o računih.

Časovni žig:

Več od AI in strojno učenje