Hur datainmatningsautomation kan optimera arbetsflöden

Ta reda på hur automatisering av datainmatning kan hjälpa ditt företag att optimera arbetsflöden. Eliminera flaskhalsar som skapats genom manuella datainmatningsprocesser. Klicka nedan för att lära dig mer om Nanonetter PDF-skrapa.

---

Data Entry

Datainmatning är processen för att extrahera och mata in relevant information i ett datoriserat system eller ERP -programvara. Detta är en viktig process i företag som försöker omorganisera data till praktiska format för ytterligare nedströms bearbetning.

Till exempel måste leverantörsreskontrateam i organisationer extrahera data från viktiga fält i leverantörsfakturor. Detta datautvinningsprocessen  följs sedan av datainmatning i ERP-programvara för redovisnings- eller finansiell rapporteringsändamål.

Datainmatning är vanligtvis en manuell, repetitiv och menial process som tar mycket tid. Därför lägger företag ofta ut sina krav på datainmatning. Detta gör det möjligt för anställda att fokusera på mer produktiva uppgifter som direkt påverkar slutresultatet.

Oavsett om det hanteras internt eller outsourcas tenderar datainmatning att vara en tidskrävande manuell process som är benägen för fel och omarbetningar. Data delas ofta mellan organisationer i icke-standardformat; och de är ofta fyllda med redundant/irrelevant information eller datafel. När man arbetar i stor skala kan dessa faktorer orsaka allvarliga förseningar och kostnadsöverskridanden.

En Gartner -studie uppskattar att fel med inmatning av människodata i finansprocesser ensam ger ungefär "25000 timmars omarbetning som kan undvikas till en kostnad av $ 878,000 XNUMX per år ”. Studien visar vidare hur datainmatning automatisering bland andra lösningar kan hjälpa till att spara tid och resurser på ett enormt sätt!

---

Vill du extrahera data från finansiella dokument? Kolla in Nanonets fakturaskanner, kvitto OCR & fakturautomatisering lösningar för att optimera dina arbetsflöden.

---

Automatisering av datainmatning

Datainmatningsautomatisering avser mjukvarubaserade lösningar som kan optimera datainmatning genom att eliminera eller minska manuella processer. Sådan programvara kan vanligtvis extrahera data från PDF -filer, dokument, bilder, e -postmeddelanden eller webbplatser och bara presentera relevant information i ett strukturerat format (csv, JSON, XML etc.).

Automatiserad datainmatningsprogramvara utnyttjar RPA och OCR bland andra tekniker för att hantera repetitiva uppgifter och "läsa" dokument i stor skala. De är korrekta, flexibla, skalbara och snabba, vilket sparar värdefull tid och resurser för företag.

Automatiserade datainmatningslösningar tillåter anställda att fokusera på högvärda uppgifter som påverkar den totala produktiviteten samtidigt som de automatiserar tidskrävande repetitiva/meniala uppgifter! Här är till exempel en effektiv automatiserad lösning för byta namn på PDF -filer baserat på deras innehåll.

---

Vill skrapa data från PDF dokument eller konvertera PDF-tabell till Excel? Kolla in Nanonets PDF-skrapa eller PDF-parser till skrapa PDF-data or analysera PDF-filer i skala!

---

Den automatiska datainmatningsprocessen

En end-to-end automatiserad datainmatningsprocess innefattar följande steg:

Överför eller lägger till en datakälla

Organisationer tar emot ostrukturerad data i form av dokument, bilder eller skannade filer. Dessa ska importeras till datainmatningsautomatiseringsprogrammet/-systemet.

Förbehandla varje fil eller dokument

Detta viktiga steg gör dokumenten till maskinläsbara format. Avancerade OCR-, AI- och ML -funktioner gör att algoritmer kan "läsa och förstå" dokument.

Datainmatningsautomatiseringsprogrammet känner igen och extraherar endast relevanta delar av data. Algoritmen kan utbildas för att identifiera fält och datapunkter av intresse.

Detta valfria steg möjliggör en manuell eller halvautomatisk verifiering baserad på valideringsregler. Extraherad data kan kontrolleras för noggrannhet och kan även förbättras om det behövs.

Det sista steget i datainmatningsautomatiseringsprocessen är att skicka de extraherade data till en lämplig destination. De extraherade data, presenterade som en strukturerad utdata (csv, XML, JSON, Excel etc.), kan bekvämt importeras till ERP -programvara för ytterligare nedströms arbetsflöden.

Nästan alla organisatoriska processer och arbetsflöden kan dra nytta av datainmatningsautomatisering. Här är några populära användningsfall:

• Dra ut information från fakturor, PO, kontoutdrag eller kvitton för ekonomiska/bokföringsändamål.
• Lagra viktig kundinformation för effektiv kundservice.
• Fånga data från CV för HR -arbetsflöden.
• Generera rapporter från generiska affärsdata.
• ID -verifiering och KYC -processer.
• Skrapa dokument eller webbplatser för datainsamling.

Fördelar med att automatisera datainmatning

Automatiserad datainmatningsprogramvara (t.ex. Nanonetter) eliminera ineffektiviteten och slitet för manuell datainmatning. Företag automatiserar alltmer datainmatning för att uteslutande fokusera på datagranskning och fatta relevanta affärsbeslut.

Här är några fördelar med att anta datainmatningsautomatisering:

Större noggrannhet

Automatiserad datainmatningsprogramvara som Nanonets utnyttjar AI & ML-funktioner för att extrahera data exakt och minimera efterbehandlingen. Sådana algoritmer är utrustade för att hantera vanliga databegränsningar och eliminera fel.

Sänk de totala kostnaderna

Minska driftskostnader och omkostnader genom att eliminera ineffektiva manuella processer. Undvik att lägga ut eller anställa dedikerade datainmatningspersonal.

Spara tid

Snabbare datainmatning möjliggör förbättrade arbetsflöden för data/dokumentbehandling. Spara mer än 75% av tiden på manuell datainmatning.

Mycket skalbar

Hantera stora datamängder och plötsliga ökningar i efterfrågan på datainmatning.

Öka produktiviteten

Tilldela resurser och arbetstimmar till produktiva uppgifter som direkt påverkar slutresultatet.

Öka medarbetarnas tillfredsställelse

Att minska eller eliminera monotoni vid repetitiv manuell datainmatning påverkar medarbetarnas engagemang positivt.

Behandla dokument intelligent

AI-baserad programvara som Nanonetter, kan klassificera specifika dokumenttyper intelligent. Sådan programvara kan intelligent klassificera dokument efter typ (faktura, kvitto, faktura etc.) eller källa (leverantör, leverantör, intern etc.) för vidare behandling och datainmatning.

---

Nanonets har intressant använd fall och unik kunders framgångshistorier. Ta reda på hur Nanonets kan göra ditt företag mer produktivt.

Planera ett samtal

---

Viktiga funktioner i automatiserad datainmatningsprogramvara

Om du vill byta till ett automatiserat datainmatningsprogram (t.ex. Nanonetter) här är några viktiga funktioner att hålla utkik efter:

• Kapaciteten att klassificera/identifiera flera former av data och anpassad data
• Integrationer med ERP -programvara och automatiseringsverktyg som Zapier, Workato, IFTTT etc.
• Valideringsregler för att varna användare när data behöver en manuell granskning
• Ett datavalideringsgränssnitt för manuella ingrepp (vid behov)
• Realtid triggar för att synkronisera och automatisera arbetsflöden
• En miljö med låg kod eller ingen kod som inte kräver att en armé av utvecklare underhåller
• Avancerade AI/ML -funktioner som gör att den automatiserade programvaran kan lära sig och bli bättre med tiden

Datainmatningsautomation med Nanonets

Nanonetter är en automatiserad datainmatningsprogramvara med avancerade AI/ML -funktioner. Nanonets intelligenta dokumentbaserade användningsfall hjälper organisationer att anta automatisering utan problem. Här är två fallstudier:

Att automatisera datainmatning är ganska enkelt med Nanonets. Välj mellan något av de tre alternativen nedan beroende på ditt användningsfall:

Förutbildad datainmatningsmodell

Om du vill automatisera datainmatning för processer som involverar fakturor, kvitton, pass eller körkort, kolla in Nanonets förutbildade modeller. Var och en av dessa modeller har utbildats i miljontals dokument och fungerar mycket bra på sina respektive dokumenttyper.

• Logga in på Nanonets-Välj en lämplig förutbildad modell-om ingen passar ditt användningsfall, hoppa till nästa metod (anpassad modell)
• Lägg till källfilerna - ladda upp dokumenten från vilka data måste extraheras
• Testa och verifiera - kör Nanonets -modellen och verifiera extraherad data
• Export - ladda ner extraherad data i ett strukturerat format (csv, JSON, XML etc.)

Anpassad datainmatningsmodell

Om du letar efter anpassade datainmatningskrav, bygg sedan en anpassad datainmatningsmodell med Nanonets. Du kan vanligtvis bygga, träna och distribuera en modell för vilken dokumenttyp som helst, på vilket språk som helst, på mindre än 25 minuter.

• Logga in på Nanonets - Skapa en anpassad OCR -modell
• Lägg till utbildningsfiler - Ladda upp provdokument som fungerar som en utbildning för Nanonets för att förstå dina datainmatningskrav
• Kommentera text/data på filerna - ”Lär” Nanonets AI för att identifiera viktiga data (specifikt för dina krav) i dessa träningsfiler
• Träna den anpassade datainmatningsmodellen - Nanonets utnyttjar djupinlärning för att bygga olika OCR -modeller och testar dem mot varandra för att välja den mest exakta.
• Testa och verifiera - Lägg till ett par filer för att verifiera om den anpassade modellen passar dina krav/användningsfall
• Exportera - Om data har identifierats, extraherats och presenterats på lämpligt sätt exporterar du filen till ett bekvämt strukturerat format

Nanonets API

Här är en detaljerad guide för träning eller bygg din egen automatiska datainmatningsprogramvara med Nanonets API. I dokumentation, hittar du redo att avfyra kodprover i Python, Shell, Ruby, Golang, Java och C#, samt detaljerade API -specifikationer för olika slutpunkter.

---

Uppdatering Juni 2021: detta inlägg publicerades ursprungligen i Juni 2021 och har sedan dess uppdaterats.

Här är en bild som sammanfattar resultaten i den här artikeln. Här är en alternativ version av det här inlägget.

Källa: https://nanonets.com/blog/data-entry-automation/