Làm cách nào để xóa các trang không liên quan khỏi hóa đơn?

Làm cách nào để xóa các trang không liên quan khỏi hóa đơn?

Nút nguồn: 2629708

Xử lý hóa đơn một cách chính xác và hiệu quả là rất quan trọng đối với sức khỏe tài chính của bất kỳ tổ chức nào.

Nhưng hóa đơn không phải lúc nào cũng hoàn hảo; do các vấn đề về hóa đơn, nó gây ra sự chậm trễ trong việc xử lý hóa đơn và giải phóng thanh toán. Một vấn đề như vậy là sự hiện diện của các trang không liên quan trong tài liệu hóa đơn.

Khoảng 10-20% hóa đơn có thể chứa các trang không liên quan, chẳng hạn như trang trống ở cuối hoặc tài liệu không liên quan khác như thông tin công ty. Mặc dù đây có vẻ là một vấn đề nhỏ, nhưng việc xử lý hàng trăm hoặc hàng nghìn hóa đơn hàng tháng với các trang trống ở giữa hoặc cuối sẽ nhanh chóng gây thiệt hại cho các tổ chức lớn.


Vấn đề với việc xử lý hóa đơn với các trang không liên quan là gì?

Sự hiện diện của các trang không liên quan trong hóa đơn đặt ra một số thách thức trong khi cải thiện hiệu quả của quy trình lập hóa đơn, đặc biệt là trong quy trình lập hóa đơn thủ công.

Tăng thời gian xử lý: Sắp xếp qua các trang không liên quan làm tăng thêm thời gian xử lý hóa đơn. Ngoài ra, giả sử có một trang trống trong tài liệu. Trong trường hợp đó, phần mềm OCR có thể xử lý nhiều trang hơn hoặc bao gồm thông tin không liên quan có trên trang trong tài liệu cuối cùng dẫn đến sự chậm trễ không cần thiết trong quá trình xử lý và thanh toán hóa đơn.

Nguy cơ sai sót cao hơn: Với các trang không liên quan được trộn lẫn, cơ hội bỏ qua một điểm dữ liệu quan trọng hoặc bỏ sót mục nhập dữ liệu sẽ tăng lên. Trong trường hợp nếu phần mềm quản lý hóa đơn của bạn không xác định được loại tài liệu theo trang, bạn có thể bỏ lỡ mục nhập dữ liệu cho trang đó, điều này có thể dẫn đến chênh lệch thanh toán, tranh chấp và thậm chí là các vấn đề tuân thủ.

Khó khăn trong quản lý văn bản: Việc lưu trữ và sắp xếp hóa đơn trở nên cồng kềnh hơn khi chúng chứa các trang không liên quan.

Sự thiếu hiệu quả trong tự động hóa: Việc sử dụng phần mềm xử lý hóa đơn tự động để trích xuất dữ liệu từ các hóa đơn có các trang không liên quan có thể làm giảm hiệu quả của quy trình lập hóa đơn trong trường hợp phần mềm không thể xác định các tài liệu không có mẫu. Điều này có thể yêu cầu can thiệp thủ công để đảm bảo độ chính xác.

Hai cách để giải quyết vấn đề này là:

  1. Tách tài liệu hóa đơn để xóa các trang không liên quan theo cách thủ công
  2. Sử dụng phần mềm xử lý hóa đơn dựa trên AI để giải quyết vấn đề này.

Chúng tôi sẽ xem làm thế nào để xử lý nó theo cả hai cách.


Làm cách nào để tách chứng từ hóa đơn để xóa các trang không liên quan theo cách thủ công?

Trang PDF được chia nhỏ của Nanonets có thể giúp bạn xóa các trang không liên quan khỏi hóa đơn ngay lập tức mà không cần gửi email hoặc đăng ký.

  1. Chuyển đến trang công cụ tách PDF.
  2. Tải tài liệu hóa đơn lên, chọn các trang bạn muốn giữ lại và chọn “Tải xuống PDF”
  3. Tệp của bạn được tự động tải xuống.

💡

Công cụ Split PDF là tốt nhất để sử dụng một lần. Trong trường hợp bạn muốn tự động chia tách PDF trước khi xử lý tài liệu, hãy thử nền tảng Nanonets. 


Sử dụng phần mềm xử lý hóa đơn dựa trên AI

Nanonets là phần mềm xử lý hóa đơn dựa trên AI không dựa trên mẫu. Điều đó có nghĩa là nền tảng sử dụng AI, ML và NLP để tự động xác định các trường từ tài liệu của bạn, bất kể chúng ở đâu. Cùng với đó, chúng ta hãy cố gắng giải quyết vấn đề của chúng ta ở đây, làm thế nào để xóa các trang không liên quan khỏi hóa đơn trước khi xử lý chúng. Có hai cách để giải quyết vấn đề này với Nanonets:

Nếu bạn có hóa đơn ở định dạng cụ thể và bạn biết vị trí của các trang không liên quan đến chữ T, thì bạn có thể sử dụng một cài đặt rất đơn giản. Trong nền tảng Nanonets, bạn có thể chọn các trang bạn muốn trích xuất dữ liệu.

Vì vậy, nếu bạn có tài liệu 10 trang và một trang không liên quan ở vị trí thứ 5, 7 và 9, chỉ cần nhập dữ liệu là 1-4, 6, 8, 10 vào khối này và nền tảng sẽ chỉ xử lý các trang này.

Nếu đây không phải là trường hợp và bạn không biết trang nào không liên quan, Nanonets sẽ cung cấp một giải pháp đơn giản:

Mỗi tài liệu đến sẽ đi qua một mô hình phân loại tài liệu. Mô hình phân loại tài liệu xác định loại loại tài liệu cho mọi trang. Nếu danh mục của một trang là hóa đơn, thì chỉ trang đó sẽ được gửi đến mô hình OCR hóa đơn, nơi dữ liệu sẽ được trích xuất từ ​​trang này.


Nanonet để xử lý hóa đơn tự động

Nanonets kết hợp công nghệ máy học và OCR để tự động hóa và đơn giản hóa quá trình xử lý hóa đơn.

Với OCR hóa đơn của Nanonets, bạn có thể chuyển đổi dữ liệu hóa đơn phi cấu trúc ở nhiều định dạng khác nhau, chẳng hạn như giấy, PDF hoặc hình ảnh được quét, thành dữ liệu có cấu trúc và có thể thực hiện được. Nền tảng có thể tự động nhận dạng, trích xuất và phân loại thông tin liên quan từ hóa đơn của bạn, giảm việc nhập dữ liệu thủ công và tăng tốc thời gian xử lý lên 90%!

Phần mềm xử lý hóa đơn của Nanonets còn tiến xa hơn, cung cấp các tính năng nâng cao như

  • Tự động xác thực
  • Trích xuất chi tiết đơn hàng và hỗ trợ nhiều loại tiền tệ.
  • Tích hợp liền mạch với phần mềm kế toán phổ biến và hệ thống ERP
  • Tự động hóa phê duyệt
  • Hoàn toàn minh bạch trong xử lý hóa đơn
  • Nền tảng thanh toán toàn cầu để đơn giản hóa quá trình thanh toán
  • Kết hợp 2,3 và 4 chiều
  • Giao diện người dùng dễ dàng
  • Hỗ trợ 24 × 7
  • Hỗ trợ di cư tự do

Xem người dùng của chúng tôi thích sử dụng Nanonet như thế nào:


Kết luận

Các trang không liên quan trong chứng từ hóa đơn có thể gây chậm trễ, tăng lỗi và cản trở nỗ lực tự động hóa, ảnh hưởng đến hiệu quả tổng thể của quy trình lập hóa đơn. Bằng cách sử dụng Trang PDF tách của Nanonets để điều chỉnh thủ công một lần hoặc sử dụng phần mềm xử lý hóa đơn mạnh mẽ dựa trên AI, các doanh nghiệp có thể vượt qua những thách thức này và hợp lý hóa các quy trình hóa đơn của họ.

Hơn 10,000 người dùng tin tưởng nanonet để tự động hóa hóa đơn, biên lai, hóa đơn và các quy trình tài liệu khác. Nhận một cuộc gọi ngắn trong 20 phút để xem cách chúng tôi có thể giải quyết các vấn đề xử lý hóa đơn hiện tại của bạn và tiết kiệm 80% chi phí!  

Dấu thời gian:

Thêm từ AI & Máy học