发票数据提取：完整指南

发票数据提取：完整指南

时间戳记：8年2024月5日，凌晨41:XNUMX
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介绍

在现代商业环境中，应付账款团队必须能够尽可能快速有效地处理发票和付款。随着组织的发展，需要处理的发票数量也随之增加，需要更大的团队规模和更长的处理时间。除此之外，手动发票数据提取和处理也很容易出错，导致资源投入超出所需。发票处理中最重要的步骤之一是发票数据提取。如果手动完成，这一步不仅最耗时，而且最容易出错。因此，解决方案不是雇用更大的团队来手动完成此操作，而是投资于自动发票数据提取。在这篇博文中，您将了解什么是发票数据提取、如何进行，以及发票数据提取的一些流行方法。

在我们开始发票数据提取之前，我们首先了解什么是发票。

发票是概述买卖双方交易细节的文件，包括交易日期、买卖双方的名称和地址、对提供的商品或服务的描述、物品的数量、每单位的价格，以及应付的总额。

发票包含重要信息，例如客户和供应商详细信息、订单信息、定价、税费等。在处理付款之前需要提取这些信息并将其与其他文档（例如订单、货物清单等）进行匹配。

虽然听起来很简单，但从发票中提取数据可能非常耗时，因为发票有不同的格式。此外，发票还包含结构化和非结构化数据，这些数据可能很难手动提取，并且需要自动发票数据提取软件，例如 纳米网 能够快速处理发票。

使用 Nanonet 基于 AI 的 OCR 软件自动执行手动数据输入。立即从发票中捕获数据。减少周转时间并消除手动工作。

发票数据提取给 AP 团队带来了一系列挑战，因为发票有各种模板，并且可能包含一系列信息，其中一些信息对于 AP 团队处理发票可能重要也可能不重要。下面列出了一些挑战：

  • 不同的发票格式 – 发票有多种格式，包括纸质、PDF、EDI 等，这使得提取和处理发票变得困难。
  • 发票模板样式 – 除了格式之外，发票还有各种模板。有些发票可能只包含最重要的信息，而另一些发票可能包含大量不需要的信息。此外，数据点可能存在于发票上的不同位置，因此手动提取数据非常耗时。
  • 数据质量和准确性 – 手动提取发票数据可能会导致提取的信息出现延迟和不准确。
  • 数据量大 – 通常组织每天必须处理大量发票。对于这些公司来说，手动执行此操作非常耗时且成本高昂。
  • 不同的语言 – 国际供应商通常以不同语言共享发票，如果 AP 团队不熟悉该语言，则可能很难手动处理。对于简单的自动化软件来说，这些发票也很难处理。

在提取之前准备好数据是发票处理的关键阶段。此步骤对于保证数据的准确性和可靠性至关重要，特别是在处理大量数据或处理可能包含错误、不一致或其他能够影响提取过程精度的因素的非结构化数据时。

准备要提取的发票数据的一项关键技术是数据清理和预处理。

准备提取发票数据的一个重要方法是数据清理和预处理。此过程需要在启动提取过程之前识别并纠正数据中的错误、不一致和各种问题。为此目的可以采用各种技术，包括：

  • 数据规范化：将数据转换为更易于处理和分析的通用格式。 这可能涉及标准化日期、时间和其他数据元素的格式，以及将数据转换为一致的数据类型，例如数字或分类数据。
  • 文字清洗：涉及从数据中删除无关或不相关的信息，例如停用词、标点符号和其他非文本字符。 这有助于提高基于文本的提取技术（例如 OCR 和 NLP）的准确性和可靠性。
  • 数据验证：这涉及检查数据是否存在错误、不一致以及其他可能影响提取过程准确性的问题。这可能涉及将数据与外部来源（例如客户数据库或产品目录）进行比较，以确保数据准确且最新。
  • 资料扩充：添加或修改数据以提高提取过程的准确性和可靠性。 这可能涉及添加额外的数据源，例如社交媒体或网络数据，以补充发票数据，或使用机器学习技术生成合成数据以提高提取过程的准确性。

有许多不同的数据提取方法。选择正确的发票数据提取方法对于 AP 团队能够有效运作非常重要。

手动发票数据提取：手动发票数据提取涉及人工检查发票并手动在会计软件中输入相关信息，然后在付款之前进行进一步匹配和处理。这个过程非常耗时，并且很容易出现人为错误。通常，手动发票数据提取可能会导致延迟和付款，并带来不必要的供应商摩擦。

  • 在线数据提取工具：如果您需要从信息和格式基本保持不变的特定文档类型中提取信息，有许多工具可以帮助解决特定用例。例如，如果您需要将 PDF 转换为文本，许多在线工具可以帮助 AP 团队简化此过程。转换软件提供了更可靠、更准确的提取方法。然而，它们对于常规或复杂的发票数据提取过程几乎没有提供自动化功能。
  • 基于模板的发票数据提取：基于模板的发票数据提取依赖于使用预定义的模板从特定数据集中提取数据，其格式在很大程度上保持不变。例如，当 AP 部门需要处理相同格式的多张发票时，可以使用基于模板的数据提取，因为需要提取的数据在各个发票之间基本上保持相同。

    只要格式保持不变，这种数据提取方法就非常准确。 当数据集的格式发生变化时就会出现问题。 这可能会导致基于模板的数据提取出现问题，并且可能需要手动干预。
    软件

  • 使用 OCR 自动提取发票数据：如果您有多种发票类型或需要从中提取数据的大量发票，基于 AI 的 OCR软件， 喜欢 纳米网，提供最便捷的解决方案。此类工具提供 OCR（光学字符识别）技术来识别扫描文档或图像中的文本。

    这些工具极其快速、高效、安全且可扩展。 他们结合使用人工智能、机器学习、OCR、 南非、文本和模式识别以及多种其他技术，以确保提取的数据准确可靠。 不仅如此，这些 数据提取工具 可以支持从多个来源提取文本，例如 从图像中提取文本，甚至从图像中提取手写文本。

结论

总之，自动化发票数据提取对于所有 AP 团队能够有效且高效地处理发票至关重要。能够在设定的时间范围内处理发票非常重要，以便供应商可以在承诺的时间内付款并避免不必要的摩擦。

AP 团队使用的发票数据提取技术和类型取决于输入来源和业务的具体需求，并且需要在实施之前仔细评估。否则，可能会导致不必要的时间和资源浪费。

消除手动发票数据提取过程造成的瓶颈。了解 Nanonets 如何帮助您的企业轻松优化发票数据提取。

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