أتمتة معالجة الفواتير باستخدام التعرف الضوئي على الحروف والتعلم العميق

تريد أتمتة معالجة الفواتير؟ تحقق من شبكات النانو المدربة مسبقًا التعرف الضوئي على الحروف على الفاتورة or بناء الخاصة بك التعرف الضوئي على الحروف على الفاتورة المخصصة. يمكنك أيضا جدولة عرض لمعرفة المزيد حول حالات استخدام AP لدينا!

جدولة عرض توضيحي

---

المُقدّمة

لقد اعتمدنا لفترة طويلة على الفواتير الورقية لمعالجة المدفوعات والاحتفاظ بالحسابات. عادةً ما تتضمن تسوية الفواتير شخصًا يقضي ساعات يدويًا في تصفح العديد من الفواتير وتدوين الأشياء في دفتر الأستاذ.

ولكن هل يمكن أن تتم هذه العملية بشكل أفضل وأكثر كفاءة مع إهدار أقل للورق والعمل البشري والوقت؟

من بين العيوب العديدة لاتباع هذه الإجراءات يدويًا ارتفاع التكاليف ، وزيادة متطلبات القوى العاملة ، وزيادة الوقت المستغرق في المهام المتكررة ، وزيادة البصمة الكربونية.

يمكن تقسيم عملية رقمنة الفاتورة إلى 4 خطوات:

1. تحويل المستند المادي إلى متغير رقمي - يمكن القيام بذلك من خلال
   • مسح الفاتورة
   • النقر فوق صورة من خلال الكاميرا
2. استخراج المعلومات - يمكن القيام بذلك عن طريق
   • البشر - يتم إجراؤه يدويًا بواسطة المراجعين الذين يقومون بتحليل الفاتورة بحثًا عن الأخطاء ، وقراءة النص الموجود فيها وإدخالها في برنامج للتخزين والاسترجاع في المستقبل.
   • آلات -
     • التعرف الضوئي على الحروف - التعرف على النص والأرقام الموجودة في المستندات.
     • استخراج المعلومات - بمجرد اكتمال عملية التعرف الضوئي على الحروف ، من المهم تحديد أي جزء من النص يتوافق مع الحقل المستخرج. إذا كان الحقل هو الإجمالي والإجمالي الفرعي وتاريخ الفاتورة والمورد وما إلى ذلك.
3. تفريغ البيانات - بمجرد استخراج المعلومات ، يجب تخزينها بتنسيق قابل للاسترجاع مثل
   • قاعدة البيانات
   • ورقة إكسل
   • نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP).

سيركز هذا المنشور في الغالب على التعرف الضوئي على الحروف واستخراج المعلومات. قبل أن نتعمق في ما هو الخطأ في الحالة الحالية لـ OCR واستخراج المعلومات في معالجة الفاتورة، دعونا نلقي نظرة أولاً على سبب اهتمامنا برقمنة الفواتير في المقام الأول.

---

يدعم Nanonets التقاط الفاتورة, إدارة الفواتير & أتمتة الفاتورة بأكثر من 60 لغة. بناء النموذج الخاص بك أو طلب عرض اليوم!

جدولة مكالمة

---

لماذا رقمنة الفواتير؟

لرقمنة المعلومات مزايا عديدة يمكن أن تكتسبها الأعمال التجارية على عدة أسس. يمكن للشركات تتبع عملياتها بشكل أفضل ، ويمكنها تقديم خدمة عملاء أفضل ، وتحسين إنتاجية موظفيها وتقليل التكاليف.

فيما يلي بعض الأسباب التي تجعلك تفكر في رقمنة الفواتير لعملك الخاص.

1. لأتمتة العمليات
   من خلال التعلم العميق و OCR ، يمكنك التقاط صور الفواتير هذه تلقائيًا واستخراج الجداول والنصوص منها واستخراج قيم الحقول المختلفة وإجراء تصحيحات للأخطاء والتحقق مما إذا كانت المنتجات تتطابق مع مخزونك المعتمد وأخيراً معالجة المطالبة إذا تم فحص كل شيء. هذه قفزة هائلة عما كانت تفعله صناعة التأمين بشكل تقليدي ، لكنها يمكن أن تكون مفيدة للغاية مع ذلك.
2. لزيادة الكفاءة
   من خلال رقمنة الفواتير ، يمكن إجراء العديد من العمليات بشكل أسرع وأكثر سلاسة. خذ على سبيل المثال سلسلة متاجر بيع بالتجزئة تتعامل مع عدد قليل من البائعين المنتظمين للسلع وتعالج المدفوعات في نهاية كل شهر. يمكن لهذا المتجر توفير الكثير من الوقت من خلال أتمتة عملية إدارة الفواتير. يتعين على البائعين فقط تحميل الفواتير على تطبيق أو موقع ويب ويمكنهم الحصول على تعليقات فورية حول ما إذا كانت الصور ذات دقة جيدة إذا كانت الصورة للفاتورة بأكملها إذا كانت الصورة مزيفة أو تم التلاعب بها رقميًا ، وما إلى ذلك مما يوفر الكثير من الوقت.
3. لتقليل التكاليف
   يوفر امتياز متاجر البيع بالتجزئة نفسه الكثير من المال عن طريق أتمتة رقمنة الفواتير باستخدام التعرف الضوئي على الحروف والتعلم العميق. الفاتورة التي يجب أن تمر بين أيدي ثلاثة مراجعين حتى لا تكون هناك أخطاء يتم تقليلها إلى مراجع واحد. إن عدد الفواتير التي تتم معالجتها بواسطة الكمبيوتر أسرع بعدة مرات مما يمكن أن يفعله الإنسان. يتضمن الوقت التحقق مما إذا كانت الفاتورة احتيالية، وما إذا كانت تحتوي على جميع المعلومات، وما إذا كانت جميع المعلومات صحيحة، وإدخال جميع البيانات يدويًا في جدول بيانات أو قاعدة بيانات، وإجراء الحسابات، وأخيرًا معالجة الدفع.
4. لتخزين أفضل
   في حالة وجود نزاعات ، يمكن للبائع الوصول إلى التطبيق والاطلاع على جميع الفواتير التي قام بتحميلها ونتائج المعالجة اللاحقة لكل فاتورة ، وشرح السلع وكمياتها وتكاليف كل منها والضرائب والخصومات. بعد أن أتمت الشركة عملية إدخال هذه البيانات في قاعدة البيانات ، يمكنها الآن أيضًا استرداد هذه المعلومات في أي وقت.
5. لزيادة رضا العملاء
   يمكن أن تساعد معالجة الفواتير بطريقة مماثلة الشركات أيضًا على تحسين خدمة عملائها. التسليم الخاص بك من منصة التجارة الإلكترونية يفتقد منتجًا؟ تواصل معهم وأرسل لهم الفاتورة واشرح لهم ما هو مفقود وستقوم الشركة تلقائيًا بقراءة الفاتورة استلام، اعثر على ما تبقى من مستودعاتهم وأرسل إليك ردًا يفيد بأن منتجك المفقود في الطريق الآن!
6. لتقليل البصمة البيئية
   القيام ببعض العمليات الحسابية البسيطة مثل تلك التي تم إجراؤها هنا نحن ندرك أن مؤسسة متوسطة الحجم تعالج 50000 فاتورة شهريًا تنتهي بالتضحية بأكثر من 30 شجرة في السنة. يزداد هذا الرقم في معظم الأحيان بسبب تكرار الفواتير. هذا الحجم نفسه من الورق سيتطلب 2.5 مليون لتر من الماء لتصنيعه. في مثل هذا الوقت ، يمكن أن يؤدي اتخاذ الخطوات اللازمة من قبل المنظمات لتقليل بصمتها البيئية إلى قطع شوط طويل في مساعدة البيئة.

تطور عملية إصدار الفواتير

تطورت عملية مراجعة الفواتير كثيرًا بمرور الوقت. شهد النمو في التكنولوجيا انتقال عملية معالجة الفواتير عبر ثلاث مراحل رئيسية.

المرحلة 1: المراجعة اليدوية

ضع في اعتبارك حالة استخدام حيث تمر المؤسسة بعملية تعويض مورديها المنتظمين عن نفقات الشهر.

يتم اتباع الخطوات التالية لمعالجة الفواتير -

1. يُتوقع من الأشخاص تقديم عدة فواتير شخصيًا إلى نقطة الاتصال بالمنظمة المعنية.
2. سيقوم هذا الشخص بدوره بإعادة توجيه جميع الفواتير إلى المراجع الذي سيراجع كل مستند بالكامل. يتضمن ذلك تدوين أو إدخال كل التفاصيل في برنامج مثل اسم الشخص الذي قام بالشراء واسم المتجر الذي تم شراؤه منه وتاريخ ووقت الشراء والعناصر المشتراة وتكاليفها والخصومات والضرائب.
3. يتم حساب إجمالي كل فاتورة يدويًا مرة أخرى أو إذا كان برنامج إدخال البيانات مصممًا خصيصًا للأغراض المحاسبية باستخدام البرنامج المذكور.
4. فاتورة نهائية /استلام بالأرقام النهائية وتتم معالجة المدفوعات.

المرحلة 2: مسح الفواتير والمراجعة اليدوية

مع ظهور تقنيات OCR ، تم توفير الكثير من الوقت تلقائيًا استخراج النص من صورة رقمية من أي فاتورة أو مستند. هذا هو المكان الذي توجد فيه حاليًا معظم المؤسسات التي تستخدم OCR لأي شكل من أشكال الأتمتة.

1. يتم الحصول على نسخ رقمية من الفواتير من قبل مسح الفواتير أو التقاط الصور باستخدام الكاميرا.
2. • يتم استخراج النص من هذه الفواتير باستخدام التعرف الضوئي على الحروف. هذا قادر على توفير نص رقمي يجعل إدخال البيانات أسهل قليلاً. ولكن لا يزال هناك الكثير من العمل الذي يتعين القيام به يدويًا.
3. يجب تحليل نتائج التعرف الضوئي على الحروف لكل فاتورة بشكل مناسب للعثور على البيانات ذات الصلة وتجاهل البيانات غير ذات الصلة.
4. وبمجرد الانتهاء من ذلك، يجب إدخال البيانات في برنامج يوفر للمراجع نموذجًا لتسهيل مهمته. يعد هذا القالب فريدًا لكل حالة استخدام ومؤسسة، وفي الغالب لكل نوع مختلف من الفواتير. على الرغم من أن عملية التعرف الضوئي على الحروف تساعد في معالجة الفواتير، إلا أنها لا تحل العديد من الأجزاء المملة بسبب النتائج غير المنظمة للتعرف الضوئي على الحروف.
5. يتم وضع البيانات المدخلة في المراجعة اليدوية لتصحيح الأخطاء. تستغرق هذه العملية بعض الوقت نظرًا لأنها تمر عبر العديد من المراجعين نظرًا لضعف أداء أدوات التعرف الضوئي على الحروف المتوفرة حاليًا.
6. أخيرًا ، يتم إجراء الحسابات وإرسال تفاصيل الدفع إلى قسم الشؤون المالية.

كيف يمكن رقمنة الفواتير بشكل أفضل؟

باستخدام التعرف الضوئي على الحروف والتعلم العميق ، قمنا بتمكين الآلات من الأداء الجيد وفي بعض الحالات أفضل من البشر.

تتضمن رقمنة الفواتير عدة خطوات يديرها الإنسان:

1. صور رقمية للفواتير مأخوذة وتحميل من قبل المستخدم.
2. تم التحقق من ملاءمة الصورة لمزيد من المعالجة - دقة جيدة ، جميع البيانات الظاهرة في الصورة ، التواريخ التي تم التحقق منها ، إلخ.
3. فحص الصور بحثًا عن الاحتيال.
4. يتم استخراج النص في هذه الصور ووضعه بالتنسيق الصحيح.
5. يتم إدخال البيانات النصية في الجداول وجداول البيانات وقواعد البيانات والميزانيات العمومية وما إلى ذلك.

المرحلة 3: التعلم العميق والتعرف الضوئي على الحروف

شهدت مناهج التعلم العميق تقدمًا في مشكلة معينة تتمثل في قراءة النص واستخراج المعلومات المنظمة وغير المنظمة من الصور. من خلال دمج أساليب التعلم العميق الحالية مع تقنية التعرف على الأحرف البصرية ، تمكنت الشركات والأفراد من أتمتة العملية رقمنة الوثائق ومكّنت إجراءات إدخال البيانات يدويًا ، وتسجيل وتخزين أفضل ، وأخطاء أقل وأوقات استجابة أفضل.

تتوفر العديد من الأدوات في السوق ومجتمع المصادر المفتوحة لمثل هذه المهام ، مع كل مزاياها وعيوبها. بعضها عبارة عن Google Vision API و Amazon Rekognition و Microsoft Cognitive Services. الأدوات مفتوحة المصدر الأكثر استخدامًا هي الانتباه- التعرف الضوئي على الحروف و تسراكت.

كل هذه الأدوات تقصر بنفس الطريقة - دقة سيئة تتطلب تصحيح الخطأ يدويًا والحاجة إلى محركات قائمة على القواعد تتبع استخراج النص لتكون قادرًا بالفعل على استخدام البيانات بأي طريقة ذات معنى. سنتحدث أكثر عن هذه المشاكل وأكثر في الأقسام القادمة.

ما الذي يجعل المشكلة مثيرة للاهتمام؟

• منظر طبيعي للتعرف الضوئي على الحروف تتكون في الغالب من محركات قائمة على القواعد تعتمد بشكل كبير على نتائج التعرف الضوئي على الحروف بعد المعالجة عن طريق مطابقة الأنماط أو تحديد قوالب معينة يجب أن تتلاءم مع نتائج OCR. لقد شهد هذا النهج بعض النجاح ولكنه يتطلب طبقة من البرامج المبنية على قمة محركات OCR وهي مهمة تستهلك الموارد.

تتمثل المشكلة الأكبر في هذا النهج القائم على القواعد في أنه يجب تصميم هذه الطبقة المضافة من البرامج مرة أخرى في كل مرة تتعامل فيها مع قالب فاتورة جديد. يمكن أن تؤدي أتمتة عملية القوالب إلى جانب التعرف الضوئي على الحروف إلى إحداث تأثير هائل لأي شخص يعمل مع الفواتير.

وهذه هي المشكلة التي نواجهها النانو مصمم على حلها.

يتضمن النهج الأقل شهرة لهذه المشكلة استخدام التعلم الآلي لتعلم بنية المستند أو الفاتورة نفسها ، مما يسمح لنا بالعمل مع البيانات ، وتوطين الحقول التي نحتاج إلى استخراجها أولاً كما لو كنا نحل مشكلة اكتشاف الكائن (و ليس OCR) ثم إخراج النص منه. يمكن القيام بذلك عن طريق نمذجة الشبكات العصبية الخاصة بك بطريقة لمعرفة كيفية تحديد واستخراج الجداول ، وفهم الأعمدة والحقول الموجودة فيها ، والأعمدة والحقول التي توجد عادة في الفاتورة بغض النظر عن التنسيق.

تتمثل ميزة هذا النهج في أنه يصبح من الممكن إنشاء نموذج للتعلم الآلي يمكن تعميمه على أي نوع من المستندات أو الفاتورة ويمكن استخدامه خارج الصندوق دون أي تخصيصات. يمكن أن تؤدي إضافة حلقة تعلم مستمرة عن طريق جمع بيانات جديدة وإعادة تدريب النماذج بشكل دوري إلى أداء رائع على مجموعة كبيرة ومتنوعة من البيانات.

---

هل لديك مشكلة في التعرف الضوئي على الحروف؟ تريد رقمنة الفواتير ، ملفات PDF أو لوحات الأرقام؟ رئيس لأكثر من النانو وبناء نماذج التعرف الضوئي على الحروف مجانا!

البدء

---

لماذا لا تكفي أدوات التعلم العميق الحالية؟

حتى مع كل الفوائد المعالجة الآلية للفواتير ما تقدمه، لم تشهد الصناعات اعتماداً واسع النطاق لتقنيات التعرف الضوئي على الحروف والتعلم العميق، وهناك عدة أسباب لذلك.

دعونا نحاول أن نفهم بمثال – شركة تأمين صحي تتعامل مع الوصفات الطبية والفواتير. أتمتة معالجة المطالبات في شركة التأمين الخاصة بك عن طريق السماح للمستخدمين بتحميل صور الفواتير عن طريق التقاط الصور على هواتفهم أو أجهزة الكمبيوتر الخاصة بهم أو مسح الفواتير سيزيد من راحة العملاء وسيجذبهم أكثر. تمر هذه الصور التي تم تحميلها عادةً بعدة جولات من المراجعة اليدوية حيث تتحقق مما إذا كانت الفواتير شرعية إذا كانت الأرقام مجمعة ، فهي المنتجات المذكورة في المبالغ المستلمة صالحة لمطالبة التأمين ، وما إلى ذلك. ولكن مع أتمتة معالجة الفواتير ، يمكن إنجاز هذه المهام في جزء بسيط من الوقت الذي يستغرقه القيام بذلك يدويًا ، مع تقليل العمالة المطلوبة بنسبة 50٪ على الأقل.

ولكن هناك حواجز أمام بناء مثل هذا النهج من البداية إلى النهاية والذي يعمل وفقًا لحالة استخدام الصناعة ، ويمكن أن يقود الأتمتة مع التأكد من أن الأخطاء لا تستهلك الكثير من الميزانية كما تؤدي أيضًا إلى ارتفاع معدلات استيعاب العملاء.

دقة تقنية OCR

في الوقت الحالي ، لا تعمل أفضل أدوات التعرف الضوئي على الحروف المتوفرة في السوق بشكل مُرضٍ لتطبيق واجهات برمجة التطبيقات هذه على نطاق واسع لأي حالة استخدام. حسب هذا البند, رؤية جوجل، أفضل واجهة برمجة تطبيقات OCR المتاحة الآن قادرة فقط على توفير دقة 80٪. دقة المنتجات الأخرى في السوق مثل الأمازون إعادة الاعتراف و Microsoft Cognitive Services كئيبة. كان أداء Microsoft بدقة 65٪ بينما كان أداء AWS rekognition بدقة 21٪ فقط.

ومما زاد الطين بلة حقيقة أن واجهات برمجة التطبيقات هذه لا تسمح بالتدريب المخصص لبيانات محددة ستستخدمها الشركة كثيرًا. الاستثمار في البرامج التي يكون أداؤها أسوأ من البشر من حيث الدقة ، لا يزال بحاجة إلى إدخال يدوي ، وتصحيح الأخطاء يدويًا والمراجعة اليدوية يبدو وكأنه مضيعة للوقت والمال.

خبرة التعلم العميق

تواجه منتجات التعرف الضوئي على الحروف مثل Google Vision عدة عيوب عندما يتعين عليها التعامل مع النص في اتجاهات مختلفة، أو لغات مختلفة، أو نص غامض أو صاخب. فهي لا تسمح لك باستخدام بياناتك وإنشاء نماذج مخصصة، مما يجعل التكامل المباشر للمنتج في سير عمل المؤسسة أمرًا صعبًا. في كثير من الأحيان، للتغلب على مشكلة كهذه، يتعين على المؤسسات توظيف فريق لعلم البيانات أو التعلم الآلي وبناء هذه الأدوات لأنفسهم. وهذا يستغرق الوقت والمال والجهد.

بعد ذلك ، يتعين على علماء البيانات مواءمة معارفهم وخبراتهم مع أهداف الشركة واكتشاف المقاييس التي يجب تحسينها لتحقيق هذه النتائج. يتطلب ذلك من عالم البيانات فهم عرض الأعمال ، وتحويله إلى مشكلة رياضية ، وفهم اتفاقيات مستوى الخدمة الخاصة بالشركة ، والعثور على البيانات الصحيحة ، وبناء نماذج التعلم الآلي ، وضبطها للحصول على الدقة المطلوبة مع التأكد من التعامل مع حالات الخطأ بأمان أيضًا. .

الحصول على البيانات الصحيحة

يعد العثور على البيانات الصحيحة جزءًا مهمًا جدًا من بناء نموذج التعلم الآلي الصحيح، ولا توجد بيانات كافية لنا للعمل معها. هناك مجموعات بيانات متاحة للتعرف الضوئي على الحروف (OCR) لمهام مثل التعرف على لوحة الأرقام أو التعرف على الكتابة اليدوية، ولكن مجموعات البيانات هذه لا تكفي للحصول على نوع الدقة التي تتطلبها معالجة مطالبات التأمين أو مهمة سداد البائع.

تتطلب حالات الاستخدام هذه بناء نماذجنا وتدريبها على نوع البيانات التي سنتعامل معها كثيرًا مع التأكد أيضًا من تقليل الأخطاء وتوازن مجموعة البيانات. التعامل مع وصفات الأطباء مثلا أو المبالغ المستلمة من البائعين الصغار ، تتطلب نماذجنا أداءً جيدًا على المستندات النصية الرقمية وكذلك المكتوبة بخط اليد.

الموارد الحسابية

تتضمن مهمة بناء حل ML داخل الشركة أكثر من مجرد توظيف أفضل مهندسي التعلم الآلي لتصميم الخوارزميات بأفضل دقة. تعتبر المتطلبات الحسابية لبناء النماذج على بيانات الصورة عالية وعادة ما تتضمن وحدات معالجة الرسومات إما داخل الشركة أو على السحابة. يكلف تشغيل مثيل GPU K-80 على Google Cloud Platform حوالي 230 دولارًا شهريًا. ترتفع هذه التكاليف عندما يتعين عليك تدريب النماذج أو إعادة تدريب النماذج القديمة ببيانات جديدة.

إذا كان بناء حل داخلي هو النهج الذي تختاره ، فيجب تعويض تكاليف بنائه من خلال زيادة عدد العملاء الذين يشتركون ، وزيادة معدل معالجة الفواتير وانخفاض في عدد المراجعين اليدوية المطلوبة.

حلول مصممة لاحتياجات عملك

يتطلب بناء نظام سداد للبائع ، على سبيل المثال ، تضمين عدة خطوات. إن العثور على سير عمل يلبي احتياجاتك التنظيمية لا يماثل بناء نموذج للتعلم الآلي يمنحك دقة جيدة.

ما تحتاجه هو نماذج يمكنها:

1. تقديم دقة على الأقل على المستوى البشري
2. يمكنه التعامل مع جميع أنواع البيانات
3. استيعاب معالجة الأخطاء
4. زيادة راحة الإشراف البشري
5. توفير الشفافية في خطوات معالجة البيانات
6. تحقق من الاحتيال
7. السماح لنتائج OCR بعد المعالجة بوضعها في هيكل
8. السماح بالتأكد من وجود جميع الحقول المطلوبة ومن صحة القيم
9. السماح بسهولة تخزين وقواعد البيانات لهذه البيانات
10. السماح بأتمتة إجراءات الإخطار بناءً على النتائج

هذا ، كما قد تكون خمنت ، إجراء طويل وصعب ، غالبًا مع حلول غير مباشرة.

---

يدعم Nanonets التقاط الفاتورة & أتمتة الفاتورة بأكثر من 60 لغة. بناء النموذج الخاص بك أو طلب عرض اليوم!

جدولة مكالمة

---

أدخل Nanonets

بدافع النانو لا داعي للقلق بشأن العثور على موهبة التعلم الآلي ، أو بناء النماذج ، أو فهم البنية التحتية السحابية أو النشر. كل ما تحتاجه هو مشكلة تجارية تحتاج إلى حلول لها.

سهلة الاستخدام واجهة المستخدم الرسومية على شبكة الإنترنت

تقدم Nanonets واجهة مستخدم سهلة الاستخدام تعتمد على الويب وتتصل بواجهة برمجة التطبيقات الخاصة بها وتتيح لك إنشاء نماذج وتدريبها على بياناتك والحصول على مقاييس مهمة مثل الدقة والدقة وتشغيل الاستدلال على صورك ، كل ذلك دون كتابة أي رمز.

النماذج المستضافة على السحابة

إلى جانب توفير العديد من النماذج التي يمكن استخدامها خارج الصندوق مباشرة للحصول على حلول ، يمكن للمستخدمين بناء نماذجهم التي يتم استضافتها على السحابة ويمكن الوصول إليها من خلال طلب واجهة برمجة التطبيقات لأغراض الاستدلال. لا داعي للقلق بشأن الحصول على نسخة GCP أو GPUs للتدريب.

خوارزميات حديثة

تستخدم النماذج التي تم إنشاؤها خوارزميات متطورة للحصول على أفضل النتائج. تتطور هذه النماذج باستمرار لتصبح أفضل مع المزيد والمزيد من البيانات والتكنولوجيا الأفضل وتصميم أفضل للهندسة وإعدادات أقوى للمعلمات الفائقة.

الاستخراج الميداني

التحدي الأكبر في بناء منتج لرقمنة الفاتورة هو إعطاء بنية للنص المستخرج. تم تسهيل ذلك من خلال OCR API التي تستخرج تلقائيًا جميع الحقول الضرورية بالقيم وتضعها في جدول أو بتنسيق JSON لتتمكن من الوصول إليها والبناء عليها بسهولة.

مدفوعة الأتمتة

نحن في Nanonets نعتقد أن عمليات التشغيل الآلي مثل رقمنة الفواتير يمكن أن يكون لها تأثير كبير على مؤسستك من حيث الفوائد المالية ، ورضا العملاء ، ورضا الموظفين. تسعى Nanonets إلى جعل التعلم الآلي منتشرًا في جميع أنحاء العالم ، ولهذا الغرض ، يبقى هدفنا هو جعل أي مشكلة تجارية قمت بحلها بطريقة تتطلب الحد الأدنى من الإشراف البشري والميزانيات في المستقبل.

التعرف الضوئي على الحروف مع نانونات

• منصة Nanonets يسمح لك ببناء نماذج التعرف الضوئي على الحروف بكل سهولة. يمكنك تحميل بياناتك ، وإضافة تعليق توضيحي لها ، وتعيين النموذج للتدريب وانتظار الحصول على التوقعات من خلال واجهة مستخدم تستند إلى المستعرض دون كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية ، أو القلق بشأن وحدات معالجة الرسومات أو العثور على البنى المناسبة لنماذج التعلم العميق الخاصة بك.

التحديث: نماذجنا أكثر دقة. لقد أضفنا حقولًا جديدة مثل رقم أمر الشراء ومعرفات البريد الإلكتروني واستخراج الجدول لمزيد من التحسين أتمتة الفاتورة سير العمل.

ابدأ في رقمنة الفواتير باستخدام شبكات النانو - 1 انقر فوق الرقمنة:

---

إعداد العرض

قم بإعداد عرض توضيحي للتعرف على كيفية مساعدة شبكات النانو في حل هذه المشكلة

طلب عرض توضيحي

---

‌‌

لمزيد من القراءة

• التعامل الآلي مع الفواتير باستخدام التعلم الآلي والتعرف الضوئي على الحروف
• الطريقة القائمة على مطابقة القالب للتعرف الذكي على معلومات الفاتورة
• خطوات سريعة لرقمنة الإيصالات والفواتير

تحديث:‌
تمت إضافة المزيد من مواد القراءة حول الأساليب المختلفة في أتمتة معالجة الفواتير باستخدام التعرف الضوئي على الحروف والتعلم العميق.

• كوينسمارت. أفضل بورصة للبيتكوين والعملات المشفرة في أوروبا.
• بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. دخول مجاني.
• كريبتوهوك. الرادار. تجربة مجانية.
• المصدر: https://nanonets.com/blog/invoice-ocr/