Análisis de facturas: extracción de datos de facturas para archivos PDF y documentos escaneados

Si alguna vez ha tenido que procesar una factura manualmente, sabe lo lento y tedioso que puede ser el proceso. Sin mencionar que es propenso a errores, ya que es fácil pasar por alto algo cuando lo haces todo a mano.

Ahí es donde entran en juego los analizadores de facturas. Estas herramientas automatizan el proceso de extracción de datos de las facturas, agilizando y facilitando la obtención de la información que necesita. Esto puede ahorrarle mucho tiempo y molestias y ayudar a garantizar que sus facturas se procesen con precisión.

Este artículo explora el proceso de extracción de datos de facturas utilizando analizadores de facturas, con una discusión de algunos de los mejores métodos para hacerlo, incluida la extracción de tablas, OCR avanzado y aprendizaje profundo.

También examinaremos los beneficios de la extracción automática de datos de facturas sobre el procesamiento manual. Vamos a sumergirnos.

¿Qué es un analizador de facturas?

Un analizador de facturas es un tipo de software diseñado para leer e interpretar documentos de facturas. Esto puede incluir archivos PDF, imágenes y otros tipos de archivos.

El propósito de un analizador de facturas es extraer información clave de una factura, como la identificación de la factura, el monto total adeudado, la fecha de la factura, el nombre del cliente, etc. Los analizadores de facturas pueden ayudar a garantizar la precisión al evitar errores que pueden ocurrir a partir de la extracción manual de datos.

Esta información se puede utilizar para varios propósitos, tales como Automatización AP, proceso de cierre contable de fin de mesy gestión de facturas.

Los analizadores de facturas pueden ser programas independientes o integrarse en sistemas de software empresarial más grandes. Estas herramientas facilitan a los equipos la generación de informes o la exportación de datos a otras aplicaciones, como Excel, y suelen utilizarse junto con otras aplicaciones de gestión empresarial.

Hay muchas soluciones diferentes de software de análisis de facturas en el mercado, por lo que es esencial elegir una que satisfaga sus necesidades específicas.

¿Cómo funciona un analizador de facturas?

Para comprender cómo funcionan los analizadores de facturas, es importante tener un conocimiento práctico de los analizadores.

Los analizadores se utilizan para interpretar y procesar documentos escritos en un lenguaje de marcado específico. Dividen el documento en partes más pequeñas, llamadas tokens, y luego analizan cada token para determinar su significado y cómo encaja en la estructura general del documento.

Para hacer esto, los analizadores deben tener una sólida comprensión de la gramática del lenguaje de marcado utilizado. Esto les permite identificar tokens individuales y comprender correctamente las relaciones entre ellos. Dependiendo del analizador, este proceso puede ser manual o automático. Los analizadores manuales requieren que alguien revise el documento e identifique cada token, mientras que los analizadores automáticos usan algoritmos para detectar y procesar tokens automáticamente. De cualquier manera, los analizadores desempeñan un papel esencial para dar sentido a los documentos escritos en lenguajes de marcado.

En la extracción de datos, el análisis de facturas puede analizar un documento de factura y extraer información relevante.

Considere, por ejemplo, el caso en el que le han entregado muchas facturas y desea almacenar datos de ellas en un formato estructurado. El análisis de facturas le permite cargar todos los archivos y ejecutar el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para que los datos se puedan leer y todos los pares clave-valor se extraigan en unos pocos minutos. A continuación, puede usar algunos algoritmos de posprocesamiento para almacenarlos en formatos más legibles como JSON o CSV. Tú también puedes construir procesos y flujos de trabajo utilizando el análisis de facturas para automatizar la extracción de facturas de los registros de su empresa.

Análisis de facturas con Python

Python es un lenguaje de programación para varias tareas de extracción de datos, incluido el análisis de facturas. Esta sección le enseñará cómo usar las bibliotecas de Python para extraer datos de las facturas.

Es difícil crear un analizador de facturas genérico de última generación que pueda ejecutarse en todos los tipos de datos, ya que incluye varias tareas, como leer texto, manejar idiomas, fuentes, alineación de documentos y extraer pares clave-valor. Sin embargo, con la ayuda de proyectos de código abierto y algo de ingenio, al menos podríamos resolver algunos de estos problemas y comenzar.

Por ejemplo, usaremos una herramienta llamada tabula en una factura de muestra: una biblioteca de Python para extraer tablas para el análisis de facturas. Para ejecutar el siguiente fragmento de código, asegúrese de que Python y tabula/tabulate estén instalados en la máquina local.

muestra-factura.pdf.

from tabula import read_pdf
from tabulate import tabulate
# PDF file to extract tables from
file = "sample-invoice.pdf"

# extract all the tables in the PDF file
#reads table from pdf file
df = read_pdf(file ,pages="all") #address of pdf file
print(tabulate(df[0]))
print(tabulate(df[1]))

Salida

-  ------------  ----------------
0  Order Number  12345
1  Invoice Date  January 25, 2016
2  Due Date      January 31, 2016
3  Total Due     $93.50
-  ------------  ----------------

-  -  -------------------------------  ------  -----  ------
0  1  Web Design                       $85.00  0.00%  $85.00
      This is a sample description...
-  -  -------------------------------  ------  -----  ------

Podríamos extraer las tablas de un archivo PDF con unas pocas líneas de código. Esto se debe a que el archivo PDF estaba bien formateado, alineado y creado electrónicamente (no capturado por la cámara). Por el contrario, si el documento hubiera sido capturado por una cámara en lugar de haber sido producido electrónicamente, habría sido mucho más difícil para estos algoritmos extraer los datos; aquí es donde entra en juego el reconocimiento óptico de caracteres.

Vamos a usar tesseract, un popular motor OCR para python, para analizar una factura.

import cv2
import pytesseract
from pytesseract import Output

img = cv2.imread('sample-invoice.jpg')

d = pytesseract.image_to_data(img, output_type=Output.DICT)
print(d.keys())

Esto debería darte el siguiente resultado:

dict_keys(['level', 'page_num', 'block_num', 'par_num', 'line_num', 'word_num', 'left', 'top', 'width', 'height', 'conf', 'text'])

Usando este diccionario, podemos obtener cada palabra detectada, su información de cuadro delimitador, el texto en ellos y sus puntajes de confianza.

Puede trazar los cuadros usando el siguiente código:

n_boxes = len(d['text'])
for i in range(n_boxes):
    if float(d['conf'][i]) > 60:
        (x, y, w, h) = (d['left'][i], d['top'][i], d['width'][i], d['height'][i])
        img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)

Verá el siguiente resultado:

Así es como podemos usar y reconocer las regiones de una factura. Sin embargo, se deben crear algoritmos personalizados para la extracción de pares clave-valor. Aprenderemos más sobre esto en las siguientes secciones.

Los problemas con los analizadores de facturas heredados (captura basada en reglas)

Hoy en día, muchas organizaciones aún confían en sistemas heredados para la extracción de datos de facturas.

Estos sistemas "basados ​​en reglas" analizan cada artículo de línea en las facturas y luego los comparan con un conjunto de reglas para determinar si la información debe agregarse a su base de datos.

Este método se ha utilizado durante mucho tiempo pero tiene varios inconvenientes. Veamos algunos problemas comunes que enfrentan los analizadores de facturas heredados.

• Inclinación de página al escanear: Un problema con los analizadores de facturas basados ​​en reglas es que pueden tener dificultades con la "inclinación de página". Esto ocurre cuando los campos de una factura no están colocados en línea recta, lo que dificulta que el analizador identifique y extraiga los datos con precisión. Esto a menudo puede deberse a impresoras que no imprimen uniformemente o a la entrada manual de datos que pueden no estar alineados correctamente.
• Cambio de formato: Uno de los problemas más comunes a los que se enfrenta una empresa son las facturas que no tienen un formato estándar. Esto puede causar problemas al intentar extraer datos de una factura. Por ejemplo, se pueden usar diferentes fuentes y el diseño de la factura puede cambiar de un mes a otro. Es difícil analizar los datos y determinar qué representa cada columna. Por ejemplo, algunos campos nuevos podrían agregarse a la factura o algunos campos existentes podrían colocarse en diferentes posiciones. O podría haber una estructura completamente nueva debido a la cual un analizador ordinario basado en reglas no podrá reconocer las facturas correctamente.
• Extracción de mesa: Los extractores de tablas basados ​​en reglas suelen ser la forma más directa y fácil de extraer datos de una tabla. Sin embargo, tienen sus limitaciones cuando se trata de tablas que no contienen encabezados o incluyen valores nulos en columnas específicas porque estos escenarios causarán un bucle infinito durante el procesamiento, lo que resultará en una pérdida de tiempo al cargar filas infinitamente largas en la memoria (o en la salida de nada). en absoluto) si hubiera expresiones dependientes que involucraran esos atributos también. Además, cuando las tablas abarcan varias páginas, los analizadores basados ​​en reglas las tratan como tablas diferentes en lugar de una sola y, por lo tanto, engañan al proceso de extracción.

Cree un analizador de facturas basado en IA con Nanonets

Los analizadores de facturas con reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y aprendizaje profundo pueden extraer datos de facturas que han sido escaneadas o convertidas a PDF. Estos datos luego pueden poblar el software de contabilidad, realizar un seguimiento de los gastos y generar informes.

Los algoritmos de aprendizaje profundo pueden aprender a identificar elementos específicos en una factura, como el nombre del cliente, la dirección y la información del producto. Esto permite una extracción de datos más precisa y puede reducir el tiempo necesario para ingresar datos manualmente en un sistema. Sin embargo, construir dichos algoritmos requiere mucho tiempo y experiencia, pero no se preocupe; ¡Nanonets te cubre las espaldas!

Nanonets es un software OCR que utiliza inteligencia artificial para automatizar la extracción de tablas de documentos PDF, imágenes y archivos escaneados. A diferencia de otras soluciones, no requiere reglas ni plantillas separadas para cada nuevo tipo de documento. En cambio, se basa en la inteligencia cognitiva para manejar documentos semiestructurados e invisibles mientras mejora con el tiempo. También puede personalizar la salida para extraer solo tablas o entradas de datos de su interés.

Es rápido, preciso, fácil de usar, permite a los usuarios crear modelos OCR personalizados desde cero y tiene algunas integraciones geniales con Zapier. Digitalice documentos, extraiga tablas o campos de datos e integre con sus aplicaciones diarias a través de API en una interfaz simple e intuitiva.

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¿Por qué Nanonets es el mejor analizador de PDF?

• Las nanoredes pueden extraer datos en la página, mientras que los analizadores de PDF de línea de comando solo extraen objetos, encabezados y metadatos como (título, #páginas, estado de cifrado, etc.)
• La tecnología de análisis de PDF de Nanonets no se basa en plantillas. Además de ofrecer modelos previamente entrenados para casos de uso populares, el algoritmo de análisis de PDF de Nanonets también puede manejar tipos de documentos invisibles.
• ¡Además de manejar documentos PDF nativos, las capacidades integradas de OCR de Nanonet le permiten manejar documentos e imágenes escaneados también!
• Funciones de automatización robustas con capacidades de IA y ML.
• Las nanoredes manejan datos no estructurados, restricciones de datos comunes, documentos PDF de varias páginas, tablas y elementos de varias líneas con facilidad.
• Nanonets es una herramienta sin código que puede aprender y volver a capacitarse continuamente en datos personalizados para proporcionar resultados que no requieren procesamiento posterior.

Análisis automatizado de facturas con Nanonets: creación de flujos de trabajo de procesamiento de facturas completamente sin contacto

Integre sus herramientas existentes con Nanonets y automatice la recopilación de datos, el almacenamiento de exportación y la contabilidad.

Nanonets también puede ayudar a automatizar los flujos de trabajo de análisis de facturas al:

• Importación y consolidación de datos de facturas de múltiples fuentes: correo electrónico, documentos escaneados, archivos/imágenes digitales, almacenamiento en la nube, ERP, API, etc.
• Capturar y extraer datos de facturas de forma inteligente a partir de facturas, recibos, facturas y otros documentos financieros.
• Categorización y codificación de transacciones basadas en reglas de negocio.
• Configuración de flujos de trabajo de aprobación automatizados para obtener aprobaciones internas y administrar excepciones.
• Conciliación de todas las transacciones.
• Se integra perfectamente con ERP o software de contabilidad como Quickbooks, Sage, Xero, Netsuite y más.