Arveandmete ekstraheerimine: täielik juhend

Arveandmete ekstraheerimine: täielik juhend

Ajatempel: 8. jaanuar 2024 5:41
Arveandmete ekstraheerimine: täielik juhend PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikaalne otsing. Ai.

Sissejuhatus

Kaasaegses ärikeskkonnas peavad maksevõlgade meeskonnad suutma arveid ja makseid töödelda võimalikult kiiresti ja tõhusalt. Organisatsiooni kasvades kasvab ka töötlemist vajavate arvete arv, mis nõuab suuremat meeskonna suurust ja pikemaid töötlemisaegu. Lisaks on arvete andmete käsitsi väljavõtmine ja töötlemine üsna veaterohke, mis toob kaasa vajalikust suurema ressursside investeeringu. Üks olulisemaid samme arvete töötlemisel on arveandmete väljavõtt. Kui seda tehakse käsitsi, pole see samm mitte ainult kõige aeganõudvam, vaid ka kõige veaohtlikum. Seega ei ole lahenduseks palgata suuremat meeskonda, kes seda käsitsi teeks, vaid investeerida arvete automaatse väljavõtmisse. Sellest ajaveebi postitusest saate teada, mis on arveandmete väljavõtt, kuidas seda teha ja mõningaid populaarseid arveandmete ekstraheerimise meetodeid.

Enne arveandmete väljavõtmist mõistkem kõigepealt, mis on arve.

Arve on dokument, millel on kirjas ostja ja müüja vahelise tehingu andmed, sealhulgas tehingu kuupäev, ostja ja müüja nimed ja aadressid, pakutava kauba või teenuse kirjeldus, kauba kogus, ühiku hind ja tasumisele kuuluv kogusumma.

Arved sisaldavad olulist teavet, nagu kliendi ja hankija andmed, tellimuse teave, hinnakujundus, maksud jne. Teave, mis tuleb enne makse töötlemist välja võtta ja sobitada muude dokumentidega, nagu tellimislehed, kaubaarve jne.

Kuigi see kõlab lihtsalt, võib arvetelt andmete väljavõtmine olla väga aeganõudev, kuna arveid on erinevas vormingus. Lisaks sisaldavad arved nii struktureeritud kui ka struktureerimata andmeid, mida võib olla raske käsitsi eraldada ja mis nõuavad automaatset arveandmete eraldamise tarkvara, näiteks Nanonetid et oleks võimalik arveid kiiresti töödelda.

Automatiseerige andmete käsitsi sisestamine Nanoneti tehisintellektil põhineva OCR-tarkvara abil. Jäädvustage andmed arvetelt koheselt. Vähendage tööaegu ja kõrvaldage käsitsi pingutus.

Arvete andmete ekstraheerimine esitab AP-meeskondadele hulga väljakutseid, kuna arved tulevad erinevate mallidena ja võivad sisaldada mitmesuguseid teavet, millest osa võib olla AP-meeskonna jaoks arve töötlemisel oluline või mitte. Mõned väljakutsed on loetletud allpool:

  • Erinevad arve vormingud – Arveid on erinevas vormingus, sealhulgas paberkandjal, PDF-vormingus, EDI-vormingus jne, mis võib raskendada arvete väljavõtmist ja töötlemist.
  • Arve mallide stiilid – Lisaks vormingutele on arveid ka erinevate mallidega. Mõned arved võivad sisaldada ainult kõige olulisemat teavet, samas kui teistel võib olla ka palju soovimatut teavet. Lisaks võivad andmepunktid olla arvel erinevates kohtades, mistõttu on andmete käsitsi eraldamine väga aeganõudev.
  • Andmete kvaliteet ja täpsus – Arveandmete käsitsi eraldamine võib kaasa tuua viivitusi ja ebatäpsusi väljavõetud teabes.
  • Suur andmemaht – Tavaliselt peavad organisatsioonid igapäevaselt töötlema tohutul hulgal arveid. Selle käsitsi tegemine on nende ettevõtete jaoks äärmiselt aeganõudev ja kulukas.
  • Erinevad keeled – Rahvusvahelised müüjad jagavad tavaliselt arveid erinevates keeltes, mida AP meeskonnal võib olla keeruline käsitsi töödelda, kui nad seda keelt ei valda. Neid arveid on keeruline töödelda ka lihtsa automatiseerimistarkvara puhul.

Andmete ettevalmistamine enne väljavõtmist on arvete töötlemise oluline etapp. See samm on otsustava tähtsusega andmete täpsuse ja usaldusväärsuse tagamisel, eriti kui käsitlete suuri andmehulki või käsitlete struktureerimata andmeid, mis võivad sisaldada vigu, ebakõlasid või muid tegureid, mis võivad mõjutada kaevandamisprotsessi täpsust.

Üks peamisi meetodeid arveandmete ekstraheerimiseks ettevalmistamiseks on andmete puhastamine ja eeltöötlus.

Oluline meetod arveandmete ekstraheerimiseks ettevalmistamisel on andmete puhastamine ja eeltöötlus. See protsess hõlmab andmete vigade, ebakõlade ja mitmesuguste probleemide tuvastamist ja parandamist enne väljavõtmisprotsessi alustamist. Sel eesmärgil võib kasutada erinevaid tehnikaid, mis hõlmavad:

  • Andmete normaliseerimine: andmete teisendamine levinud vormingusse, mida saab hõlpsamini töödelda ja analüüsida. See võib hõlmata kuupäevade, kellaaegade ja muude andmeelementide vormingu standardimist ning andmete teisendamist ühtseks andmetüübiks, näiteks numbrilisteks või kategoorilisteks andmeteks.
  • Teksti puhastamine: hõlmab andmetest kõrvalise või ebaolulise teabe (nt stoppsõnade, kirjavahemärkide ja muude mittetekstiliste märkide) eemaldamist. See võib aidata parandada tekstipõhiste ekstraheerimistehnikate (nt OCR ja NLP) täpsust ja usaldusväärsust.
  • Andmete valideerimine: see hõlmab andmete kontrollimist vigade, ebakõlade ja muude probleemide suhtes, mis võivad kaevandamisprotsessi täpsust mõjutada. See võib hõlmata andmete võrdlemist väliste allikatega, näiteks klientide andmebaaside või tootekataloogidega, et tagada andmete täpsus ja ajakohasus.
  • Andmete suurendamine: andmete lisamine või muutmine ekstraheerimisprotsessi täpsuse ja usaldusväärsuse parandamiseks. See võib hõlmata täiendavate andmeallikate (nt sotsiaalmeedia või veebiandmete) lisamist arveandmete täiendamiseks või masinõppetehnikate kasutamist sünteetiliste andmete genereerimiseks, et parandada ekstraheerimisprotsessi täpsust.

Andmete ekstraheerimiseks on palju erinevaid meetodeid. Arveandmete väljavõtmiseks õige meetodi valimine on AP meeskonna tõhusaks toimimiseks väga oluline.

Arvete andmete käsitsi eraldamine: arve andmete käsitsi väljavõtt tähendab, et inimene läbib arve füüsiliselt ja käsitsi ning sisestab vastava teabe raamatupidamistarkvarasse, kus seda saab seejärel enne makse sooritamist täiendavalt sobitada ja töödelda. See protsess on äärmiselt aeganõudev ja võib põhjustada inimlikke vigu. Tavaliselt võib käsitsi arvete andmete ekstraheerimine põhjustada viivitusi ja makseid ning tekitada tarnijate vahel tarbetut hõõrdumist.

  • Veebipõhised andmete ekstraheerimise tööriistad: kui teil on vaja teavet eraldada teatud dokumenditüübist, mille teave ja vorming jäävad suures osas samaks, on saadaval palju tööriistu, mis aitavad konkreetse kasutusjuhtumiga toime tulla. Näiteks kui teil on vaja PDF-i tekstiks teisendada, võivad paljud võrgutööriistad aidata AP meeskonnal seda protsessi sujuvamaks muuta. Konversioonitarkvara pakub usaldusväärsemat ja täpsemat ekstraheerimismeetodit. Siiski pakuvad need rutiinsete või keeruliste arveandmete väljavõtmisprotsesside jaoks vähe automatiseerimisvõimalusi.
  • Mallipõhine arveandmete ekstraheerimine: Mallipõhine arveandmete ekstraheerimine tugineb eelnevalt määratletud mallide kasutamisele, et eraldada andmed konkreetsest andmekogumist, mille vorming jääb suures osas samaks. Näiteks kui AP-osakond peab töötlema mitut samas vormingus arvet, võib kasutada mallipõhist andmete ekstraheerimist, kuna ekstraheeritavad andmed jäävad kõigis arvetes suures osas samaks.

    See andmete eraldamise meetod on äärmiselt täpne seni, kuni vorming jääb samaks. Probleem tekib siis, kui andmekogumi vormingus on muudatusi. See võib põhjustada probleeme mallipõhisel andmete ekstraheerimisel ja vajada käsitsi sekkumist.
    tarkvara

  • Arvete andmete automaatne ekstraheerimine OCR-i abil: kui teil on mitut tüüpi arveid või suur arv arveid, millest andmeid hankida, tehisintellektipõhine OCR-tarkvaraNagu Nanonetid, pakkuda kõige mugavamat lahendust. Sellised tööriistad pakuvad OCR-tehnoloogiat (Optical Character Recognition), et tuvastada skannitud dokumentidelt või piltidelt teksti.

    Need tööriistad on äärmiselt kiired, tõhusad, turvalised ja skaleeritavad. Nad kasutavad kombinatsiooni AI, ML, OCR, RPA, teksti- ja mustrituvastus ning mitmed muud tehnikad tagamaks, et eraldatud andmed on täpsed ja usaldusväärsed. Mitte ainult, need andmete ekstraheerimise tööriistad võib toetada teksti väljavõtmist mitmest allikast, näiteks piltidelt teksti eraldamineja isegi piltidelt käsitsi kirjutatud teksti eraldamine.

Järeldus

Kokkuvõtteks võib öelda, et arvete andmete väljavõtmise automatiseerimine on ülioluline, et kõik AP meeskonnad saaksid arveid tõhusalt ja tõhusalt töödelda. Oluline on, et arveid oleks võimalik töödelda kindlaksmääratud aja jooksul, et hankijamaksed saaks tehtud lubatud aja jooksul ja vältida asjatut hõõrumist.

AP meeskonna kasutatav arveandmete väljavõtmise tehnika ja tüüp sõltuvad sisendallikatest ja ettevõtte konkreetsetest vajadustest ning seda tuleb enne rakendamist hoolikalt hinnata. Vastasel juhul võib see kaasa tuua tarbetu aja ja ressursside raiskamise.

Likvideerida kitsaskohad, mis on tekkinud arvete käsitsi väljavõtmise protsessidest. Siit saate teada, kuidas Nanonets aitab teie ettevõttel hõlpsalt arveandmete hankimist optimeerida.

Ajatempel:

Veel alates Tehisintellekt ja masinõpe