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La numérisation des documents financiers est une tâche importante pour les institutions financières comme les banques ainsi que pour les particuliers et les entreprises. Les banques doivent convertir les dossiers physiques des clients sous une forme numérique manipulable, et les clients et les clients des banques commerciales doivent extraire les données des relevés bancaires et autres documents similaires pour d'autres opérations de traitement financier. Les outils de reconnaissance optique de caractères (OCR) sont utiles pour l'extraction de données de relevés bancaires et d'autres documents bancaires.
Voyons ce qu'est l'OCR et comment il est utilisé dans le secteur bancaire, en mettant particulièrement l'accent sur la façon dont il peut aider les clients et les organisations à extraire des données des relevés bancaires. Les différents domaines d’application de l’OCR des relevés bancaires sont également abordés.
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Qu'est-ce que l'OCR
La reconnaissance optique de caractères ou OCR, dans sa forme simpliste, est un logiciel qui extrait les données des documents numérisés, des images de caméra et des fichiers PDF contenant uniquement des images, pour un traitement ultérieur. Les lettres dans les images sont sélectionnées préférentiellement par le logiciel et converties en données numériques pouvant être manipulées davantage.
Dans la version de base de l'OCR, tout le texte présent dans le document parent est extrait sans différenciation par pertinence ou importance. L’extraction ultérieure des informations requises de l’ensemble nécessite un effort humain.
La nouvelle génération d'OCR – zonal OCR – extrait des données spécifiques présentes dans des zones ou zones spécifiques des documents, conformément à des règles prédéfinies.
Ces derniers temps, les outils OCR tels que nanonets sont équipés de capacités d'IA et de ML et peuvent convertir intelligemment du texte en données catégorisées et vérifier les erreurs pouvant survenir lors de la conversion.
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Où l’OCR est-il utilisé dans le secteur bancaire ?
L'utilisation de l'OCR dans le secteur bancaire se divise en deux catégories : l'utilisation par les banques et l'utilisation par les clients et autres entités commerciales. Les banques utilisent l'OCR pour convertir les informations client en enregistrements numériques, comparer les signatures, intégrer les clients, etc.
Dans la suite de l’article, nous verrons comment l’OCR peut être utilisé par le client et d’autres entreprises non bancaires, notamment pour extraire des données de relevés bancaires.
Tous les titulaires de comptes bancaires, qu'ils soient particuliers ou organisations, manipulent les relevés bancaires. Un relevé bancaire ou de compte est un document délivré par une banque au client, décrivant les activités sur le compte bancaire d'un déposant pendant une période déterminée. L'extraction des données des relevés bancaires par OCR aide les titulaires de comptes à surveiller le solde du compte, à suivre les frais et les intérêts et à détecter la fraude à l'identité. Les extraits de relevés bancaires sont également importants pour le calcul et la déclaration des impôts.
Pour les entreprises, l'extraction de données à partir de relevés bancaires permet de suivre les progrès de l'entreprise et sert de dossier financier pour les opérations de déclaration de revenus. Les entreprises peuvent utiliser les données extraites des relevés bancaires pour évaluer la santé financière de l'entreprise, le total de l'actif, le passif d'identité et répertorier les déductions.
Les données extraites des relevés bancaires sont utilisées par des organisations non bancaires pour des activités telles que la vérification de l'adresse, la vérification de l'identité et l'évaluation du crédit des individus. L’OCR des relevés bancaires est utile dans les secteurs suivants.
- Soins de santé : les systèmes de santé demandent aux patients des relevés bancaires pour traiter les factures médicales, les réclamations d'assurance et émettre des crédits. La saisie manuelle des données de ces relevés dans la base de données centrale prend du temps et est sujette aux erreurs. Les OCR zonaux et compatibles avec l'IA peuvent accélérer le processus et éliminer l'apparition d'erreurs.
- Immobilier : L’achat d’un terrain et d’une propriété nécessite souvent des relevés bancaires de l’acheteur potentiel pour l’approbation de la vente. Les relevés bancaires sont également utilisés comme justificatif de domicile et d’identité pour acheter, vendre, louer ou louer un bien. Les OCR de relevés bancaires peuvent aider les agents immobiliers et les agents immobiliers à numériser les relevés bancaires de clients potentiels pour un traitement plus rapide du processus d'achat/location/location.
- Prêts : le traitement et l'approbation des demandes de prêt par les banques et autres institutions financières nécessitent des relevés bancaires du demandeur. L'OCR des relevés bancaires est couramment utilisée par ces institutions pour accélérer le processus d'approbation des prêts.
Pour comprendre comment utiliser l'OCR de relevé bancaire, il est important de comprendre le contenu d'un relevé bancaire.
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La structure et le contenu des relevés bancaires
Un relevé bancaire est un aperçu de toutes les transactions effectuées sur un compte particulier au cours d'une période donnée. Il contiendrait nécessairement les informations suivantes
- Le numéro de compte et les coordonnées du titulaire du compte
- La période de déclaration
- Les soldes d'ouverture et de fin du compte
- Dépôts sous forme de revenus, dépôts en espèces, etc.
- Intérêts gagnés sur le compte
- Frais de service et pénalités facturés sur le compte
- Les fonds sont retirés du compte sous forme d'espèces, de chèques, etc.
Il peut également contenir d'autres informations telles que le type de compte et d'autres coordonnées bancaires telles que l'adresse de la banque, le nom de la succursale, etc.
L'endroit et la manière dont les données ci-dessus sont placées dans un relevé varient d'une banque à l'autre, mais en général, un relevé de compte peut être physiquement divisé en trois parties :
- La partie contenant les détails du titulaire du compte tels que le nom, l'adresse, le numéro de téléphone, etc.
- La partie contient les détails du compte tels que le numéro A/C, le type de compte (par exemple, épargne ou chèque), les détails de la succursale, etc.
- La partie transaction comprend la date, la description et les montants associés aux crédits, débits, intérêts gagnés et pénalités imposées.
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Comment extraire des données de relevés bancaires à l'aide d'OCR intelligent tel que Nanonets
Le client peut recevoir les relevés bancaires sous forme d'imprimés papier ou de documents numériques. Les mini-relevés peuvent également être imprimés à partir des guichets automatiques. Dans le cas de relevés papier, les relevés imprimés doivent d’abord être numérisés. De nombreux scanners sont livrés avec un logiciel OCR simple et peuvent convertir l'image du document en un document texte modifiable. Lorsque le relevé est reçu sous forme de document numérique, généralement sous forme de fichier PDF protégé par mot de passe ou de feuille Excel, son exécution via une OCR zonale peut extraire les informations pertinentes et requises et les stocker dans une feuille de calcul ou une base de données pour un traitement ultérieur.
Les outils OCR avancés tels que Nanonets peuvent vous aider à extraire les données des relevés bancaires vers des feuilles de calcul ou des fichiers CSV. Les nanonets utilisent l'IA pour reconnaître du texte, des données, des tableaux, des graphiques et d'autres éléments dans des documents et extraire uniquement les données pertinentes pour les stocker dans le format de leur choix. Le PDF scraper OCR de Nanonets est particulièrement utile pour convertir les relevés bancaires en formats de données structurées lisibles par machine tels que les fichiers Excel (CVS, XML, JSON, etc.). Ces données structurées peuvent être facilement incluses et traitées dans des flux de travail automatisés. Le traitement et la gestion automatisés des relevés bancaires peuvent rationaliser les opérations financières d'une entreprise et éviter les retards ou les erreurs.
Les relevés bancaires peuvent être convertis en données de sortie Excel, CSV, JSON ou XML à l'aide de Nanonets en suivant les étapes simples suivantes :
- Connectez-vous à Nanonets et sélectionnez « Créez le vôtre » pour créer un modèle OCR personnalisé.
- Téléchargez des exemples de relevés bancaires au format PDF pour servir d'ensemble de formation pour les algorithmes de Nanonets.
- Annotez les relevés bancaires PDF pour entraîner les algorithmes de Nanonets à identifier les données ou transactions importantes/pertinentes dans les exemples de relevés bancaires.
- Construisez le modèle OCR personnalisé - Nanonets tire parti de l'apprentissage en profondeur pour créer divers modèles OCR et les teste les uns par rapport aux autres pour choisir le plus précis
- Tester et vérifier - Ajoutez quelques relevés bancaires réels pour vérifier si le modèle OCR personnalisé fonctionne bien
- Exporter – Si les transactions/données ont été reconnues, extraites et présentées correctement, exportez le fichier – téléchargez les données extraites des relevés PDF sous forme de sortie Excel, CVS, JSON ou XML
Nanonets offre les avantages suivants dans votre conversion de relevés bancaires au format numérique :
- Flexibilité: les algorithmes d'apprentissage en profondeur de Nanonets peuvent facilement gérer du texte manuscrit, plusieurs langues, des images à basse résolution, des images avec des polices nouvelles ou cursives et des tailles variables, des images avec du texte ombré, du texte incliné, du texte non structuré aléatoire, du bruit d'image, des images floues et bien d'autres. contraintes de données plus courantes.
- Personnalisabilité: l'utilisation de données propriétaires / personnalisées pour former les modèles OCR de Nanonets permet de répondre à des exigences métier spécifiques. Les formats des relevés bancaires diffèrent selon la banque et le type de compte.
- La possibilité de former des modèles OCR à la reconnaissance de divers formats est idéale pour les organisations possédant différents types de comptes dans plusieurs banques.
- Adaptabilité aux changements: la possibilité de réentraîner facilement les modèles existants avec de nouvelles données permet aux modèles OCR de Nanonets de s'adapter aux changements imprévus.
- Les changements de format des documents bancaires ou les nouvelles exigences de saisie de données peuvent ainsi être facilement traités.
- Détection des tableaux: la détection automatique des tableaux comprenant des informations de ligne-colonne structurées est particulièrement utile pour la numérisation des relevés bancaires.
- Nanonets offre la possibilité d'exporter des tableaux dans plusieurs formats tels que CSV, Excel et JSON.
- Aucun post-traitement n'est nécessaire : l'extraction des données pertinentes et leur tri automatique dans des champs intelligemment structurés minimisent le post-traitement manuel.
- Fonctionne avec des langues autres que l'anglais ou plusieurs langues. Cette caractéristique est importante pour les opérateurs multinationaux qui travaillent au-delà des frontières nationales.
- Facilité d'utilisation, traitement par lots de plusieurs documents et intégration bidirectionnelle transparente avec plusieurs logiciels de comptabilité.
Si vous travaillez avec des factures et des reçus ou si vous vous souciez de la vérification d'identité, consultez Nanonets ROC en ligne or Extracteur de texte PDF pour extraire du texte de documents PDF gratuitement. Cliquez ci-dessous pour en savoir plus sur Solution d'automatisation d'entreprise Nanonets.
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À emporter
L'OCR des relevés bancaires peut extraire les éléments pertinents des relevés bancaires et les stocker de manière logique pour un traitement ultérieur. Les outils OCR basés sur l'IA tels que Nanonets peuvent aider les banques, les particuliers et toutes les organisations qui traitent des relevés bancaires en améliorant la qualité de la prestation de services, en donnant accès à des données financières critiques sans erreur et en permettant une évaluation périodique des progrès et du bien-être financier.
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