एआई इनवॉइस प्रोसेसिंग अब एक विज्ञान-फाई सपना नहीं है, बल्कि व्यवसायों के प्रबंधन के तरीके को नया आकार देने वाली एक वर्तमान वास्तविकता है देय खाते (एपी). कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) का तेजी से विकास जो संभव है उसकी सीमाओं को आगे बढ़ा रहा है व्यापार स्वचालन.
डेटा निष्कर्षण को स्वचालित करने से लेकर चालान विसंगतियों की पहचान करने तक, एआई-आधारित चालान प्रसंस्करण संचालन को सुचारू, तेज और अधिक विश्वसनीय बना रहा है। आप एक सरलीकृत प्रक्रिया और बढ़ी हुई सटीकता और दक्षता के साथ समाप्त होते हैं। तो, वास्तव में एआई-आधारित चालान प्रसंस्करण क्या है, और यह कैसे काम करता है?
एआई-आधारित चालान प्रसंस्करण क्या है?
एपी टीम की चालान प्रसंस्करण कार्यप्रवाह आम तौर पर इसमें मैन्युअल डेटा कैप्चर और प्रविष्टि, अनुमोदन अनुवर्ती कार्रवाई और भुगतान प्रक्रिया शामिल होती है। यह पारंपरिक दृष्टिकोण काफी समय लेने वाला, त्रुटि-प्रवण और अप्रभावी हो सकता है। हर महीने सैकड़ों या यहां तक कि हजारों चालानों को मैन्युअल रूप से संसाधित करने की कल्पना करें।
दर्ज एआई चालान प्रसंस्करण. एआई की सीखने और अनुकूलन करने की क्षमता का लाभ उठाते हुए, यह दृष्टिकोण संपूर्ण चालान प्रसंस्करण चक्र को स्वचालित करता है। मशीन लर्निंग और ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन के संयोजन से, एआई इनवॉइस प्रोसेसिंग विभिन्न इनवॉइस प्रारूपों से डेटा को सटीक रूप से निकाल सकती है, जानकारी को ऑटो-पॉप्युलेट या मान्य कर सकती है, और इसे आपके एंटरप्राइज़ अनुप्रयोगों में भेज सकती है, जिससे मैन्युअल हस्तक्षेप की आवश्यकता कम हो जाती है।
इसके अलावा, हर बार जब कोई त्रुटि को ठीक करने के लिए मैन्युअल रूप से हस्तक्षेप करता है, तो एआई उससे सीखता है, अपनी डेटा पहचान क्षमताओं में सुधार करता है। यह सीखने की प्रक्रिया एआई को विभिन्न चालान प्रारूपों को संभालने में सक्षम बनाती है, जिससे मैन्युअल हस्तक्षेप की आवश्यकता कम हो जाती है।
एआई-आधारित चालान प्रसंस्करण कैसे काम करता है?
एआई-आधारित इनवॉइस प्रोसेसिंग मशीन लर्निंग (एमएल), नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी), और ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (ओसीआर) जैसी प्रौद्योगिकियों के संयोजन के माध्यम से काम करती है।
आइए वर्कफ़्लो के विभिन्न चरणों को विस्तार से देखें:
1. चालान कैप्चर: एआई भौतिक या डिजिटल चालान को स्कैन करता है। आपको बस चालान अपलोड करना है, और एआई काम करना शुरू कर देगा। ओसीआर तकनीक विभिन्न इनवॉइस प्रारूपों को डेटा में परिवर्तित करती है जिसे एआई संसाधित कर सकता है।
2. डेटा निष्कर्षण: एक बार इनवॉइस कैप्चर हो जाने के बाद, एआई प्रासंगिक जानकारी जैसे इनवॉइस नंबर, विक्रेता विवरण, तिथि, कुल राशि, लाइन आइटम विवरण इत्यादि निकालने के लिए एमएल और एनएलपी का उपयोग करता है।
3. डेटा सत्यापन: निष्कर्षण के बाद, एआई सिस्टम में खरीद ऑर्डर विवरण के साथ मिलान करके डेटा को मान्य करता है। यह कदम सुनिश्चित करता है कि चालान और ऑर्डर विवरण के बीच कोई विसंगति नहीं है।
4. मैन्युअल हस्तक्षेप और त्रुटि सुधार: यदि एआई को किसी विसंगति का पता चलता है जिसे वह हल नहीं कर सकता है, तो यह मैन्युअल समीक्षा के लिए चालान को चिह्नित करता है। जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, कोई भी मैन्युअल संशोधन एआई को भविष्य में सीखने और इसकी सटीकता में सुधार करने में मदद करता है।
5. अनुमोदन के लिए मार्ग: डेटा सत्यापन और त्रुटि सुधार के बाद, एआई अनुमोदन के लिए चालान को संबंधित व्यक्ति या टीम के पास भेजता है। यह कदम प्रक्रिया में नियंत्रण और पारदर्शिता बनाए रखने में मदद करता है।
6. भुगतान प्रसंस्करण: एक बार स्वीकृत होने के बाद, एआई इसे चालान शर्तों और व्यावसायिक नियमों के आधार पर भुगतान के लिए अग्रेषित करता है, जिससे विलंब शुल्क से बचने और विक्रेताओं के साथ अच्छे संबंध बनाए रखने में मदद मिलती है।
एआई को शामिल करने से चालान प्रसंस्करण में आम चुनौतियों का समाधान कैसे होता है?
आइए इसका सामना करें, चालान प्रसंस्करण एक सिरदर्द हो सकता है। यह एक समय-सम्मानित व्यावसायिक अभ्यास है, लेकिन इसमें चुनौतियां भी शामिल हैं। चाहे आप छोटा उद्यम हों या बड़ा निगम, अक्षमताएँ आ सकती हैं, जिससे निराशा और वित्तीय हानि हो सकती है।
देर से भुगतान के कारण आपूर्तिकर्ता के ऑर्डर में देरी, पिछली विसंगतियों के कारण क्रेडिट अस्वीकृति, और त्रुटियों को ठीक करने और अनुमोदन का पीछा करने में घंटों बर्बाद होने जैसी समस्याएं बहुत आम हैं। ये चुनौतियाँ आपके संसाधनों पर दबाव डाल सकती हैं और आपके लाभ मार्जिन को बुरी तरह प्रभावित कर सकती हैं।
शुक्र है, हाल ही में चालान प्रसंस्करण में एआई को शामिल करने से व्यवसायों को इनमें से कई मुद्दों को कम करने में मदद मिली है।
समस्या 1: समय लेने वाली मैन्युअल डेटा प्रविष्टि
चालान डेटा को मैन्युअल रूप से निकालना न केवल श्रम-गहन है बल्कि समय लेने वाला भी है। जबकि कागज-आधारित चालानों के लिए मैन्युअल डेटा प्रविष्टि की आवश्यकता होगी, डिजिटल चालानों के लिए, हालांकि एक कदम आगे, फिर भी किसी को डेटा की जांच करने और आवश्यक जानकारी की प्रतिलिपि बनाने या निकालने की आवश्यकता होगी। और यदि आपकी ईआरपी आपके चालान प्रणाली के साथ एकीकृत नहीं है, तो आपके कर्मचारियों को डेटा को दो प्रणालियों में मैन्युअल रूप से दर्ज करना होगा, जिससे काम दोगुना हो जाएगा और त्रुटियों की संभावना बढ़ जाएगी।
OCR तकनीक और AI के साथ, यह प्रक्रिया अब स्वचालित हो गई है। चालान स्कैन किए जा सकते हैं, और प्रासंगिक डेटा कैप्चर किया जाता है और सिस्टम में डाला जाता है। यह डेटा प्रविष्टि पर खर्च किए गए समय को काफी कम कर देता है और आपकी खाता देय टीम को अधिक रणनीतिक कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है।
समस्या 2: मैन्युअल डेटा प्रविष्टि में उच्च त्रुटि दर
मैन्युअल डेटा प्रविष्टि में मानवीय त्रुटि की संभावना रहती है। यहां तक कि सबसे सावधानीपूर्वक व्यक्ति भी बड़ी मात्रा में डेटा के साथ काम करते समय गलतियाँ कर सकता है। इन त्रुटियों के कारण भुगतान संबंधी विसंगतियां हो सकती हैं, जो आगे चलकर वित्तीय विसंगतियों से लेकर तनावपूर्ण विक्रेता संबंधों तक महत्वपूर्ण समस्याएं पैदा कर सकती हैं।
एआई-आधारित चालान प्रसंस्करण इन त्रुटियों को काफी हद तक कम कर देता है। एमएल और ओसीआर का उपयोग करके डेटा निष्कर्षण प्रक्रिया को स्वचालित करने से डेटा प्रविष्टि में मानवीय त्रुटि समाप्त हो जाती है। किसी भी विसंगति को तुरंत समीक्षा के लिए चिह्नित किया जाता है, जिससे छोटी गलतियों को बड़ा मुद्दा बनने से रोका जा सके।
समस्या 3: चालान अनुमोदन में देरी
देरी कई कारणों से हो सकती है - अनुमोदनकर्ता व्यस्त हो सकता है, चालान कागजी कार्रवाई के ढेर में खो सकता है, चालान गलत व्यक्ति को भेज दिया गया है, या चालान में ही विसंगतियां हो सकती हैं जिन्हें हल करने की आवश्यकता है। आपका कारण उचित हो सकता है, लेकिन परिणाम एक ही है - आपके विक्रेताओं के साथ तनावपूर्ण रिश्ते, विलंबित आपूर्तिकर्ता ऑर्डर और संभावित विलंब शुल्क।
एआई-आधारित चालान प्रसंस्करण अनुमोदन प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करता है। अनुमोदन के प्रत्येक स्तर को सिस्टम में मैप किया जाता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि चालान सही समय पर सही व्यक्ति तक पहुंचे। यदि आवश्यक हो तो अस्वीकृत चालानों को आसानी से ट्रैक किया जा सकता है या बढ़ाया जा सकता है। अनुमोदन के लिए चालान भेजने से पहले एआई समीक्षा के लिए विसंगतियों को चिह्नित भी कर सकता है। और चूंकि भुगतान प्रसंस्करण एआई सिस्टम में अंतर्निहित है, इसलिए मंजूरी मिलते ही भुगतान तुरंत संसाधित हो जाता है।
समस्या 4: पारदर्शिता और नियंत्रण का अभाव
कागजी चालान आसानी से खो सकते हैं; यहां तक कि डिजिटल फाइलें भी फाइलों के समुद्र में खो सकती हैं। सभी चालानों के लिए एक केंद्रीय भंडार की कमी के कारण ऑडिट ट्रेल को बनाए रखना मुश्किल हो जाता है। इसके अलावा, 2-तरफ़ा मिलान (या यदि आवश्यक हो तो 3-तरफा मिलान) को प्रभावी ढंग से लागू करना कठिन होगा। पारदर्शिता और नियंत्रण की कमी से धोखाधड़ी और अनुपालन संबंधी समस्याएं पैदा हो सकती हैं।
चालान प्रसंस्करण में एआई एक केंद्रीकृत प्रणाली बनाता है, जिससे किसी भी स्तर पर चालान को ट्रैक करना आसान हो जाता है। प्रत्येक चालान के लिए डिजिटल ट्रेल के साथ 2-तरफ़ा या 3-तरफ़ा मिलान लागू करना बहुत आसान और अधिक प्रभावी हो जाता है। एआई के साथ धोखाधड़ी और विसंगतियों का पता लगाना काफी आसान हो जाता है क्योंकि यह डेटा में पैटर्न और अनियमितताओं की तुरंत पहचान कर सकता है। यह यह भी सुनिश्चित करता है कि सभी चालानों को इस जानकारी के साथ सुरक्षित रूप से संग्रहीत किया जाता है कि किसने प्रत्येक की समीक्षा की और उसे मंजूरी दी, जिससे प्रक्रिया पर जवाबदेही और नियंत्रण बढ़ जाता है।
समस्या 5: जटिल चालानों को संभालने में कठिनाई
चालान विभिन्न स्वरूपों में आते हैं, स्कैन की गई छवियों से लेकर पीडीएफ तक, और सभी सिस्टम इन प्रारूपों को कुशलता से संभाल नहीं सकते हैं। इससे प्रसंस्करण में देरी हो सकती है या चालान का नुकसान भी हो सकता है, जिससे और अधिक निराशा और संभावित वित्तीय नुकसान हो सकता है।
एआई ओसीआर प्रौद्योगिकी और बुद्धिमान प्रसंस्करण का उपयोग करके स्कैन की गई छवियों, पीडीएफ और अन्य डिजिटल प्रारूपों से प्रासंगिक डेटा निकाल सकता है। एआई विभिन्न इनवॉइस लेआउट, भाषाओं, व्यापार नियमों और मुद्राओं को भी सीख और अनुकूलित कर सकता है। ये क्षमताएं अंतरराष्ट्रीय आपूर्तिकर्ताओं या जटिल खरीद ऑर्डरों से निपटने में काम आती हैं।
समस्या 6: बढ़ते व्यवसाय के साथ स्केलेबिलिटी संबंधी समस्याएं
जैसे-जैसे आपका व्यवसाय बढ़ता है, वैसे-वैसे आपके लेनदेन और चालान भी बढ़ते हैं। इस वृद्धि के साथ मैन्युअल चालान प्रसंस्करण तेजी से असहनीय हो सकता है। आपको अधिक समय बिताना होगा, अधिक कर्मचारियों को नियुक्त करना होगा, या अपने व्यवसाय के पैमाने के अनुसार अधिक त्रुटियों और अक्षमताओं से निपटना होगा। यह आपके संसाधनों पर महत्वपूर्ण दबाव डाल सकता है और आपकी विकास योजनाओं में बाधा उत्पन्न कर सकता है।
अतिरिक्त मानव संसाधनों की आवश्यकता के बिना आपकी बढ़ती जरूरतों को पूरा करने के लिए एआई सिस्टम को कॉन्फ़िगर किया जा सकता है। आप आसानी से अधिक विक्रेताओं को शामिल कर सकते हैं, बड़ी मात्रा में चालान संसाधित कर सकते हैं और जटिल लेनदेन संभाल सकते हैं। एआई आपकी बदलती व्यावसायिक आवश्यकताओं को भी सीख और अनुकूलित कर सकता है, आवश्यकतानुसार अधिक कार्यों को स्वचालित कर सकता है। चाहे आप एकल या बहु-पंक्ति चालान से निपट रहे हों या अपने विक्रेता आधार का विस्तार करने का लक्ष्य रख रहे हों, एआई आवश्यकतानुसार ऊपर या नीचे बढ़ सकता है।
समस्या 7: नकदी प्रवाह पर नज़र रखने और प्रबंधित करने में कठिनाई
अप्रभावी चालान प्रसंस्करण से नकदी प्रवाह संबंधी समस्याएं हो सकती हैं। इनकमिंग और आउटगोइंग भुगतानों के स्पष्ट दृष्टिकोण के बिना, अपने वित्त को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है। देर से भुगतान, छूटे हुए भुगतान या यहां तक कि अधिक भुगतान से भी महत्वपूर्ण वित्तीय हानि हो सकती है।
एआई-आधारित चालान प्रसंस्करण आपको आपकी वित्तीय स्थिति का वास्तविक समय का दृश्य देता है। सिस्टम मौजूदा चालान और भुगतान डेटा के आधार पर नकदी प्रवाह की भविष्यवाणी कर सकता है, जिससे आप अपने फंड की अधिक प्रभावी ढंग से योजना बना सकते हैं। यह समय पर भुगतान प्रसंस्करण भी सुनिश्चित करता है, जिससे विलंब शुल्क या चूक भुगतान का जोखिम कम हो जाता है। एआई संभावित अधिक भुगतानों को भी चिह्नित कर सकता है, जिससे आपको अनावश्यक लागतों से बचने में मदद मिलेगी।
समस्या 8: अंतरसंचालनीयता का अभाव
सभी प्रणालियाँ एक दूसरे के साथ प्रभावी ढंग से संचार नहीं कर सकती हैं। आपके पास एक उत्कृष्ट चालान प्रणाली हो सकती है, लेकिन यदि यह आपके मौजूदा वित्तीय सॉफ़्टवेयर या ईआरपी प्रणाली के साथ एकीकृत नहीं हो सकती है, तो इससे अक्षमताएं और डेटा साइलो हो सकता है। अंतरसंचालनीयता की यह कमी अतिरिक्त कार्य पैदा कर सकती है, क्योंकि डेटा को कई प्रणालियों में मैन्युअल रूप से दर्ज करने की आवश्यकता होती है।
एआई के साथ, आप विभिन्न प्रणालियों में संपूर्ण प्रक्रियाओं को स्वचालित कर सकते हैं। एआई आपके मौजूदा सॉफ़्टवेयर के साथ एकीकृत हो सकता है, जिससे निर्बाध डेटा स्थानांतरण और सिंक्रनाइज़ेशन सक्षम हो सकता है। यह इंटरऑपरेबिलिटी डेटा साइलो को समाप्त करती है और आपके कर्मचारियों पर काम का बोझ कम करती है। इसके अलावा, AI 24×7 सक्रिय है, जिसका अर्थ है कि यह कार्यालय समय के बाद भी चालान संसाधित करना और डेटा सिंक करना जारी रखता है, यह सुनिश्चित करता है कि आपका संचालन चौबीसों घंटे सुचारू रूप से चलता रहे।
यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि सभी एआई-संचालित चालान प्रसंस्करण प्रणालियाँ ये सभी सुविधाएँ प्रदान नहीं करती हैं। चुनाव करने से पहले आपको प्रत्येक प्रणाली की क्षमताओं की सावधानीपूर्वक समीक्षा करनी चाहिए।
नैनोनेट्स एआई-आधारित इनवॉइस प्रोसेसिंग कैसे मदद कर सकती है
इनवॉइस प्रोसेसिंग को स्वचालित करने के लिए नैनोनेट्स ओसीआर और एआई प्रौद्योगिकियों को सहजता से जोड़ता है। आप विभिन्न इनवॉइस प्रारूपों, लेआउट और भाषाओं को पहचानने के लिए सिस्टम को तुरंत प्रशिक्षित कर सकते हैं, जिससे यह सभी आकारों और उद्योगों के व्यवसायों के लिए उपयुक्त हो जाएगा।
न्यूज़ीलैंड स्थित संपत्ति रखरखाव कंपनी, तापी, ने अपनी परिचालन दक्षता में क्रांति लाने के लिए नैनोनेट्स की शक्ति का उपयोग किया है। 110,000 से अधिक संपत्तियों का प्रबंधन करते हुए, तापी को धीमी, मैन्युअल चालान प्रसंस्करण प्रणाली की चुनौती का सामना करना पड़ा जिसने इसके विकास में बाधा उत्पन्न की।
नैनोनेट्स का उपयोग करते हुए, उन्होंने आसानी से चालान से महत्वपूर्ण जानकारी प्राप्त की, जिसे बाद में जांच और सत्यापन के लिए तापी भेजा गया। प्रभावशाली 94% डेटा निष्कर्षण और लचीलेपन सटीकता दर के साथ सिस्टम विश्वसनीय साबित हुआ, जिससे त्वरित और निर्बाध सिस्टम एकीकरण सक्षम हुआ।
परिणाम आश्चर्यजनक थे. मैन्युअल प्रोसेसिंग में पहले 6 घंटे लगते थे, जिसे घटाकर सिर्फ 12 सेकंड कर दिया गया। इनवॉइसिंग से जुड़ी परिचालन लागत में 70% की गिरावट आई, जिससे अन्य प्रमुख व्यावसायिक क्षेत्रों के लिए संसाधन खाली हो गए। तीव्र इनवॉइस टर्नअराउंड ने तापी के ग्राहक अनुभव में काफी सुधार किया, जो परिवर्तनकारी शक्ति का प्रदर्शन करता है नैनोनेट्स का AI-संचालित इनवॉइसिंग समाधान.
यहां बताया गया है कि नैनोनेट आपके व्यवसाय में कैसे मदद कर सकता है:
स्वचालित डेटा कैप्चर: पीडीएफ, छवियों, स्प्रेडशीट और अन्य डिजिटल प्रारूपों से आसानी से डेटा कैप्चर करें और निकालें। यह मैन्युअल डेटा प्रविष्टि की आवश्यकता को समाप्त करता है, त्रुटियों को कम करता है और प्रसंस्करण समय को तेज करता है।
समेकि एकीकरण: आसानी से अपने मौजूदा सॉफ्टवेयर सिस्टम जैसे ज़ीरो, सेज, गूगल शीट्स, जीमेल, जैपियर और अन्य के साथ एकीकृत करें। यह निर्बाध डेटा ट्रांसफर और इंटरऑपरेबिलिटी सुनिश्चित करता है, डेटा साइलो को कम करता है और परिचालन दक्षता को बढ़ाता है।
अनुमापकता: जैसे-जैसे आपका व्यवसाय बढ़ता है, नैनोनेट्स आपकी बढ़ी हुई चालान प्रसंस्करण आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए बड़े पैमाने पर काम कर सकता है। यह लचीलापन सुनिश्चित करता है कि आप अतिरिक्त संसाधनों के बिना बड़े चालान प्रबंधित कर सकते हैं।
बुद्धिमान प्रसंस्करण: लेआउट, भाषा या मुद्रा की परवाह किए बिना, जटिल चालानों को समझने और संसाधित करने के लिए एआई का लाभ उठाएं। नैनोनेट्स बुद्धिमान प्रसंस्करण बदलती व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुकूल हो सकता है, जिससे आप अधिक अंतरराष्ट्रीय विक्रेताओं और जटिल वर्कफ़्लो को संभाल सकते हैं।
वास्तविक समय विश्लेषण: आसानी से अपने चालान की स्थिति को ट्रैक करें, अपने नकदी प्रवाह की निगरानी करें और सटीक डेटा के आधार पर सूचित निर्णय लें।
24×7 संचालन: नैनोनेट्स के साथ, कार्यालय समय के बाद चालान प्रसंस्करण बंद नहीं होता है। एआई चौबीसों घंटे काम करता है, यह सुनिश्चित करता है कि आपके चालान तुरंत संसाधित हों और आपका संचालन सुचारू रूप से चले।
नियामक अनुपालन: स्वचालित रूप से ऑडिट ट्रेल बनाएं और सुनिश्चित करें कि सभी चालान नियामक मानकों का अनुपालन करते हैं। यह सुविधा न केवल पारदर्शिता बनाए रखने में मदद करती है बल्कि अनुपालन बनाए रखना भी आसान बनाती है।
लागत में कमी: मैन्युअल प्रसंस्करण कार्यों को स्वचालित करके परिचालन लागत कम करें। काफी तेज़ प्रसंस्करण समय के साथ, आप अपने ओवरहेड खर्चों को कम कर सकते हैं, जिससे एक स्वस्थ लाभ प्राप्त होगा।
अंतिम विचार
एआई-आधारित चालान प्रसंस्करण दुनिया भर में व्यवसायों को सशक्त बना रहा है। यह एपी टीमों को प्रतिक्रियाशील से सक्रिय भूमिकाओं में स्थानांतरित करने में सक्षम बनाता है, जो सांसारिक डेटा प्रविष्टि की तुलना में रणनीतिक कार्यों पर अधिक ध्यान केंद्रित करता है। हालांकि एआई को लागू करने की अग्रिम लागत अधिक लग सकती है, लेकिन इसकी दीर्घकालिक बचत और परिचालन क्षमताएं इसे एक सार्थक निवेश बनाती हैं।
जैसे-जैसे एआई का विकास जारी है, वैसे-वैसे चालान प्रसंस्करण में इसकी क्षमताएं भी विकसित होंगी। भविष्य अधिक सटीक डेटा निष्कर्षण, निर्बाध सिस्टम एकीकरण और सहज स्वचालन का वादा करता है।
याद रखें, आपके चालान प्रसंस्करण में एआई को लागू करने की सफलता सही समाधान चुनने पर निर्भर करती है जो आपकी व्यावसायिक आवश्यकताओं और लक्ष्यों के अनुरूप हो। विभिन्न विकल्पों की समीक्षा करने, उनके फायदे और नुकसान को समझने और सोच-समझकर निर्णय लेने के लिए समय निकालें।
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- स्रोत: https://nanonets.com/blog/ai-invoice-processing/
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