Számlaadatok kinyerése: teljes útmutató

Számlaadatok kinyerése: teljes útmutató

Időbélyeg: 8. január 2024. 5:41
Invoice Data Extraction: A complete guide PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertical Search. Ai.

Bevezetés

A modern üzleti környezetben a szállítói csoportoknak képesnek kell lenniük a számlák és kifizetések minél gyorsabb és leghatékonyabb feldolgozására. A szervezet növekedésével a feldolgozandó számlák száma is nő, ami nagyobb csapatlétszámot és hosszabb feldolgozási időt igényel. Ezen túlmenően a számlaadatok kézi kinyerése és feldolgozása is meglehetősen hibaveszélyes, ami a szükségesnél nagyobb erőforrás-befektetést eredményez. A számlafeldolgozás egyik legfontosabb lépése a számlaadatok kinyerése. Ha manuálisan hajtja végre, ez a lépés nemcsak a legidőigényesebb, hanem a leginkább hibás is. A megoldás tehát nem az, hogy egy nagyobb csapatot bérelünk erre, hanem inkább az automatizált számlaadatok kinyerésébe fektetnek be. Ebből a blogbejegyzésből megtudhatja, mi az a számlaadatok kinyerése, hogyan kell hozzátenni, és megismerheti a számlaadatok kinyerésének néhány népszerű módszerét.

Mielőtt rátérnénk a számlaadatok kinyerésére, először értsük meg, mi az a számla.

A számla olyan dokumentum, amely felvázolja a vevő és az eladó közötti ügylet részleteit, beleértve a tranzakció dátumát, a vevő és az eladó nevét és címét, a szállított áruk vagy szolgáltatások leírását, a tételek mennyiségét, az egységár és az esedékes teljes összeg.

A számlák fontos információkat tartalmaznak, mint például a vevő és a szállító adatai, a rendelési információk, az árak, az adók stb. Azok az információk, amelyeket ki kell gyűjteni és össze kell egyeztetni más dokumentumokkal, például megrendelőlapokkal, árujegyzékekkel stb. a fizetés feldolgozása előtt.

Bár egyszerűnek hangzik, az adatok kinyerése a számlákból nagyon időigényes lehet, mivel a számlák különböző formátumúak. Ezenkívül a számlák strukturált és strukturálatlan adatokat is tartalmaznak, amelyeket nehéz lehet manuálisan kinyerni, és automatizált számlaadat-kinyerő szoftvert igényelnek, mint pl. Nanonetek hogy gyorsan lehessen feldolgozni a számlákat.

Automatizálja a kézi adatbevitelt a Nanonet AI-alapú OCR szoftverével. Rögzítse az adatokat a számlákról azonnal. Csökkentse az átfutási időt, és szüntesse meg a kézi erőfeszítést.

A számlaadatok kinyerése számos kihívás elé állítja az AP-csapatokat, mivel a számlák különféle sablonokban érkeznek, és egy sor olyan információt tartalmazhatnak, amelyek némelyike ​​fontos vagy nem fontos az AP-csapat számára a számla feldolgozásához. Az alábbiakban felsorolunk néhány kihívást:

  • Különböző számlaformátumok – A számlák különféle formátumokban készülnek, beleértve a papírt, PDF-et, EDI-t stb., amelyek megnehezíthetik a számlák kibontását és feldolgozását.
  • Számlasablon stílusok – A formátumok mellett a számlák különféle sablonokban is érkeznek. Egyes számlák csak a leglényegesebb információkat tartalmazhatják, míg mások sok nem kívánt információt is tartalmazhatnak. Ezenkívül az adatpontok a számla különböző helyein lehetnek, így rendkívül időigényes az adatok manuális kinyerése.
  • Az adatok minősége és pontossága – A számlaadatok kézi kinyerése késedelmet és pontatlanságot okozhat a kinyert információkban.
  • Nagy mennyiségű adat – Általában naponta rengeteg számlát kell feldolgozniuk a szervezeteknek. Ennek manuális végrehajtása rendkívül időigényes és költséges ezeknek a cégeknek.
  • Különböző nyelvek – A nemzetközi szállítók általában különböző nyelveken osztják meg a számlákat, amelyeket nehéz lehet az AP csapatának manuálisan feldolgozni, ha nem ismerik a nyelvet. Ezeket a számlákat az egyszerű automatizálási szoftvereknél is nehéz feldolgozni.

Az adatok kinyerés előtti előkészítése a számlafeldolgozás döntő szakasza. Ez a lépés kulcsfontosságú az adatok pontosságának és megbízhatóságának garantálása szempontjából, különösen jelentős mennyiségű adat kezelése vagy olyan strukturálatlan adatok kezelésekor, amelyek hibákat, következetlenségeket vagy más olyan tényezőket tartalmazhatnak, amelyek befolyásolhatják a kinyerési folyamat pontosságát.

A számlaadatok kinyerésre való előkészítésének egyik kulcsfontosságú technikája az adatok tisztítása és előfeldolgozása.

A számlaadatok kinyerésre való előkészítésének fontos módszere az adatok tisztítása és előfeldolgozása. Ez a folyamat magában foglalja a hibák, következetlenségek és különféle problémák felismerését és kijavítását az adatokon belül a kivonatolási folyamat megkezdése előtt. Különféle technikák alkalmazhatók erre a célra, amelyek magukban foglalják:

  • Adatok normalizálása: Adatok átalakítása egy közös formátumba, amely könnyebben feldolgozható és elemezhető. Ez magában foglalhatja a dátumok, időpontok és egyéb adatelemek formátumának szabványosítását, valamint az adatok konzisztens adattípusokká, például numerikus vagy kategorikus adatokká alakítását.
  • Szövegtisztítás: Idegen vagy irreleváns információk, például stopszavak, írásjelek és egyéb nem szöveges karakterek eltávolítását jelenti az adatokból. Ez segíthet javítani a szövegalapú kinyerési technikák, például az OCR és az NLP pontosságát és megbízhatóságát.
  • Az adatok ellenőrzése: Ez magában foglalja az adatok ellenőrzését hibák, következetlenségek és egyéb olyan problémák keresésére, amelyek befolyásolhatják a kinyerési folyamat pontosságát. Ez magában foglalhatja az adatok összehasonlítását külső forrásokkal, például vevői adatbázisokkal vagy termékkatalógusokkal, annak érdekében, hogy az adatok pontosak és naprakészek legyenek.
  • Adatbővítés: Adatok hozzáadása vagy módosítása a kinyerési folyamat pontosságának és megbízhatóságának javítása érdekében. Ez magában foglalhatja további adatforrások, például közösségi média vagy webes adatok hozzáadását a számlaadatok kiegészítésére, vagy gépi tanulási technikák alkalmazását szintetikus adatok generálására a kinyerési folyamat pontosságának javítása érdekében.

Az adatok kinyerésének sokféle módja létezik. A számlaadatok kinyerésének megfelelő módszerének kiválasztása nagyon fontos ahhoz, hogy az AP csapata hatékonyan tudjon működni.

Manuális számlaadatok kinyerése: A számlaadatok kézi kinyerése során az ember fizikailag átnézi a számlát, és manuálisan beírja a releváns információkat a könyvelő szoftverbe, ahol azután a fizetés előtt tovább párosítható és feldolgozható. Ez a folyamat rendkívül időigényes, és emberi hibákat is okozhat. A számlaadatok kézi kinyerése általában késedelmeket és fizetéseket okozhat, és szükségtelen szállítói súrlódásokat okozhat.

  • Online adatkinyerési eszközök: Ha információt kell kinyernie egy adott dokumentumtípusból, ahol az információ és a formátum nagyrészt változatlan marad, számos eszköz áll rendelkezésre, amelyek segíthetnek egy adott használati eset kezelésében. Ha például PDF-et szöveggé kell konvertálnia, számos online eszköz segíthet az AP csapatának egyszerűsíteni ezt a folyamatot. A konvertáló szoftver megbízhatóbb és pontosabb kinyerési módszert biztosít. Mindazonáltal minimális automatizálási képességeket biztosítanak a rutinszerű vagy összetett számlaadat-kinyerési folyamatokhoz.
  • Sablon alapú számlaadatok kinyerése: A sablon alapú számlaadatok kinyerése előre meghatározott sablonok használatával történik az adatok kinyerésére egy adott adatkészletből, amelynek formátuma nagyrészt változatlan marad. Például, ha egy AP részlegnek több azonos formátumú számlát kell feldolgoznia, sablon alapú adatkinyerés használható, mivel a kinyerendő adatok nagyrészt ugyanazok maradnak a számlákon.

    Ez az adatkinyerési módszer rendkívül pontos mindaddig, amíg a formátum változatlan marad. A probléma akkor jelentkezik, ha az adatkészlet formátuma megváltozik. Ez problémákat okozhat a sablon alapú adatkinyerés során, és manuális beavatkozást igényelhet.
    szoftver

  • Automatikus számlaadatok kinyerése OCR segítségével: Ha több számlatípussal vagy nagyszámú számlával kell adatokat kinyernie, mesterséges intelligencia alapú OCR szoftver, mint Nanonetek, a legkényelmesebb megoldást kínálja. Az ilyen eszközök OCR (Optical Character Recognition) technológiát biztosítanak a beolvasott dokumentumok vagy képek szövegének felismerésére.

    Ezek az eszközök rendkívül gyorsak, hatékonyak, biztonságosak és méretezhetők. AI, ML, OCR, Dél-Afrika, szöveg- és mintafelismerés, valamint számos egyéb technika, amelyek biztosítják a kinyert adatok pontosságát és megbízhatóságát. Nem csak ez, ezek is adatkinyerési eszközök támogathatja a szövegkivonást több forrásból, mint pl szöveg kinyerése a képekből, sőt a kézzel írt szövegek kinyerése a képekből.

Következtetés

Összefoglalva, a számlaadatok kinyerésének automatizálása kulcsfontosságú az összes AP csapat számára a számlák hatékony és eredményes feldolgozásához. Fontos, hogy a számlákat meghatározott időkereten belül lehessen feldolgozni, hogy a szállítói fizetések az ígért időn belül megtörténhessenek, és elkerülhető legyen a felesleges súrlódás.

Az AP csapata által használt számlaadatok kinyerésének technikája és típusa a bemeneti forrásoktól és a vállalkozás konkrét igényeitől függ, és a bevezetés előtt gondosan ki kell értékelni. Ellenkező esetben szükségtelen idő- és erőforráspazarláshoz vezethet.

A kézi számlaadat-kinyerési folyamatok által okozott szűk keresztmetszetek kiküszöbölése. Tudja meg, hogy a Nanonets hogyan segítheti vállalkozását a számlaadatok egyszerű kivonatolásában.

Időbélyeg:

Még több AI és gépi tanulás