Ekstraksi Data Faktur: Panduan lengkap

Ekstraksi Data Faktur: Panduan lengkap

Stempel Waktu: 8 Januari 2024 5
Ekstraksi Data Faktur: Panduan lengkap Intelijen Data PlatoBlockchain. Pencarian Vertikal. Ai.

Pengantar

Dalam lingkungan bisnis modern, tim hutang harus mampu memproses faktur dan pembayaran secepat dan seefisien mungkin. Seiring berkembangnya organisasi, jumlah faktur yang perlu diproses juga bertambah, sehingga memerlukan ukuran tim yang lebih besar dan waktu pemrosesan yang lebih lama. Selain itu, ekstraksi dan pemrosesan data faktur secara manual juga cukup rawan kesalahan sehingga memerlukan investasi sumber daya yang lebih besar daripada yang dibutuhkan. Salah satu langkah terpenting dalam pemrosesan faktur adalah ekstraksi data faktur. Jika dilakukan secara manual, langkah ini selain paling memakan waktu, juga paling rawan kesalahan. Oleh karena itu, solusinya bukanlah dengan mempekerjakan tim yang lebih besar untuk melakukan hal ini secara manual, melainkan berinvestasi dalam ekstraksi data faktur otomatis. Dalam postingan blog ini, Anda akan mempelajari apa itu ekstraksi data faktur, cara melakukannya, dan beberapa metode ekstraksi data faktur yang populer.

Sebelum kita masuk ke ekstraksi data invoice, mari kita pahami dulu apa itu invoice.

Faktur adalah dokumen yang menguraikan rincian transaksi antara pembeli dan penjual, termasuk tanggal transaksi, nama dan alamat pembeli dan penjual, deskripsi barang atau jasa yang disediakan, jumlah barang, harga per unit, dan jumlah total yang harus dibayar.

Faktur berisi informasi penting, seperti rincian pelanggan dan vendor, informasi pesanan, harga, pajak, dll. Informasi yang perlu diambil dan dicocokkan dengan dokumen lain seperti formulir pemesanan, tagihan barang, dll sebelum pembayaran diproses.

Meski terdengar sederhana, mengekstraksi data dari invoice bisa sangat memakan waktu karena invoice memiliki format yang berbeda-beda. Selain itu, faktur juga berisi data terstruktur dan tidak terstruktur yang sulit diekstraksi secara manual dan memerlukan perangkat lunak ekstraksi data faktur otomatis seperti Nanonet untuk dapat dengan cepat memproses faktur.

Otomatiskan entri data manual menggunakan perangkat lunak OCR berbasis AI Nanonet. Ambil data dari faktur secara instan. Kurangi waktu penyelesaian dan hilangkan upaya manual.

Ekstraksi data faktur menghadirkan sejumlah tantangan bagi tim AP karena faktur datang dalam berbagai templat dan dapat berisi berbagai informasi yang beberapa di antaranya mungkin penting atau tidak penting bagi tim AP untuk memproses faktur. Beberapa tantangan tercantum di bawah ini:

  • Format faktur yang berbeda – Faktur tersedia dalam berbagai format termasuk kertas, PDF, EDI, dll. yang dapat mempersulit ekstraksi dan pemrosesan faktur.
  • Gaya templat faktur – Selain formatnya, faktur juga tersedia dalam berbagai templat. Beberapa faktur mungkin hanya berisi informasi yang paling penting sementara faktur lainnya mungkin juga berisi banyak informasi yang tidak diinginkan. Selain itu, titik data mungkin terdapat di tempat berbeda pada faktur sehingga sangat memakan waktu untuk mengekstrak data secara manual.
  • Kualitas dan akurasi data – Ekstraksi data faktur secara manual dapat menyebabkan penundaan dan ketidakakuratan dalam informasi yang diekstraksi.
  • Data dalam jumlah besar – Biasanya organisasi harus memproses faktur dalam jumlah besar setiap hari. Melakukan hal ini secara manual sangat memakan waktu dan mahal bagi perusahaan-perusahaan ini.
  • Bahasa berbeda – Vendor internasional biasanya membagikan faktur dalam berbagai bahasa yang mungkin sulit diproses secara manual oleh tim AP jika mereka tidak menguasai bahasa tersebut. Faktur ini juga sulit diproses untuk perangkat lunak otomatisasi sederhana.

Mempersiapkan data sebelum ekstraksi merupakan fase penting dalam pemrosesan faktur. Langkah ini sangat penting dalam menjamin keakuratan dan keandalan data, terutama saat menangani data dalam jumlah besar atau menangani data tidak terstruktur yang mungkin mengandung kesalahan, inkonsistensi, atau faktor lain yang dapat memengaruhi ketepatan proses ekstraksi.

Salah satu teknik kunci untuk menyiapkan data faktur untuk ekstraksi adalah pembersihan dan pemrosesan data.

Metode penting dalam menyiapkan data faktur untuk ekstraksi adalah melalui pembersihan data dan pra-pemrosesan. Proses ini memerlukan pengenalan dan perbaikan kesalahan, inkonsistensi, dan berbagai masalah dalam data sebelum memulai proses ekstraksi. Berbagai teknik dapat digunakan untuk tujuan ini, meliputi:

  • Normalisasi data: Mengubah data menjadi format umum yang dapat diproses dan dianalisis dengan lebih mudah. Ini dapat melibatkan standarisasi format tanggal, waktu, dan elemen data lainnya, serta mengubah data menjadi tipe data yang konsisten, seperti data numerik atau kategori.
  • Pembersihan teks: Melibatkan penghapusan informasi asing atau tidak relevan dari data, seperti kata berhenti, tanda baca, dan karakter non-tekstual lainnya. Ini dapat membantu meningkatkan akurasi dan keandalan teknik ekstraksi berbasis teks, seperti OCR dan NLP.
  • Validasi data: Ini melibatkan pemeriksaan kesalahan, inkonsistensi, dan masalah lain pada data yang mungkin memengaruhi keakuratan proses ekstraksi. Hal ini dapat melibatkan perbandingan data dengan sumber eksternal, seperti database pelanggan atau katalog produk, untuk memastikan bahwa data tersebut akurat dan terkini.
  • Augmentasi data: Menambah atau memodifikasi data untuk meningkatkan akurasi dan keandalan proses ekstraksi. Ini dapat melibatkan penambahan sumber data tambahan, seperti media sosial atau data web, untuk melengkapi data faktur, atau menggunakan teknik pembelajaran mesin untuk menghasilkan data sintetik guna meningkatkan akurasi proses ekstraksi.

Ada banyak metode ekstraksi data yang berbeda. Memilih metode ekstraksi data faktur yang tepat sangat penting agar tim AP dapat berfungsi secara efektif.

Ekstraksi data Faktur Manual: Ekstraksi data faktur manual melibatkan manusia yang secara fisik memeriksa faktur dan secara manual dan memasukkan informasi yang relevan ke dalam perangkat lunak akuntansi yang kemudian dapat dicocokkan dan diproses lebih lanjut sebelum pembayaran dilakukan. Proses ini sangat memakan waktu dan rentan terhadap kesalahan manusia. Biasanya, ekstraksi data faktur secara manual dapat menyebabkan penundaan dan pembayaran serta menimbulkan gesekan vendor yang tidak perlu.

  • Alat ekstraksi data online: Jika Anda perlu mengekstrak informasi dari jenis dokumen tertentu yang sebagian besar informasi dan formatnya tetap sama, ada banyak alat yang tersedia yang dapat membantu menangani kasus penggunaan tertentu. Misalnya, jika Anda perlu mengonversi PDF menjadi teks, banyak alat online yang dapat membantu tim AP menyederhanakan proses ini. Perangkat lunak konversi menyediakan metode ekstraksi yang lebih andal dan akurat. Namun, mereka memberikan sedikit atau bahkan tidak ada kemampuan otomatisasi untuk proses ekstraksi data faktur yang rumit atau rutin.
  • Ekstraksi data faktur berbasis template: Ekstraksi data faktur berbasis templat bergantung pada penggunaan templat yang telah ditentukan sebelumnya untuk mengekstrak data dari kumpulan data tertentu dengan format yang sebagian besar tetap sama. Misalnya, ketika departemen AP perlu memproses beberapa faktur dengan format yang sama, ekstraksi data berbasis templat dapat digunakan karena sebagian besar data yang perlu diekstraksi akan tetap sama di seluruh faktur.

    Metode ekstraksi data ini sangat akurat selama formatnya tetap sama. Masalah muncul ketika ada perubahan format kumpulan data. Hal ini dapat menyebabkan masalah dalam ekstraksi data berbasis templat dan mungkin memerlukan intervensi manual.
    perangkat lunak

  • Ekstraksi data faktur otomatis menggunakan OCR: Jika Anda memiliki beberapa jenis faktur atau sejumlah besar faktur untuk diambil datanya, berbasis AI Perangkat lunak OCRseperti Nanonet, berikan solusi yang paling nyaman. Alat tersebut menyediakan teknologi OCR (Optical Character Recognition) untuk mengenali teks dari dokumen atau gambar yang dipindai.

    Alat-alat ini sangat cepat, efisien, aman, dan terukur. Mereka menggunakan kombinasi AI, ML, OCR, RPA, pengenalan teks dan pola, dan berbagai teknik lainnya untuk memastikan data yang diekstraksi akurat dan dapat diandalkan. Tidak hanya itu, ini alat ekstraksi data dapat mendukung ekstraksi teks dari berbagai sumber seperti mengekstraksi teks dari gambar, dan bahkan mengekstraksi teks tulisan tangan dari gambar.

Kesimpulan

Kesimpulannya, mengotomatiskan ekstraksi data faktur sangat penting bagi semua tim AP agar dapat memproses faktur secara efektif dan efisien. Penting untuk dapat memproses faktur dalam jangka waktu yang ditentukan sehingga pembayaran vendor dapat dilakukan tepat waktu yang dijanjikan dan menghindari gesekan yang tidak perlu.

Teknik dan jenis ekstraksi data faktur yang digunakan oleh tim AP bergantung pada sumber input dan kebutuhan spesifik bisnis dan perlu dievaluasi secara cermat sebelum penerapan. Jika tidak, hal ini dapat menyebabkan pemborosan waktu dan sumber daya yang tidak diperlukan.

Hilangkan hambatan yang disebabkan oleh proses ekstraksi data faktur manual. Cari tahu bagaimana Nanonets dapat membantu bisnis Anda mengoptimalkan ekstraksi data faktur dengan mudah.

Stempel Waktu:

Lebih dari AI & Pembelajaran Mesin