Ekstraksi data keuangan: Bagaimana cara mengekstrak data keuangan?

Mengekstrak data keuangan yang relevan dan akurat dari dokumen keuangan dan bisnis sangat penting untuk pengambilan keputusan yang efektif, analisis keuangan, dan integritas, serta kepatuhan terhadap peraturan. Namun, proses penggalian data keuangan dapat menjadi tantangan, memakan waktu, dan rawan kesalahan saat mengandalkan proses manual atau metode yang sudah ketinggalan zaman.

Di sinilah teknologi ekstraksi data keuangan berperan, menawarkan solusi yang efisien dan andal untuk merampingkan ekstraksi informasi keuangan dari berbagai sumber. Dalam panduan komprehensif ini, kami akan mengeksplorasi konsep ekstraksi data keuangan, kepentingannya bagi bisnis, tantangan yang dihadapi dalam proses, dan solusi yang tersedia untuk mengotomatisasi dan meningkatkan ekstraksi data keuangan, khususnya dengan. Alat seperti Nanonet. Di akhir panduan ini, Anda akan memiliki pemahaman yang jelas tentang ekstraksi data keuangan, signifikansinya, dan bagaimana memanfaatkan otomatisasi dapat merevolusi cara bisnis mengekstraksi, memproses, dan memanfaatkan informasi keuangan.

Ekstraksi data keuangan mengacu pada proses menangkap, mengekstraksi, dan mengubah informasi keuangan yang relevan dari berbagai sumber seperti faktur, kuitansi, laporan bank, laporan keuangan, dan dokumen keuangan lainnya. Ini melibatkan konversi data tidak terstruktur atau semi-terstruktur menjadi data terstruktur yang dapat dengan mudah dianalisis, diproses, dan digunakan untuk analisis keuangan, pelaporan, dan pengambilan keputusan.

Secara tradisional, ekstraksi data keuangan dilakukan secara manual, dengan karyawan secara manual memasukkan data dari dokumen ke dalam spreadsheet atau sistem akuntansi. Namun, pendekatan manual ini memakan waktu, rawan kesalahan, dan tidak efisien, terutama ketika menangani dokumen keuangan dalam jumlah besar. Ini tidak hanya meningkatkan risiko kesalahan entri data tetapi juga menghambat produktivitas dan membatasi kemampuan memanfaatkan data untuk wawasan strategis.

Dengan kemajuan teknologi, solusi otomatis yang menggunakan Intelligent Document Processing (IDP) dan AI telah muncul, merevolusi cara ekstraksi data keuangan. Solusi ini memanfaatkan algoritme pembelajaran mesin untuk secara otomatis menangkap, mengekstrak, dan memvalidasi data dari dokumen keuangan, menghilangkan kebutuhan intervensi manual dan secara signifikan meningkatkan akurasi, kecepatan, dan efisiensi.

Pasar ekstraksi data global adalah dihargai pada $2.14 miliar pada tahun 2019, dan diproyeksikan mencapai $4.90 miliar pada tahun 2027, tumbuh pada CAGR sebesar 11.8% dari tahun 2020 hingga 2027. Pasar yang berkembang pesat ini adalah bukti keuntungan yang dapat dihasilkan oleh ekstraksi data keuangan bagi bisnis. Ekstraksi data keuangan otomatis dapat merampingkan cara bisnis mengekstrak data dari berbagai sumber, mengklasifikasikan dokumen, memvalidasi akurasi data, dan mengintegrasikan informasi yang diekstraksi ke dalam pengambilan keputusan dan sistem akuntansi yang ada.

Pada bagian selanjutnya, kita akan mengeksplorasi tantangan yang terkait dengan ekstraksi data keuangan.

Ekstraksi data keuangan dapat menimbulkan beberapa tantangan saat mengandalkan proses manual, OCR lama (Pengenalan Karakter Optik), dan metode tidak efisien lainnya.

Tantangan-tantangan tersebut dapat menghambat akurasi, efisiensi, dan produktivitas dalam menangani data keuangan. Berikut adalah beberapa tantangan umum yang terkait dengan ekstraksi data keuangan:

Kesalahan entri data manual

Memasukkan data keuangan secara manual dari dokumen ke spreadsheet atau sistem rentan terhadap kesalahan manusia, seperti kesalahan ketik, kesalahan transposisi, dan kesalahan entri data. Kesalahan ini dapat menyebabkan perhitungan keuangan yang salah, pelaporan yang tidak akurat, dan potensi masalah kepatuhan.

Proses yang memakan waktu

Ekstraksi data manual adalah proses yang memakan waktu, terutama saat menangani dokumen keuangan dalam jumlah besar. Karyawan perlu membaca dan memasukkan data secara manual, yang tidak hanya memperlambat proses tetapi juga menghilangkan waktu berharga yang dapat dialokasikan untuk tugas yang lebih strategis.

Inkonsistensi dan variabilitas

Dokumen keuangan yang berbeda mungkin memiliki variasi dalam format, tata letak, dan penyajian. Sistem OCR lama mungkin kesulitan untuk mengekstrak data secara akurat dari beragam format ini, yang menyebabkan hasil yang tidak konsisten dan tidak dapat diandalkan.

Skalabilitas terbatas

Proses ekstraksi data manual memiliki keterbatasan dalam hal skalabilitas. Dengan meningkatnya volume data keuangan, penanganan proses ekstraksi secara manual menjadi semakin sulit dan memakan waktu, menyebabkan hambatan dan penundaan.

Kurangnya integrasi data

Metode ekstraksi data keuangan yang tidak efisien mungkin tidak terintegrasi dengan baik dengan sistem akuntansi atau ERP yang ada. Hal ini dapat mengakibatkan silo data, transfer data manual, dan potensi perbedaan data antara sistem yang berbeda.

Kesulitan dalam menangani data yang tidak terstruktur

Data keuangan sering disematkan dalam dokumen tidak terstruktur atau semi-terstruktur, seperti faktur, kwitansi, atau laporan keuangan. Mengekstrak data yang relevan dari dokumen-dokumen ini menggunakan proses manual atau metode OCR tradisional dapat menjadi tantangan dan rawan kesalahan.

Untuk mengatasi tantangan proses manual dan OCR lama, bisnis mengadopsi solusi otomatis yang memanfaatkan teknologi Intelligent Document Processing (IDP) atau AI untuk ekstraksi data keuangan. Solusi canggih ini menawarkan berbagai manfaat dan mengatasi keterbatasan metode tradisional. Berikut cara solusi IDP atau AI merevolusi ekstraksi data keuangan:

1. Akurasi dan Efisiensi: Solusi yang didukung IDP atau AI memanfaatkan algoritme pembelajaran mesin untuk mengekstrak data keuangan dari berbagai jenis dokumen, termasuk PDF, secara akurat dan efisien. Teknologi ini dapat memahami dan menafsirkan beragam format, tata letak, dan struktur dokumen, memastikan ekstraksi data yang tepat bahkan dari dokumen yang tidak terstruktur atau semi-terstruktur.
2. Ekstraksi Data Otomatis: Dengan solusi IDP atau AI, ekstraksi data keuangan dari PDF dilakukan secara otomatis, menghilangkan kebutuhan akan entri data manual. Ini secara signifikan mengurangi kesalahan, meningkatkan akurasi data, dan mempercepat proses ekstraksi secara keseluruhan. Algoritme canggih dapat menangani dokumen keuangan volume tinggi dengan mudah, memungkinkan skalabilitas dan waktu penyelesaian yang lebih cepat.
3. Validasi dan Verifikasi Data: Solusi IDP atau AI menggabungkan mekanisme validasi dan verifikasi data untuk memastikan keakuratan dan integritas data keuangan yang diekstrak. Teknologi ini dapat memeriksa silang data dengan aturan yang telah ditentukan, melakukan rekonsiliasi data, dan menandai ketidakkonsistenan atau ketidaksesuaian, meminimalkan risiko kesalahan dan meningkatkan kualitas data.
4. Integrasi dengan Sistem yang Ada: Solusi IDP atau AI berintegrasi mulus dengan sistem akuntansi, ERP, atau keuangan yang ada, memungkinkan transfer data langsung tanpa perlu intervensi manual atau entri ulang data. Ini merampingkan aliran data, mengurangi kemungkinan duplikasi data atau kesalahan selama integrasi, dan meningkatkan integritas data secara keseluruhan.
5. Fleksibilitas dan Kemampuan Beradaptasi: Solusi IDP atau AI tingkat lanjut dirancang agar fleksibel dan dapat disesuaikan dengan perubahan kebutuhan bisnis. Mereka dapat disesuaikan untuk mengekstrak poin data keuangan tertentu yang relevan dengan organisasi, mengakomodasi variasi dalam format dokumen, dan menangani skenario multi-bahasa atau multi-mata uang.
6. Penghematan Biaya dan Waktu: Dengan mengotomatiskan ekstraksi data keuangan, bisnis dapat mencapai penghematan biaya dan waktu yang signifikan. Proses manual padat karya dan rawan kesalahan, membutuhkan sumber daya tambahan untuk entri dan verifikasi data. Otomasi menghilangkan upaya manual ini, membebaskan waktu karyawan untuk tugas yang lebih strategis dan mengurangi biaya operasional.

Solusi ekstraksi data keuangan otomatis, seperti Nanonets, memanfaatkan AI dan teknologi pembelajaran mesin untuk merampingkan ekstraksi data keuangan dari PDF dan berbagai dokumen lainnya, termasuk faktur, kuitansi, laporan bank, dan lainnya. Di bagian selanjutnya, kita akan mengeksplorasi bagaimana Nanonet dapat membantu bisnis mengotomatiskan ekstraksi data keuangan dan merevolusi alur kerja pemrosesan data mereka.

Nanonets menawarkan solusi komprehensif dan efisien untuk ekstraksi data keuangan otomatis. Memanfaatkan kekuatan AI dan pembelajaran mesin, Nanonets merampingkan ekstraksi data keuangan dari berbagai dokumen, termasuk PDF, memberikan hasil yang akurat dan andal. Berikut cara Nanonets membantu bisnis mengotomatiskan proses ekstraksi data keuangan mereka:

Pemrosesan Dokumen Cerdas (IDP)

Nanonets memanfaatkan kemampuan IDP untuk memproses dokumen keuangan secara cerdas. Algoritme canggihnya dapat mengenali dan mengekstrak bidang data yang relevan, seperti nomor faktur, tanggal, jumlah, detail vendor, dan lainnya. Dengan memahami tata letak dan struktur berbagai jenis dokumen, Nanonets memastikan ekstraksi data yang akurat dengan intervensi manual minimal.

Dengan Nanonets, bisnis memiliki fleksibilitas untuk membuat model ekstraksi khusus yang disesuaikan dengan kebutuhan khusus mereka. Platform ini memungkinkan pengguna untuk melatih sistem menggunakan sampel dokumen mereka sendiri, memastikan akurasi dan relevansi yang tinggi dengan format dokumen unik mereka. Kemampuan kustomisasi ini memastikan ekstraksi yang tepat dari data keuangan yang spesifik untuk kebutuhan organisasi.

Otomatisasi ujung ke ujung

Nanonets menawarkan otomatisasi end-to-end untuk ekstraksi data keuangan. Dari penyerapan dokumen hingga ekstraksi dan validasi data, seluruh proses diotomatisasi, menghilangkan kebutuhan akan intervensi manual. Ini menghemat waktu, mengurangi kesalahan, dan meningkatkan efisiensi operasional secara keseluruhan.

Integrasi dan optimalisasi alur kerja

Nanonet berintegrasi mulus dengan sistem dan alur kerja yang ada, memungkinkan transfer data yang lancar dan integrasi dengan sistem akuntansi, ERP, atau keuangan. Hal ini memastikan aliran data yang mulus dan meniadakan kebutuhan untuk entri data manual atau entri ulang data, mengurangi kemungkinan kesalahan dan meningkatkan integritas data.

Skalabilitas dan kinerja

Nanonets dirancang untuk menangani volume tinggi dokumen keuangan dengan mudah. Infrastrukturnya yang dapat diskalakan dapat memproses data dalam jumlah besar secara efisien, memastikan waktu penyelesaian yang cepat dan kinerja yang andal bahkan dalam skenario yang menuntut. Skalabilitas ini sangat penting untuk bisnis yang berurusan dengan dokumen keuangan volume tinggi secara teratur.

Keamanan dan kepatuhan data

Nanonet memprioritaskan keamanan dan kepatuhan data. Platform menggunakan langkah-langkah keamanan yang kuat untuk melindungi data keuangan yang sensitif, memastikannya disimpan dan dikirim dengan aman. Kepatuhan terhadap standar dan peraturan industri, seperti GDPR, semakin meningkatkan perlindungan data dan privasi.

Dengan mengotomatiskan ekstraksi data keuangan dengan Nanonets, bisnis dapat secara signifikan mengurangi upaya manual, meningkatkan akurasi data, dan meningkatkan produktivitas secara keseluruhan. Alur kerja yang disederhanakan dan ekstraksi data keuangan yang akurat memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik, waktu pemrosesan yang lebih cepat, dan peningkatan efisiensi operasional.

Kesimpulan

Ekstraksi data keuangan sangat penting bagi bisnis yang ingin memaksimalkan data mereka, mulai dari pengambilan keputusan yang lebih baik hingga mendeteksi ketidaksesuaian dan penipuan secara tepat waktu hingga memastikan kepatuhan terhadap peraturan. Tetapi untuk melakukannya secara manual membutuhkan biaya dan sumber daya yang intensif untuk bisnis.

Alih-alih, ekstraksi data keuangan otomatis merevolusi cara bisnis menangani proses keuangan mereka, sebagaimana dibuktikan oleh pasar global multi-miliar dolar yang berkembang untuk alat ini. Dengan memanfaatkan teknologi canggih seperti AI dan pembelajaran mesin, organisasi dapat merampingkan ekstraksi data keuangan dari berbagai dokumen, menghemat waktu, mengurangi kesalahan, dan meningkatkan efisiensi secara keseluruhan. Dengan alat seperti Nanonets, organisasi dapat memanfaatkan kemampuan pemrosesan dokumen cerdas, model ekstraksi yang dapat disesuaikan, otomatisasi end-to-end, integrasi tanpa batas, skalabilitas, dan keamanan data. Agar tetap kompetitif dan membuka kunci pertumbuhan bisnis dan fokus pada area inti, sangat penting untuk merangkul otomatisasi dalam hal ekstraksi data keuangan.

Pertanyaan yang sering diajukan

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Otomotif / EV, Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• BlockOffset. Modernisasi Kepemilikan Offset Lingkungan. Akses Di Sini.
• Sumber: https://nanonets.com/blog/financial-data-extraction/