כיצד לחלץ נתונים מחשבוניות באמצעות Python: מדריך שלב אחר שלב

בסביבה העסקית המהירה של היום, עיבוד חשבוניות ותשלומים הוא משימה קריטית עבור חברות מכל הגדלים.

חשבוניות מכילות מידע חיוני כגון פרטי לקוחות וספקים, פרטי הזמנה, תמחור, מיסים ותנאי תשלום.

ניהול ידני של חילוץ נתוני חשבוניות יכול להיות מורכב וגוזל זמן, במיוחד עבור כמויות גדולות של חשבוניות.

לדוגמה, עסקים עשויים לקבל חשבוניות בפורמטים שונים כגון נייר, דואר אלקטרוני, PDF או חילופי נתונים אלקטרוניים (EDI). בנוסף, חשבוניות עשויות להכיל נתונים מובנים, כגון טבלאות, וכן נתונים לא מובנים, כגון תיאורי טקסט חופשי, סמלי לוגו ותמונות.

חילוץ ועיבוד ידני של מידע זה עלול להיות מועד לשגיאות, ולהוביל לעיכובים, אי דיוקים והחמצת הזדמנויות.

למרבה המזל, Python מספקת מערכת חזקה וגמישה של כלים לאוטומציה של חילוץ ועיבוד נתוני חשבוניות.

במדריך שלב אחר שלב זה, נחקור כיצד למנף את Python כדי לחלץ נתונים מובנים ובלתי מובנים מחשבוניות, לעבד קובצי PDF ולהשתלב במודלים של למידת מכונה.

בסוף מדריך זה, תהיה לך הבנה מוצקה כיצד להשתמש ב-Python כדי לחלץ תובנות חשובות מנתוני חשבוניות, שיכולות לעזור לך לייעל את התהליכים העסקיים שלך, לייעל את תזרים המזומנים ולהשיג יתרון תחרותי בענף שלך. בואו נצלול פנימה.

לפני כל דבר אחר, בואו נבין מה זה חשבוניות!

חשבונית היא מסמך המפרט את פרטי העסקה בין קונה למוכר, לרבות תאריך ביצוע העסקה, שמות וכתובות הקונה והמוכר, תיאור הסחורה או השירותים הניתנים, כמות הפריטים, המחיר ליחידה, והסכום הכולל לתשלום.

למרות הפשטות לכאורה של חשבוניות, הוצאת נתונים מהן יכולה להיות תהליך מורכב ומאתגר. הסיבה לכך היא שחשבוניות עשויות להכיל נתונים מובנים וגם נתונים לא מובנים.

נתונים מובנים מתייחסים לנתונים שמאורגנים בפורמט מסוים, כגון טבלאות או רשימות. חשבוניות כוללות לעתים קרובות נתונים מובנים בצורה של טבלאות המתארות את פריטי השורה וכמויות הסחורות או השירותים הניתנים.

נתונים לא מובנים, לעומת זאת, מתייחסים לנתונים שאינם מאורגנים בפורמט מסוים ויכול להיות קשה יותר לזהות ולחלץ. חשבוניות עשויות להכיל נתונים לא מובנים בצורה של תיאורי טקסט חופשי, סמלי לוגו או תמונות.

חילוץ נתונים מחשבוניות עשוי להיות יקר ועלול להוביל לעיכובים בעיבוד התשלומים, במיוחד כאשר עוסקים בכמויות גדולות של חשבוניות. כאן נכנסת חילוץ נתוני החשבוניות.

חילוץ נתוני חשבוניות מתייחס לתהליך של חילוץ נתונים מובנים ובלתי מובנים מחשבוניות. תהליך זה עשוי להיות מאתגר בשל מגוון סוגי נתוני החשבוניות, אך ניתן לבצע אוטומטיות באמצעות כלים כגון Python.

כפי שצוין, לא כל חשבונית קלה לחלץ מכיוון שהן מגיעות בצורות ובתבניות שונות. הנה כמה אתגרים שעומדים בפני עסקים בעת חילוץ נתונים מחשבוניות:

• מגוון פורמטים של חשבוניות: חשבוניות עשויות להגיע בפורמטים שונים, כולל נייר, דואר אלקטרוני, PDF או החלפת נתונים אלקטרוניים (EDI), מה שעלול להקשות על חילוץ ועיבוד נתונים באופן עקבי.
• איכות ודיוק הנתונים: עיבוד ידני של חשבוניות עלול להיות מועד לשגיאות, מה שיוביל לעיכובים ולאי דיוקים בעיבוד התשלום.
• כמויות גדולות של נתונים: עסקים רבים מתמודדים עם נפח גבוה של חשבוניות, שעלול להיות קשה וגוזל זמן לעיבוד ידני.
• שפות וגדלים שונים של גופן: חשבוניות מספקים בינלאומיים עשויות להיות בשפות שונות, מה שעלול להיות קשה לעיבוד באמצעות כלים אוטומטיים. באופן דומה, חשבוניות עשויות להכיל גדלים וסגנונות גופנים שונים, מה שיכול להשפיע על הדיוק של חילוץ הנתונים.
• אינטגרציה עם מערכות אחרות: לעתים קרובות יש לשלב נתונים שחולצו מחשבוניות עם מערכות אחרות, כגון תוכנות חשבונאות או תכנון משאבים ארגוניים (ERP), שיכולות להוסיף שכבה נוספת של מורכבות לתהליך.

Python היא שפת תכנות פופולרית המשמשת למגוון רחב של משימות חילוץ ועיבוד נתונים, כולל חילוץ נתונים מחשבוניות. הרבגוניות שלו הופכת אותו לכלי רב עוצמה בעולם הטכנולוגיה - מבניית מודלים של למידת מכונה וממשקי API ועד לאוטומציה של תהליכי חילוץ חשבוניות.

בואו נסתכל בקצרה על ספריות Python שניתן להשתמש בהן לחילוץ חשבוניות עם דוגמאות:

Pytesseract

Pytesseract הוא מעטפת Python עבור מנוע ה-Tesseract OCR של גוגל, שהוא אחד ממנועי ה-OCR הפופולריים ביותר שקיימים. Pytesseract נועד לחלץ טקסט מתמונות סרוקות, כולל חשבוניות, וניתן להשתמש בו כדי לחלץ צמדי מפתח-ערך ומידע טקסטואלי אחר ממקטעי הכותרת העליונה והתחתונה של החשבוניות.

Textract היא ספריית Python שיכולה לחלץ טקסט ונתונים ממגוון רחב של פורמטים של קבצים, כולל קובצי PDF, תמונות ומסמכים סרוקים. Textract משתמש ב-OCR ובטכניקות אחרות כדי לחלץ טקסט ונתונים מקבצים אלה, וניתן להשתמש בו כדי לחלץ טקסט ונתונים מכל חלקי החשבוניות.

פנדות

Pandas היא ספריית מניפולציית נתונים רבת עוצמה עבור Python המספקת מבני נתונים לאחסון ולטפל ביעילות של מערכי נתונים גדולים. ניתן להשתמש בפנדות כדי לחלץ ולתפעל נתונים טבלאיים ממקטע פריטי השורה של החשבוניות, כולל תיאורי מוצרים, כמויות ומחירים.

טאבולה

Tabula היא ספריית Python שתוכננה במיוחד כדי לחלץ נתונים טבלאיים מקובצי PDF ומסמכים אחרים. ניתן להשתמש בטאבולה כדי לחלץ נתונים ממקטע פריטי השורה של חשבוניות, כולל תיאורי מוצרים, כמויות ומחירים, ויכולה להוות חלופה שימושית לשיטות מבוססות OCR לחילוץ נתונים אלה.

קמלוט

Camelot היא ספריית Python נוספת שניתן להשתמש בה כדי לחלץ נתונים טבלאיים מקובצי PDF ומסמכים אחרים, והיא תוכננה במיוחד לטיפול במבני טבלה מורכבים. Camelot יכול לשמש כדי לחלץ נתונים ממקטע פריטי השורה של חשבוניות, והוא יכול להוות חלופה שימושית לשיטות מבוססות OCR לחילוץ נתונים אלה.

OpenCV

OpenCV היא ספריית ראייה ממוחשבת פופולרית עבור Python המספקת כלים וטכניקות לניתוח ולטפל בתמונות. ניתן להשתמש ב-OpenCV כדי לחלץ מידע מתמונות וסמלי לוגו בחלקי הכותרת העליונה והתחתונה של חשבוניות, וניתן להשתמש בו בשילוב עם שיטות מבוססות OCR כדי לשפר את הדיוק והאמינות.

כרית

Pillow היא ספריית Python המספקת כלים וטכניקות לעבודה עם תמונות, כולל קריאה, כתיבה וטיפול בקובצי תמונה. ניתן להשתמש בכרית כדי לחלץ מידע מתמונות וסמלי לוגו בחלקי הכותרת העליונה והתחתונה של חשבוניות, וניתן להשתמש בה בשילוב עם שיטות מבוססות OCR כדי לשפר את הדיוק והאמינות.

חשוב לציין שבעוד שהספריות שהוזכרו לעיל הן מהנפוצות ביותר לחילוץ נתונים מחשבוניות, תהליך חילוץ הנתונים מחשבוניות יכול להיות מורכב ועשוי לדרוש טכניקות וכלים מרובים.

בהתאם למורכבות החשבונית ולמידע הספציפי שעליך לחלץ, ייתכן שיהיה עליך להשתמש בספריות ובטכניקות נוספות מעבר לאלו שהוזכרו כאן.

כעת, לפני שנצלול לדוגמא אמיתית של חילוץ חשבוניות, בואו נדון תחילה בתהליך הכנת נתוני החשבוניות לחילוץ.

הכנת הנתונים לפני החילוץ היא שלב חשוב בצנרת עיבוד החשבוניות, שכן היא יכולה לעזור להבטיח שהנתונים מדויקים ומהימנים. זה חשוב במיוחד כאשר עוסקים בכמויות גדולות של נתונים או כאשר עובדים עם נתונים לא מובנים שעלולים להכיל שגיאות, חוסר עקביות או בעיות אחרות שיכולות להשפיע על הדיוק של תהליך החילוץ.

טכניקת מפתח אחת להכנת נתוני חשבוניות לחילוץ היא ניקוי ועיבוד מקדים של הנתונים.

ניקוי נתונים ועיבוד מקדים כוללים זיהוי ותיקון שגיאות, חוסר עקביות ובעיות אחרות בנתונים לפני תחילת תהליך החילוץ. זה יכול לכלול מגוון רחב של טכניקות, כולל:

• נורמליזציה של נתונים: הפיכת נתונים לפורמט נפוץ שניתן לעבד ולנתח בקלות רבה יותר. זה יכול לכלול סטנדרטיזציה של הפורמט של תאריכים, שעות ורכיבי נתונים אחרים, כמו גם המרת נתונים לסוג נתונים עקבי, כגון נתונים מספריים או קטגוריים.
• ניקוי טקסט: כולל הסרת מידע זר או לא רלוונטי מהנתונים, כגון מילות עצירה, סימני פיסוק ותווים שאינם טקסטואליים אחרים. זה יכול לעזור לשפר את הדיוק והאמינות של טכניקות חילוץ מבוססות טקסט, כגון OCR ו-NLP.
• אימות מידע: כולל בדיקת הנתונים לאיתור שגיאות, חוסר עקביות ובעיות אחרות שעשויות להשפיע על הדיוק של תהליך החילוץ. זה יכול לכלול השוואת הנתונים למקורות חיצוניים, כגון מאגרי מידע של לקוחות או קטלוגים של מוצרים, כדי להבטיח שהנתונים מדויקים ועדכניים.
• הגדלת נתונים: הוספה או שינוי של נתונים כדי לשפר את הדיוק והאמינות של תהליך החילוץ. זה יכול לכלול הוספת מקורות נתונים נוספים, כגון מדיה חברתית או נתוני אינטרנט, כדי להשלים את נתוני החשבוניות, או שימוש בטכניקות למידת מכונה ליצירת נתונים סינתטיים כדי לשפר את הדיוק של תהליך החילוץ.

חילוץ נתונים מחשבוניות היא משימה מורכבת הדורשת שילוב של טכניקות וכלים. שימוש בטכניקה או ספריה בודדת לרוב אינו מספיק מכיוון שכל חשבונית שונה, והפריסות והפורמטים שלהן יכולים להשתנות במידה רבה. עם זאת, אם יש לך גישה לסט של חשבוניות שנוצרו באופן אלקטרוני, תוכל להשתמש בטכניקות שונות כגון התאמת ביטויים רגילים וחילוץ טבלאות כדי לחלץ מהם נתונים.

לדוגמה, כדי לחלץ טבלאות מחשבוניות PDF, אתה יכול להשתמש בספריית tabula-py אשר מחלצת נתונים מטבלאות בקובצי PDF. על ידי מתן האזור של דף ה-PDF שבו ממוקמת הטבלה, תוכל לחלץ את הטבלה ולתפעל אותה באמצעות ספריית הפנדות.

מצד שני, חשבוניות שאינן עשויות באופן אלקטרוני, כמו חשבוניות סרוקות או מבוססות תמונה, דורשות טכניקות מתקדמות יותר, כולל ראייה ממוחשבת ולמידת מכונה. טכניקות אלו מאפשרות זיהוי מושכל של אזורי החשבונית וחילוץ נתונים.

אחד היתרונות של שימוש בלמידה חישובית לחילוץ חשבוניות הוא שהאלגוריתמים יכולים ללמוד מנתוני אימון. לאחר הכשרה של האלגוריתם, הוא יכול לזהות באופן מושכל חשבוניות חדשות מבלי צורך להכשיר מחדש את האלגוריתם. המשמעות היא שהאלגוריתם יכול לחלץ במהירות ובדייקנות נתונים מחשבוניות חדשות בהתבסס על תשומות קודמות.

בסעיף זה, הבה נשתמש בביטויים רגילים כדי לחלץ כמה שדות מחשבוניות.

שלב 1: ייבוא ​​ספריות

כדי לחלץ מידע מטקסט החשבונית, אנו משתמשים בביטויים רגולריים ובספריית pdftotext כדי לקרוא נתונים מחשבוניות PDF.

import pdftotext
import re

שלב 2: קרא את ה-PDF

קראנו תחילה את חשבונית ה-PDF באמצעות המובנה של Python open() פוּנקצִיָה. הארגומנט 'rb' פותח את הקובץ במצב בינארי, הנדרש לקריאת קבצים בינאריים כמו קובצי PDF. לאחר מכן אנו משתמשים בספריית pdftotext כדי לחלץ את תוכן הטקסט מקובץ ה-PDF.

with open('invoice.pdf', 'rb') as f:
pdf = pdftotext.PDF(f)
text = 'nn'.join(pdf)

שלב 3: השתמש בביטויים רגולריים כדי להתאים את הטקסט בחשבוניות

אנו משתמשים בביטויים רגולריים כדי לחלץ את מספר החשבונית, הסכום הכולל לתשלום, תאריך החשבונית ותאריך הפירעון מטקסט החשבונית. אנו מרכיבים את הביטויים הרגולריים באמצעות ה re.compile() לתפקד ולהשתמש ב- search() פונקציה כדי למצוא את המופע הראשון של התבנית בטקסט. אנו משתמשים ב- group() פונקציה כדי לחלץ את הטקסט המותאם מהתבנית, ואת strip() פונקציה כדי להסיר כל רווח לבן מוביל או נגרר מהטקסט המותאם. אם לא נמצא התאמה, אנו מגדירים את הערך המתאים ל-None.

invoice_number = re.search(r'Invoice Numbers*ns*n(.+?)s*n', text).group(1).strip()
total_amount_due = re.search(r'Total Dues*ns*n(.+?)s*n', text).group(1).strip() # Extract the invoice date
invoice_date_pattern = re.compile(r'Invoice Dates*ns*n(.+?)s*n')
invoice_date_match = invoice_date_pattern.search(text)
if invoice_date_match: invoice_date = invoice_date_match.group(1).strip()
else: invoice_date = None # Extract the due date
due_date_pattern = re.compile(r'Due Dates*ns*n(.+?)s*n')
due_date_match = due_date_pattern.search(text)
if due_date_match: due_date = due_date_match.group(1).strip()
else: due_date = None

שלב 4: הדפסת הנתונים

לבסוף, אנו מדפיסים את כל הנתונים שחולצו מהחשבונית.

print('Invoice Number:', invoice_number)
print('Date:', date)
print('Total Amount Due:', total_amount_due)
print('Invoice Date:', invoice_date)
print('Due Date:', due_date)

קֶלֶט

sample-invoice.pdf

תְפוּקָה

Invoice Date: January 25, 2016
Due Date: January 31, 2016
Invoice Number: INV-3337
Date: January 25, 2016
Total Amount Due: $93.50

שימו לב שהגישה המתוארת כאן היא ספציפית למבנה ולפורמט של החשבונית לדוגמה. בפועל, הטקסט המופק מחשבוניות שונות יכול להיות בעל צורות ומבנים משתנים, מה שמקשה על יישום פתרון אחד המתאים לכולם. כדי לטפל בווריאציות כאלה, ייתכן שיידרשו טכניקות מתקדמות כגון זיהוי ישויות בשם (NER) או מיצוי זוג מפתח-ערך, בהתאם למקרה השימוש הספציפי.

חילוץ טבלאות מחשבוניות PDF שנוצרו באופן אלקטרוני יכול להיות משימה פשוטה, הודות לספריות כמו Tabula וקמלוט. הקוד הבא מדגים כיצד להשתמש בספריות אלה כדי לחלץ טבלאות מחשבונית PDF.

from tabula import read_pdf
from tabulate import tabulate
file = "sample-invoice.pdf"
df = read_pdf(file ,pages="all")
print(tabulate(df[0]))
print(tabulate(df[1]))

קֶלֶט

חשבונית לדוגמה.pdf

תְפוּקָה

- ------------ ----------------
0 Order Number 12345
1 Invoice Date January 25, 2016
2 Due Date January 31, 2016
3 Total Due $93.50
- ------------ ---------------- - - ------------------------------- ------ ----- ------
0 1 Web Design $85.00 0.00% $85.00 This is a sample description...
- - ------------------------------- ------ ----- ------

אם אתה צריך לחלץ עמודות ספציפיות מחשבונית (חשבונית לא מובנית), ואם החשבונית מכילה מספר טבלאות בפורמטים משתנים, ייתכן שיהיה עליך לבצע עיבוד אחר כדי להשיג את הפלט הרצוי. עם זאת, כדי להתמודד עם אתגרים כאלה, ניתן להשתמש בטכניקות מתקדמות כגון ראייה ממוחשבת וזיהוי תווים אופטי (OCR) כדי לחלץ נתונים מחשבוניות ללא קשר לפריסות שלהן.

זיהוי פריסות של חשבוניות להחלת OCR

בדוגמה זו, נשתמש ב-Tesseract, מנוע OCR פופולרי עבור Python, כדי לנתח דרך תמונת חשבונית.

שלב 1: ייבוא ​​ספריות נחוצות

ראשית, אנו מייבאים את הספריות הדרושות: OpenCV (cv2) לעיבוד תמונה, ו-pytesseract עבור OCR. אנו גם מייבאים את מחלקת הפלט מ-pytesseract כדי לציין את פורמט הפלט של תוצאות ה-OCR.

import cv2
import pytesseract
from pytesseract import Output

שלב 2: קרא את תמונת החשבונית לדוגמה

לאחר מכן אנו קוראים את תמונת החשבונית לדוגמה sample-invoice.jpg באמצעות cv2.imread() ושמור אותו במשתנה img.

img = cv2.imread('sample-invoice.jpg')

שלב 3: בצע OCR על התמונה והשיג את התוצאות בפורמט מילון

לאחר מכן, אנו משתמשים pytesseract.image_to_data() לבצע OCR על התמונה ולקבל מילון מידע על הטקסט שזוהה. ה output_type=Output.DICT ארגומנט מציין שאנו רוצים את התוצאות בפורמט מילון.

לאחר מכן אנו מדפיסים את המפתחות של המילון המתקבל באמצעות הפונקציה keys() כדי לראות את המידע הזמין שאנו יכולים לחלץ מתוצאות ה-OCR.

d = pytesseract.image_to_data(img, output_type=Output.DICT)
# Print the keys of the resulting dictionary to see the available information
print(d.keys())

שלב 4: דמיין את הטקסט שזוהה על ידי ציור תיבות תוחמות

כדי לדמיין את הטקסט שזוהה, נוכל לשרטט את התיבות התוחמות של כל מילה שזוהתה באמצעות המידע שבמילון. אנו משיגים תחילה את מספר בלוקי הטקסט שזוהו באמצעות ה len() פונקציה, ולאחר מכן לולאה מעל כל בלוק. עבור כל בלוק, אנו בודקים אם ציון הביטחון של הטקסט שזוהה גדול מ-60 (כלומר, יש סיכוי גבוה יותר שהטקסט שזוהה יהיה נכון), ואם כן, אנו מאחזרים את מידע התיבה התוחמת ומשרטטים מלבן סביב הטקסט באמצעות cv2.rectangle(). לאחר מכן אנו מציגים את התמונה המתקבלת באמצעות cv2.imshow() והמתן עד שהמשתמש ילחץ על מקש לפני סגירת החלון.

n_boxes = len(d['text'])
for i in range(n_boxes): if float(d['conf'][i]) > 60: # Check if confidence score is greater than 60 (x, y, w, h) = (d['left'][i], d['top'][i], d['width'][i], d['height'][i]) img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)

תְפוּקָה

זיהוי ישות בשם (NER) היא טכניקת עיבוד שפה טבעית שניתן להשתמש בה כדי לחלץ מידע מובנה מטקסט לא מובנה. בהקשר של חילוץ חשבוניות, ניתן להשתמש ב-NER לזיהוי ישויות מפתח כגון מספרי חשבוניות, תאריכים וסכומים.

ספריית NLP פופולרית אחת הכוללת פונקציונליות NER היא ספא. spaCy מספקת מודלים מאומנים מראש עבור NER במספר שפות, כולל אנגלית. להלן דוגמה כיצד להשתמש ב- spaCy כדי לחלץ מידע מחשבונית:

שלב 1: יבוא Spacy וטען דגם מאומן מראש

בדוגמה זו, אנו טוענים תחילה את המודל האנגלי המאומן מראש עם NER באמצעות ה spacy.load() פונקציה.

import spacy
# Load the English pre-trained model with NER
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')

שלב 2: קרא את חשבונית ה-PDF כמחרוזת והחל את מודל NER על טקסט החשבונית

לאחר מכן אנו קוראים את קובץ ה-PDF של החשבונית כמחרוזת ומחילים את מודל ה-NER על הטקסט באמצעות nlp() פונקציה.

with open('invoice.pdf', 'r') as f: text = f.read() # Apply the NER model to the invoice text
doc = nlp(text)

שלב 3: חלץ את מספר החשבונית, התאריך והסכום הכולל לתשלום

לאחר מכן, אנו חוזרים על הישויות שזוהו בטקסט החשבונית באמצעות לולאת for. אנו משתמשים ב- label_ attribute של כל ישות כדי לבדוק אם היא תואמת את מספר החשבונית, התאריך או הסכום הכולל לתשלום. אנו משתמשים בהתאמת מחרוזות ובאותיות קטנות כדי לזהות את הישויות הללו על סמך הרמזים ההקשריים שלהן.

invoice_number = None
invoice_date = None
total_amount_due = None for ent in doc.ents: if ent.label_ == 'INVOICE_NUMBER': invoice_number = ent.text.strip() elif ent.label_ == 'DATE': if ent.text.strip().lower().startswith('invoice'): invoice_date = ent.text.strip() elif ent.label_ == 'MONEY': if 'total' in ent.text.strip().lower(): total_amount_due = ent.text.strip()

שלב 4: הדפס את המידע שחולץ
לבסוף, אנו מדפיסים את המידע שחולץ למסוף לצורך אימות. שים לב שהביצועים של מודל ה-NER עשויים להשתנות בהתאם לאיכות ולשונות של נתוני הקלט, כך שייתכן שיידרש התאמה ידנית כדי לשפר את הדיוק של המידע שחולץ.

print('Invoice Number:', invoice_number)
print('Invoice Date:', invoice_date)
print('Total Amount Due:', total_amount_due)

בסעיף הבא, בואו נדון בכמה מהאתגרים והפתרונות הנפוצים לחילוץ אוטומטי של חשבוניות.

אתגרים ופתרונות נפוצים

למרות היתרונות הרבים של השימוש ב-Python לחילוץ נתוני חשבוניות, עסקים עשויים עדיין להתמודד עם אתגרים בתהליך. להלן כמה אתגרים נפוצים המתעוררים במהלך חילוץ נתוני חשבוניות ופתרונות אפשריים להתגבר עליהם:

פורמטים לא עקביים

חשבוניות יכולות להגיע בפורמטים שונים, כולל נייר, PDF ודוא"ל, מה שיכול להפוך את זה למאתגר לחלץ ולעבד נתונים באופן עקבי. בנוסף, ייתכן שמבנה החשבונית לא תמיד יהיה זהה, מה שעלול לגרום לבעיות בחילוץ הנתונים

סריקות באיכות ירודה

סריקות באיכות נמוכה או סריקות עם זוויות מוטות עלולות להוביל לשגיאות בחילוץ הנתונים. כדי לשפר את הדיוק של חילוץ הנתונים, עסקים יכולים להשתמש בטכניקות עיבוד מקדים של תמונה כגון ביטול הטיה, בינאריזציה והפחתת רעש כדי לשפר את איכות הסריקה.

שפות וגדלים שונים של גופן

חשבוניות מספקים בינלאומיים עשויות להיות בשפות שונות, מה שעלול להיות קשה לעיבוד באמצעות כלים אוטומטיים. באופן דומה, חשבוניות עשויות להכיל גדלים וסגנונות גופנים שונים, מה שיכול להשפיע על הדיוק של חילוץ הנתונים. כדי להתגבר על האתגר הזה, עסקים יכולים להשתמש באלגוריתמים ובטכניקות של למידת מכונה כמו זיהוי תווים אופטי (OCR) כדי לחלץ נתונים בצורה מדויקת ללא קשר לשפה או לגודל הגופן.

מבנים מורכבים של חשבוניות

חשבוניות עשויות להכיל מבנים מורכבים כגון טבלאות מקוננות או סוגי נתונים מעורבים, שעלולים להיות קשים לחילוץ ולעיבוד. כדי להתגבר על האתגר הזה, עסקים יכולים להשתמש בספריות כמו Pandas כדי לטפל במבנים מורכבים ולחלץ נתונים בצורה מדויקת.

אינטגרציה עם מערכות אחרות (ERP)

לעתים קרובות יש לשלב נתונים שחולצו מחשבוניות עם מערכות אחרות, כגון תוכנות חשבונאות או תכנון משאבים ארגוניים (ERP), שיכולות להוסיף שכבה נוספת של מורכבות לתהליך. כדי להתגבר על האתגר הזה, עסקים יכולים להשתמש בממשקי API או במחברי מסד נתונים כדי לשלב את הנתונים שחולצו עם מערכות אחרות.

על ידי הבנה והתגברות על האתגרים הנפוצים הללו, עסקים יכולים לחלץ נתונים מחשבוניות בצורה יעילה ומדויקת יותר, ולקבל תובנות חשובות שיכולות לעזור לייעל את התהליכים העסקיים שלהם.

עם Nanonets, אתה יכול בקלות ליצור ולאמן מודלים של למידה חישובית לחילוץ נתוני חשבוניות באמצעות ממשק משתמש אינטואיטיבי מבוסס אינטרנט. אתה יכול לגשת למודלים המתארחים בענן המשתמשים באלגוריתמים חדישים כדי לספק לך תוצאות מדויקות, מבלי לדאוג לקבל מופע GCP או GPUs לאימון.

עם Nanonets, אתה מבין

GUI מבוסס אינטרנט קל לשימוש
Nanonets מספקת ממשק משתמש אינטואיטיבי מבוסס אינטרנט המתקשר עם ה-API שלנו, ומאפשר לך ליצור מודלים, לאמן אותם על הנתונים שלך, להשיג מדדים חיוניים כמו דיוק ודיוק ולהפעיל הסקה על התמונות שלך, כל זאת ללא צורך בכתיבת קוד כלשהו.

דגמים המתארחים בענן: עם Nanonets, אתה יכול לגשת למספר דגמים שניתן להשתמש בהם ישירות מהקופסה כדי לקבל פתרונות. לחלופין, אתה יכול לבנות את המודלים שלך שמתארחים בענן וניתן לגשת אליהם באמצעות בקשת API למטרות מסקנות. אין צורך לדאוג לגבי קבלת מופע GCP או GPUs לאימון.

אלגוריתמים עדכניים: המודלים של Nanonets משתמשים באלגוריתמים חדישים כדי לספק לך את התוצאות הטובות ביותר האפשריות. מודלים אלה מתפתחים ללא הרף כדי להפוך ליעילים יותר עם נתונים נוספים וטובים יותר, טכנולוגיה טובה יותר, עיצוב ארכיטקטורה טוב יותר והגדרות היפרפרמטר חזקות יותר.

חילוץ שדה קל: האתגר הגדול ביותר בבניית מוצר דיגיטציה של חשבוניות הוא מתן מבנה לטקסט שחולץ. OCR API של Nanonets מחלץ אוטומטית את כל השדות הדרושים עם ערכים ומציב אותם בטבלה או בפורמט JSON כדי שתוכל לגשת אליהם ולהתבסס עליהם בקלות.

מונע אוטומציה: אנו בחברת Nanonets מאמינים בכוחה של אוטומציה. אנו שואפים להפוך את למידת המכונה לכל מקום, והמטרה שלנו היא להפוך כל בעיה עסקית שפתרת באופן שדורש פיקוח אנושי מינימלי ותקציבים בעתיד. אוטומציה של תהליכים כמו דיגיטציה של חשבוניות יכולה ליצור השפעה מסיבית על הארגון שלך במונחים של יתרונות כספיים, שביעות רצון לקוחות ושביעות רצון העובדים.

התחל לבצע דיגיטציה של חשבוניות עם ננונטים - 1 לחץ על דיגיטציה:

<br> סיכום

מיצוי נתוני החשבוניות הוא תהליך קריטי לעסקים העוסקים בנפח גבוה של חשבוניות. חילוץ מדויק של נתונים מחשבוניות יכול להפחית משמעותית את השגיאות, לייעל את עיבוד התשלומים ובסופו של דבר לשפר את השורה התחתונה שלך.

Python הוא כלי רב עוצמה שיכול לפשט ולהפוך את תהליך חילוץ נתוני החשבוניות לאוטומטי. הרבגוניות והספריות הרבות שלו הופכים אותו לבחירה אידיאלית עבור עסקים המעוניינים לשפר את יכולות שליפת נתוני החשבוניות שלהם.

יתרה מכך, עם Nanonets, אתה יכול לייעל את תהליך חילוץ נתוני החשבוניות שלך עוד יותר. הפלטפורמה הקלה לשימוש שלנו מציעה מגוון של תכונות, כולל ממשק משתמש אינטואיטיבי מבוסס אינטרנט, מודלים המתארחים בענן, אלגוריתמים חדישים וחילוץ שדה בקלות.

לכן, אם אתם מחפשים פתרון יעיל וחסכוני למיצוי נתוני חשבוניות, אל תחפשו רחוק יותר מאשר Nanonets. הירשמו לשירות שלנו עוד היום ותתחילו לייעל את התהליכים העסקיים שלכם!

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. ידע מוגבר. גישה כאן.
• מקור: https://nanonets.com/blog/how-to-extract-data-from-invoices-using-python/