ניתוח חשבוניות - חילוץ נתוני חשבוניות עבור קובצי PDF ומסמכים סרוקים

אם אי פעם נאלצתם לעבד חשבונית באופן ידני, אתם יודעים עד כמה התהליך יכול להיות גוזל זמן ומייגע. שלא לדבר, זה נוטה לטעויות מכיוון שקל לפספס משהו כשאתה עושה הכל ביד.

זה המקום שבו מנתחי חשבוניות נכנסים לתמונה. כלים אלה הופכים את תהליך חילוץ הנתונים מחשבוניות לאוטומטיות, ומאפשרים לקבל את המידע הדרוש לך במהירות ובקלות. זה יכול לחסוך לך הרבה זמן וטרחה ולעזור להבטיח שהחשבוניות שלך יעובדו בצורה מדויקת.

מאמר זה בוחן את התהליך של חילוץ נתוני חשבוניות באמצעות מנתחי חשבוניות, עם דיון בכמה מהשיטות הטובות ביותר לעשות זאת, כולל חילוץ טבלה, OCR מתקדם ולמידה עמוקה.

כמו כן, נבחן את היתרונות של חילוץ אוטומטי של נתוני חשבוניות על פני עיבוד ידני. בוא נצלול ישר פנימה.

מהו מנתח חשבוניות?

מנתח חשבוניות הוא סוג של תוכנה שנועדה לקרוא ולפרש מסמכי חשבוניות. זה יכול לכלול קובצי PDF, תמונות וסוגים אחרים של קבצים.

מטרתו של מנתח חשבוניות היא לחלץ מידע מפתח מתוך חשבונית, כגון מזהה החשבונית, הסכום הכולל לתשלום, תאריך החשבונית, שם הלקוח וכדומה. מנתחי חשבוניות יכולים לעזור להבטיח דיוק על ידי הימנעות מטעויות שעלולות להתרחש כתוצאה מחילוץ נתונים ידני.

לאחר מכן ניתן להשתמש במידע זה למטרות שונות, כגון אוטומציה של AP, תהליך סגירת חשבונאות סוף חודש, וניהול חשבוניות.

מנתחי חשבוניות יכולים להיות תוכניות עצמאיות או להיות משולבות במערכות תוכנה עסקיות גדולות יותר. כלים אלו מקלים על צוותים להפיק דוחות או לייצא את הנתונים ליישומים אחרים, כגון Excel והם משמשים לעתים קרובות לצד יישומי ניהול עסקיים אחרים.

ישנם פתרונות תוכנה רבים ושונים לניתוח חשבוניות בשוק, כך שבחירה באחד שעונה על הצרכים הספציפיים שלך היא חיונית.

איך עובד מנתח חשבוניות?

כדי להבין כיצד פועלים מנתחי חשבוניות, חשוב להיות בעל ידע מקצועי במנתחים.

מנתחים משמשים לפרש ולעבד מסמכים שנכתבו בשפת סימון ספציפית. הם מפרקים את המסמך לחתיכות קטנות יותר, הנקראות אסימונים, ולאחר מכן מנתחים כל אסימון כדי לקבוע את משמעותו וכיצד הוא משתלב במבנה הכללי של המסמך.

לשם כך, על מנתחים להיות בעלי הבנה טובה של הדקדוק של שפת הסימון המשמשת. זה מאפשר להם לזהות אסימונים בודדים ולהבין נכון את היחסים ביניהם. בהתאם למנתח, תהליך זה יכול להיות ידני או אוטומטי. מנתחים ידניים דורשים ממישהו לעבור במסמך ולזהות כל אסימון, בעוד שמנתחים אוטומטיים משתמשים באלגוריתמים כדי לזהות ולעבד אסימונים באופן אוטומטי. כך או כך, מנתחים ממלאים תפקיד חיוני בהיגיון במסמכים שנכתבו בשפות סימון.

בחילוץ נתונים, ניתוח חשבוניות יכול לנתח מסמך חשבונית ולחלץ מידע רלוונטי.

קחו למשל את המקרה שבו קיבלתם חשבוניות רבות וברצונכם לאחסן מהן נתונים בפורמט מובנה. ניתוח חשבוניות מאפשר לך לטעון את כל הקבצים ולהפעיל זיהוי תווים אופטי (OCR) כך שניתן יהיה לקרוא את הנתונים ולחלץ את כל צמדי המפתח-ערך תוך מספר דקות. לאחר מכן, תוכל להשתמש בכמה אלגוריתמים שלאחר עיבוד כדי לאחסן אותם בפורמטים קריאים יותר כמו JSON או CSV. אתה יכול גם לבנות תהליכים ותהליכי עבודה שימוש בניתוח חשבוניות כדי להפוך את חילוץ החשבוניות לאוטומטיות מהרישומים של העסק שלך.

ניתוח חשבוניות עם Python

Python היא שפת תכנות למשימות שונות לחילוץ נתונים, כולל ניתוח חשבוניות. חלק זה ילמד אותך כיצד להשתמש בספריות Python כדי לחלץ נתונים מחשבוניות.

בניית מנתח חשבוניות גנרי מתקדם שיכול לפעול על כל סוגי הנתונים היא קשה, מכיוון שהוא כולל משימות שונות כגון קריאת טקסט, טיפול בשפות, גופנים, יישור מסמכים וחילוץ צמדי מפתח-ערך. עם זאת, בעזרת פרויקטים בקוד פתוח וקצת כושר המצאה, נוכל לפחות לפתור כמה מהבעיות הללו ולהתחיל.

לדוגמה, נשתמש בכלי שנקרא tabula על חשבונית לדוגמה - ספריית פיתון כדי לחלץ טבלאות לניתוח חשבוניות. כדי להפעיל את קטע הקוד שלהלן, ודא שגם Python וגם tabula/tabulate מותקנים במחשב המקומי.

sample-invoice.pdf.

from tabula import read_pdf
from tabulate import tabulate
# PDF file to extract tables from
file = "sample-invoice.pdf"

# extract all the tables in the PDF file
#reads table from pdf file
df = read_pdf(file ,pages="all") #address of pdf file
print(tabulate(df[0]))
print(tabulate(df[1]))

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...
-  -  -------------------------------  ------  -----  ------

נוכל לחלץ את הטבלאות מקובץ PDF עם כמה שורות קוד. הסיבה לכך היא שקובץ ה-PDF עוצב היטב, מיושר ונוצר בצורה אלקטרונית (לא נקלט במצלמה). לעומת זאת, אם המסמך היה נלכד על ידי מצלמה במקום להיות מופק אלקטרונית, לאלגוריתמים הללו היה הרבה יותר קשה לחלץ את הנתונים - כאן נכנס לתמונה זיהוי תווים אופטי.

בוא נשתמש טסראקט, מנוע OCR פופולרי עבור python, לנתח באמצעות חשבונית.

import cv2
import pytesseract
from pytesseract import Output

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

d = pytesseract.image_to_data(img, output_type=Output.DICT)
print(d.keys())

זה אמור לתת לך את הפלט הבא -

dict_keys(['level', 'page_num', 'block_num', 'par_num', 'line_num', 'word_num', 'left', 'top', 'width', 'height', 'conf', 'text'])

באמצעות מילון זה, נוכל לקבל כל מילה שזוהתה, מידע על התיבה התוחמת שלה, הטקסט שבה, וציוני הביטחון שלה.

אתה יכול לשרטט את התיבות באמצעות הקוד למטה -

n_boxes = len(d['text'])
for i in range(n_boxes):
    if float(d['conf'][i]) > 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)

תראה את הפלט הבא:

כך נוכל להשתמש ולזהות את האזורים של חשבונית. עם זאת, יש לבנות אלגוריתמים מותאמים אישית לחילוץ זוג מפתח-ערך. נלמד יותר על כך בסעיפים הבאים.

הבעיות עם מנתחי חשבוניות מדור קודם (לכידת כללים)

כיום, ארגונים רבים עדיין מסתמכים על מערכות מדור קודם לחילוץ נתוני חשבוניות.

מערכות "מבוססות כללים" אלו מנתחות כל פריט שורה בחשבוניות ולאחר מכן משווים אותם מול מערכת כללים כדי לקבוע אם יש להוסיף את המידע למסד הנתונים שלהן.

שיטה זו הייתה בשימוש במשך זמן רב אך יש לה מספר חסרונות. בואו נסתכל על כמה בעיות נפוצות שעומדות בפני מנתחי חשבוניות מדור קודם.

• הטיית עמוד בזמן סריקה: בעיה אחת עם מנתחי חשבוניות מבוססי כללים היא שהם יכולים להתקשות עם "הטיית עמוד". זה מתרחש כאשר השדות בחשבונית אינם ממוקמים בקו ישר, מה שמקשה על המנתח לזהות ולחלץ במדויק את הנתונים. זה יכול להיגרם לעתים קרובות על ידי מדפסות שאינן מדפיסות באופן שווה או על ידי הזנה ידנית של נתונים שאולי אינם מיושרים כראוי.
• שינוי פורמט: אחת הבעיות הנפוצות ביותר בהן מתמודד עסק היא חשבוניות שאינן מעוצבות בפורמט סטנדרטי. זה יכול לגרום לבעיות בעת ניסיון לחלץ נתונים מחשבונית. לדוגמה, ניתן להשתמש בגופנים שונים, ופריסה של החשבונית עשויה להשתנות מחודש לחודש. קשה לנתח את הנתונים ולקבוע מה כל עמודה מייצגת. לדוגמה, ניתן להוסיף כמה שדות חדשים לחשבונית, או כמה שדות קיימים יכולים להיות ממוקמים במיקומים שונים. או שיכול להיות מבנה חדש לגמרי שבגללו מנתח מבוסס כללים רגיל לא יוכל לזהות חשבוניות בצורה נכונה.
• שאיבת שולחנות: חולצי טבלאות מבוססי כללים הם לרוב הדרך הפשוטה והקלה ביותר לחלץ נתונים מטבלה. עם זאת, יש להם את המגבלות שלהם כאשר מתמודדים עם טבלאות שאינן מכילות כותרות כלשהן או כוללות ערכי null בעמודות ספציפיות, מכיוון שהתרחישים הללו יגרמו ללולאה אינסופית במהלך העיבוד, שתגרום לבזבוז זמן על טעינת שורות ארוכות אינסופיות לזיכרון (או לא פלט שום דבר בכלל) אם היו ביטויים תלויים המעורבים גם בתכונות אלו. בנוסף, כאשר טבלאות משתרעות על פני עמודים מרובים, מנתחים מבוססי כללים מתייחסים אליהן כטבלאות שונות במקום אחת וכך מטעים את תהליך החילוץ.

בנו מנתח חשבוניות מבוסס AI עם Nanonets

מנתחי חשבוניות עם זיהוי תווים אופטי (OCR) ולמידה עמוקה יכולים לחלץ נתונים מחשבוניות שנסרקו או הומרו לקובצי PDF. נתונים אלה יכולים לאחר מכן לאכלס תוכנת הנהלת חשבונות, לעקוב אחר הוצאות ולהפיק דוחות.

אלגוריתמי למידה עמוקה יכולים ללמוד כיצד לזהות אלמנטים ספציפיים בחשבונית, כגון שם הלקוח, כתובתו ופרטי המוצר. זה מאפשר חילוץ נתונים מדויק יותר ויכול להפחית את הזמן הדרוש להזנת נתונים ידנית למערכת. עם זאת, בניית אלגוריתמים כאלה דורשת הרבה זמן ומומחיות, אבל אל דאגה; לננונטים יש את הגב שלך!

Nanonets היא תוכנת OCR המשתמשת בבינה מלאכותית כדי להפוך את החילוץ של טבלאות אוטומטית ממסמכי PDF, תמונות וקבצים סרוקים. שלא כמו פתרונות אחרים, זה לא דורש כללים ותבניות נפרדים עבור כל סוג מסמך חדש. במקום זאת, היא מסתמכת על אינטליגנציה קוגניטיבית כדי לטפל במסמכים מובנים למחצה ולא נראים תוך שיפור לאורך זמן. אתה יכול גם להתאים אישית את הפלט כדי לחלץ רק טבלאות או כניסות נתונים לעניין שלך.

זה מהיר, מדויק, קל לשימוש, מאפשר למשתמשים לבנות דגמי OCR מותאמים אישית מאפס, ויש לו כמה שילובים מסודרים של Zapier. עשה דיגיטציה של מסמכים, חלץ טבלאות או שדות נתונים, ושלב עם האפליקציות היומיומיות שלך באמצעות ממשקי API בממשק פשוט ואינטואיטיבי.

[תוכן מוטבע]

מדוע Nanonets הוא מנתח ה-PDF הטוב ביותר?

• Nanonets יכול לחלץ נתונים על הדף בעוד שמנתחי PDF שורת הפקודה מחלצים רק אובייקטים, כותרות ומטא נתונים כגון (כותרת, #pages, סטטוס הצפנה וכו')
• טכנולוגיית הניתוח של Nanonets PDF אינה מבוססת תבנית. מלבד הצעת מודלים שהוכשרו מראש למקרי שימוש פופולריים, אלגוריתם הניתוח של Nanonets PDF יכול להתמודד גם עם סוגי מסמכים שלא נראים!
• מלבד טיפול במסמכי PDF מקוריים, יכולות ה-OCR המובנות של Nanonet מאפשרות לה לטפל גם במסמכים ותמונות סרוקות!
• תכונות אוטומציה חזקות עם יכולות AI ו- ML.
• ננונטים מטפלות בקלות בנתונים לא מובנים, אילוצי נתונים נפוצים, מסמכי PDF מרובי עמודים, טבלאות ופריטים מרובי שורות.
• Nanonets הוא כלי ללא קוד שיכול ללמוד ולהתאמן מחדש על נתונים מותאמים אישית כדי לספק פלטים שאינם דורשים עיבוד לאחר.

ניתוח אוטומטי של חשבוניות עם Nanonets - יצירת תהליכי עבודה של עיבוד חשבוניות ללא מגע לחלוטין

שלב את הכלים הקיימים שלך עם Nanonets והפוך את איסוף הנתונים, ייצוא האחסון והנהלת חשבונות אוטומטית.

Nanonets יכול גם לעזור באוטומציה של תהליכי עבודה של ניתוח חשבוניות על ידי:

• ייבוא ​​ואיחוד נתוני חשבוניות ממקורות מרובים - דואר אלקטרוני, מסמכים סרוקים, קבצים/תמונות דיגיטליות, אחסון בענן, ERP, API וכו'.
• לכידה וחילוץ של נתוני חשבוניות בצורה חכמה מחשבוניות, קבלות, חשבונות ומסמכים פיננסיים אחרים.
• סיווג וקידוד עסקאות על בסיס חוקים עסקיים.
• הגדרת זרימות עבודה של אישור אוטומטי כדי לקבל אישורים פנימיים ולנהל חריגים.
• התאמה של כל העסקאות.
• שילוב חלק עם ERPs או תוכנות הנהלת חשבונות כגון Quickbooks, Sage, Xero, Netsuite ועוד.