請求書データ抽出: 完全ガイド

請求書データ抽出: 完全ガイド

タイムスタンプ：8年2024月5日午前41時XNUMX分
請求書データ抽出: PlatoBlockchain データ インテリジェンスの完全ガイド。垂直検索。あい。

概要

現代のビジネス環境では、買掛金チームは請求書と支払いを可能な限り迅速かつ効率的に処理できなければなりません。組織が成長するにつれて、処理する必要がある請求書の数も増加し、チームの規模が大きくなり、処理時間が長くなります。これに加えて、手動による請求書データの抽出と処理は非常にエラーが発生しやすく、必要以上のリソースの投資につながります。請求書処理における最も重要な手順の 1 つは、請求書データの抽出です。手動で行う場合、この手順は最も時間がかかるだけでなく、最もエラーが発生しやすくなります。したがって、解決策は、これを手動で行うために大規模なチームを雇うことではなく、自動化された請求書データ抽出に投資することです。このブログ投稿では、請求書データ抽出とは何か、その方法、および請求書データ抽出の一般的な方法のいくつかについて説明します。

請求書データの抽出に入る前に、まず請求書とは何かを理解しましょう。

請求書とは、取引日、買い手と売り手の名前と住所、提供された商品またはサービスの説明、商品の数量、ユニットあたりの価格と合計金額。

請求書には、顧客およびベンダーの詳細、注文情報、価格設定、税金などの重要な情報が含まれています。支払いが処理される前に、この情報を抽出して注文書、商品明細書などの他の文書と照合する必要があります。

簡単そうに見えますが、請求書にはさまざまな形式があるため、請求書からデータを抽出するのは非常に時間がかかります。さらに、請求書には構造化データと非構造化データの両方が含まれており、手動で抽出するのは困難な場合があり、次のような自動請求書データ抽出ソフトウェアが必要になります。 ナノネット 請求書を迅速に処理できるようになります。

Nanonet の AI ベースの OCR ソフトウェアを使用して手動データ入力を自動化します。請求書から即座にデータを取得します。所要時間を短縮し、手作業を排除します。

請求書はさまざまなテンプレートで提供され、AP チームが請求書を処理する上で重要な場合もそうでない場合もあるさまざまな情報が含まれる可能性があるため、請求書データの抽出は AP チームにとって多くの課題になります。課題の一部を以下に示します。

  • さまざまな請求書フォーマット – 請求書には紙、PDF、EDI などのさまざまな形式があるため、請求書の抽出と処理が困難になる場合があります。
  • 請求書テンプレートのスタイル – 請求書にはフォーマット以外にもさまざまなテンプレートがあります。請求書には、最も重要な情報のみが含まれる場合もあれば、不要な情報が多数含まれる場合もあります。さらに、データ ポイントが請求書のさまざまな場所に存在する可能性があるため、データを手動で抽出するのに非常に時間がかかります。
  • データの品質と精度 – 請求書データを手動で抽出すると、抽出された情報に遅れや不正確さが生じる可能性があります。
  • 大量のデータ – 通常、組織は毎日膨大な数の請求書を処理する必要があります。これらの企業にとって、これを手動で行うことは非常に時間とコストがかかります。
  • 異なる言語 – 国際ベンダーは通常、さまざまな言語で請求書を共有しているため、AP チームがその言語に精通していないと手動で処理することが困難になる可能性があります。これらの請求書は、単純な自動化ソフトウェアでも処理が困難です。

抽出前にデータを準備することは、請求書処理における重要なフェーズを構成します。このステップは、特に大量のデータを処理する場合、またはエラー、不一致、または抽出プロセスの精度に影響を与える可能性のあるその他の要因を含む可能性のある非構造化データを処理する場合に、データの精度と信頼性を保証する上で極めて重要です。

抽出する請求書データを準備するための重要な手法の XNUMX つは、データのクリーニングと前処理です。

抽出用の請求書データを準備する重要な方法は、データのクリーニングと前処理です。このプロセスでは、抽出プロセスを開始する前に、データ内のエラー、不整合、およびさまざまな問題を認識して修正する必要があります。この目的には、次のようなさまざまな手法が使用されます。

  • データの正規化: データを、より簡単に処理および分析できる共通の形式に変換します。 これには、日付、時刻、およびその他のデータ要素の形式の標準化や、データを数値データやカテゴリ データなどの一貫したデータ型に変換することが含まれます。
  • テキストクリーニング: ストップ ワード、句読点、その他の非テキスト文字など、無関係または無関係な情報をデータから削除する必要があります。 これにより、OCR や NLP などのテキストベースの抽出手法の精度と信頼性が向上します。
  • データ検証: これには、抽出プロセスの精度に影響を与える可能性のあるエラー、不一致、その他の問題がないかデータをチェックすることが含まれます。これには、データが正確で最新であることを確認するために、データを顧客データベースや製品カタログなどの外部ソースと比較することが含まれる場合があります。
  • データ増強: データを追加または変更して、抽出プロセスの精度と信頼性を向上させます。 これには、ソーシャル メディアや Web データなどの追加のデータ ソースを追加して請求書データを補足することや、機械学習技術を使用して合成データを生成し、抽出プロセスの精度を向上させることが含まれます。

データ抽出にはさまざまな方法があります。請求書データ抽出の適切な方法を選択することは、AP チームが効果的に機能できるようにするために非常に重要です。

手動による請求書データ抽出: 手動による請求書データ抽出では、人間が物理的に請求書を確認し、関連情報を会計ソフトウェアに手動で入力し、支払いが行われる前にさらに照合および処理できます。このプロセスは非常に時間がかかり、人的ミスが発生しやすい可能性があります。通常、請求書データを手動で抽出すると遅延や支払いが発生し、ベンダーとの不必要な摩擦が生じる可能性があります。

  • オンラインデータ抽出ツール: 情報と形式がほとんど変わらない特定の種類のドキュメントから情報を抽出する必要がある場合、特定の使用例に対処するのに役立つツールが多数あります。たとえば、PDF をテキストに変換する必要がある場合、多くのオンライン ツールを使用して、AP チームがこのプロセスを合理化できます。変換ソフトウェアは、より信頼性が高く正確な抽出方法を提供します。ただし、日常的または複雑な請求書データ抽出プロセスの自動化機能はほとんど提供されません。
  • テンプレートベースの請求書データ抽出: テンプレート ベースの請求書データ抽出は、事前定義されたテンプレートの使用に依存して、ほとんど同じ形式のままの特定のデータ セットからデータを抽出します。たとえば、AP 部門が同じ形式の複数の請求書を処理する必要がある場合、抽出する必要があるデータはどの請求書でもほとんど同じままであるため、テンプレート ベースのデータ抽出が使用されることがあります。

    このデータ抽出方法は、形式が同じである限り、非常に正確です。 問題は、データ セットの形式が変更された場合に発生します。 これにより、テンプレートベースのデータ抽出で問題が発生する可能性があり、手動介入が必要になる場合があります。
    ソフトウェア

  • OCRを使用した請求書データの自動抽出: 複数の請求書タイプがある場合、またはデータを抽出する多数の請求書がある場合は、AI ベース OCRソフトウェア、のような ナノネット、最も便利なソリューションを提供します。このようなツールは、スキャンされた文書または画像からテキストを認識する OCR (光学文字認識) テクノロジーを提供します。

    これらのツールは非常に高速、効率的、安全かつスケーラブルです。 AI、ML、OCR を組み合わせて使用​​します。 RPA、テキストとパターンの認識、およびその他の複数の技術を使用して、抽出されたデータが正確で信頼できることを確認します。それだけではなく、これらは、 データ抽出ツール などの複数のソースからのテキスト抽出をサポートできます。 画像からテキストを抽出する、画像から手書きのテキストを抽出することもできます。

まとめ

結論として、すべての AP チームが請求書を効果的かつ効率的に処理できるようにするには、請求書データ抽出の自動化が不可欠です。ベンダーへの支払いを約束の時間内に行い、不必要な摩擦を避けるためには、設定された時間枠内で請求書を処理できることが重要です。

AP チームが使用する請求書データ抽出の手法と種類は、入力ソースとビジネスの特定のニーズによって異なるため、実装前に慎重に評価する必要があります。そうしないと、時間とリソースの両方が不必要に浪費される可能性があります。

手動の請求書データ抽出プロセスによって生じるボトルネックを排除します。 Nanonets がビジネスで請求書データ抽出を簡単に最適化するのにどのように役立つかをご覧ください。

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