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財務書類のデジタル化は、銀行などの金融機関だけでなく、個々の銀行の顧客や企業にとっても重要なタスクです。 銀行は、物理的な顧客レコードを操作可能なデジタル形式に変換する必要があり、顧客およびビジネス銀行の顧客は、他の金融処理操作のために銀行の明細書やその他のそのような文書からデータを抽出する必要があります。 光学式文字認識(OCR)ツールは、銀行取引明細書やその他の銀行文書からデータを抽出するのに役立ちます。
OCRとは何か、銀行部門でどのように使用されているかを見てみましょう。特に、顧客や組織が銀行取引明細書からデータを抽出するのにどのように役立つかに焦点を当てています。 銀行取引明細書OCRのさまざまな適用分野についても説明します。
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OCRとは
光学式文字認識またはOCRは、その単純な形式で、スキャンされたドキュメント、カメラ画像、および画像のみのpdfからデータを抽出して後続の処理を行うソフトウェアです。 画像内の文字はソフトウェアによって優先的に選択され、さらに操作できるデジタルデータに変換されます。
OCRの基本バージョンでは、親ドキュメントに存在するすべてのテキストは、関連性や重要性による区別なしに抽出されます。 その後、アンサンブルから必要な情報を抽出するには、人間の努力が必要です。
次世代のOCR(ゾーンOCR)は、事前に設定されたルールに従って、ドキュメントの特定のゾーンまたは領域に存在する特定のデータを抽出します。
最近では、 ナノネット AIおよびML機能を備えており、テキストを分類されたデータにインテリジェントに変換し、変換中に発生する可能性のあるエラーをチェックできます。
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OCRは銀行セクターでどこで使用されていますか?
銀行セクターでのOCRの使用は、銀行による使用と顧客やその他の事業体による使用のXNUMXつのカテゴリに分類されます。 銀行は、顧客情報をデジタルレコードに変換するため、署名の比較、顧客のオンボーディングなどにOCRを使用します。
この記事の残りの部分では、特に銀行取引明細書からデータを抽出するために、顧客やその他の銀行以外の企業がOCRをどのように使用できるかを説明します。
個人であれ組織であれ、すべての銀行口座保有者が銀行取引明細書を処理します。 銀行または口座明細書は、銀行が顧客に発行する文書であり、特定の期間における預金者の銀行口座での活動を説明します。 銀行取引明細書からのOCR主導のデータ抽出は、口座保有者が口座残高を監視し、手数料と利息を追跡し、個人情報詐欺を検出するのに役立ちます。 銀行取引明細書の抜粋は、税の計算と申告にも重要です。
企業にとって、銀行取引明細書からのデータの抽出は、事業の進捗状況を監視するのに役立ち、税務申告業務の財務記録として機能します。 企業は、銀行取引明細書から抽出されたデータを使用して、会社の財務状態、総資産、アイデンティティ負債を評価し、控除額を一覧表示できます。
銀行取引明細書から抽出されたデータは、個人の住所確認、本人確認、クレジットスコア評価などの活動のために銀行以外の組織によって使用されます。 銀行取引明細書OCRは、次の分野で役立ちます。
- ヘルスケア:銀行の明細書は、医療費、保険金請求を処理し、クレジットを発行するために、ヘルスケアシステムによって患者に求められます。 これらのステートメントから中央データベースへのデータの手動入力は、時間がかかり、エラーが発生しやすくなります。 ゾーンおよびAI対応のOCRは、プロセスを迅速化し、エラーの発生を排除できます。
- 不動産:土地や不動産の購入には、販売承認のために潜在的な購入者の銀行取引明細書が必要になることがよくあります。 銀行取引明細書は、不動産の購入、販売、賃貸、または賃貸の住所と身元の証明としても使用されます。 銀行取引明細書OCRは、不動産業者および不動産業者が潜在的な顧客の銀行取引明細書をデジタル化して、購入/リース/賃貸プロセスの処理を高速化するのに役立ちます。
- ローン:銀行やその他の金融機関によるローン申請の処理と承認には、申請者の銀行取引明細書が必要です。 銀行取引明細書OCRは、ローン承認プロセスを促進するためにこれらの機関によって一般的に使用されます。
銀行取引明細書OCRの使用方法を理解するには、銀行取引明細書の内容を理解することが重要です。
反復的な手動タスクを自動化したいですか? Nanonetsワークフローベースのドキュメント処理ソフトウェアを確認してください。 請求書、IDカード、または自動操縦のドキュメントからデータを抽出します。
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銀行取引明細書の構造と内容
銀行取引明細書は、特定の期間に特定の口座で行われたすべての取引の概要です。 必ず次の情報が含まれます
- 口座番号と口座名義人の詳細
- 声明の期間
- アカウントの開始残高と終了残高
- 収入、現金預金などの形での預金。
- アカウントで獲得した利息
- アカウントに対して請求されるサービス料金とペナルティ
- 資金は、現金、小切手などの形で口座から引き落とされます。
また、口座の種類などの他の情報や、銀行の住所、支店名などの他の銀行の詳細が含まれている場合もあります。
上記のデータが明細書のどこにどのように配置されるかは銀行によって異なりますが、一般に、口座明細書は物理的にXNUMXつの部分に分けられます。
- 氏名、住所、電話番号などの口座名義人の詳細を含む部分。
- この部分には、A / C番号、口座タイプ(普通預金と小切手など)、支店の詳細などの口座の詳細が含まれています。
- 取引部分には、クレジット、デビット、利息、および課されるペナルティに関連する日付、説明、および金額が含まれます。
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Nanonets などのスマート OCR を使用して銀行取引明細書からデータを抽出する方法
顧客は、紙の印刷物またはデジタル文書のいずれかとして銀行取引明細書を受け取る場合があります。 ミニステートメントはATMからも印刷できます。 ハードコピーステートメントの場合、最初に印刷されたステートメントをスキャンする必要があります。 多くのスキャナーにはシンプルなOCRソフトウェアが付属しており、ドキュメント画像を編集可能なテキストドキュメントに変換できます。 ステートメントがデジタルドキュメントとして、通常はパスワードで保護されたpdfファイルまたはExcelシートとして受信された場合、ゾーンOCRを実行すると、関連する必要な情報を抽出し、スプレッドシートまたはデータベースに保存して、後で処理できます。
Nanonets などの高度な OCR ツールは、銀行取引明細書からデータをスプレッドシート データまたは CSV ファイルに抽出するのに役立ちます。ナノネットは AI を使用して文書内のテキスト、データ、表、グラフ、その他の要素を認識し、関連するデータのみを抽出して選択した形式で保存します。 Nanonets の PDF スクレーパー OCR は、銀行取引明細書を Excel ファイル (CVS、XML、JSON など) などの機械読み取り可能な構造化データ形式に変換する場合に特に役立ちます。このような構造化データは、自動化されたワークフローに簡単に含めて処理できます。銀行取引明細書の自動処理と管理により、企業の財務業務が合理化され、遅延やエラーが回避されます。
銀行取引明細書は、次の簡単な手順でNanonetsを使用してExcel、CSV、JSON、またはXML出力データに変換できます。
- Nanonets にログインし、[Create Your Own] を選択してカスタム OCR モデルを構築します。
- Nanonets のアルゴリズムのトレーニング セットとして機能するサンプル PDF 銀行取引明細書をアップロードします。
- PDF 銀行取引明細書に注釈を付けて、サンプル銀行取引明細書内の重要/関連データまたは取引を識別するように Nanonets のアルゴリズムをトレーニングします。
- カスタム OCR モデルの構築 – Nanonets は深層学習を活用してさまざまな OCR モデルを構築し、それらを互いにテストして最も正確なモデルを選択します。
- テストと検証–実際の銀行取引明細書をいくつか追加して、カスタムOCRモデルが適切に機能するかどうかを確認します
- エクスポート–トランザクション/データが正しく認識、抽出、表示されている場合は、ファイルをエクスポートします– PDFステートメントから抽出されたデータをExcel、CVS、JSON、またはXML出力としてダウンロードします
Nanonetsは、銀行取引明細書をデジタル形式に変換する際に次の利点を提供します。
- 柔軟性:Nanonetsの深層学習アルゴリズムは、手書きのテキスト、複数の言語、低解像度の画像、新しいまたは筆記体のフォントとさまざまなサイズの画像、影のあるテキスト、傾斜したテキスト、ランダムな非構造化テキスト、画像ノイズ、ぼやけた画像などを簡単に処理できますより一般的なデータの制約。
- カスタマイズ可能性:独自の/カスタムデータを使用してNanonetsのOCRモデルをトレーニングすると、特定のビジネス要件を満たすのに役立ちます。 銀行の明細書の形式は、銀行と口座の種類によって異なります。
- さまざまな形式を認識するようにOCRモデルをトレーニングする機能は、複数の銀行にさまざまな種類のアカウントを持つ組織にとって理想的です。
- 変更への適応性:既存のモデルを新しいデータで簡単に再トレーニングできるため、NanonetsのOCRモデルは予期しない変更に適応できます。
- これにより、銀行のドキュメント形式の変更や新しいデータ キャプチャ要件に簡単に対応できます。
- テーブルの検出: 構造化された行と列の情報を含むテーブルの自動検出は、銀行取引明細書のデジタル化に特に役立ちます。
- Nanonetsは、CSV、Excel、JSONなどの複数の形式にテーブルをエクスポートする機能を提供します。
- 後処理は必要ありません。関連データの抽出とインテリジェントに構造化されたフィールドへの自動並べ替えにより、手動の後処理が最小限に抑えられます。
- 英語以外または複数の言語で動作します。 この機能は、国境を越えて働く多国籍企業にとって重要です。
- 使いやすさ、複数のドキュメントのバッチ処理、複数の会計ソフトウェアとのシームレスな双方向統合。
請求書や領収書を扱う場合、またはIDの確認について心配する場合は、Nanonetsをチェックしてください。 オンラインOCR or PDFテキストエクストラクタ PDFドキュメントからテキストを抽出するには 無料で。 詳細については、以下をクリックしてください Nanonetsエンタープライズ自動化ソリューション.
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取り除く
銀行取引明細書OCRは、銀行取引明細書から関連する要素を抽出し、将来の処理のために論理的な方法でそれらを保存できます。 NanonetsのようなAI対応のOCRツールは、サービス提供の品質を高め、エラーのない重要な財務データへのアクセスを提供し、進捗状況と財務状況の定期的な評価を可能にすることで、銀行、個人、および銀行取引明細書を扱うすべての組織を支援します。
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ナノネット オンラインOCR&OCR API 多くの興味深いものがあります ユースケース t帽子はあなたの業績を最適化し、コストを節約し、成長を後押しすることができます。 詳細 Nanonetsのユースケースを製品にどのように適用できるか。
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