請求書を効率的に管理することは、企業が円滑なキャッシュ フローと正確な財務記録を維持するために不可欠です。光学式文字認識 (OCR) テクノロジーは、組織が請求書処理を合理化し、精度を高め、財務ワークフローを高速化できるようにする重要なツールとして浮上しています。 OCR ソフトウェアは請求書からのデータ抽出を自動化することで、手動データ入力の負担を大幅に軽減し、エラーを軽減し、リソースの使用率を最適化します。
請求書に対する OCR の主な使用例には次のようなものがあります。
- 小売商: 小売業者は、サプライヤーからの製品、サービス、営業経費に関する大量の請求書を処理します。 OCR はこれらの請求書の処理を自動化し、在庫コスト、ベンダーの支払い、経費管理を正確に記録するのに役立ちます。
- 製造: 製造会社は、原材料、機器の購入、メンテナンス サービス、物流の請求書を受け取ります。請求書の OCR により処理が合理化され、コスト追跡、在庫管理、サプライ チェーンの最適化が容易になります。
- ヘルスケア: 医療機関は、医療用品、機器メンテナンス、施設管理、および行政サービスの請求書を受け取ります。請求書の OCR は、これらを効率的に管理し、規制要件への準拠とベンダーへのタイムリーな支払いを保証するのに役立ちます。
- 金融と銀行: 金融機関は、IT サービス、コンサルタント料、事務用品、施設管理などの経費の請求書を処理します。 OCR テクノロジーにより、銀行や金融会社は請求書の処理、経費管理、ベンダーへの支払いを合理化できます。
- ホスピタリティ・ツーリズム: ホテル、レストラン、旅行代理店は、飲食用品、宿泊サービス、交通費、マーケティング費用の請求書を受け取ります。 OCR は請求書処理の自動化に役立ち、企業がコストを追跡し、予算を管理し、収益性を向上できるようにします。
- ユーティリティ: 公益事業会社は、エネルギー、水道、廃棄物管理、メンテナンス サービスの請求書を受け取ります。請求書の OCR により処理が容易になり、公共事業部門における正確な請求、コスト配分、規制遵守が保証されます。
- 建設およびエンジニアリング: 建設会社やエンジニアリング会社は、資材、下請けサービス、機器レンタル、プロジェクト管理の請求書を処理します。 OCR テクノロジーは請求書の処理を合理化し、タイムリーな支払い、プロジェクトのコスト追跡、予算管理を可能にします。
- 物流と輸送: 物流会社は、貨物サービス、倉庫保管、通関、輸送機器の請求書を処理します。 OCR は、これらの請求書を効率的に管理し、サプライ チェーンの運用を最適化し、諸経費を削減するのに役立ちます。
- 政府および公共部門: 政府機関および公共機関は、調達、公共料金、インフラストラクチャ プロジェクト、および行政サービスの請求書を受け取ります。 OCR は請求書処理を合理化し、公共部門における透明性、説明責任、費用対効果を強化します。
- 法務および専門サービス: 法律事務所、コンサルティング会社、およびその他の専門サービス プロバイダーは、法律サービス、コンサルティング料金、ソフトウェア ライセンス、および事務経費の請求書を受け取ります。 OCR テクノロジーは請求書処理を自動化し、正確な請求、顧客管理、財務報告を可能にします。
2024 年の請求書に最適な OCR をいくつか紹介します。無料の請求書 OCR ソフトウェアもいくつかチェックします。
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。請求書からデータを即座に取得し、データ ワークフローを自動化します。所要時間を短縮し、手作業を排除します。
2024 年の請求書に最適な OCR
入手可能な最高の請求書 OCR ソフトウェアをいくつか見てみましょう。
1. ナノネット
Nanonets は、請求書処理のニーズに合わせてカスタマイズされた最先端の AI を活用した OCR ソリューションを提供します。 Nanonets は、OCR、機械学習画像処理、ディープラーニング機能を含む高度な技術スタックにより、さまざまな形式や構造の請求書から関連情報を正確に抽出することに優れています。
このプラットフォームの強みは、非構造化請求書データを構造化デジタル形式に迅速かつ正確に変換する機能にあり、手動でのデータ入力の必要性を排除し、エラーを軽減します。この効率性により、企業は適時性を維持し、予算の制約を遵守することができます。
Nanonets は、ユーザーフレンドリーなインターフェイスを特徴としており、ユーザーが直感的にナビゲートしてその堅牢な機能を利用できるようにしています。その優れた製品の 1 つは、ユーザーがカスタム OCR モデルを一から作成できる柔軟性であり、企業がソリューションを特定の請求書処理要件に合わせて調整できるようになります。
さらに、Nanonets は、API を介した日常的なアプリケーションとのシームレスな統合機能や、便利な Zapier 統合を誇ります。この相互運用性により、OCR ソリューションと他の重要なビジネス ツールの間でスムーズなデータ交換が可能になり、ワークフローの効率が向上します。
長所:
- 近代的なUI
- 大量のドキュメントを処理します
- 合理的な価格
- 使いやすさ
- ゼロショットまたはゼロトレーニングデータ抽出
- データの認知的キャプチャ –最小限の介入で
- 開発者の社内チームは必要ありません
- アルゴリズム/モデルはトレーニング/再トレーニング可能
- 優れたドキュメントとサポート
- 多くのカスタマイズオプション
- 統合オプションの幅広い選択肢
- 英語以外または複数の言語で動作します
- 複数の会計ソフトウェアとのシームレスな双方向統合
- 開発者向けの優れたOCRAPI
短所:
- テーブルキャプチャUIが改善される可能性があります
Nanonetsの事前トレーニング済みOCRエクストラクタまたは あなた自身のものをつくる カスタムOCRモデル。 あなたもすることができます デモを予約する OCRの詳細については ユースケース!
2. ABBYY フレキシカプチャー
FlexiCapture は柔軟でカスタマイズ可能なプラットフォームを提供し、企業が独自の請求書処理要件に合わせてソリューションを調整できるようにします。
FlexiCapture は、直感的なユーザー インターフェイスとシームレスな統合機能により、合理化された請求書処理ワークフロー、より迅速な承認、および規制基準へのコンプライアンスの強化を可能にします。 ABBYY FlexiCapture は、請求書処理業務の最適化を目指す企業向けの包括的で信頼性の高い OCR ソリューションです。
長所:
- 画像を非常によく認識します
- ハードコピー結果をシステムに簡単に保存
- ERPシステムとうまく統合
- ドキュメントからのデータ抽出を(ある程度まで)自動化します
短所:
- 初期設定は困難で複雑になる可能性があります
- 請求書の自動処理 設定されていません
- 既製のテンプレートはありません
- カスタマイズが難しい
- 利用可能なリソースがありません
- RPAソリューションとの統合が改善される可能性があります
- 低解像度の画像/ドキュメントでは精度が低い
- 特定のセクションでエラーが発生した場合でも、バッチ検証は保留されます
- スキップする必要があるアイテムについても、広告申込情報のエラーメッセージがポップアップ表示されます
- オンプレミスバージョンではRESTfulAPIは使用できません
- ではない Mac OCR ソフトウェア 結果
3. ABBYY ファインリーダー
FineReader は、高度な OCR テクノロジーを使用して、スキャンした請求書またはデジタル請求書を編集可能および検索可能な形式に迅速に変換し、請求書データの簡単な検索と分析を可能にします。インテリジェントな画像処理機能により、高精度のデータ抽出が保証され、エラーが最小限に抑えられ、請求書処理ワークフローの効率が向上します。
長所:
- 手動修正用のキーボード対応のOCRエディター
- 非常にクリアなインターフェース
- 複数の形式へのエクスポート
- 独自のドキュメント比較機能
短所:
- 高速検索のための全文索引付けが不足している
- 学習曲線が必要
- 価格設定は法外なものになる可能性があります
- ドキュメントの変更履歴を表示できない
- 複数のファイルをXNUMXつにマージすることはできません
- 後処理が必要な場合があります
- UIは最初は圧倒される可能性があります
- 大きなファイルの処理が遅い
画像をテキストに抽出するには OCR ソフトウェアが必要です。 PDFデータ抽出? PDF から Excel へ、または PDF からテキストへの変換をお探しですか?ナノネットの動作をチェックしてください!
4. Kofax オムニページ
Tungsten Network Automation は、請求書処理ライフサイクル全体を合理化および自動化するように設計された高度な請求書 OCR ソリューションです。 Tungsten Automation は、最先端の光学式文字認識 (OCR) テクノロジーを活用して、サプライヤーの詳細、請求書番号、品目、合計などの重要なデータを請求書から正確にキャプチャして抽出します。堅牢な自動化機能により、手動でのデータ入力が不要になり、処理時間が短縮され、エラーが最小限に抑えられます。
長所:
- 画像を強調するための強力なツールセットがあります
- 高精度
短所:
- UIは直感的ではありません
- APオートメーションの構成は簡単ではありません
- API統合を改善できます
- Kofax の代替品
5. IBM データキャップ
Datacap は、請求書の取得、認識、分類を合理化し、請求書から重要な情報を抽出します。 Datacap には、強力な OCR エンジン、複数の機能、およびカスタマイズ可能なルールが備わっています。スキャナ、モバイル デバイス、多機能周辺機器、FAX などの複数のチャネルで動作します。
長所:
- データキャプチャで複雑なアプリケーションを構成します
- スキャンメカニズム
- 使いやすさ
短所:
- オンラインサポートはほとんどありません
- UIはより直感的になる可能性があります
- セットアップが面倒な場合があります
- 遅く
- カスタマイズされたフローの作成は簡単ではありません
- バッチコミットには時間がかかります
使い始める 自動化のためのナノネット。 さまざまなOCRモデルを試してみるか デモをリクエストする 。 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。
6. GoogleドキュメントAI
Google Cloud AIスイートのソリューションのXNUMXつ、 AIを文書化する (資料)です。 文書処理 機械学習を使用してデータを自動的に分類、抽出、強化し、請求書内の洞察を引き出すコンソール。
長所:
- セットアップが簡単
- 他のGoogleサービスと非常によく統合します
- 情報の保存
- 速度
短所:
- AIモジュールには適切なドキュメントがありません
- 既存のモジュールとライブラリのカスタマイズは難しい
- Pythonやその他のコーディング言語には適していません
- 古いAPIドキュメント
- 高価な
- ハイブリッドクラウドの展開には適していません
- カスタムAIアルゴリズムを必要とするユースケースには適していません
AWS テキストラクト 機械学習と OCR を使用して、スキャンされたドキュメントからテキストやその他のデータを自動的に抽出します。また、フォームやテーブルからデータを識別、理解、抽出します。詳細については、こちらをご覧ください AWSTextractの詳細な内訳.
長所:
- 従量課金制
- 使いやすさ
短所:
- 訓練できません
- さまざまな精度
- 手書き文書用ではありません
したい PDFからデータをスクレイピング 文書、 PDFテーブルをExcelに変換する or テーブル抽出を自動化する? Nanonetsをチェックしてください PDFスクレーパー or PDFパーサー PDFデータをスクレイプするまたは PDFを解析する 大規模に!
8. ドパーサー
Docparser は、高度な光学式文字認識 (OCR) テクノロジーを使用して、ベンダーの詳細、請求書番号、日付、品目、合計などの重要な情報を正確に取得し、構造化データに変換します。直感的なインターフェイスとカスタマイズ可能な解析ルールにより、ユーザーはニーズに合わせて抽出プロセスを簡単に構成できます。
Docparser は、さまざまなビジネス アプリケーションやクラウド サービスとのシームレスな統合を提供し、自動データ転送と処理を可能にします。
長所:
- 簡単なセットアップ
- ザピアの統合
短所:
- Webhookが失敗することがあります
- 解析ルールを理解するには、ある程度のトレーニングが必要です
- テンプレートが足りない
- ゾーンOCR アプローチ–不明なテンプレートを処理できません
- UIはもっと良いかもしれません
- ページの読み込みが遅い
- ドキュメントはもっと良いかもしれません
9.アドビ アクロバットDC
アドビは、OCR機能が組み込まれた包括的なPDFエディターを提供しています。
長所:
- 安定性/互換性。
- 使いやすさ
短所:
- 高価な
- 排他的なOCRソフトウェアではありません
- システムに重い
- ハードディスク上で多くのスペースを占有します
- SharepointやDropboxなどのサービスとの統合が難しい
- AdobeCreativeCloudライセンスが必要です。
10. クリッパ
Klippa は、請求書と領収書からのデータの抽出と処理を効率化するように設計された包括的な請求書 OCR ソリューションです。 Klippa は、高度な光学式文字認識 (OCR) テクノロジーを活用して、サプライヤーの詳細、請求書番号、日付、明細項目、デジタル請求書と紙の請求書の両方から合計などの重要な情報を正確にキャプチャします。直感的なユーザー インターフェイスとカスタマイズ可能な抽出設定により、ユーザーは特定の請求書処理ニーズに合わせてソリューションを構成できます。
長所:
- 迅速なセットアップ
- 素晴らしいサポート
- 開発者向けの優れたAPI
- 明確で簡潔なAPIドキュメント
- 会計プログラムとうまくリンクします
- 競争力のある価格
- インテグレーション
短所:
- OCR認識が向上する可能性があります
- 限られたテンプレートのカスタマイズ
- 限定的なホワイトラベルのカスタマイズ
- 一括調整はサポートされていません
- VATが正しく表示されないことがよくあります
- アプリが頻繁にクラッシュする
- OCRモデルをトレーニングできません
- オプションがたくさんあるので、選択プロセスは簡単ではありません
ナノネット OCR API 多くの興味深いものがあります ユースケース これにより、業績を最適化し、コストを節約し、成長を促進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。
その他の注目すべき言及は次のとおりです。 ベリーフィ, リードアイリス, 侵害する, ロッサム & ハイパトス。 先行作品もチェックしてね ナノネットの代替品.
これは、いくつかの重要なOCRソフトウェアの機能とパラメーター全体で上記のすべてのOCRソフトウェアを簡単に比較したものです。
Nanonets が請求書用の最も完全な OCR であるのはなぜですか?
NanonetsOCRソフトウェアは セットアップが簡単で柔軟、約 1 日かかります。 の インテリジェント自動化プラットフォーム ハンドル 非構造化データ それほど困難なく、AIも処理します 一般的なデータの制約 簡単に。 Nanonets は、あらゆるタイプの請求書の自動化に簡単に役立ちます。
請求書に Nanonets OCR を使用する利点は、精度、エクスペリエンス、拡張性の向上だけではありません。
- コスト効率: Nanonets OCR は、請求書処理ワークフローを自動化することで、手動データ入力、紙の処理、エラー修正に関連する運用コストを削減するのに役立ちます。このコスト効率は、時間の経過とともに大幅な節約につながります。
- より迅速な意思決定: Nanonets OCR は請求書からのデータ抽出を加速し、より迅速な意思決定プロセスを可能にします。正確な請求書情報にタイムリーにアクセスできるため、企業は承認、支払い、その他の重要な財務活動を迅速に行うことができます。
- コンプライアンスの向上: Nanonets OCR は、データ抽出の一貫性と正確性を保証し、規制要件と内部ポリシーへのコンプライアンスを強化します。企業は、エラーや不一致を最小限に抑えることで、コンプライアンスのリスクを軽減し、潜在的な罰則を回避できます。
- ベンダーとの関係の強化: Nanonets OCR は、請求書処理を合理化し、タイムリーな支払いを促進することで、ベンダーとの関係を強化します。信頼性が高く効率的な請求書管理は、ベンダーの肯定的なエクスペリエンスに貢献し、長期的なパートナーシップを促進します。
- データインサイト: Nanonets OCR は請求書データから貴重な洞察を生成し、企業が支出パターンを分析し、コスト削減の機会を特定し、情報に基づいた戦略的意思決定を行えるようにします。これらのデータ主導の洞察により、企業は財務プロセスを最適化し、成長を促進できます。
- スケーラビリティ: Nanonets OCR は、増大するビジネス ニーズに対応するように設計されており、パフォーマンスを損なうことなく、増加する請求書量に対応できる拡張性を提供します。この拡張性により、企業はワークフローの中断を経験することなく、業務をシームレスに拡張できます。
- リスク軽減: Nanonets OCR は、請求書処理を自動化し、手動介入を減らすことで、エラー、不正行為、請求書の矛盾のリスクを軽減します。精度と一貫性の向上は、より堅牢な制御環境とより優れたリスク管理実践に貢献します。
請求書用の無料の OCR はありますか?
上記のプロフェッショナルな最先端の OCR ソリューションとは別に、無料の OCR ソフトウェアでもある程度の仕事はできます。オープンソース OCR エンジン (Tesseract など) で実行されるこれらの無料ソリューションは、写真の変換に役立ちます。 PDFファイル、TIFF、またはスキャンしたドキュメントを編集可能なデジタル テキスト形式に変換します。複雑な請求書を大規模に処理することはできないかもしれませんが、単純な書式設定の単純なドキュメントからテキストを抽出するのには十分です。
これらの無料の OCR ソリューションは、Web ベースのアプリケーション、さまざまなプラットフォームにインストールする必要があるスタンドアロン ソフトウェア、または本格的なドキュメント編集サービスの補助機能として提供されます。無料の OCR ソフトウェアは、手書きの文書、複数列の表、長い行項目、または低品質の画像/スキャンの処理に失敗することがよくあることに注意してください。
ここにいくつかの無料があります 光学式文字認識 検討のためのツール:
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- PlatoData.Network 垂直生成 Ai。 自分自身に力を与えましょう。 こちらからアクセスしてください。
- プラトアイストリーム。 Web3 インテリジェンス。 知識増幅。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンESG。 カーボン、 クリーンテック、 エネルギー、 環境、 太陽、 廃棄物管理。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
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- 成長
- 成長性
- ハンドル
- ハンドル
- ハンドリング
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- ヘルスケア
- ヒーロー
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- 識別する
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- 画像
- 画像
- 重要
- 改善します
- 改善
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- include
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- 情報に基づく
- インフラ
- 洞察
- インストール
- 瞬時に
- 機関
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- 統合する
- 統合
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- 興味深い
- インタフェース
- 内部
- 相互運用性(インターオペラビリティ)
- 介入
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- 直観的な
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- ライセンス
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- 長期的
- 見て
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- 機械学習
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- 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다.
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