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금융 문서의 디지털화는 은행과 같은 금융 기관은 물론 개인 은행 고객 및 기업에게 중요한 작업입니다. 은행은 실제 고객 기록을 조작 가능한 디지털 형식으로 변환해야 하며, 고객 및 비즈니스 은행 고객은 다른 금융 처리 작업을 위해 은행 거래 명세서 및 기타 문서에서 데이터를 추출해야 합니다. 광학 문자 인식(OCR) 도구는 은행 거래 명세서 및 기타 은행 문서에서 데이터를 추출하는 데 유용합니다.
OCR이 무엇이며 은행 부문에서 어떻게 사용되는지, 특히 고객과 조직이 은행 거래 명세서에서 데이터를 추출하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다. 은행 거래 명세서 OCR의 다양한 적용 분야도 논의됩니다.
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OCR이란?
단순한 형태의 광학 문자 인식 또는 OCR은 후속 처리를 위해 스캔한 문서, 카메라 이미지 및 이미지 전용 pdf에서 데이터를 추출하는 소프트웨어입니다. 이미지의 문자는 소프트웨어에 의해 우선적으로 선택되어 추가로 조작할 수 있는 디지털 데이터로 변환됩니다.
OCR의 기본 버전에서는 상위 문서에 있는 모든 텍스트가 관련성 또는 중요도에 따른 구분 없이 추출됩니다. 앙상블에서 필요한 정보를 후속적으로 추출하려면 사람의 노력이 필요합니다.
차세대 OCR인 영역별 OCR은 사전 설정된 규칙에 따라 문서의 특정 영역 또는 영역에 있는 특정 데이터를 추출합니다.
최근에는 다음과 같은 OCR 도구가 나노 넷 AI 및 ML 기능을 갖추고 있으며 텍스트를 분류된 데이터로 지능적으로 변환하고 변환 중에 발생할 수 있는 오류를 확인할 수 있습니다.
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은행 부문에서 OCR은 어디에 사용됩니까?
은행 부문에서 OCR을 사용하는 것은 은행의 사용과 고객 및 기타 사업체의 사용이라는 두 가지 범주로 나뉩니다. 은행은 고객 정보를 디지털 기록으로 변환, 서명 비교, 고객 온보딩 등을 위해 OCR을 사용합니다.
기사의 나머지 부분에서는 특히 은행 거래 내역에서 데이터를 추출하기 위해 고객 및 기타 비은행 기업에서 OCR을 사용하는 방법을 살펴보겠습니다.
개인이든 조직이든 모든 은행 계좌 소유자는 은행 거래 내역을 처리합니다. 은행 또는 계좌 명세서는 특정 기간 동안 예금자의 은행 계좌 활동을 설명하는 은행이 고객에게 발행한 문서입니다. OCR 기반 은행 거래 내역서 데이터 추출은 계정 소유자가 고객이 계정 잔액을 모니터링하고 수수료 및 이자를 추적하며 신원 사기를 감지하는 데 도움이 됩니다. 은행 거래 명세서 추출은 세금 계산 및 제출에도 중요합니다.
기업의 경우 은행 거래 내역에서 데이터를 추출하면 비즈니스 진행 상황을 모니터링하고 세금 신고 작업을 위한 재무 기록 역할을 합니다. 기업은 은행 거래 내역에서 추출한 데이터를 사용하여 회사의 재무 건전성, 총 자산, 신원 부채를 평가하고 공제 항목을 나열할 수 있습니다.
은행 거래 명세서에서 추출한 데이터는 비은행 기관에서 주소 확인, 신원 확인, 개인 신용 평가 등의 활동에 사용됩니다. 은행 거래 명세서 OCR은 다음 부문에서 유용합니다.
- 의료: 은행 명세서는 의료 청구서, 보험 청구 및 신용 발행을 처리하기 위해 의료 시스템에서 환자로부터 요청합니다. 이러한 명령문의 데이터를 중앙 데이터베이스에 수동으로 입력하는 작업은 시간이 오래 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 영역 및 AI 지원 OCR은 프로세스를 가속화하고 오류 발생을 제거할 수 있습니다.
- 부동산: 토지와 부동산을 구입하려면 종종 판매 승인을 위해 잠재적 구매자의 은행 명세서가 필요합니다. 은행 명세서는 부동산 구매, 판매, 임대 또는 임대를 위한 주소 및 신원 증명으로도 사용됩니다. 은행 명세서 OCR은 부동산업자와 부동산 중개인이 구매/임대/임대 프로세스를 더 빠르게 처리할 수 있도록 잠재 고객의 은행 명세서를 디지털화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 대출: 은행 및 기타 금융 기관의 대출 신청 처리 및 승인에는 신청자의 은행 거래 내역서가 필요합니다. 은행 명세서 OCR은 일반적으로 이러한 기관에서 대출 승인 프로세스를 신속하게 처리하기 위해 사용됩니다.
은행 거래 명세서 OCR을 사용하는 방법을 이해하려면 은행 거래 명세서의 내용을 이해하는 것이 중요합니다.
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은행 거래 명세서의 구조와 내용
은행 거래 명세서는 특정 기간에 특정 계정에서 수행된 모든 거래에 대한 개요입니다. 반드시 다음 정보를 포함해야 합니다.
- 계좌 번호 및 계좌 소유자의 세부 정보
- 진술의 기간
- 계정의 시작 및 종료 잔액
- 소득 형태의 예금, 현금 예금 등
- 계정에서 얻은 이자
- 계정에 부과되는 서비스 수수료 및 위약금
- 자금은 현금, 수표 등의 형태로 계정에서 인출됩니다.
또한 계좌 유형과 같은 기타 정보와 은행 주소, 지점 이름 등과 같은 기타 은행 세부 정보가 포함될 수도 있습니다.
위의 데이터가 명세서에 배치되는 위치와 방법은 은행마다 다르지만 일반적으로 계정 명세서는 물리적으로 세 부분으로 나눌 수 있습니다.
- 이름, 주소, 전화번호 등 계정 소유자의 세부 정보를 포함하는 부분입니다.
- 이 부분에는 A/C 번호, 계좌 유형(예: 저축 대 당좌), 지점 세부 정보 등과 같은 계좌 세부 정보가 포함됩니다.
- 거래 부분에는 날짜, 설명 및 대변, 차변, 이자 및 부과된 벌금과 관련된 금액이 포함됩니다.
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Nanonets와 같은 스마트 OCR을 사용하여 은행 명세서에서 데이터를 추출하는 방법
고객은 은행 거래 명세서를 종이 인쇄물이나 디지털 문서로 받을 수 있습니다. ATM에서도 미니 명세서를 인쇄할 수 있습니다. 하드 카피 명세서의 경우 인쇄된 명세서를 먼저 스캔해야 합니다. 많은 스캐너는 간단한 OCR 소프트웨어와 함께 제공되며 문서 이미지를 편집 가능한 텍스트 문서로 변환할 수 있습니다. 명세서가 디지털 문서(일반적으로 암호로 보호된 pdf 파일 또는 Excel 시트로 수신됨)로 수신된 경우 영역별 OCR을 통해 실행하면 관련 필수 정보를 추출하고 후속 처리를 위해 스프레드시트 또는 데이터베이스에 저장할 수 있습니다.
Nanonets와 같은 고급 OCR 도구를 사용하면 은행 명세서에서 데이터를 스프레드시트 데이터 또는 CSV 파일로 추출할 수 있습니다. Nanonets는 AI를 사용하여 문서의 텍스트, 데이터, 표, 그래프 및 기타 요소를 인식하고 관련 데이터만 추출하여 선택한 형식으로 저장합니다. Nanonets의 PDF 스크레이퍼 OCR은 은행 명세서를 Excel 파일(CVS, XML, JSON 등)과 같은 기계가 읽을 수 있는 구조화된 데이터 형식으로 변환하는 데 특히 유용합니다. 이러한 구조화된 데이터는 자동화된 워크플로우에 편리하게 포함되고 처리될 수 있습니다. 은행 명세서의 자동화된 처리 및 관리는 회사의 재무 운영을 간소화하고 지연이나 오류를 방지할 수 있습니다.
은행 거래 명세서는 다음의 간단한 단계에 따라 나노넷을 사용하여 Excel, CSV, JSON 또는 XML 출력 데이터로 변환할 수 있습니다.
- Nanonets에 로그인하고 "Create Your Own"을 선택하여 맞춤형 OCR 모델 구축
- Nanonets의 알고리즘에 대한 교육 세트 역할을 할 샘플 PDF 은행 명세서를 업로드하십시오.
- PDF 은행 명세서에 주석을 달아 Nanonets의 알고리즘을 훈련시켜 샘플 은행 명세서에서 중요/관련 데이터 또는 거래를 식별합니다.
- 맞춤형 OCR 모델 구축 – Nanonets는 딥 러닝을 활용하여 다양한 OCR 모델을 구축하고 서로에 대해 테스트하여 가장 정확한 모델을 선택합니다.
- 테스트 및 확인 – 사용자 지정 OCR 모델이 제대로 작동하는지 확인하기 위해 실제 은행 명세서 몇 개를 추가합니다.
- 내보내기 – 트랜잭션/데이터가 올바르게 인식, 추출 및 표시되면 파일 내보내기 – PDF 문에서 추출한 데이터를 Excel, CVS, JSON 또는 XML 출력으로 다운로드
Nanonets는 은행 거래 명세서를 디지털 형식으로 변환할 때 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- 유연성 : Nanonets의 딥 러닝 알고리즘은 손으로 쓴 텍스트, 다국어, 저해상도 이미지, 새롭거나 필기체 글꼴 및 다양한 크기의 이미지, 그림자 텍스트, 기울어 진 텍스트, 임의의 구조화되지 않은 텍스트, 이미지 노이즈, 흐릿한 이미지 등을 쉽게 처리 할 수 있습니다. 더 일반적인 데이터 제약.
- 사용자 지정 가능성 : 독점 / 사용자 지정 데이터를 사용하여 Nanonets의 OCR 모델을 교육하면 특정 비즈니스 요구 사항을 충족하는 데 도움이됩니다. 은행 명세서 형식은 은행 및 계좌 유형에 따라 다릅니다.
- 다양한 형식을 인식하도록 OCR 모델을 교육하는 기능은 여러 은행에서 다양한 종류의 계좌를 보유한 조직에 이상적입니다.
- 변경에 대한 적응성 : 새로운 데이터로 기존 모델을 쉽게 재교육 할 수있는 가능성은 Nanonets의 OCR 모델이 예기치 않은 변경에 적응할 수 있도록합니다.
- 따라서 은행 문서 형식 변경 또는 새로운 데이터 캡처 요구 사항을 쉽게 처리 할 수 있습니다.
- 테이블 감지 : 구조화 된 행-열 정보를 포함하는 테이블의 자동 감지는 은행 명세서 디지털화에 특히 유용합니다.
- Nanonets는 CSV, Excel 및 JSON과 같은 여러 형식으로 테이블을 내보낼 수있는 기능을 제공합니다.
- 후처리가 필요하지 않습니다. 관련 데이터를 추출하고 지능적으로 구조화된 필드로 자동 정렬하여 수동 후처리를 최소화합니다.
- 비 영어 또는 여러 언어로 작동합니다. 이 기능은 국경을 넘나 드는 다국적 사업자에게 중요합니다.
- 사용 용이성, 여러 문서의 일괄 처리 및 여러 회계 소프트웨어와의 원활한 양방향 통합.
인보이스, 영수증으로 작업하시거나 본인인증이 걱정된다면 나노넷을 확인해보세요 온라인 OCR or PDF 텍스트 추출기 PDF 문서에서 텍스트를 추출하려면 무료로. 자세히 알아 보려면 아래를 클릭하세요. 나노넷 엔터프라이즈 자동화 솔루션.
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결론
은행 거래 명세서 OCR은 은행 거래 명세서에서 관련 요소를 추출하고 향후 처리를 위해 논리적 방식으로 저장할 수 있습니다. Nanonets와 같은 AI 지원 OCR 도구는 서비스 제공 품질을 향상하고 오류 없는 중요한 재무 데이터에 대한 액세스를 제공하며 진행 상황 및 재무 웰빙의 주기적 평가를 허용함으로써 은행 거래 명세서를 처리하는 은행, 개인 및 모든 조직을 도울 수 있습니다.
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나노 넷 온라인 OCR 및 OCR API 많은 흥미가있다 사용 사례 t모자는 비즈니스 성과를 최적화하고 비용을 절감하며 성장을 촉진 할 수 있습니다. 찾아 Nanonets의 사용 사례를 제품에 적용할 수 있는 방법.
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