Fakturadatautvinning: En komplett veiledning

Fakturadatautvinning: En komplett veiledning

Tidsstempel: 8. januar 2024 5:41
Fakturadatautvinning: En komplett veiledning PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikalt søk. Ai.

Introduksjon

I det moderne forretningsmiljøet må kreditorteam kunne behandle fakturaer og betalinger så raskt og effektivt som mulig. Etter hvert som organisasjonen vokser, vokser også antallet fakturaer som må behandles, noe som krever større teamstørrelse og lengre behandlingstid. I tillegg til dette er manuell utvinning og behandling av fakturadata også ganske feilutsatt, noe som fører til en større investering av ressurser enn nødvendig. Et av de viktigste trinnene i fakturabehandling er utvinning av fakturadata. Hvis det gjøres manuelt, er dette trinnet ikke bare det mest tidkrevende, men også det mest feilutsatte. Løsningen er derfor ikke å ansette et større team for å gjøre dette manuelt, men heller å investere i automatisk utvinning av fakturadata. I dette blogginnlegget vil du lære hva som er utvinning av fakturadata, hvordan du går frem og noen av de populære metodene for utvinning av fakturadata.

Før vi går inn på utvinning av fakturadata, la oss først forstå hva som er en faktura.

En faktura er et dokument som beskriver detaljene i en transaksjon mellom en kjøper og en selger, inkludert datoen for transaksjonen, navnene og adressene til kjøperen og selgeren, en beskrivelse av varene eller tjenestene som tilbys, mengden av varer, prisen per enhet, og det totale skyldige beløpet.

Fakturaer inneholder viktig informasjon, som kunde- og leverandørdetaljer, ordreinformasjon, priser, avgifter osv. Informasjon som må trekkes ut og matches med andre dokumenter som bestillingsskjemaer, varelister osv. før betaling behandles.

Selv om det høres enkelt ut, kan det være svært tidkrevende å trekke ut data fra fakturaer siden fakturaer kommer i forskjellige formater. I tillegg inneholder fakturaer både strukturerte og ustrukturerte data som kan være vanskelige å trekke ut manuelt og vil kreve automatisert programvare for utvinning av fakturadata som f.eks. Nanonetter for å raskt kunne behandle fakturaer.

Automatiser manuell dataregistrering ved hjelp av Nanonets AI-baserte OCR-programvare. Fang data fra fakturaer umiddelbart. Reduser behandlingstiden og eliminer manuell innsats.

Utvinning av fakturadata byr på en rekke utfordringer for AP-team fordi fakturaer kommer i ulike maler og kan inneholde en rekke informasjon, hvorav noen kanskje eller ikke er viktige for AP-teamet å behandle fakturaen. Noen av utfordringene er listet opp nedenfor:

  • Ulike fakturaformater – Fakturaer kommer i ulike formater, inkludert papir, PDF, EDI osv. som kan gjøre det vanskelig å trekke ut og behandle fakturaer.
  • Fakturamalstiler – I tillegg til formatene kommer fakturaer også i ulike maler. Noen fakturaer kan inneholde bare den viktigste informasjonen, mens andre kan ha mye uønsket informasjon også. I tillegg kan datapunkter være tilstede forskjellige steder på fakturaen, noe som gjør det svært tidkrevende å trekke ut data manuelt.
  • Datakvalitet og nøyaktighet – Manuell uttrekking av fakturadata kan føre til forsinkelser og unøyaktigheter i den uthentede informasjonen.
  • Store mengder data – Vanligvis må organisasjoner behandle et stort antall fakturaer daglig. Å gjøre dette manuelt er ekstremt tidkrevende og kostbart for disse selskapene.
  • Forskjellige språk – Internasjonale leverandører deler vanligvis fakturaer på forskjellige språk, noe som kan være vanskelig for AP-teamet å behandle manuelt hvis de ikke er kjent med språket. Disse fakturaene er vanskelige å behandle for enkel automatiseringsprogramvare også.

Å gjøre dataene klare før utvinning utgjør en avgjørende fase i fakturabehandlingen. Dette trinnet er sentralt for å garantere nøyaktigheten og påliteligheten til dataene, spesielt når du håndterer betydelige mengder data eller håndterer ustrukturerte data som kan omfatte feil, inkonsekvenser eller andre faktorer som kan påvirke presisjonen i utvinningsprosessen.

En nøkkelteknikk for å klargjøre fakturadata for utvinning er datarensing og forbehandling.

En viktig metode for å klargjøre fakturadata for utvinning er gjennom datarensing og forbehandling. Denne prosessen innebærer å gjenkjenne og rette opp feil, inkonsekvenser og ulike problemer i dataene før utvinningsprosessen startes. Ulike teknikker kan brukes for dette formålet, inkludert:

  • Data normalisering: Transformering av data til et vanlig format som lettere kan behandles og analyseres. Dette kan innebære standardisering av formatet til datoer, klokkeslett og andre dataelementer, samt konvertering av data til en konsistent datatype, for eksempel numeriske eller kategoriske data.
  • Tekstrensing: Innebærer fjerning av uvedkommende eller irrelevant informasjon fra dataene, for eksempel stoppord, tegnsetting og andre ikke-tekstuelle tegn. Dette kan bidra til å forbedre nøyaktigheten og påliteligheten til tekstbaserte utvinningsteknikker, som OCR og NLP.
  • Datavalidering: Dette innebærer å sjekke dataene for feil, inkonsekvenser og andre problemer som kan påvirke nøyaktigheten til utvinningsprosessen. Dette kan innebære å sammenligne dataene med eksterne kilder, som kundedatabaser eller produktkataloger, for å sikre at dataene er nøyaktige og oppdaterte.
  • Dataforstørrelse: Legge til eller endre data for å forbedre nøyaktigheten og påliteligheten til utvinningsprosessen. Dette kan innebære å legge til flere datakilder, for eksempel sosiale medier eller nettdata, for å supplere fakturadataene, eller bruke maskinlæringsteknikker for å generere syntetiske data for å forbedre nøyaktigheten av utvinningsprosessen.

Det finnes mange forskjellige metoder for datautvinning. Å velge riktig metode for utvinning av fakturadata er svært viktig for at et AP-team skal kunne fungere effektivt.

Manuelt uttak av fakturadata: Manuelt uttrekk av fakturadata innebærer at et menneske fysisk går gjennom fakturaen og manuelt og legger inn relevant informasjon i regnskapsprogramvaren hvor den deretter kan matches og behandles videre før betalingen foretas. Denne prosessen er ekstremt tidkrevende og kan være utsatt for menneskelige feil. Vanligvis kan manuell uttrekking av fakturadata forårsake forsinkelser og betalinger og introdusere unødvendig leverandørfriksjon.

  • Online datautvinningsverktøy: Hvis du trenger å trekke ut informasjon fra en bestemt dokumenttype der informasjonen og formatet stort sett forblir det samme, er det mange tilgjengelige verktøy som kan hjelpe med å adressere en bestemt brukssak. Hvis du for eksempel trenger å konvertere PDF til tekst, kan mange nettverktøy hjelpe AP-teamet å strømlinjeforme denne prosessen. Konverteringsprogramvare gir en mer pålitelig og nøyaktig utvinningsmetode. Imidlertid gir de lite eller ingen automatiseringsmuligheter for rutinemessige eller komplekse prosesser for utvinning av fakturadata.
  • Malbasert uttak av fakturadata: Malbasert utvinning av fakturadata er avhengig av bruk av forhåndsdefinerte maler for å trekke ut data fra et bestemt datasett, formatet som stort sett forblir det samme. For eksempel, når en AP-avdeling trenger å behandle flere fakturaer i samme format, kan malbasert datautvinning brukes siden dataene som må trekkes ut stort sett vil forbli de samme på tvers av fakturaer.

    Denne metoden for datautvinning er ekstremt nøyaktig så lenge formatet forblir det samme. Problemet oppstår når det er endringer i formatet til datasettet. Dette kan forårsake problemer i malbasert datautvinning og kan kreve manuell intervensjon.
    programvare

  • Automatisert uttak av fakturadata ved hjelp av OCR: Hvis du har flere fakturatyper eller et stort antall fakturaer å trekke ut data fra, AI-basert OCR-programvare, Som Nanonetter, gi den mest praktiske løsningen. Slike verktøy gir OCR-teknologi (Optical Character Recognition) for å gjenkjenne tekst fra skannede dokumenter eller bilder.

    Disse verktøyene er ekstremt raske, effektive, sikre og skalerbare. De bruker en kombinasjon av AI, ML, OCR, RPA, tekst- og mønstergjenkjenning og flere andre teknikker for å sikre at de utpakkede dataene er nøyaktige og pålitelige. Ikke bare det, disse verktøy for datautvinning kan støtte tekstutvinning fra flere kilder som f.eks trekke ut tekst fra bilder, og til og med trekke ut håndskrevet tekst fra bilder.

konklusjonen

Avslutningsvis er automatisering av uttrekk av fakturadata avgjørende for at alle AP-team skal kunne behandle fakturaer effektivt. Det er viktig å kunne behandle fakturaer innenfor en fastsatt tidsramme, slik at leverandørbetalinger kan foretas innen lovet tid og unngå unødvendig friksjon.

Teknikken og typen uttrekk av fakturadata som brukes av AP-teamet avhenger av inputkildene og de spesifikke behovene til virksomheten og må evalueres nøye før implementering. Ellers kan det føre til unødvendig sløsing med både tid og ressurser.

Eliminer flaskehalser skapt av manuelle prosesser for utvinning av fakturadata. Finn ut hvordan Nanonets kan hjelpe virksomheten din med å optimalisere utvinning av fakturadata enkelt.

Tidstempel:

Mer fra AI og maskinlæring