Análise de fatura - Extração de dados de fatura para PDFs e documentos digitalizados

Se você já teve que processar uma fatura manualmente, sabe como o processo pode ser demorado e tedioso. Sem mencionar que é propenso a erros, pois é fácil perder algo quando você está fazendo tudo à mão.

É aí que entram os analisadores de faturas. Essas ferramentas automatizam o processo de extração de dados de faturas, tornando rápido e fácil obter as informações de que você precisa. Isso pode economizar muito tempo e aborrecimentos e ajudar a garantir que suas faturas sejam processadas com precisão.

Este artigo explora o processo de extração de dados de fatura usando analisadores de fatura, com uma discussão de alguns dos melhores métodos para fazê-lo, incluindo extração de tabela, OCR avançado e aprendizado profundo.

Também examinaremos os benefícios da extração automatizada de dados de fatura em relação ao processamento manual. Vamos mergulhar direto.

O que é um analisador de faturas?

Um analisador de fatura é um tipo de software projetado para ler e interpretar documentos de fatura. Isso pode incluir PDFs, imagens e outros tipos de arquivos.

A finalidade de um analisador de fatura é extrair informações importantes de uma fatura, como o ID da fatura, o valor total devido, a data da fatura, o nome do cliente e assim por diante. Os analisadores de faturas podem ajudar a garantir a precisão evitando erros que podem ocorrer na extração manual de dados.

Essas informações podem ser usadas para vários fins, como Automação AP, processo de fechamento contábil do final do mêse gestão de faturas.

Os analisadores de faturas podem ser programas independentes ou integrados a sistemas de software de negócios maiores. Essas ferramentas facilitam para as equipes a geração de relatórios ou a exportação dos dados para outros aplicativos, como o Excel, e são frequentemente usadas em conjunto com outros aplicativos de gerenciamento de negócios.

Existem muitas soluções diferentes de software de análise de faturas no mercado, portanto, é essencial escolher uma que atenda às suas necessidades específicas.

Como funciona um analisador de faturas?

Para entender como os analisadores de faturas funcionam, é importante ter um conhecimento prático dos analisadores.

Os analisadores são usados ​​para interpretar e processar documentos escritos em uma linguagem de marcação específica. Eles dividem o documento em partes menores, chamadas tokens, e analisam cada token para determinar seu significado e como ele se encaixa na estrutura geral do documento.

Para fazer isso, os analisadores devem ter um forte entendimento da gramática da linguagem de marcação usada. Isso permite que eles identifiquem tokens individuais e entendam corretamente os relacionamentos entre eles. Dependendo do analisador, esse processo pode ser manual ou automático. Os analisadores manuais exigem que alguém percorra o documento e identifique cada token, enquanto os analisadores automáticos usam algoritmos para detectar e processar tokens automaticamente. De qualquer forma, os analisadores desempenham um papel essencial na compreensão de documentos escritos em linguagens de marcação.

Na extração de dados, a análise de fatura pode analisar um documento de fatura e extrair informações relevantes.

Considere, por exemplo, o caso em que você recebeu muitas faturas e deseja armazenar dados delas em um formato estruturado. A análise de fatura permite carregar todos os arquivos e executar o reconhecimento óptico de caracteres (OCR) para que os dados possam ser lidos e todos os pares de valores-chave extraídos em poucos minutos. Em seguida, você pode usar alguns algoritmos de pós-processamento para armazená-los em formatos mais legíveis, como JSON ou CSV. Você também pode criar processos e fluxos de trabalho usando a análise de faturas para automatizar a extração de faturas dos registros de sua empresa.

Análise de fatura com Python

Python é uma linguagem de programação para várias tarefas de extração de dados, incluindo análise de fatura. Esta seção ensinará como usar bibliotecas Python para extrair dados de faturas.

Construir um analisador de faturas genérico de última geração que possa ser executado em todos os tipos de dados é difícil, pois inclui várias tarefas, como leitura de texto, manipulação de idiomas, fontes, alinhamento de documentos e extração de pares de valores-chave. No entanto, com a ajuda de projetos de código aberto e alguma engenhosidade, poderíamos pelo menos resolver alguns desses problemas e começar.

Por exemplo, usaremos uma ferramenta chamada tabula em uma fatura de amostra — uma biblioteca python para extrair tabelas para análise de fatura. Para executar o trecho de código abaixo, certifique-se de que Python e tabula/tabulate estejam instalados na máquina local.

amostra-fatura.pdf.

from tabula import read_pdf
from tabulate import tabulate
# PDF file to extract tables from
file = "sample-invoice.pdf"

# extract all the tables in the PDF file
#reads table from pdf file
df = read_pdf(file ,pages="all") #address of pdf file
print(tabulate(df[0]))
print(tabulate(df[1]))

saída

-  ------------  ----------------
0  Order Number  12345
1  Invoice Date  January 25, 2016
2  Due Date      January 31, 2016
3  Total Due     $93.50
-  ------------  ----------------

-  -  -------------------------------  ------  -----  ------
0  1  Web Design                       $85.00  0.00%  $85.00
      This is a sample description...
-  -  -------------------------------  ------  -----  ------

Poderíamos extrair as tabelas de um arquivo PDF com algumas linhas de código. Isso ocorre porque o arquivo PDF foi bem formatado, alinhado e criado eletronicamente (não capturado pela câmera). Por outro lado, se o documento tivesse sido capturado por uma câmera em vez de ser produzido eletronicamente, teria sido muito mais difícil para esses algoritmos extrair os dados – é aí que entra o reconhecimento óptico de caracteres.

Vamos usar tesseract, um mecanismo de OCR popular para python, para analisar uma fatura.

import cv2
import pytesseract
from pytesseract import Output

img = cv2.imread('sample-invoice.jpg')

d = pytesseract.image_to_data(img, output_type=Output.DICT)
print(d.keys())

Isso deve dar a você a seguinte saída -

dict_keys(['level', 'page_num', 'block_num', 'par_num', 'line_num', 'word_num', 'left', 'top', 'width', 'height', 'conf', 'text'])

Usando este dicionário, podemos detectar cada palavra, suas informações de caixa delimitadora, o texto nelas e suas pontuações de confiança.

Você pode plotar as caixas usando o código abaixo -

n_boxes = len(d['text'])
for i in range(n_boxes):
    if float(d['conf'][i]) > 60:
        (x, y, w, h) = (d['left'][i], d['top'][i], d['width'][i], d['height'][i])
        img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)

Você verá a seguinte saída:

É assim que podemos usar e reconhecer as regiões de uma fatura. No entanto, algoritmos personalizados devem ser criados para extração de pares de valores-chave. Aprenderemos mais sobre isso nas seções a seguir.

Os problemas com analisadores de faturas legados (captura com base em regras)

Hoje, muitas organizações ainda contam com sistemas legados para extração de dados de faturas.

Esses sistemas “baseados em regras” analisam cada item de linha nas faturas e os comparam com um conjunto de regras para determinar se as informações devem ser adicionadas ao banco de dados.

Este método tem sido usado por um longo tempo, mas tem várias desvantagens. Vejamos alguns problemas comuns enfrentados pelos analisadores de faturas legados.

• Inclinação da página durante a digitalização: um problema com os analisadores de faturas baseados em regras é que eles podem ter dificuldade com a “inclinação da página”. Isso ocorre quando os campos de uma fatura não estão posicionados em linha reta, dificultando ao analisador a identificação e extração precisa dos dados. Isso geralmente pode ser causado por impressoras que não imprimem uniformemente ou pela entrada manual de dados que podem não estar alinhados corretamente.
• Alteração de formato: um dos problemas mais comuns que uma empresa enfrenta são as faturas que não são formatadas em um formato padrão. Isso pode causar problemas ao tentar extrair dados de uma fatura. Por exemplo, diferentes fontes podem ser usadas e o layout da fatura pode mudar de um mês para outro. É difícil analisar os dados e determinar o que cada coluna representa. Por exemplo, alguns novos campos podem ser adicionados à fatura ou alguns campos existentes podem ser colocados em posições diferentes. Ou pode haver uma estrutura completamente nova por causa da qual um analisador comum baseado em regras não será capaz de reconhecer faturas corretamente.
• Extração de Tabela: os extratores de tabela baseados em regras geralmente são a maneira mais direta e fácil de extrair dados de uma tabela. No entanto, eles têm suas limitações ao lidar com tabelas que não contêm nenhum cabeçalho ou incluem valores nulos em colunas específicas porque esses cenários causarão um loop infinito durante o processamento, o que resultará em perda de tempo no carregamento de linhas infinitamente longas na memória (ou na saída de nada em tudo) se houvesse expressões dependentes envolvendo esses atributos também. Além disso, quando as tabelas abrangem várias páginas, os analisadores baseados em regras as tratam como tabelas diferentes em vez de uma e, portanto, enganam o processo de extração.

Crie um analisador de faturas baseado em IA com Nanonets

Os analisadores de faturas com reconhecimento óptico de caracteres (OCR) e aprendizado profundo podem extrair dados de faturas que foram digitalizadas ou convertidas em PDFs. Esses dados podem então preencher o software de contabilidade, rastrear despesas e gerar relatórios.

Os algoritmos de aprendizado profundo podem aprender como identificar elementos específicos em uma fatura, como o nome do cliente, endereço e informações do produto. Isso permite uma extração de dados mais precisa e pode reduzir o tempo necessário para inserir dados manualmente em um sistema. No entanto, construir esses algoritmos requer muito tempo e experiência, mas não se preocupe; Nanonets está de volta!

Nanonets é um software de OCR que usa inteligência artificial para automatizar a extração de tabelas de documentos PDF, imagens e arquivos digitalizados. Ao contrário de outras soluções, não requer regras e modelos separados para cada novo tipo de documento. Em vez disso, ele se baseia na inteligência cognitiva para lidar com documentos semiestruturados e não vistos, melhorando ao longo do tempo. Você também pode personalizar a saída para extrair apenas tabelas ou entradas de dados de seu interesse.

É rápido, preciso, fácil de usar, permite que os usuários criem modelos de OCR personalizados a partir do zero e possui algumas integrações interessantes do Zapier. Digitalize documentos, extraia tabelas ou campos de dados e integre com seus aplicativos diários por meio de APIs em uma interface simples e intuitiva.

[Conteúdo incorporado]

Por que o Nanonets é o melhor analisador de PDF?

• As nanonets podem extrair dados na página, enquanto os analisadores de PDF de linha de comando extraem apenas objetos, cabeçalhos e metadados, como (título, #páginas, status de criptografia etc.)
• A tecnologia de análise de PDF Nanonets não é baseada em modelos. Além de oferecer modelos pré-treinados para casos de uso populares, o algoritmo de análise de PDF Nanonets também pode lidar com tipos de documentos invisíveis!
• Além de lidar com documentos PDF nativos, os recursos de OCR integrados do Nanonet também permitem lidar com documentos e imagens digitalizadas!
• Recursos de automação robustos com recursos de IA e ML.
• As nanonets lidam com dados não estruturados, restrições de dados comuns, documentos PDF de várias páginas, tabelas e itens de várias linhas com facilidade.
• Nanonets é uma ferramenta sem código que pode aprender e treinar continuamente em dados personalizados para fornecer saídas que não exigem pós-processamento.

Análise automatizada de faturas com Nanonets – criando fluxos de trabalho de processamento de faturas completamente sem toque

Integre suas ferramentas existentes com Nanonets e automatize a coleta de dados, o armazenamento de exportação e a contabilidade.

As nanonets também podem ajudar a automatizar os fluxos de trabalho de análise de faturas:

• Importação e consolidação de dados de faturas de várias fontes – e-mail, documentos digitalizados, arquivos/imagens digitais, armazenamento em nuvem, ERP, API, etc.
• Capturar e extrair dados de faturas de forma inteligente de faturas, recibos, contas e outros documentos financeiros.
• Categorização e codificação de transações com base em regras de negócios.
• Configurar fluxos de trabalho de aprovação automatizados para obter aprovações internas e gerenciar exceções.
• Conciliação de todas as transações.
• Integração perfeita com ERPs ou software de contabilidade, como Quickbooks, Sage, Xero, Netsuite e muito mais.