OCR в финансах и бухгалтерском учете

Нужен надежный сканер счетов or сканер чеков автоматизировать извлечение данных из финансовых документов? Нажмите ниже, чтобы узнать больше о Nanonets. Автоматизация счетов & Распознавание чеков чтобы ускорить ваши бухгалтерские рабочие процессы!

---

Финансовые и бухгалтерские документы играют решающую роль в обеспечении деловые процессы. Предприятия обрабатывают и проверяют различные финансовые или бухгалтерский учет такие документы, как счета-фактуры, квитанции или заказы на поставку, как часть их ежедневных рабочих процессов. И по мере роста бизнеса им приходится обрабатывать большое количество таких финансовых документов.

Организации, как правило, имеют специальные группы бухгалтеров (или аутсорсинговые команды AP) для проверки финансовых документов, ввода данных в бухгалтерское программное обеспечение, сверки данных с подтверждающей документацией и, наконец, при необходимости обработки транзакций.

Например, организации может потребоваться сверить счет поставщика с размещенным ею заказом на поставку (ЗП), прежде чем утверждать/обрабатывать счет; это повлечет за собой процесс проверки, который сопоставляет каждую позицию в счете с соответствующей записью в заказе на покупку – другими словами, сквозной процесс проверки. процесс АП.

---

Хотите извлечь данные из финансовых документов? Проверьте Нанонеты сканер счетов, квитанция OCR, автоматизация финансов & автоматизация счета решения для оптимизации ваших рабочих процессов.

---

Такие тщательно продуманные вмешательства и проверки предусмотрены нормативными и этическими требованиями. И это часто выполняется вручную, поскольку различные бухгалтерские и финансовые документы не всегда считываются компьютером!

Эти документы, которые часто передаются в виде сканов, PDF-файлов или бумажных документов, требуют значительных ручных усилий для внедрения в цифровые рабочие процессы, которые сегодня являются движущей силой бизнеса. Эти ручные вмешательства со стороны финансового и бухгалтерского персонала, как правило, отнимают много времени и подвержены ошибкам (в больших масштабах), отнимая ресурсы, которые можно было бы использовать с большей пользой.

И здесь может помочь OCR, или оптическое распознавание символов! (Что такое OCR? И для чего он используется? Подробное объяснение OCR и вариантов его использования см. здесь. инструкция.)

OCR в финансах и бухгалтерском учете

Финансирование OCR или учет OCR относится к применению технологии OCR для автоматизации извлечения финансовых/бухгалтерских данных из документов.

OCR может автоматически распознавать и извлекать текст, символы, поля или данные из отсканированных документов и изображений. А поскольку рассматриваемые документы в основном представляют собой структурированные данные в стандартных форматах, автоматизированное финансирование OCR или учет OCR могут значительно сократить время обработки каждого документа.

Например, программное обеспечение OCR может извлекать и представлять интересующие поля (или позиции) из связанных заказов на покупку, счетов-фактур и квитанций, чтобы бухгалтерские группы могли быстро и эффективно выполнить анализ. трехсторонний матч. Или программное обеспечение OCR может конвертировать банковские выписки из PDF в Excel или CSV для упрощения последующей обработки.

Это позволяет избежать всех ручных усилий, которые в противном случае были бы необходимы для извлечения соответствующих данных из этих финансовых документов. Таким образом, программное обеспечение для автоматического распознавания текста может легко подключиться к бухгалтерии или ERP программное обеспечение для создания полностью цифровой рабочий процесс.

OCR финансы или OCR приложения для автоматизации бухгалтерского учета позволяют финансовым аналитикам и бухгалтерам сосредоточиться на задачах более высокого уровня, более технических или специализированных, которые приносят большую пользу их организациям. OCR также обеспечивает более высокий уровень точности и точности рутинных задач, которые в противном случае выполнялись бы вручную.

Преимущества приложений OCR Finance и OCR Accounting

Аналитики и бухгалтеры все чаще используют OCR, чтобы переключить свое внимание и время с ввода данных на их проверку; это повышает общую эффективность и производительность сотрудников. Таким образом, внедрение решений OCR приносит свою долю уникальных преимуществ:

• Снижение затрат. Сократите эксплуатационные расходы за счет устранения неэффективных процессов ручного ввода и проверки данных. Устраните соответствующие затраты на хранение и обработку документов.
• Повышение скорости обработки — автоматическое распознавание текста программа для автоматизации учета может извлекать и проверять данные за считанные минуты; задача, которая в противном случае потребовала бы многих человеко-часов. OCR может помочь организациям сократить время, затрачиваемое на ручную обработку документов, более чем на 75 % и более.
• Оптимизируйте обработку платежей – программное обеспечение OCR Finance и OCR для бухгалтерского учета (или Программное обеспечение для автоматизации точки доступа) может помочь автоматизировать или оптимизировать кредиторская задолженность (АП), дебиторская задолженность (AR) и обработка чеков, а также другие внутренние платежные процессы.
• Интеллектуальная обработка документов: программное обеспечение для оптического распознавания символов на основе искусственного интеллекта, такое как Nanonets, может классифицировать определенные типы документов из смешанной группы независимо от формата. Даже если представлено множество «неизвестных» документов, автоматизированное программное обеспечение OCR может разумно классифицировать документы по типу (счет-фактура, квитанция, счет и т. д.) или источнику (поставщик, поставщик, внутренний и т. д.) для дальнейшей обработки и извлечения данных.
• Повышение точности данных. Программное обеспечение OCR использует алгоритмы искусственного интеллекта и возможности машинного обучения, чтобы обеспечить высокую степень точности при извлечении данных из документов. Повышенная точность приводит к уменьшению количества ошибок и доработок, что в конечном итоге экономит время и деньги!
• Легкое масштабирование. Финансовое программное обеспечение для автоматического оптического распознавания символов позволяет легко обрабатывать очень большие объемы документов.
• Сохраните окружающую среду. Организации могут сократить использование бумажных документов или отказаться от бумажных документов, поскольку OCR может обрабатывать форматы цифровых документов.
• Поддерживайте мотивацию сотрудников. Ручные процессы и бумажная работа могут быть чрезвычайно утомительными, особенно для бухгалтеров и финансовых аналитиков. Организации, которые внедряют варианты использования OCR, могут направить своих сотрудников на более сложные и увлекательные задачи.

---

Нанонец имеет интересные случаи использования и уникальный истории успеха клиентов. Узнайте, как Nanonets могут сделать ваш бизнес более продуктивным.

Назначить звонок

---

Примеры использования OCR Finance и OCR Accounting

OCR Finance и OCR Accounting имеют много интересных вариантов использования в отношении рабочих процессов обработки документов. Поскольку бухгалтерские и финансовые документы в основном имеют дело со структурированными данными, представленными в стандартизированных форматах, OCR может обрабатывать практически любой документ, относящийся к этим дисциплинам.

Наиболее распространенные варианты использования OCR для финансовых документов: счет-фактура OCR (также сканирование счетов & автоматическая обработка счетов) & квитанция OCR. Извлечение соответствующих полей данных из счетов-фактур или квитанций может помочь организациям быстрее обрабатывать транзакции, избегая задержек и потенциальных штрафов. Вот тематическое исследование о том, как крупнейшая строительная компания Миннесоты улучшена производительность точки доступа с финансированием OCR.

[Встраиваемое содержимое]

Варианты использования в банковской сфере будут включать обработку различных заявок (на кредиты, новые счета или запросы чеков) или проведение проверок KYC. Программное обеспечение OCR может сканировать формы заявок, извлекать соответствующие поля и заполнять их в банковском программном обеспечении для более быстрой обработки. ID-карта OCR or распознавание личности в настоящее время обеспечивает большую часть мобильных процессов KYC, предлагаемых современными банками. Эти варианты использования OCR позволяют банкам ускорять процессы, которые могут стать потенциальными болевыми точками для клиентов. Вот еще один тематическое исследование о том, как платформа KYC использовала OCR для обрабатываем более 50,000 XNUMX водительских удостоверений в месяц.

Страховые компании могут аналогичным образом автоматизировать обработку претензий с помощью технологии оптического распознавания символов. Страхование OCR может ускорить проверку претензий и обработка претензий, принося пользу как потребителям, так и страховым компаниям. Помимо обработки документов, связанных со страхованием, OCR также можно использовать для оценить физический ущерб связанные со страховыми случаями.

OCR также можно использовать для упрощения процессов, связанных с бухгалтерским учетом, путем интеграции с бухгалтерским программным обеспечением. Вот интересный тематическое исследование о том, как компания использовала программное обеспечение OCR для упростить учетные процессы, связанные с QuickBooks.

Предприятия также используют бухгалтерский OCR для улучшения аудита и отчетов о расходах. OCR-инструменты сравнивать и сопоставлять различные документы, чтобы помочь бухгалтерам отмечать мошеннические платежи и деловые расходы. Вот несколько примеров потенциальных мошеннических платежей, с которыми могут столкнуться предприятия: пустые квитанции по некоммерческим операциям, дубликаты квитанций о расходах, завышенные счета-фактуры или несоответствия сумм.

---

Нанонеты онлайн OCR и OCR API есть много интересного случаи использования tЭто может оптимизировать производительность вашего бизнеса, сократить расходы и ускорить рост. Узнайте, как варианты использования Nanonets могут применяться к вашему продукту.

---

Нанонец OCR

[Встраиваемое содержимое]

Nanonets — это программное обеспечение для оптического распознавания символов на основе искусственного интеллекта, которое легко настроить и использовать и предлагает удобные предварительно обученные модели для популярных сценариев оптического распознавания символов в финансовых и бухгалтерских отчетах. Извлекайте финансовые/бухгалтерские данные за считанные секунды или обучайте собственную модель оптического распознавания символов в соответствии с вашими конкретными потребностями в извлечении данных.

[Встраиваемое содержимое]

Преимущества использования Nanonets перед другими программными парсерами OCR (например, Мощная автоматизация) выходят далеко за рамки просто лучшей автоматизации, точности и возможностей искусственного интеллекта и машинного обучения. Вот некоторые уникальные преимущества Nanonets:

• Nanonets OCR не основан на шаблонах. Помимо предложения предварительно обученных моделей для популярных случаев использования, его интеллектуальный алгоритм обработки документов также может обрабатывать невидимые типы документов!
• Нанонетки ручки неструктурированные данные, общие ограничения данных, многостраничные документы, таблицы и многострочные элементы с легкостью.
• Нанонет - это без кода интеллектуальная платформа автоматизации который может постоянно переобучаться и учиться на пользовательских наборах данных. Результаты практически не требуют постобработки.
• Каждый аспект обработка документов можно настроить с помощью Nanonets. От распознавания документов и извлечения данных до стилей и форматов вывода!
• Nanonets был создан для беспрепятственной интеграции даже с устаревшими системами. Вы также можете легко интегрировать Nanonets с большинством CRM, ERP или RPA .

Документация по Nanonets

Если вы хотите обучить свои собственные модели финансирования OCR или учета OCR, ознакомьтесь с Нанонец API. В документации, вы найдете готовые примеры кода на Shell, Ruby, Golang, Java, C# и Python, а также подробные спецификации API для различных конечных точек.

---

Обновление ПО июнь 2021: этот пост был первоначально опубликован в Март 2020 и с тех пор обновлялся.

Вот слайд подведение итогов в этой статье. Вот альтернативная версия этого поста.