Fakturadataextraktion: En komplett guide

Fakturadataextraktion: En komplett guide

Tidsstämpel: 8 januari 2024 5:41
Fakturadataextraktion: En komplett guide för PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikal sökning. Ai.

Beskrivning

I den moderna affärsmiljön måste leverantörsreskontrateam kunna hantera fakturor och betalningar så snabbt och effektivt som möjligt. I takt med att organisationen växer ökar också antalet fakturor som behöver behandlas, vilket kräver en större teamstorlek och längre handläggningstider. Utöver detta är manuell utvinning och bearbetning av fakturadata också ganska felbenägen vilket leder till en större investering av resurser än vad som krävs. Ett av de viktigaste stegen i fakturahantering är utvinning av fakturadata. Om det görs manuellt är detta steg inte bara det mest tidskrävande utan också det mest felbenägna. Lösningen är därför inte att anställa ett större team för att göra detta manuellt utan snarare att investera i automatisk utvinning av fakturadata. I det här blogginlägget kommer du att lära dig vad som är utvinning av fakturadata, hur du går tillväga och några av de populära metoderna för utvinning av fakturadata.

Innan vi går in på utvinning av fakturadata, låt oss först förstå vad en faktura är.

En faktura är ett dokument som beskriver detaljerna i en transaktion mellan en köpare och en säljare, inklusive datum för transaktionen, köparens och säljarens namn och adresser, en beskrivning av de varor eller tjänster som tillhandahålls, mängden artiklar, priset per enhet och det totala beloppet.

Fakturor innehåller viktig information, såsom kund- och leverantörsinformation, orderinformation, prissättning, skatter etc. Information som måste extraheras och matchas med andra dokument som beställningsformulär, varufakturor etc. innan betalningen behandlas.

Även om det låter enkelt, kan det vara mycket tidskrävande att extrahera data från fakturor eftersom fakturor finns i olika format. Dessutom innehåller fakturor också både strukturerad och ostrukturerad data som kan vara svåra att extrahera manuellt och som skulle kräva automatiserad programvara för att extrahera fakturadata som t.ex. Nanonetter för att snabbt kunna behandla fakturor.

Automatisera manuell datainmatning med Nanonets AI-baserade OCR-programvara. Fånga data från fakturor direkt. Minska handläggningstider och eliminera manuell ansträngning.

Utvinning av fakturadata innebär en mängd utmaningar för AP-team eftersom fakturor finns i olika mallar och kan innehålla en rad information, varav en del kan vara eller inte är viktig för AP-teamet att behandla fakturan. Några av utmaningarna listas nedan:

  • Olika fakturaformat – Fakturor finns i olika format inklusive papper, PDF, EDI, etc. vilket kan göra det svårt att extrahera och behandla fakturor.
  • Fakturamallstilar – Utöver formaten finns även fakturor i olika mallar. Vissa fakturor kan bara innehålla den mest väsentliga informationen medan andra kan ha mycket oönskad information också. Dessutom kan datapunkter finnas på olika platser på fakturan vilket gör det mycket tidskrävande att extrahera data manuellt.
  • Datakvalitet och noggrannhet – Manuell utvinning av fakturadata kan leda till förseningar och felaktigheter i den extraherade informationen.
  • Stor mängd data – Vanligtvis måste organisationer hantera ett stort antal fakturor dagligen. Att göra detta manuellt är extremt tidskrävande och kostsamt för dessa företag.
  • Olika språk – Internationella leverantörer delar vanligtvis fakturor på olika språk, vilket kan vara svårt för AP-teamet att hantera manuellt om de inte är bevandrade i språket. Dessa fakturor är svåra att behandla även för enkel automationsprogramvara.

Att förbereda data innan utvinning utgör en avgörande fas i fakturahanteringen. Det här steget är avgörande för att garantera dataernas noggrannhet och tillförlitlighet, särskilt när man hanterar stora mängder data eller hanterar ostrukturerade data som kan omfatta fel, inkonsekvenser eller andra faktorer som kan påverka precisionen i utvinningsprocessen.

En nyckelteknik för att förbereda fakturadata för utvinning är datarensning och förbearbetning.

En viktig metod för att förbereda fakturadata för utvinning är genom datarensning och förbearbetning. Denna process innebär att man känner igen och åtgärdar fel, inkonsekvenser och olika problem i data innan man påbörjar utvinningsprocessen. Olika tekniker kan användas för detta ändamål, inklusive:

  • Datanormalisering: Omvandla data till ett vanligt format som lättare kan bearbetas och analyseras. Detta kan innebära att standardisera formatet för datum, tider och andra dataelement, samt konvertera data till en konsekvent datatyp, såsom numeriska eller kategoriska data.
  • Textrensning: Innebär att ta bort ovidkommande eller irrelevant information från data, såsom stoppord, skiljetecken och andra icke-textuella tecken. Detta kan bidra till att förbättra noggrannheten och tillförlitligheten hos textbaserade extraktionstekniker, såsom OCR och NLP.
  • Datavalidering: Detta involverar att kontrollera data för fel, inkonsekvenser och andra problem som kan påverka noggrannheten i extraktionsprocessen. Detta kan innebära att jämföra data med externa källor, såsom kunddatabaser eller produktkataloger, för att säkerställa att data är korrekta och uppdaterade.
  • Dataförstoring: Lägga till eller ändra data för att förbättra noggrannheten och tillförlitligheten i extraktionsprocessen. Detta kan innebära att lägga till ytterligare datakällor, såsom sociala medier eller webbdata, för att komplettera fakturadata, eller använda maskininlärningstekniker för att generera syntetiska data för att förbättra noggrannheten i utvinningsprocessen.

Det finns många olika metoder för dataextraktion. Att välja rätt metod för utvinning av fakturadata är mycket viktigt för att ett AP-team ska kunna fungera effektivt.

Manuell utvinning av fakturadata: Manuell utvinning av fakturadata innebär att en människa fysiskt går igenom fakturan och manuellt och anger relevant information i bokföringsprogramvaran där den sedan kan matchas och bearbetas ytterligare innan betalningen görs. Denna process är extremt tidskrävande och kan vara utsatt för mänskliga fel. Vanligtvis kan manuell utvinning av fakturadata orsaka förseningar och betalningar och introducera onödig leverantörsfriktion.

  • Dataextraktionsverktyg online: Om du behöver extrahera information från en viss dokumenttyp där informationen och formatet i stort sett förblir detsamma, finns det många tillgängliga verktyg som kan hjälpa till att hantera ett visst användningsfall. Om du till exempel behöver konvertera PDF till text kan många onlineverktyg hjälpa AP-teamet att effektivisera denna process. Konverteringsprogram ger en mer tillförlitlig och exakt extraktionsmetod. Däremot ger de små eller inga automatiseringsmöjligheter för rutinmässiga eller komplexa processer för utvinning av fakturadata.
  • Mallbaserad utvinning av fakturadata: Mallbaserad fakturadataextraktion förlitar sig på användningen av fördefinierade mallar för att extrahera data från en viss datamängd där formatet i stort sett förblir detsamma. Till exempel, när en AP-avdelning behöver behandla flera fakturor i samma format, kan mallbaserad dataextraktion användas eftersom den data som behöver extraheras i stort sett förblir densamma på alla fakturor.

    Denna metod för dataextraktion är extremt exakt så länge formatet förblir detsamma. Problemet uppstår när det sker förändringar i formatet på datamängden. Detta kan orsaka problem i mallbaserad dataextraktion och kan kräva manuellt ingripande.
    programvara

  • Automatiserad utvinning av fakturadata med OCR: Om du har flera fakturatyper eller ett stort antal fakturor att extrahera data från, AI-baserad OCR-programvara, tycka om Nanonetter, tillhandahålla den mest bekväma lösningen. Sådana verktyg tillhandahåller OCR-teknik (Optical Character Recognition) för att känna igen text från skannade dokument eller bilder.

    Dessa verktyg är extremt snabba, effektiva, säkra och skalbara. De använder en kombination av AI, ML, OCR, RPA, text- och mönsterigenkänning och flera andra tekniker för att säkerställa att den extraherade informationen är korrekt och tillförlitlig. Inte bara det, dessa verktyg för datautvinning kan stödja textextraktion från flera källor som t.ex extrahera text från bilder, och till och med extrahera handskriven text från bilder.

Slutsats

Sammanfattningsvis är automatisering av utvinning av fakturadata avgörande för att alla AP-team ska kunna behandla fakturor effektivt och effektivt. Det är viktigt att kunna hantera fakturor inom en bestämd tidsram så att leverantörsbetalningar kan göras inom utlovad tid och undvika onödig friktion.

Tekniken och typen av utvinning av fakturadata som används av AP-teamet beror på ingångskällorna och verksamhetens specifika behov och måste noggrant utvärderas innan implementering. Annars kan det leda till onödigt slöseri med både tid och resurser.

Eliminera flaskhalsar som skapas av manuella processer för utvinning av fakturadata. Ta reda på hur Nanonets kan hjälpa ditt företag att optimera utvinningen av fakturadata enkelt.

Tidsstämpel:

Mer från AI och maskininlärning