การแยกข้อมูลใบแจ้งหนี้: คู่มือฉบับสมบูรณ์

บทนำ

ในสภาพแวดล้อมทางธุรกิจสมัยใหม่ ทีมบัญชีเจ้าหนี้จะต้องสามารถประมวลผลใบแจ้งหนี้และการชำระเงินได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพที่สุด เมื่อองค์กรเติบโตขึ้น จำนวนใบแจ้งหนี้ที่ต้องดำเนินการก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน โดยต้องใช้ขนาดทีมที่ใหญ่ขึ้นและเวลาดำเนินการนานขึ้น นอกจากนี้ การแยกและประมวลผลข้อมูลใบแจ้งหนี้ด้วยตนเองยังค่อนข้างเสี่ยงต่อข้อผิดพลาด ซึ่งนำไปสู่การลงทุนทรัพยากรมากกว่าที่จำเป็น ขั้นตอนที่สำคัญที่สุดประการหนึ่งในการประมวลผลใบแจ้งหนี้คือการดึงข้อมูลใบแจ้งหนี้ หากดำเนินการด้วยตนเอง ขั้นตอนนี้ไม่เพียงแต่ใช้เวลานานที่สุด แต่ยังเกิดข้อผิดพลาดได้ง่ายที่สุดอีกด้วย วิธีแก้ปัญหาจึงไม่ใช่การจ้างทีมขนาดใหญ่ให้ดำเนินการด้วยตนเอง แต่ต้องลงทุนในการดึงข้อมูลใบแจ้งหนี้อัตโนมัติ ในบล็อกโพสต์นี้ คุณจะได้เรียนรู้ว่าการดึงข้อมูลใบแจ้งหนี้คืออะไร ทำอย่างไร และวิธีการยอดนิยมบางส่วนในการดึงข้อมูลใบแจ้งหนี้

ก่อนที่เราจะทำการดึงข้อมูลใบแจ้งหนี้ เรามาทำความเข้าใจก่อนว่าใบแจ้งหนี้คืออะไร

ใบแจ้งหนี้เป็นเอกสารที่แสดงรายละเอียดของการทำธุรกรรมระหว่างผู้ซื้อและผู้ขาย รวมถึงวันที่ของการทำธุรกรรม ชื่อและที่อยู่ของผู้ซื้อและผู้ขาย รายละเอียดของสินค้าหรือบริการที่จัดหาให้ จำนวนของสินค้า ราคาต่อหน่วยและจำนวนเงินทั้งหมดที่ต้องชำระ

ใบแจ้งหนี้ประกอบด้วยข้อมูลที่สำคัญ เช่น รายละเอียดลูกค้าและผู้ขาย ข้อมูลการสั่งซื้อ ราคา ภาษี ฯลฯ ข้อมูลที่จำเป็นต้องแยกและจับคู่กับเอกสารอื่น ๆ เช่น แบบฟอร์มคำสั่งซื้อ ใบรายการสินค้า ฯลฯ ก่อนดำเนินการชำระเงิน

แม้ว่าจะฟังดูง่าย แต่การแยกข้อมูลจากใบแจ้งหนี้อาจใช้เวลานานมาก เนื่องจากใบแจ้งหนี้มีรูปแบบที่แตกต่างกัน นอกจากนี้ ใบแจ้งหนี้ยังมีทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างซึ่งอาจยากต่อการดึงข้อมูลด้วยตนเอง และต้องใช้ซอฟต์แวร์ดึงข้อมูลใบแจ้งหนี้อัตโนมัติ เช่น นาโนเน็ต เพื่อให้สามารถประมวลผลใบแจ้งหนี้ได้อย่างรวดเร็ว

---

ป้อนข้อมูลด้วยตนเองโดยอัตโนมัติโดยใช้ซอฟต์แวร์ OCR ที่ใช้ AI ของ Nanonet เก็บข้อมูลจากใบแจ้งหนี้ได้ทันที ลดเวลาตอบสนองและลดความพยายามด้วยตนเอง

กำหนดเวลาการสาธิต

---

การดึงข้อมูลใบแจ้งหนี้ทำให้เกิดความท้าทายมากมายสำหรับทีม AP เนื่องจากใบแจ้งหนี้มีเทมเพลตที่หลากหลาย และอาจมีข้อมูลหลากหลาย ซึ่งบางส่วนอาจมีหรือไม่สำคัญสำหรับทีม AP ในการประมวลผลใบแจ้งหนี้ ความท้าทายบางประการมีการระบุไว้ด้านล่าง:

• รูปแบบใบแจ้งหนี้ที่แตกต่างกัน – ใบแจ้งหนี้มีรูปแบบต่างๆ เช่น กระดาษ, PDF, EDI ฯลฯ ซึ่งทำให้แยกและประมวลผลใบแจ้งหนี้ได้ยาก
• รูปแบบเทมเพลตใบแจ้งหนี้ – นอกจากรูปแบบแล้ว ใบแจ้งหนี้ยังมาในรูปแบบต่างๆ อีกด้วย ใบแจ้งหนี้บางใบอาจมีเฉพาะข้อมูลที่สำคัญที่สุดเท่านั้น ในขณะที่บางใบอาจมีข้อมูลที่ไม่ต้องการจำนวนมากเช่นกัน นอกจากนี้ จุดข้อมูลอาจมีอยู่ในตำแหน่งที่แตกต่างกันในใบแจ้งหนี้ ซึ่งทำให้การดึงข้อมูลด้วยตนเองใช้เวลานานมาก
• คุณภาพและความถูกต้องของข้อมูล – การดึงข้อมูลใบแจ้งหนี้ด้วยตนเองอาจทำให้เกิดความล่าช้าและความไม่ถูกต้องในข้อมูลที่แยกออกมา
• ข้อมูลปริมาณมาก – โดยปกติแล้วองค์กรต่างๆ จะต้องประมวลผลใบแจ้งหนี้จำนวนมากในแต่ละวัน การดำเนินการด้วยตนเองจะใช้เวลานานมากและมีค่าใช้จ่ายสูงสำหรับบริษัทเหล่านี้
• ภาษาที่แตกต่างกัน – ผู้ขายต่างประเทศมักจะแบ่งปันใบแจ้งหนี้ในภาษาต่างๆ ซึ่งอาจเป็นเรื่องยากสำหรับทีม AP ที่จะประมวลผลด้วยตนเองหากพวกเขาไม่ชำนาญในภาษา ใบแจ้งหนี้เหล่านี้ประมวลผลได้ยากสำหรับซอฟต์แวร์ระบบอัตโนมัติทั่วไปเช่นกัน

การเตรียมข้อมูลให้พร้อมก่อนการแยกถือเป็นขั้นตอนสำคัญในการประมวลผลใบแจ้งหนี้ ขั้นตอนนี้เป็นหัวใจสำคัญในการรับประกันความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการข้อมูลจำนวนมากหรือจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างซึ่งอาจรวมถึงข้อผิดพลาด ความไม่สอดคล้องกัน หรือปัจจัยอื่นๆ ที่อาจส่งผลต่อความแม่นยำของกระบวนการแยกข้อมูล

เทคนิคสำคัญอย่างหนึ่งในการเตรียมข้อมูลใบแจ้งหนี้สำหรับการแยกข้อมูลคือการล้างข้อมูลและการประมวลผลล่วงหน้า

วิธีการที่สำคัญในการเตรียมข้อมูลใบแจ้งหนี้สำหรับการดึงข้อมูลคือผ่านการล้างข้อมูลและการประมวลผลล่วงหน้า กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการรับรู้และแก้ไขข้อผิดพลาด ความไม่สอดคล้องกัน และปัญหาต่างๆ ภายในข้อมูลก่อนที่จะเริ่มกระบวนการแยกข้อมูล อาจมีการใช้เทคนิคต่าง ๆ เพื่อจุดประสงค์นี้ ซึ่งรวมถึง:

• การปรับข้อมูลให้เป็นมาตรฐาน: การแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบทั่วไปที่สามารถประมวลผลและวิเคราะห์ได้ง่ายขึ้น สิ่งนี้สามารถเกี่ยวข้องกับการกำหนดมาตรฐานของรูปแบบวันที่ เวลา และองค์ประกอบข้อมูลอื่นๆ ตลอดจนการแปลงข้อมูลเป็นประเภทข้อมูลที่สอดคล้องกัน เช่น ข้อมูลตัวเลขหรือข้อมูลหมวดหมู่
• การทำความสะอาดข้อความ: เกี่ยวข้องกับการลบข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องหรือไม่เกี่ยวข้องออกจากข้อมูล เช่น คำหยุด เครื่องหมายวรรคตอน และอักขระอื่นๆ ที่ไม่ใช่ข้อความ สิ่งนี้สามารถช่วยปรับปรุงความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของเทคนิคการแยกข้อความ เช่น OCR และ NLP
• การตรวจสอบข้อมูล: สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบข้อมูลเพื่อหาข้อผิดพลาด ความไม่สอดคล้องกัน และปัญหาอื่น ๆ ที่อาจส่งผลกระทบต่อความถูกต้องของกระบวนการแยกข้อมูล ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการเปรียบเทียบข้อมูลกับแหล่งข้อมูลภายนอก เช่น ฐานข้อมูลลูกค้าหรือแค็ตตาล็อกผลิตภัณฑ์ เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความถูกต้องและเป็นปัจจุบัน
• การเสริมข้อมูล: การเพิ่มหรือแก้ไขข้อมูลเพื่อปรับปรุงความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของกระบวนการสกัด ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการเพิ่มแหล่งข้อมูลเพิ่มเติม เช่น โซเชียลมีเดียหรือข้อมูลเว็บ เพื่อเสริมข้อมูลใบแจ้งหนี้ หรือใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างข้อมูลสังเคราะห์เพื่อปรับปรุงความแม่นยำของกระบวนการแยกข้อมูล

การดึงข้อมูลมีหลายวิธี การเลือกวิธีการดึงข้อมูลใบแจ้งหนี้ที่ถูกต้องเป็นสิ่งสำคัญมากสำหรับทีม AP เพื่อให้สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การแยกข้อมูลใบแจ้งหนี้ด้วยตนเอง: การแยกข้อมูลใบแจ้งหนี้ด้วยตนเองเกี่ยวข้องกับการที่มนุษย์เข้าไปดูใบแจ้งหนี้และป้อนข้อมูลที่เกี่ยวข้องด้วยตนเองในซอฟต์แวร์บัญชี จากนั้นจึงสามารถจับคู่และประมวลผลเพิ่มเติมก่อนชำระเงินได้ กระบวนการนี้ใช้เวลานานมากและอาจเกิดข้อผิดพลาดจากมนุษย์ได้ โดยปกติแล้ว การแยกข้อมูลใบแจ้งหนี้ด้วยตนเองอาจทำให้เกิดความล่าช้าและการชำระเงิน และทำให้ผู้ขายเกิดความขัดแย้งโดยไม่จำเป็น

• เครื่องมือดึงข้อมูลออนไลน์: หากคุณต้องการดึงข้อมูลจากเอกสารประเภทใดประเภทหนึ่งโดยที่ข้อมูลและรูปแบบส่วนใหญ่ยังคงเหมือนเดิม มีเครื่องมือมากมายที่สามารถช่วยในการจัดการกรณีการใช้งานเฉพาะได้ ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการแปลง PDF เป็นข้อความ เครื่องมือออนไลน์จำนวนมากสามารถช่วยให้ทีม AP ปรับปรุงกระบวนการนี้ได้ ซอฟต์แวร์การแปลงให้วิธีการสกัดที่เชื่อถือได้และแม่นยำยิ่งขึ้น อย่างไรก็ตาม มีความสามารถในการทำงานอัตโนมัติเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลยสำหรับกระบวนการแยกข้อมูลใบแจ้งหนี้ตามปกติหรือที่ซับซ้อน
• การแยกข้อมูลใบแจ้งหนี้ตามเทมเพลต: การดึงข้อมูลใบแจ้งหนี้ตามเทมเพลตอาศัยการใช้เทมเพลตที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อดึงข้อมูลจากชุดข้อมูลเฉพาะซึ่งมีรูปแบบซึ่งส่วนใหญ่ยังคงเหมือนเดิม ตัวอย่างเช่น เมื่อแผนก AP ต้องการประมวลผลใบแจ้งหนี้หลายใบในรูปแบบเดียวกัน ระบบอาจใช้การแยกข้อมูลตามเทมเพลต เนื่องจากข้อมูลที่จำเป็นต้องแยกส่วนใหญ่จะยังคงเหมือนเดิมในใบแจ้งหนี้ต่างๆ

  วิธีการดึงข้อมูลนี้มีความแม่นยำอย่างยิ่งตราบใดที่รูปแบบยังคงเหมือนเดิม ปัญหาเกิดขึ้นเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงรูปแบบของชุดข้อมูล ซึ่งอาจทำให้เกิดปัญหาในการแยกข้อมูลตามเทมเพลต และอาจต้องมีการแทรกแซงด้วยตนเอง
  ซอฟต์แวร์

• การแยกข้อมูลใบแจ้งหนี้อัตโนมัติโดยใช้ OCR: หากคุณมีใบแจ้งหนี้หลายประเภทหรือมีใบแจ้งหนี้จำนวนมากที่ต้องการดึงข้อมูล จะใช้ AI ซอฟต์แวร์ OCR, ชอบ นาโนเน็ตมอบทางออกที่สะดวกที่สุด เครื่องมือดังกล่าวมีเทคโนโลยี OCR (Optical Character Recognition) เพื่อจดจำข้อความจากเอกสารหรือรูปภาพที่สแกน

  เครื่องมือเหล่านี้รวดเร็ว มีประสิทธิภาพ ปลอดภัย และปรับขนาดได้อย่างมาก พวกเขาใช้การผสมผสานระหว่าง AI, ML, OCR RPAการจดจำข้อความและรูปแบบ และเทคนิคอื่นๆ มากมายเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลที่ดึงมานั้นถูกต้องและเชื่อถือได้ ไม่เพียงเท่านั้น สิ่งเหล่านี้ เครื่องมือดึงข้อมูล สามารถรองรับการแยกข้อความจากหลายแหล่งเช่น การแยกข้อความจากภาพและแม้กระทั่งการแยกข้อความที่เขียนด้วยลายมือออกจากรูปภาพ

สรุป

โดยสรุป การดึงข้อมูลใบแจ้งหนี้โดยอัตโนมัติเป็นสิ่งสำคัญสำหรับทีม AP ทั้งหมดเพื่อให้สามารถประมวลผลใบแจ้งหนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผล สิ่งสำคัญคือต้องสามารถประมวลผลใบแจ้งหนี้ภายในกรอบเวลาที่กำหนด เพื่อให้สามารถชำระเงินให้แก่ผู้ขายได้ตามเวลาที่สัญญาไว้ และหลีกเลี่ยงความขัดแย้งที่ไม่จำเป็น

เทคนิคและประเภทของการดึงข้อมูลใบแจ้งหนี้ที่ทีม AP ใช้นั้นขึ้นอยู่กับแหล่งอินพุตและความต้องการเฉพาะของธุรกิจ และจำเป็นต้องได้รับการประเมินอย่างรอบคอบก่อนนำไปใช้ มิฉะนั้นอาจนำไปสู่การสิ้นเปลืองทั้งเวลาและทรัพยากรโดยไม่จำเป็น

---

ขจัดปัญหาคอขวดที่เกิดจากกระบวนการแยกข้อมูลใบแจ้งหนี้ด้วยตนเอง ค้นหาว่า Nanonets สามารถช่วยให้ธุรกิจของคุณเพิ่มประสิทธิภาพการแยกข้อมูลใบแจ้งหนี้ได้อย่างง่ายดายได้อย่างไร

---

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://nanonets.com/blog/invoice-data-extraction-a-complete-guide/