Kurumsal bir otomasyon çözümü mü arıyorsunuz? Başka yerde arama!
.cta-first-mavi{ geçişi: tümü 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; sınır yarıçapı: 0px; yazı tipi ağırlığı: kalın; yazı tipi boyutu: 16 piksel; satır yüksekliği: 24 piksel; dolgu: 12 piksel 24 piksel; arka plan: #546fff; Beyaz renk; yükseklik: 56 piksel; metin hizalama: sola; ekran: satır içi esnek; esnek yön: satır; -moz-box-align: merkez; hizalama öğeleri: merkez; harf aralığı: 0px; kutu boyutlandırma: kenarlık kutusu; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #546fff !important; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; arka plan:beyaz; geçiş: tüm 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #546fff !important; } .cta-saniye-siyah{ geçiş: tümü 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; sınır yarıçapı: 0px; yazı tipi ağırlığı: kalın; yazı tipi boyutu: 16 piksel; satır yüksekliği: 24 piksel; dolgu: 12 piksel 24 piksel; arka plan: beyaz; renk: #333; yükseklik: 56 piksel; metin hizalama: sola; ekran: satır içi esnek; esnek yön: satır; -moz-box-align: merkez; hizalama öğeleri: merkez; harf aralığı: 0px; kutu boyutlandırma: kenarlık kutusu; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #333 !önemli; } .cta-saniye-siyah:hover{ renk:beyaz; arka plan:#333; geçiş: tüm 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #333 !önemli; } .column1{ min-width: 240px; maksimum genişlik: uygun içerik; dolgu-sağ: %4; } .column2{ min-width: 200px; maksimum genişlik: uygun içerik; } .cta-main{ ekran: esnek; }
Finansal belgelerin dijitalleştirilmesi, bankalar gibi finansal kurumların yanı sıra bireysel bankacılık müşterileri ve işletmeleri için önemli bir görevdir. Bankalar, fiziksel müşteri kayıtlarını manipüle edilebilir bir dijital forma dönüştürmeli ve müşteri ve ticari banka müşterileri, diğer finansal işleme işlemleri için banka hesap özetlerinden ve bu tür diğer belgelerden veri çıkarmalıdır. Optik Karakter Tanıma (OCR) araçları, banka hesap özetlerinden ve diğer bankacılık belgelerinden verilerin çıkarılması için kullanışlıdır.
OCR'nin ne olduğunu ve bankacılık sektöründe nasıl kullanıldığını görelim, özellikle de müşterilerin ve kuruluşların banka hesap özetlerinden veri elde etmesine nasıl yardımcı olabileceğine odaklanalım. Banka hesap özetleri OCR'nin çeşitli uygulama alanları da tartışılmaktadır.
var contentTitle = “İçindekiler”; // Daha sonra başlık açmamak için başlığınızı buraya ayarlayın var ToC = “
“+içerikBaşlık+”
“; İçindekiler += “
“; var tocDiv = document.getElementById('dynamictocnative'); tocDiv.outerHTML = ToC;
OCR nedir
Optik karakter tanıma veya OCR, basit biçiminde, sonraki işlemler için taranan belgelerden, kamera görüntülerinden ve yalnızca görüntü içeren pdf'lerden veri çıkaran bir yazılımdır. Görüntülerdeki harfler yazılım tarafından tercihen seçilir ve daha fazla manipüle edilebilecek dijital verilere dönüştürülür.
OCR'nin temel sürümünde, ana belgede bulunan tüm metinler, alaka düzeyi veya önem açısından herhangi bir ayrım yapılmadan çıkarılır. Topluluktan gerekli bilgilerin daha sonra çıkarılması, insan çabasını gerektirir.
Yeni nesil OCR - bölgesel OCR - önceden belirlenmiş kurallara göre belgelerin belirli bölgelerinde veya alanlarında bulunan belirli verileri çıkarır.
Son zamanlarda, aşağıdaki gibi OCR araçları Nanonetler AI ve ML yetenekleriyle donatılmıştır ve metni akıllı bir şekilde kategorize edilmiş verilere dönüştürebilir ve dönüştürme sırasında oluşabilecek hataları kontrol edebilir.
Ister verileri PDF'den kazıyın belgeler, dönüştürmek PDF'den XML'e or tablo çıkarmayı otomatikleştir? Nanonets'e göz atın PDF kazıyıcı or PDF ayrıştırıcı dönüştürmek Veritabanına PDF'ler girdileri!
.cta-first-mavi{ geçişi: tümü 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; sınır yarıçapı: 0px; yazı tipi ağırlığı: kalın; yazı tipi boyutu: 16 piksel; satır yüksekliği: 24 piksel; dolgu: 12 piksel 24 piksel; arka plan: #546fff; Beyaz renk; yükseklik: 56 piksel; metin hizalama: sola; ekran: satır içi esnek; esnek yön: satır; -moz-box-align: merkez; hizalama öğeleri: merkez; harf aralığı: 0px; kutu boyutlandırma: kenarlık kutusu; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #546fff !important; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; arka plan:beyaz; geçiş: tüm 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #546fff !important; } .cta-saniye-siyah{ geçiş: tümü 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; sınır yarıçapı: 0px; yazı tipi ağırlığı: kalın; yazı tipi boyutu: 16 piksel; satır yüksekliği: 24 piksel; dolgu: 12 piksel 24 piksel; arka plan: beyaz; renk: #333; yükseklik: 56 piksel; metin hizalama: sola; ekran: satır içi esnek; esnek yön: satır; -moz-box-align: merkez; hizalama öğeleri: merkez; harf aralığı: 0px; kutu boyutlandırma: kenarlık kutusu; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #333 !önemli; } .cta-saniye-siyah:hover{ renk:beyaz; arka plan:#333; geçiş: tüm 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #333 !önemli; } .column1{ min-width: 240px; maksimum genişlik: uygun içerik; dolgu-sağ: %4; } .column2{ min-width: 200px; maksimum genişlik: uygun içerik; } .cta-main{ ekran: esnek; }
OCR bankacılık sektöründe nerelerde kullanılır?
OCR'nin bankacılık sektöründe kullanımı iki kategoriye ayrılır - bankalar tarafından kullanım ve müşteriler ve diğer ticari kuruluşlar tarafından kullanım. Bankalar, müşteri bilgilerini dijital kayıtlara dönüştürmek, imza karşılaştırması, müşteri katılımı vb. için OCR kullanır.
Makalenin geri kalanında, özellikle banka ekstrelerinden veri çıkarmak için OCR'nin müşteri ve diğer banka dışı kuruluşlar tarafından nasıl kullanılabileceğini göreceğiz.
Kişiler veya kuruluşlar olsun, tüm banka hesabı sahipleri banka hesap özetlerini işler. Bir banka veya hesap ekstresi, bir banka tarafından müşteriye verilen ve belirli bir süre boyunca mevduat sahibinin banka hesabındaki faaliyetleri tanımlayan bir belgedir. Banka ekstrelerinden OCR ile veri çıkarma, hesap sahiplerinin, müşterinin hesap bakiyesini izlemesine, ücretleri ve faizi takip etmesine ve kimlik sahtekarlığını tespit etmesine yardımcı olur. Banka ekstreleri de vergi hesaplama ve dosyalama için önemlidir.
Şirketler için, banka hesap özetlerinden verilerin çıkarılması, işletmenin ilerlemesini izlemeye yardımcı olur ve vergi dosyalama işlemleri için mali bir kayıt görevi görür. İşletmeler, şirketin mali durumunu, toplam varlıkları, kimlik yükümlülüklerini değerlendirmek ve kesintileri listelemek için banka hesap özetlerinden alınan verileri kullanabilir.
Banka ekstrelerinden elde edilen veriler, banka dışı kuruluşlar tarafından adres doğrulama, kimlik doğrulama, kişilerin kredi puanı değerlendirme gibi faaliyetler için kullanılmaktadır. Banka Hesap Özetleri OCR aşağıdaki sektörlerde faydalıdır.
- Sağlık Hizmetleri: Sağlık sistemleri tarafından hastalardan tıbbi faturaları, sigorta taleplerini işleme almak ve kredi vermek için banka ekstreleri istenir. Verilerin bu ifadelerden merkezi veri tabanına manuel olarak girilmesi zaman alıcıdır ve hataya açıktır. Bölgesel ve yapay zeka destekli OCR'ler süreci hızlandırabilir ve hataların oluşmasını ortadan kaldırabilir.
- Gayrimenkul: Arazi ve mülk satın alımı genellikle satış onayı için potansiyel alıcının banka hesap özetlerini gerektirir. Banka hesap özetleri aynı zamanda mülk satın alırken, satarken, kiralarken veya leasing yaparken adres ve kimlik kanıtı olarak da kullanılır. Banka ekstresi OCR'leri, satın alma/kiralama/kiralama sürecinin daha hızlı işlenmesi için emlakçıların ve emlakçıların potansiyel müşterilerin banka ekstrelerini dijitalleştirmesine yardımcı olabilir.
- Krediler: Kredi başvurularının bankalar ve diğer finansal kuruluşlar tarafından işleme alınması ve onaylanması için başvuru sahibinin banka ekstresi gerekmektedir. Banka ekstresi OCR, bu kurumlar tarafından kredi onay sürecini hızlandırmak için yaygın olarak kullanılmaktadır.
Banka Ekstresi OCR'nin nasıl kullanılabileceğini anlamak için bir banka ekstresinin içeriğini anlamak önemlidir.
Tekrarlayan manuel görevleri otomatikleştirmek mi istiyorsunuz? Nanonets iş akışı tabanlı belge işleme yazılımımızı kontrol edin. Otomatik pilotta faturalardan, kimlik kartlarından veya herhangi bir belgeden veri çıkarın!
.cta-first-mavi{ geçişi: tümü 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; sınır yarıçapı: 0px; yazı tipi ağırlığı: kalın; yazı tipi boyutu: 16 piksel; satır yüksekliği: 24 piksel; dolgu: 12 piksel 24 piksel; arka plan: #546fff; Beyaz renk; yükseklik: 56 piksel; metin hizalama: sola; ekran: satır içi esnek; esnek yön: satır; -moz-box-align: merkez; hizalama öğeleri: merkez; harf aralığı: 0px; kutu boyutlandırma: kenarlık kutusu; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #546fff !important; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; arka plan:beyaz; geçiş: tüm 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #546fff !important; } .cta-saniye-siyah{ geçiş: tümü 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; sınır yarıçapı: 0px; yazı tipi ağırlığı: kalın; yazı tipi boyutu: 16 piksel; satır yüksekliği: 24 piksel; dolgu: 12 piksel 24 piksel; arka plan: beyaz; renk: #333; yükseklik: 56 piksel; metin hizalama: sola; ekran: satır içi esnek; esnek yön: satır; -moz-box-align: merkez; hizalama öğeleri: merkez; harf aralığı: 0px; kutu boyutlandırma: kenarlık kutusu; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #333 !önemli; } .cta-saniye-siyah:hover{ renk:beyaz; arka plan:#333; geçiş: tüm 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #333 !önemli; } .column1{ min-width: 240px; maksimum genişlik: uygun içerik; dolgu-sağ: %4; } .column2{ min-width: 200px; maksimum genişlik: uygun içerik; } .cta-main{ ekran: esnek; }
Banka hesap özetlerinin yapısı ve içeriği
Bir banka ekstresi, belirli bir hesapta belirli bir zaman diliminde gerçekleştirilen tüm işlemlerin bir özetidir. Mutlaka aşağıdaki bilgileri içerecektir
- Hesap sahibinin hesap numarası ve detayları
- Açıklamanın süresi
- Hesabın başlangıç ve bitiş bakiyeleri
- Gelir, nakit mevduat vb.
- Hesapta kazanılan faiz
- Hesaptan alınan hizmet ücretleri ve cezalar
- Fonlar hesaptan nakit, çek vb.
Ayrıca hesap türü gibi diğer bilgileri ve banka adresi, şube adı gibi diğer banka ayrıntılarını da içerebilir.
Yukarıdaki verilerin bir ekstrede nereye ve nasıl yerleştirildiği bankadan bankaya değişir, ancak genel olarak bir hesap ekstresi fiziksel olarak üç bölüme ayrılabilir:
- Hesap sahibine ait isim, adres, telefon numarası vb. bilgilerin yer aldığı kısımdır.
- Bölüm, klima numarası, hesap türü (örn. birikime karşı çek), şube ayrıntıları vb. gibi hesap ayrıntılarını içerir.
- İşlem bölümü, krediler, borçlar, kazanılan faizler ve alınan cezalarla ilgili tarih, açıklama ve tutarları içerir.
Robotik süreç otomasyonunu kullanmak ister misiniz? Nanonets iş akışı tabanlı belge işleme yazılımına göz atın. Kod yok. Hiçbir güçlük platformu.
.cta-first-mavi{ geçişi: tümü 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; sınır yarıçapı: 0px; yazı tipi ağırlığı: kalın; yazı tipi boyutu: 16 piksel; satır yüksekliği: 24 piksel; dolgu: 12 piksel 24 piksel; arka plan: #546fff; Beyaz renk; yükseklik: 56 piksel; metin hizalama: sola; ekran: satır içi esnek; esnek yön: satır; -moz-box-align: merkez; hizalama öğeleri: merkez; harf aralığı: 0px; kutu boyutlandırma: kenarlık kutusu; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #546fff !important; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; arka plan:beyaz; geçiş: tüm 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #546fff !important; } .cta-saniye-siyah{ geçiş: tümü 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; sınır yarıçapı: 0px; yazı tipi ağırlığı: kalın; yazı tipi boyutu: 16 piksel; satır yüksekliği: 24 piksel; dolgu: 12 piksel 24 piksel; arka plan: beyaz; renk: #333; yükseklik: 56 piksel; metin hizalama: sola; ekran: satır içi esnek; esnek yön: satır; -moz-box-align: merkez; hizalama öğeleri: merkez; harf aralığı: 0px; kutu boyutlandırma: kenarlık kutusu; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #333 !önemli; } .cta-saniye-siyah:hover{ renk:beyaz; arka plan:#333; geçiş: tüm 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #333 !önemli; } .column1{ min-width: 240px; maksimum genişlik: uygun içerik; dolgu-sağ: %4; } .column2{ min-width: 200px; maksimum genişlik: uygun içerik; } .cta-main{ ekran: esnek; }
Nanonets gibi akıllı OCR kullanarak banka hesap özetlerinden veri nasıl çıkarılır?
Müşteri, banka hesap özetlerini kağıt çıktılar veya dijital belgeler olarak alabilir. Mini ekstreler ATM'lerden de basılabilir. Basılı beyanlar söz konusu olduğunda, önce basılı beyanlar taranmalıdır. Birçok tarayıcı, basit OCR yazılımıyla birlikte gelir ve belge görüntüsünü düzenlenebilir bir metin belgesine dönüştürebilir. İfade dijital bir belge olarak, genellikle parola korumalı bir pdf dosyası veya excel sayfası olarak alındığında, bunu bölgesel bir OCR aracılığıyla çalıştırmak, ilgili ve gerekli bilgileri çıkarabilir ve sonraki işlemler için bir elektronik tabloda veya veritabanında saklayabilir.
Nanonets gibi gelişmiş OCR araçları, banka hesap özetlerindeki verileri elektronik tablo verilerine veya CSV dosyalarına aktarmanıza yardımcı olabilir. Nanonet'ler, belgelerdeki metni, verileri, tabloları, grafikleri ve diğer öğeleri tanımak ve yalnızca seçilen formatta saklanacak ilgili verileri çıkarmak için yapay zekayı kullanır. Nanonets'in PDF kazıyıcı OCR'si, özellikle banka hesap özetlerini excel dosyaları (CVS, XML, JSON vb.) gibi makine tarafından okunabilen yapılandırılmış veri formatlarına dönüştürmek için kullanışlıdır. Bu tür yapılandırılmış veriler otomatik iş akışlarına kolaylıkla dahil edilebilir ve işlenebilir. Banka hesap özetlerinin otomatik olarak işlenmesi ve yönetimi, bir şirketin mali işlemlerini kolaylaştırabilir ve gecikmeleri veya hataları önleyebilir.
Banka Hesap Özetleri, Nanonet'ler kullanılarak aşağıdaki basit adımlarla Excel, CSV, JSON veya XML çıktı verilerine dönüştürülebilir:
- Özel bir OCR modeli oluşturmak için Nanonets'te oturum açın ve "Kendi Modelinizi Oluşturun"u seçin
- Nanonets'in algoritmaları için eğitim seti olarak hizmet verecek örnek PDF banka hesap özetlerini yükleyin
- Örnek banka ekstrelerindeki önemli/ilgili verileri veya işlemleri tanımlamak üzere Nanonets'in algoritmalarını eğitmek için PDF banka ekstrelerine açıklama ekleyin
- Özel OCR modelini oluşturun - Nanonets, çeşitli OCR modelleri oluşturmak için derin öğrenmeden yararlanır ve en doğru olanı seçmek için bunları birbirlerine karşı test eder
- Test et ve doğrula - Özel OCR modelinin iyi çalışıp çalışmadığını kontrol etmek için birkaç gerçek banka ekstresi ekleyin
- Dışa Aktar – İşlemler/veriler doğru bir şekilde tanınır, ayıklanır ve sunulursa, dosyayı dışa aktarın – PDF ifadelerinden çıkarılan verileri Excel, CVS, JSON veya XML çıktısı olarak indirin
Nanonets, banka hesap özetlerinizi dijital formatlara dönüştürmenizde aşağıdaki avantajları sunar:
- Esneklik: Nanonetlerin derin öğrenme algoritmaları, el yazısıyla yazılmış metinleri, birden çok dili, düşük çözünürlüklü görüntüleri, yeni veya el yazısı yazı tiplerine ve değişen boyutlara sahip görüntüleri, gölgeli metin içeren görüntüleri, eğik metinleri, rastgele yapılandırılmamış metinleri, görüntü gürültüsünü, bulanık görüntüleri ve daha fazlasını kolayca işleyebilir. daha yaygın veri kısıtlamaları.
- Özelleştirilebilirlik: Nanonetlerin OCR modellerini eğitmek için tescilli / özel verilerin kullanılması, belirli iş gereksinimlerinin karşılanmasına yardımcı olur. Banka ekstresi biçimleri, bankaya ve hesap türüne göre farklılık gösterir.
- OCR modellerini çeşitli biçimleri tanımak üzere eğitme yeteneği, birden çok bankada farklı türlerde hesaplara sahip kuruluşlar için idealdir.
- Değişikliklere uyarlanabilirlik: Mevcut modelleri yeni verilerle kolayca yeniden eğitme imkanı, Nanonets'in OCR modellerinin öngörülemeyen değişikliklere uyum sağlamasına olanak tanır.
- Banka belge formatlarını değiştirmek veya yeni veri yakalama gereksinimleri bu şekilde kolayca ele alınabilir.
- Tabloların algılanması: Yapılandırılmış satır-sütun bilgileri dahil olmak üzere tabloların otomatik olarak algılanması, özellikle banka ekstresi sayısallaştırma için kullanışlıdır.
- Nanonets, tabloları CSV, Excel ve JSON gibi birden çok formatta dışa aktarma olanağı sunar.
- Son işlemeye gerek yoktur: ilgili verilerin çıkarılması ve bunların akıllıca yapılandırılmış alanlara otomatik olarak sıralanması, manuel son işlemeyi en aza indirir.
- İngilizce olmayan veya birden çok dilde çalışır. Bu özellik, ulusal sınırların ötesinde çalışan çok uluslu operatörler için önemlidir.
- Kullanım kolaylığı, birden çok belgenin toplu olarak işlenmesi ve birden çok muhasebe yazılımıyla sorunsuz 2 yönlü entegrasyon.
Faturalar ve makbuzlarla çalışıyorsanız veya kimlik doğrulama konusunda endişeleniyorsanız, Nanonets'e göz atın çevrimiçi OCR or PDF metin çıkarıcı PDF belgelerinden metin çıkarmak için bedava. Hakkında daha fazla bilgi edinmek için aşağıya tıklayın Nanonets Kurumsal Otomasyon Çözümü.
.cta-first-mavi{ geçişi: tümü 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; sınır yarıçapı: 0px; yazı tipi ağırlığı: kalın; yazı tipi boyutu: 16 piksel; satır yüksekliği: 24 piksel; dolgu: 12 piksel 24 piksel; arka plan: #546fff; Beyaz renk; yükseklik: 56 piksel; metin hizalama: sola; ekran: satır içi esnek; esnek yön: satır; -moz-box-align: merkez; hizalama öğeleri: merkez; harf aralığı: 0px; kutu boyutlandırma: kenarlık kutusu; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #546fff !important; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; arka plan:beyaz; geçiş: tüm 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #546fff !important; } .cta-saniye-siyah{ geçiş: tümü 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; sınır yarıçapı: 0px; yazı tipi ağırlığı: kalın; yazı tipi boyutu: 16 piksel; satır yüksekliği: 24 piksel; dolgu: 12 piksel 24 piksel; arka plan: beyaz; renk: #333; yükseklik: 56 piksel; metin hizalama: sola; ekran: satır içi esnek; esnek yön: satır; -moz-box-align: merkez; hizalama öğeleri: merkez; harf aralığı: 0px; kutu boyutlandırma: kenarlık kutusu; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #333 !önemli; } .cta-saniye-siyah:hover{ renk:beyaz; arka plan:#333; geçiş: tüm 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #333 !önemli; } .column1{ min-width: 240px; maksimum genişlik: uygun içerik; dolgu-sağ: %4; } .column2{ min-width: 200px; maksimum genişlik: uygun içerik; } .cta-main{ ekran: esnek; }
Paket
Hesap Özeti OCR, banka hesap özetlerinden ilgili unsurları çıkarabilir ve bunları gelecekteki işlemler için mantıklı bir şekilde saklayabilir. Nanonets gibi AI özellikli OCR araçları, hizmet sunum kalitesini artırarak, hatasız kritik finansal verilere erişim sağlayarak ve ilerlemenin ve finansal refahın periyodik olarak değerlendirilmesine izin vererek bankalara, bireylere ve banka hesap özetleriyle ilgilenen tüm kuruluşlara yardımcı olabilir.
var contentTitle = “İçindekiler”; // Daha sonra başlık açmamak için başlığınızı buraya ayarlayın var ToC = “
“+içerikBaşlık+”
“; İçindekiler += “
“; var tocDiv = document.getElementById('dynamictocnative'); tocDiv.outerHTML = ToC;
Nanonetler çevrimiçi OCR ve OCR API çok ilginç kullanım durumları tBu, iş performansınızı optimize edebilir, maliyetleri azaltabilir ve büyümeyi artırabilir. Bulmak Nanonets'in kullanım örnekleri ürününüz için nasıl geçerli olabilir.
- "
- &
- a
- kabiliyet
- Hakkımızda
- erişim
- Hesap
- muhasebe
- doğru
- karşısında
- faaliyetler
- adres
- karşı
- ajanları
- AI
- algoritmalar
- Türkiye
- Tüm İşlemler
- Izin
- veriyor
- tutarları
- Uygulama
- uygulamaları
- Tamam
- göre
- değerlendirme
- Varlıklar
- ilişkili
- otomatikleştirmek
- Otomatik
- Otomatik
- Otomasyon
- arka fon
- bakiyeler
- Banka
- banka hesabı
- Bankacılık
- Bankalar
- Başlangıç
- altında
- faydaları
- Fatura
- sınır
- inşa etmek
- iş
- işletmeler
- Satın alma
- yetenekleri
- ele geçirmek
- Kartlar
- durumlarda
- Nakit
- merkezi
- yüklü
- denetleme
- seçim
- iddia
- istemciler
- kod
- nasıl
- ortak
- şirket
- hesaplama
- içeren
- içerik
- içindekiler
- Dönüştürme
- Kurumlar
- maliyetler
- olabilir
- Çift
- yaratmak
- kredi
- Künye
- kritik
- görenek
- müşteri
- Müşteriler
- veri
- veritabanı
- anlaşma
- derin
- gecikmeleri
- teslim
- ayrıntılar
- Bulma
- farklılık
- farklı
- dijital
- dijitalleşme
- sayısallaştımak
- ekran
- evraklar
- indir
- sırasında
- kolayca
- çaba
- elemanları
- gidermek
- kuruluş
- işletmelerin
- kişiler
- donanımlı
- özellikle
- arazi
- vb
- Excel
- mevcut
- Hulasa
- Tesis
- Daha hızlı
- Özellikler(Hazırlık aşamasında)
- Fiyatlandırma(Yakında)
- Alanlar
- mali
- finansal Veri
- Finansal Kurumlar
- Ad
- odak
- takip etme
- Airdrop Formu
- biçim
- dolandırıcılık
- itibaren
- daha fazla
- gelecek
- genel
- nesil
- Büyüme
- sap
- Sağlık
- sağlık
- yükseklik
- yardım et
- yardımcı olur
- okuyun
- sahipleri
- Ne kadar
- HTTPS
- insan
- ideal
- belirlemek
- Kimlik
- Kimlik Doğrulaması
- görüntü
- görüntüleri
- önem
- önemli
- dahil
- içerir
- Dahil olmak üzere
- Gelir
- indeks
- bireysel
- bireyler
- bilgi
- kurumları
- sigorta
- bütünleşme
- faiz
- konu
- IT
- Diller
- ÖĞRENİN
- öğrenme
- kiralama
- leverages
- LINK
- Liste
- Bakın
- Yapımı
- yönetim
- tavır
- Manuel
- tıbbi
- ML
- model
- modelleri
- izlemek
- Ay
- Daha
- çoğu
- çoklu
- ulusal
- Navigasyon
- zorunlu olarak
- Gürültü
- numara
- Teklifler
- Onboarding
- Operasyon
- operatörler
- optimize
- organizasyonlar
- Diğer
- kâğıt
- Bölüm
- belirli
- özellikle
- Şifre
- performans
- dönem
- fiziksel
- fiziksel olarak
- platform
- olasılık
- potansiyel
- potansiyel müşteriler
- mevcut
- süreç
- Proses Otomasyonu
- işleme
- PLATFORM
- kanıt
- özellik
- korumalı
- sağlama
- satın alma
- kalite
- gayrimenkul
- teslim almak
- Alınan
- son
- tanımak
- tanınan
- kayıt
- kayıtlar
- uygun
- gerektirir
- gereklidir
- Yer Alan Kurallar
- gerektirir
- DİNLENME
- Robotik Proses Otomasyonu
- kurallar
- koşu
- satış
- sorunsuz
- sektör
- Sektörler
- Satışa
- hizmet
- set
- Basit
- akıllı
- So
- Software
- katı
- çözüm
- özel
- Açıklama
- ifadeleri
- mağaza
- kolaylaştırmak
- yapılandırılmış
- Sistemler
- görevleri
- vergi
- testleri
- The
- üç
- İçinden
- zaman
- zaman tükeniyor
- zamanlar
- Başlık
- araç
- araçlar
- iz
- Eğitim
- işlem
- işlemler
- geçiş
- altında
- anlamak
- us
- kullanım
- genellikle
- çeşitli
- Doğrulama
- doğrulamak
- versiyon
- Karşı
- Ne
- olup olmadığını
- DSÖ
- İş
- iş akışları
- çalışır
- olur
- XML
- Youtube