Аналіз рахунків-фактур – вилучення даних рахунків-фактур для PDF-файлів і відсканованих документів

Якщо вам коли-небудь доводилося обробляти рахунок-фактуру вручну, ви знаєте, наскільки трудомістким і виснажливим може бути цей процес. Не кажучи вже про те, що він схильний до помилок, оскільки легко щось упустити, коли ви робите все вручну.

Саме тут на допомогу приходять аналізатори рахунків-фактур. Ці інструменти автоматизують процес вилучення даних із рахунків-фактур, що дозволяє швидко та легко отримати потрібну інформацію. Це може заощадити вам багато часу та клопоту, а також допоможе забезпечити точну обробку ваших рахунків-фактур.

У цій статті розглядається процес вилучення даних рахунків-фактур за допомогою синтаксичних аналізаторів рахунків-фактур, а також обговорюються деякі з найкращих методів для цього, зокрема вилучення таблиці, розширене OCR і глибоке навчання.

Ми також розглянемо переваги автоматичного вилучення даних рахунків-фактур перед ручною обробкою. Давайте відразу зануримося.

Що таке аналізатор рахунків-фактур?

Синтаксичний аналізатор рахунків-фактур — це тип програмного забезпечення, призначеного для читання та інтерпретації документів рахунків-фактур. Це можуть бути файли PDF, зображення та інші типи файлів.

Метою аналізатора рахунків-фактур є отримання ключової інформації з рахунку-фактури, такої як ідентифікатор рахунку-фактури, загальна сума до сплати, дата рахунку-фактури, ім’я клієнта тощо. Синтаксичні аналізатори рахунків-фактур можуть допомогти забезпечити точність, уникаючи помилок, які можуть виникнути внаслідок вилучення даних вручну.

Потім цю інформацію можна використовувати для різних цілей, наприклад Автоматизація точки доступу, процес закриття бухгалтерського обліку на кінець місяцяі керування рахунками-фактурами.

Парсери рахунків-фактур можуть бути окремими програмами або бути інтегрованими у великі системи програмного забезпечення для бізнесу. Ці інструменти полегшують командам створення звітів або експорт даних в інші програми, наприклад Excel, і часто використовуються разом з іншими програмами для керування бізнесом.

На ринку існує багато різних програмних рішень для аналізу рахунків-фактур, тому важливо вибрати те, що відповідає вашим конкретним потребам.

Як працює аналізатор рахунків-фактур?

Щоб зрозуміти, як працюють синтаксичні аналізатори рахунків-фактур, важливо мати практичні знання про аналізатори.

Парсери використовуються для інтерпретації та обробки документів, написаних на певній мові розмітки. Вони розбивають документ на більш дрібні частини, які називаються маркерами, а потім аналізують кожен маркер, щоб визначити його значення та те, як він вписується в загальну структуру документа.

Для цього аналізатори повинні добре розуміти граматику використовуваної мови розмітки. Це дозволяє їм ідентифікувати окремі токени та правильно розуміти зв’язки між ними. Залежно від аналізатора, цей процес може бути ручним або автоматичним. Ручні парсери вимагають, щоб хтось пройшов через документ і ідентифікував кожен маркер, тоді як автоматичні аналізатори використовують алгоритми для автоматичного виявлення та обробки маркерів. У будь-якому випадку, синтаксичні аналізатори відіграють важливу роль у наданні сенсу документам, написаним мовами розмітки.

Під час вилучення даних синтаксичний аналіз рахунків-фактур може проаналізувати документ рахунку-фактури та отримати відповідну інформацію.

Розглянемо, наприклад, випадок, коли ви отримали багато рахунків-фактур і хочете зберігати дані з них у структурованому форматі. Розбір рахунків-фактур дає змогу завантажити всі файли та запустити оптичне розпізнавання символів (OCR), щоб дані можна було прочитати та витягти всі пари ключ-значення протягом кількох хвилин. Далі ви можете використовувати деякі алгоритми постобробки, щоб зберегти їх у більш читабельних форматах, як-от JSON або CSV. Ви також можете будувати процеси та робочі процеси використання аналізу рахунків-фактур для автоматизації вилучення рахунків-фактур із записів вашого бізнесу.

Розбір рахунків-фактур за допомогою Python

Python — це мова програмування для різноманітних завдань із вилучення даних, зокрема аналізу рахунків-фактур. У цьому розділі ви навчитеся використовувати бібліотеки Python для отримання даних із рахунків-фактур.

Складно створити загальний сучасний синтаксичний аналізатор рахунків-фактур, який може працювати з усіма типами даних, оскільки він включає різні завдання, такі як читання тексту, обробка мов, шрифтів, вирівнювання документів і вилучення пар ключ-значення. Однак за допомогою проектів з відкритим вихідним кодом і певної винахідливості ми могли б вирішити принаймні деякі з цих проблем і почати роботу.

Наприклад, ми використаємо інструмент під назвою tabula на зразку рахунка-фактури — бібліотеку Python для вилучення таблиць для аналізу рахунка-фактури. Щоб запустити наведений нижче фрагмент коду, переконайтеся, що Python і tabula/tabulate інстальовано на локальній машині.

зразок-рахунок-фактура.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]))

Вихід

-  ------------  ----------------
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...
-  -  -------------------------------  ------  -----  ------

Ми могли б витягти таблиці з PDF-файлу за допомогою кількох рядків коду. Це тому, що PDF-файл було добре відформатовано, вирівняно та створено в електронному вигляді (не зафіксовано камерою). Навпаки, якби документ було знято камерою, а не виготовлено в електронному вигляді, цим алгоритмам було б набагато важче витягти дані — тут у гру вступає оптичне розпізнавання символів.

Давайте використаємо tesseract, популярний механізм OCR для python, для аналізу рахунку-фактури.

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())

Це має дати наступний результат –

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

Використовуючи цей словник, ми можемо отримати кожне виявлене слово, інформацію про його обмежувальну рамку, текст у них і їхні оцінки надійності.

Ви можете розмістити квадрати, використовуючи код нижче –

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)

Ви побачите такий результат:

Ось як ми можемо використовувати та розпізнавати регіони рахунку-фактури. Однак для вилучення пари ключ-значення необхідно створювати спеціальні алгоритми. Ми дізнаємося більше про це в наступних розділах.

Проблеми із застарілими аналізаторами рахунків-фактур (захоплення на основі правил)

Сьогодні багато організацій все ще покладаються на застарілі системи для вилучення даних рахунків-фактур.

Ці «на основі правил» системи аналізують кожну позицію в рахунках-фактурах, а потім порівнюють їх із набором правил, щоб визначити, чи слід додавати інформацію до їх бази даних.

Цей метод використовується протягом тривалого часу, але має ряд недоліків. Давайте розглянемо деякі поширені проблеми, з якими стикаються старі аналізатори рахунків-фактур.

• Нахил сторінки під час сканування: одна проблема з аналізаторами рахунків на основі правил полягає в тому, що вони можуть мати труднощі з «нахилом сторінки». Це відбувається, коли поля в рахунку-фактурі розташовані не по прямій лінії, що ускладнює аналізатору точну ідентифікацію та вилучення даних. Це часто може бути спричинено принтерами, які друкують нерівномірно, або ручним введенням даних, які можуть бути неправильно вирівняні.
• Зміна формату: одна з найпоширеніших проблем, з якою стикається бізнес, — це рахунки-фактури, які не відформатовані у стандартному форматі. Це може спричинити проблеми під час спроби отримати дані з рахунку-фактури. Наприклад, можна використовувати різні шрифти, а макет рахунку-фактури може змінюватися від одного місяця до іншого. Важко проаналізувати дані та визначити, що представляє кожен стовпець. Наприклад, деякі нові поля можна додати до рахунку-фактури або деякі наявні поля можна розмістити в інших позиціях. Або може бути зовсім нова структура, через яку звичайний аналізатор на основі правил не зможе правильно розпізнавати рахунки-фактури.
• Вилучення таблиці: екстрактори таблиць на основі правил часто є найпростішим і найпростішим способом вилучення даних із таблиці. Однак вони мають свої обмеження при роботі з таблицями, які не містять жодних заголовків або включають нульові значення в певних стовпцях, оскільки ці сценарії призведуть до нескінченного циклу під час обробки, що призводить до втрати часу на завантаження нескінченно довгих рядків у пам’ять (або нічого не виводиться). взагалі), якщо були залежні вирази, що також містять ці атрибути. Крім того, коли таблиці охоплюють кілька сторінок, аналізатори на основі правил сприймають їх як різні таблиці, а не одну, і таким чином вводять в оману процес вилучення.

Створіть аналізатор рахунків-фактур на основі штучного інтелекту за допомогою Nanonets

Парсери рахунків-фактур із оптичним розпізнаванням символів (OCR) і глибоким навчанням можуть отримувати дані з рахунків-фактур, які були відскановані або перетворені у PDF-файли. Потім ці дані можуть заповнювати бухгалтерське програмне забезпечення, відстежувати витрати та створювати звіти.

Алгоритми глибокого навчання можуть навчитися ідентифікувати конкретні елементи в рахунку-фактурі, такі як ім’я клієнта, адреса та інформація про продукт. Це дозволяє точніше витягувати дані та може скоротити час, необхідний для ручного введення даних у систему. Однак побудова таких алгоритмів вимагає багато часу та досвіду, але не хвилюйтеся; Nanonets підтримує вашу спину!

Nanonets — це програмне забезпечення OCR, яке використовує штучний інтелект для автоматизації вилучення таблиць із документів PDF, зображень і відсканованих файлів. На відміну від інших рішень, це не вимагає окремих правил і шаблонів для кожного нового типу документа. Натомість він покладається на когнітивний інтелект для роботи з напівструктурованими та невидимими документами, покращуючи з часом. Ви також можете налаштувати вихідні дані, щоб витягувати лише таблиці або записи даних, які вас цікавлять.

Він швидкий, точний, простий у використанні, дозволяє користувачам створювати власні моделі оптичного розпізнавання тексту з нуля та має кілька гарних інтеграцій Zapier. Оцифруйте документи, витягніть таблиці або поля даних та інтегруйте їх із повсякденними програмами через API у простому інтуїтивно зрозумілому інтерфейсі.

[Вбудоване вміст]

Чому Nanonets — найкращий парсер PDF?

• Наномережі можуть витягувати дані на сторінці, тоді як парсери PDF командного рядка витягують лише об’єкти, заголовки та метадані, такі як (заголовок, #сторінки, статус шифрування тощо)
• Технологія розбору PDF-файлів Nanonets не базується на шаблонах. Окрім пропонування попередньо навчених моделей для популярних випадків використання, алгоритм розбору PDF Nanonets також може обробляти невидимі типи документів!
• Окрім обробки рідних PDF-документів, вбудовані можливості Nanonet OCR дозволяють також обробляти відскановані документи та зображення!
• Надійні функції автоматизації з можливостями AI та ML.
• Наномережі легко обробляють неструктуровані дані, загальні обмеження даних, багатосторінкові PDF-документи, таблиці та багаторядкові елементи.
• Nanonets — це інструмент без коду, який може постійно вивчати та перенавчатися на користувацьких даних, щоб надавати результати, які не потребують постобробки.

Автоматизований аналіз рахунків-фактур за допомогою Nanonets – створення робочих процесів обробки рахунків-фактур без дотику

Інтегруйте свої наявні інструменти з Nanonets і автоматизуйте збір даних, зберігання експорту та ведення бухгалтерського обліку.

Наномережі також можуть допомогти в автоматизації робочих процесів аналізу рахунків-фактур шляхом:

• Імпорт та консолідація даних рахунків-фактур із кількох джерел – електронної пошти, сканованих документів, цифрових файлів/зображень, хмарного сховища, ERP, API тощо.
• Інтелектуальний збір і вилучення даних рахунків-фактур із рахунків-фактур, квитанцій, рахунків та інших фінансових документів.
• Класифікація та кодування операцій на основі бізнес-правил.
• Налаштування автоматизованих робочих процесів затвердження для отримання внутрішніх схвалень і керування винятками.
• Звірка всіх операцій.
• Повна інтеграція з ERP або бухгалтерським програмним забезпеченням, таким як Quickbooks, Sage, Xero, Netsuite тощо.