发票数据的捕获和处理是任何公司的应付帐款部门的重要职能。
这是过程 提取相关数据 例如发票编号、供应商名称、地址、金额等,从发票中提取信息,验证提取的信息,将其上传到 ERP 软件,确定匹配(针对收据和采购订单)并最终开始付款。
有条理的发票数据捕获可防止积压,交易错误,并实现无缝的“结帐”。
高效的发票捕获具有以下好处:
- 通过简化文档和组织数据来降低后台成本和时间投资。
- 突出显示不匹配错误并跟踪财务交易,并确保顺利进行审核。
- 改进对符合公司需求和核心竞争力的格式的合规性,从而使其独立于操作员的判断。
错误,延误,管理不善以及发票收据的不准确性可能导致部门之间以及与供应商/客户之间的挫败感和关系问题。
发票数据采集中的挑战
发票通常在公司之间以不同的格式/版式进行处理–作为硬拷贝,电子邮件附件和电子数据交换(EDI); 发票的43.8% 今天继续通过传真接收。
处理这些多种格式的发票可能会耗费时间和精力。 这通常会导致错误并导致延迟 处理文件.
A 2017年比伦蒂斯报告 表明组织继续使用人工发票管理方法来处理其90%以上的发票。 大量的延迟会导致发票处理 发票管理 是手动的。 一种 最近的一项调查 发现当需要五个或更多人来处理和/或批准发票时,将近45%的发票需要一周或更长的时间来处理。
传统发票处理的常见挑战是:
- 供应商管理困难,超出了关键规模。
- 由于繁琐的供应商匹配过程而延迟付款。
- 供应商和供应商之间的沟通不畅。
- 电子邮件和纸张过多,需要物理文件存储和组织。
- 部门间沟通中的失败和并发症。
- 付款错误的可能性。
- 可见性差:使用基于纸张的发票管理,与部门或其他部门中的其他人共享发票详细信息变得乏味。
- 可伸缩性差:随着业务规模的增长,即使不是不可能,人工管理发票也变得困难。
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发票采集自动化
随着业务数据和交易越来越数字化,公司正在转向自动发票捕获(或 发票自动化)解决方案。 在发票方面,可以实现各种级别的自动化/数字化 数据抓取.
根据一个 最近的一项调查,以下是AP团队希望实施的顶级自动发票处理解决方案:
而 电子发票 涉及客户/客户提交 电子发票 在标准化格式中,它尚未获得普遍接受。 大多数发票继续通过普通邮件/传真作为硬拷贝发送,或者作为各种文件类型、样式和格式的电子邮件附件发送。
从这些发票中获取相关数据是实现自动化的第一步。 因此,自动发票数据捕获需要以结构化格式(例如csv,Excel,XML或JSON)从发票中提取相关信息。 然后可以轻松地将此类结构化数据与 ERP 软件馈送/集成。
这是典型自动化的图形表示 发票处理流程:
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发票数据捕获解决方案的类型
用于发票捕获的工具的功能决定了它的功效、成本和对业务流程的影响。 在基本层面上,有三种类型的发票捕获解决方案:
手动数据输入:
操作员亲眼看到纸质或电子发票并将相关数据输入到计算机中的适当程序中。 这是一个 详细分析 的 手工发票处理方式.
优势:
- 适合经营有限的小公司
缺点:
- 耗时的
- 容易出错
- 不适合海量数据
因此,越来越多的需求 自动数据输入
传统或基于模板的发票 OCR:
这种类型的解决方案最适合处理一组有限的已知发票格式的组织。 从同一组供应商处收到发票的企业是此类解决方案的理想用例。 他们可以制定基于模板的规则 数据/信息提取 和验证。
优势
- 相对较低的资本投资
- 无需与供应商协调
- 无需外包
缺点
- 由于软件之外还需要支持人员,因此投资回报率很低
- 错误率高
- 验证所需的错误和异常,这可能会导致延迟和成本损失
- 需要高水平的验证
认知或基于 AI 的发票 OCR:
基于 AI 的发票 OCR 软件,如 Nanonets,可以智能地从各种格式和表格中捕获相关数据。 他们利用先进的 AI 和 ML 功能来确保高水平的自动化和智能文档处理。 这不同于严格的基于模板的方法,例如 区域 OCR.
与基于模板的替代方案不同,基于 AI 的 OCR 解决方案“学习”以识别未知文档和格式的重要数据。 持续的“学习”过程可确保此类软件在提取相关数据方面保持高度的准确性和保真度。
优势
- 更快的发票处理:支持人工智能的发票数据提取平均需要 27 秒,而手动捕获需要 3.5 分钟。
- 具有成本效益:基于AI的数据捕获具有成本效益; 通过任何基于AI的解决方案处理发票的成本约为0.05美元/张,而人工处理则为每张发票1至5美元
- 增强的数据准确性:AI / ML算法使用神经网络检测和捕获发票数据,以最大程度地减少通常与手动数据捕获相关的错误
- 在执行沉闷的重复任务时,算法不会感到无聊/疲倦; 事实上,他们一直在进步
- 提高生产力:通过 AI 处理重复性、耗时的任务,AP 团队可以将注意力转移到创造价值的活动上,例如财务规划、协作、改善互动等。
- 与 ERP 和会计软件的集成
缺点
- 从遗留系统过渡到自动化工作流 可能 需要一些技术知识
- 需要对管理和整体流程进行根本性改变
- 尽管这是一个明显的挑战,但可以触发整个AP的最佳实践
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必须具有有效的发票捕获功能
企业选择的发票捕获工具取决于必须捕获的发票类型。 发票扫描 通常分为两大类:“已知发票格式”与“未知发票格式”。
- 已知的发票格式:当公司与固定的一组供应商和供应商打交道时,通常会逐月从同一批供应商/供应商处处理发票。 这样的公司可以使用自动化的OCR软件(如Nanonets)提供的经过预先训练的发票扫描仪。 或者,企业可以改进预训练的发票扫描器,以从接收到的特定类型的发票格式中识别和捕获数据。
- 未知的发票格式:当企业必须处理迅速变化的供应商列表时,必须捕获各种类型的发票。 这样的公司可以利用AI和ML功能(例如Nanonets等软件中提供的功能)来处理未知的发票格式。 此类基于AI的自动发票扫描仪会随着时间的推移变得更加准确。
是否处理 已知格式 or 未知格式,这里有一些您应该寻找的重要功能 自动发票处理 工具:
捕获的字段
OCR必须从发票中捕获的一些关键字段是:
- 供应商详细信息:卖方名称,卖方地址,卖方电话,卖方电子邮件,卖方银行帐户详细信息
- 发票详细信息:发票编号,发票日期,发票金额,付款到期日,Net_D,PO编号,货币
- 买方详细信息:买方地址,买方名称
- 税务详细信息:税额,Tax_ID
- 表详细信息:产品描述、数量、价格、行数
智能键值对匹配
键值对是变量,是文档(发票)中提到的关联文本值。 键值对是提取的要素及其关联的值。 例如,“发票编号”是关键,而“ 002”是值。
传统的基于规则的OCR引擎难以识别没有明确提及密钥或名称不同的字段。 例如,某些发票可以有一个“发票号”,而另一些发票则称为“账单号”。
自动发票捕获软件必须能够准确识别各种键值对。
表捕获和提取
大多数发票具有表格形式的交易数据。 这些表可以带或不带字幕,是否带边框,并且可以采用不同的格式。 良好的基于AI的发票捕获OCR必须能够识别各种类型的表和列,以从中提取相关数据。
直观的用户界面
发票管理涉及一定量的人为干预,尤其是在检查准确性和验证结果方面; 该软件必须易于操作人员使用。
三向比赛
发票不是业务交易中的独立文件。 它通常与一个 采购订单 和收据。 发票捕获OCR必须能够 匹配所有三个文件 与单个业务交易相关联。
这意味着您的软件还应该识别其他文档类型(例如PO和 收),并具有可查找和匹配值的其他数据库的连接器。
在场所部署中
公司倾向于倾向于在内部部署解决方案,尤其是在处理敏感数据(例如发票和收据)时。 在本地运行此类软件时,更容易遵守数据隐私/安全标准(例如GDPR)。
可定制
向发票捕获工具添加新的自定义字段应该很容易,以使该工具能够灵活地用于不同类型的发票。
例如,建筑/维修工作发票具有特定于其行业的称为“工作代码”的其他字段。 发票捕获工具必须允许添加新字段并训练自定义模型以进行业务增长和修改。
定价和负担能力
大多数发票捕获工具的定价不透明,需要您与他们的销售团队联系。 很少有工具可以透明地显示其价格并公开显示。
系统成本、安装费用、隐藏费用和维护费用是在最终确定解决方案之前必须讨论的一些方面。
在将发票采集工具与其他下游系统 (ERP) 集成之前,免费试用可以帮助潜在用户了解软件、评估准确性并测试性能。
集成
发票捕获不会随着从发票数据的捕获而停止。 此数据需要输入到其他系统中,例如ERP(例如SAP,Oracle),会计软件(例如Quickbooks,Xero)和CRM(例如Salesforce),以便处理付款。
强大的发票捕获工具应支持集成以及易于使用的API和文档。
客户支持
实时和即时支持是任何软件购买的易用性的关键组成部分。 寻找提供 24X7 全天候聊天支持的选项。
比较各种发票采集软件
市场上有一系列用于发票捕获和管理的认知 OCR。 一些流行的有 Nanonets、Abbyy Flexicapture、Kofax Omnicapture、IBM Datacap、Google Document AI、Klippa 和 Veryfi。
快速比较各种发票或 AP自动化 跨上一节中讨论的主要功能的工具:
评分机制 –如果工具中存在上述特征,则为1; 如果不是,则为0。
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利用Nanonets自动获取发票数据
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- 支持–在线聊天支持实时查询解决方案,可帮助用户应对有时复杂的发票捕获世界。
- API文档 - 在 文件,您将发现可以在Shell,Ruby,Golang,Java,C#和Python中触发代码示例,以及针对不同端点的详细API规范。
Nanonets 发票捕获软件可以将电子邮件、Google Drive 等数据源与 API 连接起来,该 API 将捕获的数据直接提供给您的 CRM/WMS/DB。
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更新 十月 2022: 这篇文章最初发表于 XNUMX年XNUMX月XNUMX日 2021 并已更新。
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