掌握发票数据采集：简化您的企业财务
Posted: Thu Feb 20, 2025 8:32 am
对于所有行业中各种规模的公司来说，发票数据采集都是一项关键程序。它需要从发票中获取重要数据，例如供应商名称、发票号、日期和金额，然后将其输入会计系统。借助这项技术，企业可以自动化其应付账款流程并准确记录财务交易。有效的发票数据采集可以帮助公司节省时间和金钱、减少错误和延误，并改进财务报告和分析。各种发票软件技术可用于采集发票数据。本文将讨论发票采集的各种方法及其优缺点。
目录
什么是发票数据捕获？
输入发票信息（例如发票号、供应商名称、地址、项目详细信息和其 肯尼亚号码数据 他关键要素）称为发票数据捕获。通常，组织会手动将这些数据汇编到电子表格或纸质分类账中。应付账款部门的发票处理初始阶段是发票捕获。企业使用光学字符识别 (OCR)将发票扫描成可用于其他应用程序和企业资源规划 (ERP) 解决方案的数据。应付账款部门可以预期，随着人工智能和机器学习的实施，发票处理将变得更加自动化，从而取得进步。
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发票数据采集的挑战
发票数据捕获的一些缺点：
由于繁琐的供应商匹配程序导致付款延迟。
供应商和销售商之间沟通不畅。
部门之间的沟通中断和问题。
可能出现付款错误。
可见性有限：纸质发票管理使得与部门内部同事或其他部门的同事共享发票详细信息变得困难。
可扩展性有限：随着业务规模的扩大，手动处理发票变得越来越有挑战性，甚至不可能。
发票数据采集解决方案的类型
手动数据输入：人员亲自查看纸质或数字发票，并手动将相关信息输入相应的计算机应用程序。这是对手动发票处理策略的全面检查。手动数据输入的优点是它对业务较少的小型企业有利。缺点是它耗时、容易出错，并且不适合处理大量数据。
传统或基于模板的发票捕获：
这种解决方案最适合处理少量知名发票表格的企业。这些系统的一个合适用例是从同一组供应商处获得发票的公司。为了提取和验证数据和信息，他们可以基于模板创建规则。使用基于模板的发票捕获系统的一些优点是资本支出很少。无需与供应商协调，也无需外包。使用基于模板的发票捕获的一些缺点是，由于程序中的高错误率和对支持人员的需求，投资回报率较低。必须验证错误和异常情况，这可能会导致延误和财务罚款。
基于认知或人工智能的发票 OCR：
使用基于 AI 的 OCR 来处理发票的软件（如 Nanonets）可以智能地从各种格式和表格中提取相关信息。为了保证高水平的自动化和智能文档处理 (IDP)，他们利用强大的 AI 和机器学习功能。这与区域 OCR 等不灵活的方法形成了鲜明对比。
基于人工智能的发票 OCR 系统甚至可以识别未识别文档中的关键数据。由于持续的“学习”过程，此类软件在提取相关数据时保持了较高的精度。
使用认知或基于人工智能的发票 OCR 系统的一些优势：
更快的发票处理：平均而言，使用 AI 技术从发票中提取数据需要 27 秒，而手动操作则需要 3.5 分钟。
经济高效：基于人工智能的数据采集处理每张发票仅需几美分，而手动处理每张发票则需花费一到五美元。
提高数据准确性：为了减少通常与手动数据捕获相关的错误，AI 和 ML 算法使用神经网络识别发票数据。
一些缺点：
从过时的系统转换到自动化工作流程可能需要一些技术知识。
这将需要对管理和程序进行彻底改革。
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电子发票采集的好处
发票捕获程序会自动对任何类型的发票进行数据分类、提取和验证。使用发票捕获有以下好处：
增加应付账款 (AP) 员工的产出：当体力劳动减少时，员工将有更多的时间投入到需要人际关系的高价值任务中。
最大限度地减少错误的数据输入：即使没有模板、锚点和关键字，智能发票捕获也可以识别非结构化数据，包括手写和各种字体。
无需触摸即可处理发票：该过程变得不那么耗时、无纸化，并且不需要人工干预。
加强与供应商的联系：缩短发票周期可以避免付款延迟和不必要的来回付款更新。
降低处理应付账款的价格：每张发票的价格可以降低，因为它与所需的手动操作次数直接相关。
减少存储开支：使用纸张最多的部门之一是应付账款部门，因此该部门在纸张、文件柜和整理实物记录的存储空间方面需要花费大量开支。
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什么是发票数据捕获？
输入发票信息（例如发票号、供应商名称、地址、项目详细信息和其 肯尼亚号码数据 他关键要素）称为发票数据捕获。通常，组织会手动将这些数据汇编到电子表格或纸质分类账中。应付账款部门的发票处理初始阶段是发票捕获。企业使用光学字符识别 (OCR)将发票扫描成可用于其他应用程序和企业资源规划 (ERP) 解决方案的数据。应付账款部门可以预期，随着人工智能和机器学习的实施，发票处理将变得更加自动化，从而取得进步。
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发票数据采集的挑战
发票数据捕获的一些缺点：
由于繁琐的供应商匹配程序导致付款延迟。
供应商和销售商之间沟通不畅。
部门之间的沟通中断和问题。
可能出现付款错误。
可见性有限：纸质发票管理使得与部门内部同事或其他部门的同事共享发票详细信息变得困难。
可扩展性有限：随着业务规模的扩大，手动处理发票变得越来越有挑战性，甚至不可能。
发票数据采集解决方案的类型
手动数据输入：人员亲自查看纸质或数字发票，并手动将相关信息输入相应的计算机应用程序。这是对手动发票处理策略的全面检查。手动数据输入的优点是它对业务较少的小型企业有利。缺点是它耗时、容易出错，并且不适合处理大量数据。
传统或基于模板的发票捕获：
这种解决方案最适合处理少量知名发票表格的企业。这些系统的一个合适用例是从同一组供应商处获得发票的公司。为了提取和验证数据和信息，他们可以基于模板创建规则。使用基于模板的发票捕获系统的一些优点是资本支出很少。无需与供应商协调，也无需外包。使用基于模板的发票捕获的一些缺点是，由于程序中的高错误率和对支持人员的需求，投资回报率较低。必须验证错误和异常情况，这可能会导致延误和财务罚款。
基于认知或人工智能的发票 OCR：
使用基于 AI 的 OCR 来处理发票的软件（如 Nanonets）可以智能地从各种格式和表格中提取相关信息。为了保证高水平的自动化和智能文档处理 (IDP)，他们利用强大的 AI 和机器学习功能。这与区域 OCR 等不灵活的方法形成了鲜明对比。
基于人工智能的发票 OCR 系统甚至可以识别未识别文档中的关键数据。由于持续的“学习”过程，此类软件在提取相关数据时保持了较高的精度。
使用认知或基于人工智能的发票 OCR 系统的一些优势：
更快的发票处理：平均而言，使用 AI 技术从发票中提取数据需要 27 秒，而手动操作则需要 3.5 分钟。
经济高效：基于人工智能的数据采集处理每张发票仅需几美分，而手动处理每张发票则需花费一到五美元。
提高数据准确性：为了减少通常与手动数据捕获相关的错误，AI 和 ML 算法使用神经网络识别发票数据。
一些缺点：
从过时的系统转换到自动化工作流程可能需要一些技术知识。
这将需要对管理和程序进行彻底改革。
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电子发票采集的好处
发票捕获程序会自动对任何类型的发票进行数据分类、提取和验证。使用发票捕获有以下好处：
增加应付账款 (AP) 员工的产出：当体力劳动减少时，员工将有更多的时间投入到需要人际关系的高价值任务中。
最大限度地减少错误的数据输入：即使没有模板、锚点和关键字，智能发票捕获也可以识别非结构化数据，包括手写和各种字体。
无需触摸即可处理发票：该过程变得不那么耗时、无纸化，并且不需要人工干预。
加强与供应商的联系：缩短发票周期可以避免付款延迟和不必要的来回付款更新。
降低处理应付账款的价格：每张发票的价格可以降低，因为它与所需的手动操作次数直接相关。
减少存储开支：使用纸张最多的部门之一是应付账款部门，因此该部门在纸张、文件柜和整理实物记录的存储空间方面需要花费大量开支。