ترسل الشركات وتستقبل العديد من الفواتير وإيصالات الدفع بتنسيقات رقمية، مثل ملفات PDF الممسوحة ضوئيًا أو المستندات النصية أو ملفات Excel. وفي حين سمحت التنسيقات الرقمية لأماكن العمل بالانتقال إلى بيئة خالية من الورق، إلا أنها أدخلت تحديًا جديدًا لمحللي الأعمال: استخراج البيانات من الفواتير واستخدامها لاستخلاص رؤى ذات صلة.

في هذه المقالة، سنناقش استخراج بيانات الفاتورة، بما في ذلك كيفية تمكن برامج استخراج البيانات من أتمتة مسح الفاتورة مع تقليل الوقت والجهد المبذول في المهام اليدوية.

ما هو استخراج بيانات الفاتورة؟

ببساطة، استخراج بيانات الفاتورة هو عملية استرجاع البيانات المطلوبة من فاتورة واحدة أو أكثر. واليوم، يشير المصطلح إلى الطريقة الآلية لسحب البيانات من الفواتير بكميات كبيرة عبر أدوات تعمل بالذكاء الاصطناعي وخوارزميات التعلم الآلي.

قد تختلف المعلومات ذات الأهمية، ولكن بشكل عام، يتم استخراج البيانات التالية من الفاتورة وتحميلها بتنسيق أكثر قابلية للاستخدام، مثل جدول بيانات (Excel)، قاعدة بياناتأو برامج المحاسبة:

• رقم الفاتورة والتاريخ
• اسم البائع ومعلومات الاتصال
• اسم العميل ومعلومات الاتصال
• عناصر السطر مع الأوصاف والكميات وأسعار الوحدات
• إجمالي المبلغ المستحق
• معلومات حول الضرائب

لماذا تحتاج الشركات إلى استخراج بيانات الفاتورة؟

تحتوي الفواتير على تفاصيل بالغة الأهمية تحتاجها الشركات لإدارة التدفق النقدي والحفاظ على علاقاتها بالموردين. إن القدرة على استخراج البيانات من الفواتير بسرعة تمكنها من تسريع العمليات المالية. إن حقيقة أن الشركات تستخدم بالفعل برامج المحاسبة تجعل من الأفضل أن يكون لديها برنامج محاسبة. حل استخراج بيانات الفاتورة الذي يتكامل بسلاسة.

بالإضافة إلى تسريع العمليات، تحتاج الشركات إلى الاحتفاظ بسجلات الفواتير لأغراض الامتثال، فضلاً عن إجراء التحليلات لتحسين ممارسات العمل وتجربة الشركاء التجاريين. إن الأداة التي تبسط وتسرع عملية استخراج معلومات محددة من عدة فواتير لا تساعد فقط في مثل هذه الجهود، بل إنها تضع الشركة أيضًا في وضع يسمح لها بأن تكون أكثر قدرة على المنافسة في بيئة عمل سريعة الخطى.

لماذا يعد استخراج بيانات الفاتورة أمرًا صعبًا؟

Iتختلف الفواتير بشكل كبير في التنسيقات والهياكل، وفي بعض الأحيان اللغات، مما يجعل العمليات اليدوية غير فعالة. قد تظهر المعلومات الأساسية مثل تفاصيل البائع والمبالغ وبنود السطر بشكل غير متسق عبر الفواتير، حتى لو كانت جميعها مستندات PDF، مما يتطلب أدوات متقدمة لتحديدها واستخراجها بشكل صحيح. تواجه الشركات التحديات التالية عند استخراج البيانات من الفواتير:

• إن استخراج البيانات من الفواتير أمر معرض للخطأ، خاصة إذا تم يدويًا
• يتطلب الحجم الهائل من الفواتير المطلوب معالجتها قدرًا كبيرًا من الوقت
• إن الموارد البشرية المعنية وكمية الوقت التي تستغرقها عملية تحديد الأخطاء وإصلاحها تضيف إلى معالجة الملف التكاليف
• توسيع نطاق عملية استخراج بيانات الفاتورة

طرق استخراج بيانات الفاتورة

فيما يلي الطرق الأكثر شيوعًا لاستخراج بيانات الفاتورة وتسجيلها:

نسخ البيانات يدويًا من الفواتير

لا تزال العديد من المؤسسات تلجأ إلى استخراج الفواتير يدويًا. وعادة ما تستعين هذه المؤسسات بمتخصصين في إدخال البيانات يقومون بنسخ البيانات من كل فاتورة إلى ورقة Excel. وفي حين يستغرق الأمر حوالي 5 دقائق في المتوسط ​​لإضافة البيانات من مستند PDF إلى الأعمدة، لا يمكن للمرء إلا أن يتخيل مقدار الوقت الذي يستغرقه معالجة الفواتير يدويًا بكميات كبيرة.

تستعين بعض المؤسسات بمساعدين افتراضيين أو تستعين بجهات خارجية لاستخراج بيانات الفواتير يدويًا لتسريع العملية. وتستعين هذه الجهات بمشغلي إدخال بيانات يقومون بتسجيل البيانات يدويًا من الفواتير المتوفرة في ملفات PDF والصور وملفات النصوص وقوالب Excel. ورغم أن هذه الطريقة أسرع إلى حد ما، إلا أنها لا تزال عرضة للأخطاء وتشكل خطرًا على أمان البيانات.

مطابقة القالب المستند إلى القواعد

إن مطابقة القوالب القائمة على القواعد فعالة بشكل خاص في التنسيقات المنظمة والمتكررة، حيث تظل تخطيطات الفواتير متسقة. وفي حالة الفواتير التي تتبع بنية مماثلة، يمكن استخدام قوالب أو قواعد محددة مسبقًا لاستخراج بيانات معينة. ومع ذلك، لا تتكيف هذه التقنية مع الاختلافات في تخطيطات الفواتير، مثل التغييرات في مواضع الحقول أو التصميم، مما يؤدي إلى أخطاء ومعلومات غير كاملة عن الفواتير.

التقاط بيانات الفاتورة باستخدام التعرف الضوئي على الحروف

تتمثل إحدى الطرق لأتمتة عملية استخراج بيانات الفواتير يدويًا في استخدام التعرف الضوئي على الحروف (OCR)، والذي يحول النص المطبوع أو المكتوب بخط اليد على الفواتير إلى بيانات يمكن قراءتها بواسطة الآلة. وعلى الرغم من أن التعرف الضوئي على الحروف يقلل من الأخطاء ويوفر الوقت، إلا أن أنظمة التعرف الضوئي على الحروف التقليدية تواجه صعوبات في التعامل مع تنسيقات الفواتير غير المتسقة أو جودة الصورة الرديئة أو التخطيطات المعقدة.

استخدام الذكاء الاصطناعي لاستخراج بيانات الفاتورة

للتغلب على تحديات التعرف الضوئي على الحروف، تستخدم العديد من الشركات تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على عيوبها وتعمل على أتمتة العملية. يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على عدد كبير من الفواتير المختلفة. بمجرد التدريب، يستخدم نظام الذكاء الاصطناعي معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لفهم محتوى النص، إلى جانب تقنيات الرؤية الحاسوبية لمعالجة بنية الفواتير، مما يمكنه من التعرف على الأنماط ومواقع الحقول والعلاقات بين نقاط البيانات.

في حين توفر الذكاء الاصطناعي مزايا ملحوظة من حيث السرعة والدقة والقدرة على معالجة كميات كبيرة من الفواتير، فإن أداءه يعتمد إلى حد كبير على جودة بيانات التدريب الخاصة به. وبالتالي، قد تواجه نماذج الذكاء الاصطناعي صعوبات في التعامل مع الفواتير التي تحتوي على تخطيطات فريدة للغاية أو جودة طباعة رديئة أو معلومات مكتوبة بخط اليد.

معالجة المستندات الذكية (IDP)

لتحقيق أقصى قدر من القدرة على التكيف مع التنسيقات المتنوعة، معالجة المستندات الذكية (IDP) يعد خيار OCR بلا شك خيارًا أكثر قوة. فهو يجمع بين التعرف الضوئي على الحروف والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، مما يعزز قدرة النظام على تحديد بيانات الفواتير واستخراجها بدقة، حتى من التخطيطات غير المنظمة أو المتباينة بشكل كبير. برنامج IDP توفر حلاً لاستخراج بيانات الفاتورة يتحسن كلما تعرض لأنماط مختلفة بمرور الوقت.

كيف يتم استخراج بيانات الفاتورة؟

أدوات استخراج البيانات الحديثة توفر إمكانيات IDP التي تمكن الشركات من استخراج البيانات المطلوبة من الفواتير بسرعة ودون تدخل يدوي، بغض النظر عن تنسيقاتها أو تخطيطاتها. بمجرد تحديد حقول البيانات، يقوم البرنامج تلقائيًا باستخراج البيانات، والتي يمكن بعد ذلك تحويلها وتعيينها إلى نظام الوجهة.

فيما يلي الشكل الذي يبدو عليه سير عمل استخراج بيانات الفاتورة الإجمالي:

إدخال المستند

تبدأ عملية استخراج بيانات الفاتورة باستيعاب المستندات، حيث يتم استيراد الفواتير إلى النظام بكميات كبيرة. يتم تنسيق الفواتير في الغالب كملفات PDF غير منظمة.

التقاط البيانات ومعالجتها مسبقًا

يتم تحويل الفواتير المستلمة إلى تنسيقات قابلة للقراءة آليًا باستخدام التعرف الضوئي على الحروف (OCR)، ثم يتم تقسيمها إلى أقسام منطقية (رؤوس الصفحات، والجداول، والتذييلات، وما إلى ذلك).

استخراج النص

يستخدم النظام معالجة اللغة الطبيعية للتعرف على البيانات واستخراجها بشكل صحيح من خلال فهم السياق المحيط بالمعلومات الواردة في الفاتورة.

تأكيد صحة البيانات

أنظمة معالجة المستندات الذكية دمج قواعد التحقق المضمنة لمقارنة البيانات المستخرجة بمنطق الأعمال والسجلات التاريخية واكتشاف أي تناقضات.

التكامل والتحليلات

اعتمادًا على نوع برنامج استخراج بيانات الفواتير، قد تتمكن الشركات من دمج سير عمل استخراج بيانات الفواتير الخاصة بها مع الأنظمة الموجودة في المصب مباشرةً. وعلى النقيض من ذلك، تتكامل أدوات استخراج بيانات الفواتير بسهولة مع أنظمة تخطيط موارد المؤسسات وبرامج المحاسبة وقواعد البيانات، فضلاً عن مستودعات البيانات وبحيرات البيانات، مما يتيح للشركات إعداد البيانات للتحليل.

كيفية استخراج بيانات الفاتورة من ملف PDF؟

في حين تقوم الشركات بتبادل الفواتير بعدة طرق مختلف تنسيقات الملفات، بما في ذلك PDF وTIFF وXML وCSV وEDI وJSON، واستخراج بيانات الفاتورة من مستندات PDF هو حالة استخدام محددة في استخراج بيانات الفاتورة. والسبب بسيط: إنه أحد تنسيقات الملفات الأكثر استخدامًا، إلى جانب EDI 810 (فاتورة).

استخراج بيانات الفاتورة من ملفات PDF المنظمة

مستندات PDF المنظمة واضحة ومباشرة لمعالجتها لأنها تحتوي على نص وتخطيط يمكن التعرف عليهما بسهولة، مما يجعل استخراج بيانات الفاتورة أمرًا بسيطًا. أدوات مثل محللات PDF أو المكتبات مثل PyPDF2 أو PDFBox أو iText (pdf2Data) يمكن استخدامه لاستخراج البيانات مباشرة من فواتير PDF. تستخدم العديد من الشركات أيضًا حلول OCR المدمجة إذا كانت ملفات PDF المنظمة تحتوي على صور مضمنة لأقسام معينة.

تشمل الخطوات عمومًا ما يلي:

• تحليل ملف PDF لاستخراج النص الخام.
• قم بتحديد أزواج القيمة الرئيسية أو كتل البيانات (على سبيل المثال، رقم الفاتورة والتاريخ والمبالغ) باستخدام قوالب محددة مسبقًا أو أنماط التعبيرات العادية.
• قم بتصدير البيانات المستخرجة إلى قاعدة بيانات أو جدول بيانات أو نظام تخطيط موارد المؤسسات لمزيد من المعالجة.

ولكن ماذا لو زاد عددها أو تغير تخطيط المستند بشكل متكرر؟ في هذه الظروف، يصبح استخدام هذه الأدوات لاستخراج بيانات الفاتورة بسرعة أمرًا شاقًا ويستغرق وقتًا طويلاً.

استخراج بيانات الفاتورة من ملفات PDF غير المنظمة (بما في ذلك ملفات PDF الممسوحة ضوئيًا)

تشكل الفواتير غير المنظمة بتنسيق PDF، بما في ذلك ملفات PDF الممسوحة ضوئيًا، تحديًا كبيرًا وتتطلب استخدام تقنيات متعددة معًا للحصول على البيانات المطلوبة. وفي حين تعمل أدوات التعرف الضوئي على الحروف على تحويل الصور الممسوحة ضوئيًا للفواتير إلى نص يمكن قراءته بواسطة الآلة، فإن التعرف الضوئي على الحروف وحده لا يكفي للفواتير المعقدة، حيث غالبًا ما يواجه صعوبة في التعامل مع التخطيطات المتنوعة وجودة المسح الضوئي دون المستوى المطلوب. ولهذا السبب تستخدم الشركات حلول معالجة المستندات الذكية، مثل Astera الذي يجمع بين التعرف الضوئي على الحروف (OCR) والذكاء الاصطناعي لتحقيق الأتمتة الشاملة، لاستخراج البيانات من فواتير PDF غير المنظمة.

تتضمن عملية استخراج بيانات الفاتورة بتنسيق PDF غير المنظم بشكل عام الخطوات التالية:

• تحويل الصور إلى نص إذا كانت الفاتورة عبارة عن مستند PDF ممسوح ضوئيًا.
• استخراج وتصنيف حقول البيانات مثل تفاصيل المورد، وبنود السطر، والضرائب، والإجماليات.
• التحقق من صحة البيانات المستخرجة من خلال عمليات التحقق من الجودة الآلية أو المراجعة البشرية.
• تصدير ودمج في الوجهة المستهدفة.

An حل معالجة المستندات المدعوم بالذكاء الاصطناعي قادر على تنفيذ كل هذه الخطوات مع الحد الأدنى من تدخل المستخدم، مما يعمل على تبسيط وتسريع سير عمل معالجة الفواتير.

فوائد استخراج بيانات الفاتورة آليًا

يعمل استخراج بيانات الفواتير تلقائيًا على تسريع عملية استخراج المعلومات من الفواتير، مما يساعد المؤسسات على إدارة البيانات المالية والحفاظ على العلاقات مع شركائها التجاريين. فيما يلي فوائد أتمتة استخراج بيانات الفواتير:

عمليات سير عمل معالجة الفواتير بكفاءة

يؤدي استخدام الأتمتة في استخراج بيانات الفواتير إلى تقليل الوقت والجهد البشري المبذول في إدخال البيانات يدويًا بشكل كبير، مما يتيح للمؤسسات إعادة تخصيص الموارد نحو مهام ذات قيمة أعلى. يؤدي هذا التحول إلى أوقات معالجة أسرع للفواتير، حيث يتم تصنيف الفواتير واستخراجها والتحقق منها تلقائيًا في الوقت الفعلي. كما تعمل الأتمتة على تسريع دورات التدفق النقدي وتحسين إدارة رأس المال العامل.

بيانات الفاتورة دقيقة

يقلل استخراج الفواتير المدعوم بالذكاء الاصطناعي من الأخطاء البشرية، مثل سوء تفسير الأرقام أو أخطاء إدخال البيانات. ومع استمرار نماذج التعلم الآلي في تحسين نفسها بناءً على الفواتير الواردة، يصبح النظام أكثر قدرة على التعرف بشكل صحيح على تخطيطات الفواتير المعقدة. والنتيجة؟ أخطاء وتناقضات أقل في السجلات المالية.

قابلية التوسع غير محدودة

An حل IDP المدعوم بالذكاء الاصطناعي تقدم إمكانية توسع أفضل. ومع نمو أحجام الفواتير، تصبح العمليات اليدوية غير مستدامة. وهنا يثبت أن الأتمتة لا غنى عنها. يحافظ استخراج الفواتير الآلي على السرعة والدقة المتسقتين حتى عند معالجة مئات الفواتير، مما يسمح للشركات بالتعامل مع النمو دون توظيف المزيد من الموظفين أو إدارة تعقيدات القدرة التشغيلية.

الامتثال المبسط

كما يعمل دمج الأتمتة على تعزيز الامتثال ومسارات التدقيق. يتم التقاط بيانات الفواتير وتخزينها بتنسيق موحد، مما يجعل من الأسهل الامتثال للمتطلبات التنظيمية وسياسات الحوكمة الداخلية. يمكن للحلول الآلية إنشاء سجل ثابت لكل إجراء يتم اتخاذه، مما يضمن الشفافية ويبسط عمليات التدقيق.

كيفية Astera تبسيط استخراج بيانات الفاتورة

Astera يقدم حلاً ذكيًا لمعالجة المستندات لاستخراج بيانات الفواتير، وهو ليس سهل الاستخدام فحسب، بل إنه دقيق للغاية أيضًا. Astera، يمكنك:

• التخلص من مهام استخراج بيانات الفاتورة يدويًا عبر الذكاء الاصطناعي والأتمتة والمحفزات القائمة على الأحداث، مثل إسقاط الملفات ومرفقات إيصالات البريد الإلكتروني
• تصنيف واستخراج البيانات من الفواتير دون القلق بشأن تخطيطات المستندات أو هيكلها
• التعامل مع الفواتير المنسقة بعدة تنسيقات، بما في ذلك PDF، وجداول البيانات، والصور الممسوحة ضوئيًا، وJSON، وXML، وRTF، وDOC، وما إلى ذلك.
• إنشاء خطوط بيانات الفواتير أسرع بعشر مرات من المنافسة
• معالجة مستندات الفاتورة بشكل مجمع أسرع 8 مرات
• قم بإعداد بيانات الفاتورة بشكل أسرع بنسبة تصل إلى 97% للتحليلات

كل ذلك دون كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية. هل أنت مستعد للسيطرة على فواتيرك؟ جرّب Astera مجانا.

معالجة واستخراج البيانات من مئات الفواتير في دقائق

أتمتة مهام استخراج بيانات الفواتير المتكررة ومعالجتها باستخدام Asteraحل معالجة المستندات المدعوم بالذكاء الاصطناعي من '. بغض النظر عن تنسيق أو بنية الفواتير الخاصة بك، Astera يلبي احتياجات الجميع.

14-day Free Trial