Извлечение финансовых данных с помощью искусственного интеллекта – полное руководство

По Исследования рынка союзниковОжидается, что мировой рынок извлечения данных вырастет с 2.14 млрд долларов в 2019 году до 4.9 млрд долларов в 2027 году. Извлечение данных является жизненно важной частью эффективной стратегии управления данными. Как таковой, Обработка документов на основе искусственного интеллекта становится все более ценным для финансовых компаний, стремящихся оптимизировать процессы извлечения финансовых данных и оставаться впереди конкурентов.

Что такое извлечение финансовых данных?

Извлечение финансовых данных — это процесс извлечения и сбора информации, как структурированной, так и неструктурированной, из документов, обычно используемых в финансовой отрасли. Эти документы включают в себя:

• денежные поступления
• банковские выписки
• Налоговые формы
• Счета
• Формы кредитных договоров.

Цель состоит в том, чтобы понять информацию, содержащуюся в этих документах, и дать возможность предприятиям использовать ее для различных целей, таких как обнаружение мошенничества, проведение финансового анализа и оценки рисков, составление бюджета и планирование и т. д.

Как работает извлечение финансовых данных?

Существует два подхода к извлечению данных из финансовых документов: ручной метод и автоматизированный метод.

Ручное извлечение финансовых данных

Для извлечения финансовых данных вручную требуется, чтобы люди читали, извлекали и вводили точки данных в электронные таблицы и базы данных — по одной за раз. Этот метод долгое время использовался по умолчанию для извлечения данных из финансовых документов.

Хотя этот подход подходит для небольшого объема финансовых документов, он неэффективен в масштабе. указывает на то, что сотрудники могут тратить четверть своей рабочей недели на повторяющиеся задачи, такие как извлечение и сбор информации из квитанций, счетов, выписок и т. д. Более крупным учреждениям, таким как банки и хедж-фонды, потребуются сотни специалистов по вводу данных для обработки всех документов вручную.

В другом исследовании BMC пришла к выводу, что извлечение вручную можно погрешность до 40%. Следовательно, этот метод не только требует значительного количества времени, но и вносит ошибки, которых в противном случае можно было бы избежать. Очевидно, что существует потребность в более эффективном и точном методе извлечения финансовых данных.

Автоматизированное извлечение финансовых данных на базе искусственного интеллекта

Извлечение данных на основе ИИ в финансах предполагает автоматический сбор данных из множества неструктурированных источников. финансовые документы и преобразование их в структурированный формат.

Весь процесс извлечения финансовых данных можно эффективно оптимизировать с помощью современного программного обеспечения для извлечения финансовых данных, основанного на искусственном интеллекте и автоматизации. Аналитикам требуется только загрузить документ в программу, настроить шаблон, и инструмент автоматически извлечет данные и загрузит их в целевую базу данных.

Проблемы извлечения данных документов на основе искусственного интеллекта в финансах и способы их преодоления

Финансовые компании стремятся автоматизировать извлечение данных следует учитывать некоторые общие проблемы. Вместо того, чтобы разочаровываться, эти проблемы дают возможность в полной мере использовать возможности программного обеспечения для извлечения финансовых данных:

• Сложные устаревшие системы финансовых учреждений несовместимы со всеми решениями по извлечению данных на основе искусственного интеллекта, требуя значительные инвестиции в ИТ-инфраструктуру. Инвестируя в инструмент извлечения финансовых данных, который предлагает комплексные возможности управления данными, компании могут решить эту проблему, а также модернизировать свою устаревшую инфраструктуру данных.
• Финансовые учреждения обрабатывают конфиденциальные данные, включая личную информацию, которая представляет вопросы конфиденциальности и безопасности данных. Важно выбирать системы извлечения финансовых данных на основе искусственного интеллекта с надежными функциями безопасности, такими как шифрование данных.
• Источники данных могут содержать недостающую, неполную или противоречивую информацию, что приводит к неточности в извлечении. Однако некоторые программы предоставляют специальные функции качества данных для очистки данных перед извлечением.
• Автоматизированные процессы экстракции может потребоваться вмешательство человека для проверки извлеченных данных, особенно в случаях неопределенности или двусмысленности. Такие инструменты, как Astera иметь автоматические проверки на основе пользовательских условий, которые предупреждают пользователей при обнаружении ошибок.

Почему программное обеспечение для извлечения финансовых данных на основе искусственного интеллекта становится все более важным

Когда дело доходит до финансов, главное – точные данные. Несмотря на все существующие правила и положения, ошибки в финансовой отчетности могут привести к серьезным проблемам, таким как юридические проблемы и даже испортить репутацию. Ошибки в отчетности также могут привести к огромным финансовым потерям.

Вот как программное обеспечение для извлечения финансовых данных на базе искусственного интеллекта помогает финансовым компаниям улучшить свои инициативы, основанные на данных, и повысить операционную эффективность:

• Более высокая точность: Автоматизированные инструменты обладают высокой точностью. Их точность напрямую приводит к более уверенным финансовым прогнозам и решениям, основанным на данных.
• Превентивная коррекция: Инструменты извлечения финансовых данных могут обнаруживать проблемы с качеством данных в режиме реального времени. Проверка записей в ходе процесса — 1В 0 XNUMX раз дешевле чем потом исправлять ошибки. Эти автоматизированные инструменты содержат специальные проверки данных для выявления всевозможных ошибок.
• Улучшенная эффективность: Как экономить до 15-кратное время обработки как звучит каждый документ? Именно настолько быстро эффективное программное обеспечение для извлечения финансовых данных сравнивается с ручным вводом. Такая эффективность достигается за счет сочетания интеллектуального поиска информации, автоматизации и искусственного интеллекта.
• Повышенная производительность: Когда компании экономят время на оформлении документов, у них появляется больше ресурсов для работы с более высокой добавленной стоимостью. Это также повышает моральный дух аналитиков и помогает расширить разнообразие и объем их работы.
• Соответствие нормативным требованиям: Одно событие несоответствия может привести к убыток в размере 5.87 млн долларов, помимо репутационного ущерба. В качестве побочного продукта повышения точности улучшенное соответствие нормативным стандартам обеспечивает как финансовые, так и неденежные выгоды.

Выбор лучшего программного обеспечения для извлечения финансовых данных для вашей организации

Финансовый сектор во многом полагается на точные и своевременные данные для принятия обоснованных решений, управления рисками и соблюдения нормативных требований. Поэтому важно иметь под рукой правильные инструменты и решения. Однако выбор правильного инструмента может быстро стать трудной задачей, учитывая доступность огромного количества программного обеспечения для извлечения финансовых данных. Ключевым моментом является расстановка приоритетов бизнес-требований и поиск наиболее подходящего варианта. Вот некоторые факторы, которые финансовые компании должны учитывать:

1. Данные Формат Совместимость: Убедитесь, что программное обеспечение поддерживает извлечение из широкого спектра источников финансовых данных, таких как счета-фактуры, налоговые формы и отчеты о прибылях и убытках.
2. Легкость интеграции: выберите программное обеспечение, которое легко интегрируется с существующими устаревшими системами, базами данных и аналитическими платформами. Мало того, инструмент также должен быть совместим с финансовыми системами, включая бухгалтерское программное обеспечение, системы управления портфелем и т. д. Некоторые инструменты обеспечивают встроенную связь с устаревшими системами, такими как COBOL, а также возможность интегрировать извлеченные данные в данные. конвейеры, подключенные к облачным хранилищам данных.
3. Точность и надежность: Качество и надежность данных не подлежат обсуждению, особенно в финансовом секторе. Оцените точность и надежность результатов, полученных с помощью программного обеспечения. Ищите такие функции, как проверка данных, обработка ошибок и механизмы обеспечения качества, чтобы гарантировать целостность извлеченных финансовых данных.
4. Настройка и гибкость: выберите программное обеспечение для извлечения финансовых данных, которое предлагает гибкость и возможности настройки для адаптации рабочих процессов в соответствии с вашими конкретными требованиями. Такие функции, как настраиваемые правила извлечения, возможности сценариев и доступ к API, могут повысить гибкость. Программные решения, такие как Astera предоставляют возможности как на основе шаблонов, так и автоматического извлечения финансовых данных.
5. Простота использования и пользовательский интерфейс: Учитывайте удобство и удобство интерфейса программного обеспечения, а также интуитивность его рабочего процесса. Инструменты без кода имеют такие функции, как интерфейсы перетаскивания, инструменты визуального картирования и интерактивные информационные панели, которые упрощают извлечение финансовых данных.
6. Репутация поставщика и поддержка: Изучите репутацию и послужной список поставщика программного обеспечения в области извлечения данных. Прежде чем принимать решение, учтите такие факторы, как цены, отзывы клиентов, а также доступность технической поддержки и учебных ресурсов.
7. Стоимость и лицензирование: Оцените общую стоимость владения, включая первоначальные затраты, лицензионные сборы, расходы на обслуживание и поддержку. Ваша оценка также должна включать стоимость перехода к другому поставщику, поскольку часто компании становятся жертвами привязки к поставщику.

Варианты использования извлечения финансовых данных на основе искусственного интеллекта в финансовой отрасли

Выставление счета

Одна из важнейших областей, в которой извлечение финансовых данных с помощью искусственного интеллекта действительно может проявить себя, — это обработка счетов. Счета-фактуры могут быть невероятно сложными документами, наполненными огромным количеством информации для обработки, такой как описания товаров, количества, цены, налоги и многое другое.

Извлечение этой информации вручную может быстро стать кропотливым и чреватым ошибками процессом. Однако решения для извлечения финансовых данных на базе искусственного интеллекта могут автоматически извлекать соответствующие пары «ключ-значение» из счетов-фактур, обеспечивая бесперебойную и эффективную обработку.

 Бухгалтерский учет

Бухгалтерский учет — еще одна сфера, в которой извлечение финансовых данных с помощью искусственного интеллекта может стать настоящим переломным моментом. В процессе бухгалтерского учета необходимо тщательно изучить финансовую отчетность и другие документы, чтобы определить соответствующие точки данных, такие как доходы, расходы и активы.

Благодаря беспрецедентной точности и скорости программного обеспечения для автоматического извлечения финансовых данных бизнес-пользователи могут легко извлекать важную информацию из различных документов, включая квитанции, кредитовые авизо, депозитные квитанции и т. д., что революционизирует бухгалтерские операции.

Налоговая отчетность

Программное обеспечение для извлечения финансовых данных имеет неоценимое значение в налоговой отчетности. Отслеживание поступлений и сбор огромных объемов финансовых данных, таких как доходы, расходы и активы, а также представление их в налоговые органы — серьезная задача, с которой сталкиваются организации.

Программное обеспечение для извлечения финансовых данных на базе искусственного интеллекта упрощает извлечение данных из этих документов. Пользователи имеют возможность извлекать только необходимые данные и загружать их в соответствующие конвейеры данных, сводя к минимуму время и усилия, необходимые для составления налоговой отчетности.

Перспективы извлечения финансовых данных на основе искусственного интеллекта

Извлечение финансовых данных на основе искусственного интеллекта — это путь вперед для компаний финансовой отрасли. Этот подход предлагает новый уровень адаптивности и настройки, что делает его идеальным способом для компаний, стремящихся оптимизировать процессы управления документами, улучшить качество данных, разблокировать задачи более высокого уровня и высвободить ценные ресурсы.

Преимущества очевидны: от улучшения обработки кредитов до оптимизации обработки счетов и т. д. Преобразующая сила этой технологии бесконечна, особенно в сфере финансов, где качество данных имеет большое значение. Короче говоря, будущее извлечения финансовых данных на основе искусственного интеллекта в сфере финансов выглядит многообещающим.

Упростите извлечение финансовых данных с помощью Astera

AsteraРешение для извлечения неструктурированных данных  — это мощный инструмент на базе искусственного интеллекта, который упрощает сложную задачу извлечения данных из широкого спектра финансовых документов. Благодаря интуитивно понятному интерфейсу без кода компании могут легко автоматизировать процессы извлечения данных и устранить необходимость ручного ввода данных.

От счетов-фактур и квитанций до финансовых отчетов и налоговых документов — он может точно собирать данные из любого неструктурированного документа и преобразовывать их в структурированный формат. Это приводит к уменьшению ошибок и повышению точности, что приводит к более эффективному принятию решений.

Доступно Astera, ваше финансовое учреждение упростит процессы документооборота, сэкономит время и деньги и опередит конкурентов. Попробуйте это с бесплатной 14-дневной пробной версией or поговорите с нашим отделом продаж о ваших требованиях.