PDF-to-XML intelligent pour le traitement des documents
Notre technologie d'OCR de factures alimentée par l'IA capture toutes les données des factures de fournisseurs ou de clients avec une précision de plus de 99 % et les restitue dans votre format XML spécifique.
Extraire toutes les données de la facture
Normalisez les données non structurées de vos factures PDF et images et transformez-les en XML.
Conversion dans n'importe quel format XML
Convertissez votre fichier XML en formats électroniques standard, y compris EDIFACT ou Peppol BIS Billing.
Enrichir les données des postes individuels
Assurez-vous de l'exactitude et de la conformité de vos factures, vérifiez la légitimité de vos fournisseurs et enrichissez les données transactionnelles avec la classification, le CO2, etc.
Transaction AI dédiée à la numérisation des factures
- Une IA dédiée à l'apprentissage automatique, formée de manière unique sur les données transactionnelles
- Protégé, isolé et exclusif
- Traitement agnostique de la langue
- Construction multi-modèle
Tout format XML
Transformer des PDF et d'autres fichiers images dans n'importe quel format EDI XML basé sur UBL.
- Peppol BIS Billing
- EDIFACT
- CFDI
- DTE
- E-facture Estonie
- E-faktura Pologne
- EHF Elektronisk handelsformat
- Facturation électronique
- FacturaE
- FatturaPA
- Finvoice
- ISDOC
- Nota Fiscal Electrônica
- OIOUBL
- Svefaktura
- Xrechnung
Enrichissement des données intégré
Garantissez la précision de votre analyse des dépenses. Invoice OCR classe et code automatiquement les lignes de la facture selon la norme UNSPSC.
Intégration de l'API
Mettez en œuvre le traitement des documents par l'IA dans vos opérations. Intégration via une API entièrement documentée et conviviale pour les développeurs.
Atteindre 100% de digitale factures avec Invoice OCR
Contactez-nous dès aujourd'hui et nous vous expliquerons comment Invoice OCR améliore vos opérations grâce au traitement des documents par l'IA.
Qu'est-ce que la reconnaissance optique de caractères (OCR) ?
L'OCR (reconnaissance optique de caractères) est une technologie qui convertit différents types de documents, tels que des documents papier numérisés, des PDF ou des images capturées par un appareil photo digitale , en données modifiables et consultables. L'OCR identifie et extrait le texte de ces documents, transformant le contenu en un format lisible par une machine, comme un document Word, une feuille Excel ou des données structurées (comme XML).
Dans le traitement des factures, l'OCR est souvent utilisée pour lire et capturer automatiquement les détails de la facture (tels que le numéro de la facture, les informations sur le fournisseur et les postes) et les convertir en données structurées, éliminant ainsi la saisie manuelle des données. Ces données peuvent ensuite être traitées par un système ERP ou comptable, ce qui améliore l'efficacité et la précision des opérations financières.
Qu'est-ce que la capture et l'extraction de données ?
La capture de données et l'extraction de sont deux processus essentiels dans la manipulation et le traitement des données et sont souvent utilisés comme synonymes, mais certaines nuances les différencient.
La saisie de données est le processus de collecte et d'enregistrement de données provenant de diverses sources. Elle peut être effectuée manuellement ou automatiquement et implique la récupération d'informations à partir de documents, d'images, de formulaires ou d'autres sources. La capture de données est souvent réalisée numériquement à l'aide de technologies telles que la ROC (reconnaissance optique de caractères) pour numériser des documents physiques et convertir les informations dans un format digitale .
Exemples de saisie de données:
- Numérisation d'une facture et utilisation de l'OCR pour récupérer le texte.
- Remplir des formulaires en ligne où les données sont saisies numériquement.
- Lire les codes-barres et les codes QR pour saisir les détails des produits.
L'extraction de données consiste à récupérer des informations spécifiques et structurées à partir d'un ensemble de données non structurées ou semi-structurées. Une fois les données capturées, les informations pertinentes sont extraites en vue d'une utilisation, d'une analyse ou d'un traitement ultérieur. L'extraction de données peut se faire à partir de documents, de bases de données ou même de sites web. Par exemple, l'extraction de données permet d'identifier des champs clés tels que le numéro de facture, le nom du fournisseur et le montant total dû une fois que les données sont capturées à partir d'une facture.
Exemples d'extraction de données:
- Extraction de noms et d'adresses à partir des dossiers des clients.
- Extraction des détails d'un poste, comme les noms de produits et les prix, à partir d'une facture.
- Récupération des données financières d'un fichier de factures PDF.
Grâce au service d'OCR de factures de Qvalia, ces deux processus peuvent être automatisés pour rationaliser les flux de travail et améliorer la précision, en particulier dans les domaines de la finance, de l'approvisionnement et de l'analyse de données.
Quels sont les fichiers d'images pris en charge par Invoice OCR ?
L'OCR des factures prend en charge les formats de fichiers PDF, JPG et PNG.
La documentation de l'API pour Invoice OCR est-elle disponible ?
Oui, vous pouvez consulter la documentation de l'API ici.
