Den digitala transformationen inom ekonomiområdet går snabbt framåt, men datahanteringen av bildbaserade filer är alltjämt en utmaning. Trots framsteg inom automation fortsätter ostrukturerade dokument – såsom PDF-fakturor – att bromsa processer, skapa fel och ineffektivitet.
På Qvalia arbetar vi för att eliminera dessa utmaningar. Vår PDF Invoice Capture, ett kostnadsfritt AI-drivet verktyg, visar hur fakturahantering kan förenklas genom att extrahera och strukturera data från inköp- och försäljningstransaktioner. Genom att göra denna tjänst tillgänglig vill vi ge en liten knuff i rätt riktning och påskynda övergången från statiska bildfiler till strukturerad, maskinläsbar data – och därmed möjliggöra verklig automatisering genom helt digital affärsmeddelanden.
Utmaningen: ostrukturerad fakturadata
Även om e-fakturering via nätverk som Peppol växer, är PDF fortfarande ett globalt dominerande fakturaformat. Problemet är att PDF-fakturor, trots att de är digitala, saknar strukturerad, direkt maskinläsbar information – en avgörande komponent för digital bearbetning. Visst bidrar regeländringar och nationall lagstiftning, men det går på sina håll ganska långsamt.
Digital bearbetning möjliggör i sin tur automatisering, validering och analys. Bristen på strukturerad data skapar stora svårigheter i processen:
- Manuell datainmatning är en tidskrävande och felbenägen process
- Långsammare hantering fördröjer leverantörsreskontraprocesser
- Begränsad automatisering medför svårigheter med validering, avstämning och attestflöden
- Brist på finansiella insikter orsakar begränsad tillgång till realtidsdata
Den grundläggande lösningen är såklart att gå från ostrukturerad information (såsom PDF-fakturor) till strukturerad data som kan bearbetas, valideras och integreras i ekonomisystem utan friktion.
Hur AI förbättrar dataextrahering
Trots fördelarna med strukturerad data är PDF-fakturor fortfarande en del av många företags processer och kan vara svåra att eliminera på kort sikt.
Traditionella OCR-lösningar har länge använts för att extrahera text från fakturor, men de kräver ofta manuella justeringar och mallbaserade konfigurationer. AI-driven datafångst är en mer avancerad lösning med flera fördelar:
- Intelligent OCR som identifierar och extraherar nyckelfält från fakturan
- Automatiserad datavalidering säkerställer noggrannhet, konsekvens och juridisk efterlevnad av fakturadokument
- Radartikelklassificering kategoriserar produkter och tjänster enligt standardiserade taxonomier, såsom UNSPSC
- Strukturerad output då fakturadata konverteras till valfritt format för affärsmeddelande, för smidig systemintegration
Genom denna metod minskar det manuella arbetet, datakvaliteten förbättras och ekonomiteamet kan fokusera på mer värdeskapande uppgifter.
Upptäck AI-driven PDF-fakturafångst
För att visa fördelarna med AI-driven dokumenthantering har vi utvecklat PDF Invoice Capture som en kostnadsfria tjänst. Användare kan enkelt ladda upp en faktura, extrahera strukturerad data och uppleva automatiseringens fördelar i praktiken.
Vår mission är att snabba på den digitala transformationen av affärstransaktioner och finansiell datahantering, och detta är ett litet steg i denna utveckling. Genom att omvandla fakturahantering från en manuell process till ett strukturerat, automatiserat arbetsflöde kan företag förbättra noggrannheten, få realtidsinsikter och påskynda digitaliseringen. Testa verktyget eller kontakta oss för att lära dig mer om datafångst, dataextrahering och hantering av PDF-fakturor i stor skala.
Fler artiklar
Vi lanserar PDF invoice capture, ett avancerat PDF-till-XML-verktyg som digitaliserar, omvandlar, analyserar och berikar PDF-fakturor. Verktyget är en förenklad kostnadsfri version av vår AI-lösning för dokumenthantering.
Vi lanserar vårt senaste AI-verktyg, designat för att demonstrera vår teknik för att förenkla identifieringen av korrekta UNSPSC-koder. Prova det direkt. Verktyget är utformat för att hjälpa användare att identifiera rätt United Nations Standard Products and Services Code (UNSPSC) för produkter och tjänster.