L'OCR (riconoscimento ottico dei caratteri) è una tecnologia che trasforma un'immagine di testo in codice che può essere utilizzato per l'elaborazione dei dati. Fino al 90% dei dati aziendali esiste in formati non strutturati, come il testo che non è ricercabile in un database, ma l'OCR può cambiare questa situazione. L'OCR consente a diversi tipi di documenti, come documenti cartacei scansionati, file PDF e immagini acquisite da una fotocamera digitale, di diventare dati modificabili e ricercabili. L'elaborazione delle fatture OCR utilizza questa tecnologia per automatizzare l'estrazione dei dati dalle fatture digitali.

Di seguito, spiegheremo i vantaggi dell'utilizzo dell'OCR nell'elaborazione delle fatture, quanto sia accurata e affidabile l'estrazione dei dati OCR e come integrare l'elaborazione OCR nelle operazioni aziendali.

Di cosa tratta questo articolo?

• Come viene utilizzata la tecnologia OCR nella gestione delle fatture
  
• Vantaggi dell'utilizzo dell'OCR nell'elaborazione delle fatture
  
• Quanto è accurata e affidabile l'estrazione dei dati OCR?
  
• Come integrare l'elaborazione OCR nel flusso di lavoro della contabilità fornitori
  
• Pratiche ottimali per l'implementazione dell'OCR
  

Come viene utilizzata la tecnologia OCR nella gestione delle fatture

Grazie alla digitalizzazione delle fatture e all'analisi dei dati estratti, l'OCR semplifica la procedura di fatturazione in diversi modi. Ecco come viene utilizzata la tecnologia OCR nella gestione delle fatture.

Digitalizzazione delle fatture

• Scansione: Le fatture fisiche vengono scansionate per creare immagini digitali.

• Acquisizione dell'immagine: le immagini delle fatture vengono acquisite tramite dispositivi mobili o fotocamere digitali.

Riconoscimento ed estrazione del testo

• Riconoscimento ottico dei caratteri: il software OCR elabora le immagini scansionate per riconoscere e convertire il testo stampato o scritto a mano in testo leggibile dalla macchina.

• Identificazione dei campi: il software identifica campi chiave come il numero della fattura, la data, il nome del fornitore, le voci riga, le quantità, i prezzi e gli importi totali.

Estrazione dei dati

• Estrazione basata su modelli: i sistemi OCR utilizzano modelli predefiniti per estrarre campi dati specifici dalle fatture. Questa funzionalità è ideale quando i formati delle fatture sono coerenti.

• Estrazione intelligente: i sistemi OCR avanzati utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per riconoscere ed estrarre i dati da diversi formati di fattura.

Convalida dei dati

• Controlli basati su regole: i dati estratti vengono convalidati in base a regole predefinite per garantirne l'accuratezza. Ad esempio, il sistema potrebbe verificare che la data della fattura rientri in un determinato intervallo o che l'importo totale corrisponda alla somma delle voci riga.

• Riferimenti incrociati: i sistemi OCR incrociano i dati estratti con i record esistenti, come gli ordini di acquisto o i database dei fornitori, per verificarne la correttezza.

Integrazione dei sistemi finanziari

• Integrazione ERP: i dati convalidati vengono integrati nei sistemi di ERP (Enterprise Resource Planning), in modo che i record finanziari vengano aggiornati automaticamente con informazioni accurate.

• Software di contabilità: i dati estratti dall'OCR vengono integrati con il software di contabilità, automatizzando le attività di contabilità e riducendo l'inserimento manuale dei dati.

Automazione del flusso di lavoro

• Procedure di approvazione: i sistemi OCR attivano flussi di lavoro automatizzati per l'approvazione delle fatture, instradando le fatture al personale appropriato in base a criteri predefiniti.

• Notifiche e avvisi: i sistemi OCR inviano notifiche e avvisi automatici per fatture in sospeso, discrepanze o approvazioni.

Ricerca e recupero

• Database ricercabile: i sistemi OCR memorizzano i dati estratti in un database ricercabile per un rapido recupero di fatture o punti dati specifici. Ciò è particolarmente utile per gli audit, i controlli di conformità e l'analisi finanziaria.

• Gestione documentale: la tecnologia OCR rende le fatture scansionate ricercabili per parole chiave, date o altri criteri.

Analisi e reportistica

• Analisi dei dati: i dati estratti dal sistema OCR possono essere analizzati per ottenere informazioni dettagliate sui modelli di spesa, sulle prestazioni dei fornitori e su altre metriche finanziarie.

• Reportistica: il sistema è in grado di generare report automatizzati basati sui dati estratti e convalidati.

Vantaggi dell'utilizzo dell'OCR nell'elaborazione delle fatture

L'utilizzo dell'OCR per l'elaborazione delle fatture offre i seguenti vantaggi:

• Meno lavoro manuale: l'OCR elimina la necessità per i dipendenti di digitare manualmente i dati delle fatture nei sistemi di contabilità, facendo risparmiare tempo e costi di manodopera e consentendo al personale di concentrarsi su attività più strategiche.

• Meno errori: l'OCR riduce anche la probabilità di errori associati all'inserimento manuale, come errori di battitura e trasposizioni. Evitare questi errori significa evitare errori costosi come pagamenti errati o sconti mancati.

• Elaborazione più veloce: l'OCR rende l'elaborazione delle fatture molto più veloce. I conseguenza i cicli di pagamento sono più brevi e le aziende possono gestire un volume maggiore di fatture con le stesse risorse e sfruttare gli sconti sui pagamenti anticipati dei fornitori.

• Conformità semplificata: per la conformità alle normative finanziarie e alle leggi fiscali è necessario disporre di dati accurati. L'OCR consente alle aziende a mantenere registri accurati e riduce il rischio di non conformità.

• Gestione delle fatture: l'OCR digitalizza le fatture, rendendole facilmente ricercabili e accessibili, migliorando la visibilità della procedura di contabilità fornitori (AP) e facilitando gli audit.

• Adattabilità: il software OCR moderno è in grado di gestire una varietà di formati di fattura, layout e persino lingue diverse, offrendo flessibilità alle attività che hanno a che fare con fornitori diversi.

Quanto è accurata e affidabile l'estrazione dei dati OCR?

L'accuratezza e l'affidabilità dell'estrazione dei dati OCR sono migliorate negli ultimi anni, soprattutto per quanto riguarda la gestione delle fatture, ma ci sono ancora dei limiti.

Precisione

La maggior parte dei moderni software OCR vanta una precisione elevata a livello di pagina, spesso raggiungendo il 98% o il 99% di accuratezza. Ciò significa che su 1000 caratteri in una pagina, 980-990 vengono riconosciuti correttamente.

Ma la misura più importante dell'OCR è l'accuratezza a livello di campo, ovvero l'accuratezza dell'estrazione di punti dati specifici come numeri di fattura, date e importi. È qui che l'OCR a volte può non essere all'altezza, soprattutto se il layout della fattura è complesso o incoerente, la qualità della fattura è scarsa (ad es. scansioni a bassa risoluzione, note scritte a mano) o il software OCR non è specificamente addestrato per le fatture.

Affidabilità

L'OCR estrae costantemente i dati allo stesso modo, riducendo il rischio di errore umano introdotto dall'inserimento manuale dei dati, ma l'affidabilità dell'OCR dipende anche dalla capacità del software di gestire gli errori e le eccezioni. Ecco alcune soluzioni per migliorare la gestione degli errori:

• Controlli di convalida per segnalare potenziali errori (ad es. totali non corrispondenti)

• Revisione human-in-the-loop per verificare e correggere i dati estratti

• Algoritmi di machine learning che migliorano nel tempo

Quando scegli un software OCR, massimizza l'accuratezza e l'affidabilità garantendo immagini di alta qualità, incorporando un elemento di revisione umana e scegliendo una soluzione specificamente progettata per l'elaborazione delle fatture, preferibilmente con le seguenti caratteristiche:

• Modelli pre-addestrati per i layout di fattura più comuni

• Funzionalità di machine learning per adattarsi a diversi formati

• Meccanismi di validazione e gestione degli errori

Come integrare l'elaborazione OCR nel flusso di lavoro della contabilità fornitori

Ecco come integrare l'elaborazione OCR nel flusso di lavoro esistente.

Scegli il software OCR giusto

• OCR specifico per fatture: scegli un software OCR specificamente progettato o ottimizzato per l'elaborazione delle fatture. Queste soluzioni spesso vengono fornite con modelli pre-addestrati per i layout di fattura più comuni e comprendono la terminologia specifica della fattura.

• Funzionalità specifiche: cerca funzionalità come l'estrazione automatica dei dati, il riconoscimento delle voci riga, la corrispondenza degli ordini di acquisto, i suggerimenti per la codifica della contabilità generale e le funzionalità di integrazione con il software ERP o di contabilità esistente.

• Opzioni di distribuzione: decidi se hai bisogno di un software OCR basato su cloud o on-premise. Le soluzioni basate su cloud sono generalmente più facili da implementare e scalare, mentre le soluzioni on-premise offrono maggiore controllo e personalizzazione.

Prepara le fatture

• Formato standardizzato: se possibile, chiedi ai tuoi fornitori di inviare le fatture in un formato standardizzato (ad esempio PDF) per semplificare l'elaborazione OCR.

• Scansioni chiare: genera scansioni di alta qualità o immagini digitali di fatture cartacee. Utilizza scanner con risoluzione e impostazioni adeguate per ottenere risultati OCR ottimali.

• Repository centralizzato: crea una posizione centralizzata (ad es. cartella condivisa, archiviazione cloud) per archiviare tutte le fatture per un facile accesso da parte del software OCR.

Configura il flusso di lavoro OCR

• Estrazione dei dati: configura il software OCR per estrarre i campi dati rilevanti come il numero di fattura, il nome del fornitore, la data, le voci riga, gli importi e le imposte.

• Regole di convalida: implementa regole di convalida per verificare la presenza di discrepanze e segnalare potenziali errori nei dati estratti (ad es. totali non corrispondenti, date non valide).

• Flusso di lavoro di approvazione: integra il software OCR con il flusso di lavoro di approvazione esistente per instradare automaticamente le fatture agli approvatori appropriati in base a regole predefinite.

• Esportazione dei dati: configura il software OCR per esportare automaticamente i dati estratti nel tuo sistema contabile o ERP utilizzando l'integrazione diretta dell'API o le esportazioni di file.

Addestra e perfeziona il modello OCR

• Addestramento iniziale: addestra il software OCR su un set campione di fatture in modo che sia in grado di riconoscere i layout e la terminologia specifici delle fatture.

• Apprendimento continuo: esamina e correggi regolarmente eventuali errori nei dati estratti per aiutare il modello OCR ad apprendere e migliorare nel tempo.

Implementa una procedura di revisione

• Human-in-the-loop: anche con la migliore tecnologia OCR, è consigliabile un certo livello di revisione umana per verificare i dati estratti, soprattutto per le fatture di valore elevato o quelle con voci riga complesse.

• Gestione delle eccezioni: stabilisci una procedura per la gestione delle eccezioni e degli errori segnalati dal software OCR. Ciò potrebbe comportare revisioni manuali, correzioni o scambi di comunicazioni con i fornitori.

Monitoraggio e ottimizzazione

• Indicatori chiave delle prestazione (KPI): tieni traccia di KPI come il tempo di elaborazione delle fatture, i tassi di errore e il risparmio sui costi per misurare l'efficacia dell'implementazione dell'OCR.

• Miglioramento continuo: rivedi e perfeziona regolarmente il flusso di lavoro OCR, regolando le impostazioni e riaddestrando il modello in base alle esigenze per mantenere una precisione e un'efficienza elevate.

Pratiche ottimali per l'implementazione dell'OCR

Adotta le seguenti migliori pratiche per implementare l'OCR nella tua attività.

Definisci gli obiettivi

Determina i documenti o i processi specifici in cui l'OCR può aggiungere il massimo del valore. Concentrati sulle aree con un numero elevato di inserimenti manuali dei dati, sulle attività ripetitive o in cui la precisione è più importante (ad es. elaborazione delle fatture, estrazione dei dati dei moduli, archiviazione dei documenti). Definisci obiettivi chiari e misurabili, come la riduzione del tempo di elaborazione di una certa percentuale, il miglioramento dell'accuratezza dei dati o il raggiungimento di risparmi sui costi.

Scegli la giusta soluzione OCR

Valuta il volume e il tipo di documenti che elaborerai, i livelli di precisione richiesti e il tuo budget. Prendi in considerazione funzionalità come modelli pre-addestrati, funzionalità di machine learning, supporto linguistico e opzioni di integrazione e scegli una soluzione in grado di espandersi in base alle tue esigenze.

Valuta le diverse opzioni del software OCR con una demo o periodi di prova e testale con i tuoi tipi di documenti specifici per valutarne l'accuratezza e le prestazioni.

Prepara i documenti

Assicurati che i tuoi documenti vengano scansionati o acquisiti in alta risoluzione (300 DPI o superiore) con un buon contrasto e un rumore minimo. Raddrizza le immagini inclinate. Se possibile, standardizza il formato dei tuoi documenti (ad esempio, PDF/A) per facilitarne l'elaborazione da parte del software OCR.

Configura e addestra il tuo sistema OCR

Se i tuoi documenti hanno layout coerenti, crea modelli nel software OCR per definire le aree in cui i dati devono essere estratti (ad es. campi fattura, campi modulo). Se utilizzi l'OCR basato sull'apprendimento automatico, fornisci un set di addestramento con documenti etichettati per insegnare al sistema a riconoscere diversi tipi di carattere, layout e tipi di dati. Implementa regole di convalida per verificare la presenza di errori e incoerenze nei dati estratti. Queste regole possono verificare che le date siano valide, che i calcoli siano corretti e che campi specifici non siano vuoti.

Implementa una procedura di revisione e correzione

Definisci una procedura per la garanzia della qualità in cui gli utenti possono rivedere e convalidare i dati estratti e utilizzare il feedback della procedura di revisione per migliorare l'accuratezza del sistema OCR nel tempo. Per l'OCR basato sul machine learning, ciò comporta la correzione degli errori nei dati di addestramento e la ripetizione dell'addestramento del modello.

Integra altri sistemi

Assicurati che il software OCR possa esportare i dati estratti in altri sistemi come software di contabilità, database o sistemi di gestione dei documenti. Integra l'OCR con i tuoi strumenti di automazione del flusso di lavoro per semplificare procedure come l'approvazione delle fatture, l'inserimento dei dati in altri sistemi e l'archiviazione dei documenti.