OCR (optisk teckenigenkänning) är en teknik som omvandlar en bild av text till kod som kan användas för databehandling. Upp till 90 % av företagens data finns i ostrukturerade format, till exempel text som inte är sökbar i en databas, men OCR kan ändra på det. Med hjälp av OCR är det möjligt att hantera olika typer av dokument, till exempel skannade pappersdokument, PDF-filer och bilder som tagits med hjälp av en digitalkamera. Med OCR blir dessa redigerbara och data blir sökbara. Behandling av fakturor med OCR använder denna teknik för att automatisera extrahering av data från digitala fakturor.

Nedan förklarar vi fördelarna med att använda OCR för fakturabehandling, hur korrekt och tillförlitlig dataextrahering med OCR är och hur du integrerar OCR-behandling i din företagsverksamhet.

Vad innehåller den här artikeln?

• Så här används OCR-teknik vid hantering av fakturor
  
• Fördelar med att använda OCR vid fakturabehandling
  
• Hur korrekt och tillförlitlig är dataextrahering med OCR?
  
• Så här integrerar du OCR-behandling i ditt arbetsflöde för leverantörsreskontra
  
• Bästa praxis för implementering av OCR
  

Så här används OCR-teknik vid hantering av fakturor

Genom att digitalisera fakturor och analysera extraherade data förenklar OCR-tekniken behandlingen av fakturor på flera sätt. Så här används OCR-teknik vid fakturahantering.

Digitalisering av fakturor

• Skanning: Fysiska fakturor skannas för att skapa digitala bilder.

• Infångning av bilder: Fakturabilder tas via mobila enheter eller digitalkameror.

Textigenkänning och extrahering

• Optisk teckenigenkänning: OCR-programvaran bearbetar de skannade bilderna för att känna igen och omvandla tryckt eller handskriven text till maskinläsbar text.

• Fältidentifiering: Programvaran identifierar nyckelfält som fakturanummer, datum, leverantörsnamn, radposter, kvantiteter, priser och totalbelopp.

Extrahering av data

• Mallbaserad extrahering: OCR-system använder fördefinierade mallar för att extrahera specifika datafält från fakturor. Detta fungerar bra när fakturaformaten är enhetliga.

• Intelligent extrahering: Avancerade OCR-system använder maskininlärningsalgoritmer för att känna igen och extrahera data från olika fakturaformat.

Datavalidering

• Regelbaserade kontroller: Extraherade data valideras mot fördefinierade regler för att säkerställa att alla uppgifter blir korrekta. Systemet kan till exempel kontrollera att fakturans datum ligger inom ett visst intervall eller att det totala beloppet stämmer överens med summan av radposterna.

• Korsreferenser: OCR-systemen jämför extraherade data med befintliga poster som inköpsordrar eller leverantörsdatabaser för att verifiera att uppgifterna är korrekta.

Integrering av finansiella system

• ERP-integrering: Validerade data integreras i ERP-system (Enterprise Resource Planning)för att finansiella poster ska uppdateras automatiskt med korrekt information.

• Bokföringsprogram: OCR-extraherade data integreras med bokföringsprogram, vilket automatiserar arbetsuppgifter relaterade till bokföring och gör att färre data behöver matas in manuellt.

Automatisering av arbetsflöden

• Godkännandeprocesser: OCR-systemen utlöser automatiserade arbetsflöden för godkännande av fakturor och vidarebefordrar fakturor till rätt medarbetare baserat på fördefinierade kriterier.

• Aviseringar och varningar: OCR-systemen skickar automatiska aviseringar och varningar för utestående fakturor, avvikelser eller godkännanden.

Sökning och hämtning

• Sökbar databas: OCR-systemen lagrar extraherade data i en sökbar databas för snabb hämtning av specifika fakturor eller datapunkter. Detta är särskilt användbart för revisioner, efterlevnadskontroller och ekonomiska analyser.

• Dokumenthantering: OCR-tekniken gör skannade fakturor sökbara efter nyckelord, datum eller andra kriterier.

Analyser och rapportering

• Dataanalys: Data som extraherats via OCR-systemet kan analyseras för insikter om utgiftsmönster, leverantörsresultat och andra finansiella mått.

• Rapportering: Systemet kan generera automatiska rapporter baserade på extraherade och validerade data.

Fördelar med att använda OCR vid fakturabehandling

Att använda OCR för fakturabehandling ger följande fördelar.

• Mindre manuellt arbete: OCR eliminerar behovet för anställda att manuellt mata in data från fakturor i bokföringssystem, vilket sparar tid och arbetskostnader och frigör personal som kan fokusera på mer strategiska uppgifter.

• Färre fel: OCR minskar också sannolikheten för fel i samband med manuell inmatning, t.ex. stavfel och omkastade data. Genom att eliminera dessa fel kan man undvika kostsamma misstag som felaktiga betalningar eller missade rabatter.

• Snabbare behandling: OCR gör att fakturor kan behandlas mycket snabbare. Detta skapar kortare betalningscykler och gör det möjligt för företag att hantera en större volym av fakturor med samma resurser och dra nytta av rabatter vid tidig betalning från leverantörer.

• Enklare efterlevnad: Korrekta data krävs för efterlevnad av finansiella regler och skattelagar. OCR hjälper företag att upprätthålla korrekta register och minskar risken för bristande efterlevnad.

• Fakturahantering: OCR digitaliserar fakturor, gör dem sökbara och mer tillgängliga, förbättrar insynen i processen med leverantörsreskontra och underlättar revisioner.

• Anpassningsförmåga: Moderna OCR-program kan hantera en mängd olika fakturaformat, fakturalayouter och till och med olika språk, vilket ger flexibilitet för företag som gör affärer med olika leverantörer.

Hur korrekt och tillförlitlig är dataextrahering med OCR?

Exaktheten och tillförlitligheten vid dataextrahering med hjälp av OCR har förbättrats under de senaste åren, särskilt vid fakturahantering. Men det finns fortfarande begränsningar.

Noggrannhet

De flesta moderna OCR-program har hög noggrannhet på sidnivå och når ofta en noggrannhet på 98 % eller 99 %. Det innebär att av 1 000 tecken på en sida så känns 980–990 igen på rätt sätt.

Men det viktigaste måttet för OCR är noggrannheten på fältnivå, vilket innebär att man kan extrahera specifika datapunkter som fakturanummer, datum och belopp. Det är här OCR ibland brister, särskilt om faktura är komplex eller inkonsekvent, fakturans kvalitet är dålig (t.ex. lågupplösta skanningar, handskrivna anteckningar) eller om OCR-programvaran inte är specifikt tränad för att hantera fakturor.

Tillförlitlighet

OCR extraherar konsekvent data på samma sätt, vilket minskar risken för mänskliga fel som uppstår vid manuell datainmatning. Men tillförlitligheten hos OCR beror också på hur väl programvaran hanterar fel och undantag. Några lösningar för att förbättra felhanteringen är bland annat:

• Valideringskontroller för att flagga potentiella fel (t.ex. summor som inte stämmer överens)

• Människor tas in i processen för att verifiera och korrigera extraherade data

• Maskininlärningsalgoritmer som blir bättre och bättre med tiden

När du väljer OCR-programvara bör du maximera noggrannheten och tillförlitligheten genom att se till att använda bilder av hög kvalitet, införliva ett element av mänsklig granskning och välja en lösning som är särskilt utformad för fakturahantering, helst med följande funktioner:

• Färdigtränade mallar för vanliga layouttyper

• Maskininlärningsfunktioner för att anpassa programmet till olika format

• Mekanismer för validering och felhantering

Så här integrerar du OCR-behandling i ditt arbetsflöde för leverantörsreskontra

Så här integrerar du OCR-behandling i ditt befintliga arbetsflöde.

Välj rätt OCR-programvara

• Faktura- specifik OCR: Välj en OCR-programvara som är särskilt utformad eller optimerad för behandling av fakturor. Dessa lösningar har ofta färdigtränade mallar för vanliga fakturor och kan hantera fakturaspecifik terminologi.

• Specifika funktioner: Leta efter funktioner som automatisk dataextrahering, igenkänning av radposter, PO-matchning, kodningsförslag för huvudböcker och integration med ditt befintliga bokförings- eller ERP-program.

• Distribueringsalternativ: Bestäm om du behöver molnbaserad eller lokal OCR-programvara. Molnbaserade lösningar är i allmänhet enklare att implementera och skala upp, medan lokala lösningar ger större kontroll och möjlighet till anpassning.

Förbered dina fakturor

• Standardiserat format: Begär om möjligt att dina leverantörer skickar fakturor i ett standardiserat format (t.ex. PDF) för enklare OCR-behandling.

• Rensa skanningar: Generera skanningar av hög kvalitet eller digitala bilder av pappersfakturor. Använd skannrar med tillräckligt hög upplösning och inställningar för optimala OCR-resultat.

• Centraliserad lagringsplats: Skapa en central plats (t.ex. en delad mapp, molnlagring) för att spara alla fakturor så att det är enkelt att komma åt dem med OCR-programvaran.

Konfigurera OCR-arbetsflödet

• Datautvinning: Konfigurera OCR-programvaran för att extrahera relevanta datafält som faktura, säljarens namn, datum, radposter, belopp och skatter.

• Valideringsregler: Implementera valideringsregler för att kontrollera avvikelser och flagga potentiella fel i extraherade data (t.ex. summor som inte stämmer överens, ogiltiga datum).

• Arbetsflöde för godkännande: Integrera OCR-programvaran med ditt befintliga arbetsflöde för godkännande för att automatiskt skicka vidare fakturor till lämpliga godkännare baserade på fördefinierade regler.

• Dataexport: Konfigurera OCR-programvaran för automatisk export av extraherade data till ditt bokförings- eller ERP-system. Detta kan göras genom direkt API-integration eller filexport.

Träna och finjustera OCR-modellen

• Inledande träning: Träna OCR-programvaran på en provuppsättning av fakturor så att den kan känna igen dina specifika fakturalayouter och specifik terminologi.

• Kontinuerligt lärande: Granska och korrigera regelbundet eventuella fel i extraherade data för att träna OCR-modellen för att den ska bli bättre och bättre.

Implementera en granskningsprocess

• Människan måste vara med: Även om man använder de allra bästa OCR-tekniken så rekommenderas det att man granskar extraherade data, särskilt vad gäller fakturor med höga belopp eller de med komplexa radposter.

• Hantering av undantag: Upprätta en process för att hantera undantag och fel som flaggas av OCR-programvaran. Det kan handla om att manuellt granska och korrigera fel, eller att prata med leverantörer.

Övervaka och optimera

• Key Performance Indicators (KPI:er): Spåra KPI:er, till exempel behandlingstid för fakturor, antal fel och kostnadsbesparingar för att mäta hur effektiv implementeringen av OCR-programvaran är.

• Ständig förbättring: Granska och förfina regelbundet ditt OCR-arbetsflöde, justera inställningar och träna om modellen efter behov för att upprätthålla hög noggrannhet och effektivitet.

Bästa praxis för implementering av OCR

Använd följande bästa praxis för att implementera OCR på ditt företag.

Sätt upp mål

Avgör vilka specifika dokument eller processer där OCR kan tillföra mest värde. Fokusera på områden med hög nivå av manuell datainmatning, repetitiva uppgifter eller där noggrannhet är viktigast (t.ex. fakturabehandling, extrahering av formulärdata, dokumentarkivering). Definiera tydliga och mätbara mål som att minska behandlingstiden med en viss procentandel, förbättra datanoggrannheten eller uppnå kostnadsbesparingar.

Välj rätt OCR-lösning

Utvärdera volymen och den typ av dokument som du ska behandla, de noggrannhetsnivåer som krävs och din budget. Överväg funktioner som förtränade mallar, maskininlärning, språksupport och integration och välj en lösning som kan skalas upp efter dina behov.

Utvärdera olika alternativ för OCR-programvara med hjälp av demoversioner eller provperioder och testa dem med dina specifika dokumenttyper för att utvärdera deras noggrannhet och prestanda.

Förbered dina dokument

Se till att dina dokument skannas eller fångas in med hög upplösning (300 DPI eller högre) med bra kontrast och minimalt brus. Platta till bilder som är skeva. Standardisera om möjligt formatet på dina dokument (t.ex. PDF/A) för att det ska bli enklare att behandla dem med OCR-programvaran.

Konfigurera och träna ditt OCR-system

Om dina dokument har enhetliga layouter kan du skapa mallar i OCR-programvaran för att definiera de områden där data ska extraheras (t.ex. fakturafält, formulärfält). Om du använder OCR som införlivar maskininlärning ska du tillhandahålla en uppsättning träningsdokument med märkning för att lära systemet att känna igen olika teckensnitt, layouter och datatyper. Implementera valideringsregler för att kontrollera om det förekommer fel och inkonsekventa uppgifter i extraherade data. Dessa regler kan verifiera att datum är giltiga, att beräkningarna är korrekta och att specifika fält inte är tomma.

Implementera en process för granskning och korrigering

Upprätta en process för kvalitetssäkring där människor kan granska och validera extraherade data. Använd sedan återkopplingen från granskningsprocessen för att förbättra OCR-systemets noggrannhet över tid. För OCR som införlivar maskininlärning innebär detta att man korrigerar fel i träningsuppgifterna och tränar om modellen.

Integrering med andra system

Se till att OCR-programvaran kan exportera extraherade data till andra system, t.ex. bokföringsprogram, databaser eller dokumenthanteringssystem. Integrera OCR med dina verktyg för automatisering av arbetsflöden för att förenkla processer som godkännande av fakturor, datainmatning i andra system och dokumentarkivering.