इनवॉइस डेटा निकालना: PDF से आपके लेखा सिस्टम तक

इनवॉइस डेटा एक्सट्रैक्शन से PDF, स्कैन या फ़ोटो के फ़ील्ड—आपूर्तिकर्ता, इनवॉइस नंबर, तारीख, मुद्रा, कुल रकम और लाइन आइटम—ऐसे डेटा में बदलते हैं जिसका सिस्टम उपयोग कर सके। उपयोगी नतीजा आपके लेखा सिस्टम में एक स्वीकृत रिकॉर्ड है, जिसमें सुधार की ज़रूरत वाले दस्तावेज़ों के लिए भी प्रक्रिया हो।

यह गाइड बताती है कि इनवॉइस OCR में क्या शामिल है, सत्यापन और समीक्षा कहाँ ज़रूरी हैं, और मौजूदा सॉफ़्टवेयर तथा कस्टम इंटीग्रेशन में से कैसे चुनें।

इनवॉइस OCR और डेटा एक्सट्रैक्शन अलग-अलग समस्याएँ हल करते हैं

ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन, यानी OCR, किसी छवि में मौजूद अक्षरों को पढ़ता है। एक्सट्रैक्शन पहचानता है कि उन अक्षरों का अर्थ क्या है और उन्हें फ़ील्ड से जोड़ता है। “132.00” टेक्स्ट ढूँढ़ना एक काम है; यह तय करना कि वह उप-योग, कर राशि या देय राशि है, दूसरा।

डिजिटल PDF में पहले से पढ़ा जा सकने वाला टेक्स्ट हो सकता है। स्कैन के लिए OCR चरण ज़रूरी है। दोनों ही मामलों में, नतीजे को उपयोगी व्यावसायिक रिकॉर्ड बनाने से पहले फ़ील्ड की व्याख्या, सामान्यीकरण और जाँच करनी होती है।

विशेष सेवाएँ इस काम का कुछ हिस्सा पहले से संभालती हैं। Amazon Textract का expense analysis सामान्यीकृत इनवॉइस फ़ील्ड और लाइन-आइटम डेटा देता है, साथ में विश्वास-स्तर और दस्तावेज़ में उनकी जगह भी। Microsoft Document Intelligence का invoice model इनवॉइस फ़ील्ड और लाइन आइटम को संरचित आउटपुट में निकालता है। इन्हें वर्कफ़्लो के घटक के तौर पर इस्तेमाल किया जा सकता है; फिर भी, आपके अनुमोदन नियम और गंतव्य के साथ इंटीग्रेशन तय करना होगा।

तय करें कि आपके गंतव्य सिस्टम को वास्तव में किन फ़ील्ड की ज़रूरत है

उस लेखा रिकॉर्ड से शुरुआत करें जिसे आप बनाना चाहते हैं। स्प्रेडशीट के सारांश के लिए कम फ़ील्ड चाहिए, जबकि खरीद ऑर्डर और इन्वेंटरी रसीद से मिलान किए गए इनवॉइस के लिए ज़्यादा।

किसी फ़ील्ड का सामान्यीकरण करते समय मूल मान सुरक्षित रखें। समीक्षक देख सके कि क्या पढ़ा गया, वह किस रूप में बदला और दस्तावेज़ में कहाँ था। अज्ञात मानों को ऐसे लापता डेटा के रूप में मानें जिसे सुलझाना है।

PDF से स्वीकृत रिकॉर्ड तक का वर्कफ़्लो

1. आने वाले दस्तावेज़ को दर्ज करें। उसे एक पहचानकर्ता और स्थिति दें। मूल दस्तावेज़ सुरक्षित रखें, ताकि एक्सट्रैक्शन विफल होने पर उसे दोबारा चलाया और उसकी समीक्षा की जा सके।
2. सहमत फ़ील्ड निकालें। दस्तावेज़ के टेक्स्ट या OCR/एक्सट्रैक्शन सेवा का उपयोग करें, फिर तारीखों, मुद्राओं और रकम का सामान्यीकरण करें।
3. व्यावसायिक जाँच लागू करें। आपूर्तिकर्ता का मिलान करें, ज़रूरी फ़ील्ड सत्यापित करें, कुल रकम का मिलान करें और संभावित डुप्लिकेट चिह्नित करें।
4. अपवादों की समीक्षा करें। स्रोत दस्तावेज़ को फ़ील्ड के साथ दिखाएँ। कर्मचारियों को मान सुधारने, व्यय खाता चुनने और रिकॉर्ड स्वीकृत करने दें।
5. एक्सपोर्ट करें और पुष्टि करें। गंतव्य सिस्टम में डेटा लिखें, उसका रिकॉर्ड ID सुरक्षित रखें और विफलताओं पर नज़र रखें। विफल एक्सपोर्ट को दोबारा चलाने पर एक और इनवॉइस नहीं बनना चाहिए।

उदाहरण के लिए, किसी इनवॉइस का कुल निकालना साफ़ हो सकता है, लेकिन लेखा सिस्टम में उसका कोई मेल खाता आपूर्तिकर्ता न मिले। तब भी उस दस्तावेज़ पर ध्यान देना ज़रूरी है। कुल रकम का विश्वास-स्कोर यह साबित नहीं करता कि पूरा इनवॉइस दर्ज करने के लिए तैयार है।

एक्सट्रैक्शन, पोस्टिंग और भुगतान की अनुमति को अलग रखें। दस्तावेज़ पढ़ा जा सके, इसका मतलब यह नहीं कि खर्च स्वीकृत हो गया है या भुगतान भेजा जाना चाहिए।

सॉफ़्टवेयर, एक्सट्रैक्शन API या कस्टम वर्कफ़्लो चुनें

मानक प्रक्रिया के लिए तैयार उत्पाद इस्तेमाल करें

अगर उत्पाद में उपलब्ध फ़ील्ड, लेखा कनेक्टर और समीक्षा नियंत्रण आपकी ज़रूरतें पूरी करते हैं, तो यहीं से शुरुआत करें। उदाहरण के लिए, AutoEntry इनवॉइस कैप्चर और लेखांकन इंटीग्रेशन उपलब्ध कराता है। कोई दूसरा सिस्टम जोड़ने से पहले अपने आपूर्तिकर्ताओं के दस्तावेज़ों पर उत्पाद को आज़माएँ।

अगर आपके पास पहले से आसपास का सिस्टम है, तो एक्सट्रैक्शन API इस्तेमाल करें

API दस्तावेज़ पढ़ने वाला घटक दे सकता है, जबकि आपका ऐप्लिकेशन दस्तावेज़ प्राप्त करना, उपयोगकर्ता, अनुमोदन और एक्सपोर्ट संभालता है। फ़ील्ड कवरेज, समीक्षा में लगने वाला समय, दस्तावेज़ सीमाएँ, उपयोग लागत और डेटा हैंडलिंग की तुलना करें। प्रति पेज सबसे कम कीमत से ज़रूरी नहीं कि प्रति स्वीकृत रिकॉर्ड की लागत भी सबसे कम हो।

जब आपकी प्रक्रिया की ज़रूरतें किसी उत्पाद से पूरी न हों, तो कस्टम इंटीग्रेशन बनाएँ

उदाहरणों में आंतरिक खरीद-ऑर्डर डेटाबेस से मिलान, आपूर्तिकर्ता-विशिष्ट फ़ील्ड निकालना, असामान्य ERP में डेटा लिखना या अपनी समीक्षा भूमिकाएँ लागू करना शामिल हैं। कस्टम काम किसी मौजूदा एक्सट्रैक्शन सेवा के इर्द-गिर्द किया जा सकता है। इसका यह मतलब अपने-आप नहीं कि मॉडल को शुरू से प्रशिक्षित करना होगा।

GagarinSoft कस्टम इनवॉइस प्रोसेसिंग ऑटोमेशन और इंटीग्रेशनकी सुविधा देता है, दस्तावेज़ प्राप्त करने से लेकर समीक्षा और एक्सपोर्ट तक। कस्टम डेवलपमेंट का दायरा तय करने से पहले हम मौजूदा टूल की उपयुक्तता का आकलन करते हैं।

अपने दस्तावेज़ों पर सटीकता का मूल्यांकन करें

परीक्षण से पहले एक प्रतिनिधि नमूना तैयार करें और सही मान दर्ज करें। इसमें डिजिटल PDF, स्कैन, फ़ोन से ली गई तस्वीरें, कई पन्नों वाले इनवॉइस, क्रेडिट नोट, नए सप्लायर और कई टैक्स दरों वाले दस्तावेज़ शामिल करें। कुछ उदाहरण अंतिम जाँच के लिए अलग रखें, ताकि हर चीज़ को उसी सेट के अनुसार न ढालें।

• महत्वपूर्ण फ़ील्ड अलग-अलग मापें। इनवॉइस ID, सप्लायर, मुद्रा और कुल राशि के लिए, सामान्य टेक्स्ट विवरण से अलग स्वीकृति नियम की ज़रूरत हो सकती है।
• पूरे रिकॉर्ड मापें। उन इनवॉइस की गिनती करें जो हर ज़रूरी जाँच में सफल होते हैं, साथ ही उन इनवॉइस की भी जिनके अलग-अलग फ़ील्ड सही तरीके से निकाले गए हैं।
• समीक्षा में लगने वाला प्रयास मापें। ट्रैक करें कि कितने दस्तावेज़ों में सुधार की ज़रूरत पड़ती है और कर्मचारी उन्हें सुधारने में कितना समय लगाते हैं।
• डेटा भेजने की जगह का परीक्षण करें। मूल्यांकन में डुप्लिकेट सबमिशन, कनेक्शन विफलताएँ और अस्वीकृत एक्सपोर्ट शामिल करें।

सटीकता का लक्ष्य उस कार्रवाई के अनुरूप होना चाहिए जो आप करेंगे। समीक्षक के लिए तैयार किए गए ड्राफ़्ट और अपने-आप पोस्ट किए गए रिकॉर्ड के स्वीकृति नियम अलग होने चाहिए। सेवा प्रदाता के कॉन्फ़िडेंस स्कोर काम को सही जगह भेजने में मदद करते हैं; किसी भी सीमा को अपने नतीजों के आधार पर जाँचें।

प्रति स्वीकृत इनवॉइस लागत की गणना करें

सेटअप, बार-बार लगने वाले सॉफ़्टवेयर या API शुल्क, होस्टिंग, रखरखाव और कर्मचारियों के समीक्षा समय को शामिल करें। प्रति उपयोगी रिकॉर्ड की लागत ट्रैक करें, जिसमें विफल प्रयास और सुधार भी शामिल हों।

उदाहरण के तौर पर, 500 इनवॉइस में से हर एक को दर्ज करने में चार मिनट लगें, तो कुल लगभग 33 घंटे का काम होगा। अगर नई प्रक्रिया में हर इनवॉइस की समीक्षा में औसतन एक मिनट लगे, तो यह लगभग आठ घंटे रह जाएगा: अपवादों और रखरखाव का समय घटाने से पहले करीब 25 घंटे की बचत। ये केवल उदाहरण के लिए मान्यताएँ हैं, वादा किया गया नतीजा नहीं; इनकी जगह अपनी टीम के मापे हुए आँकड़े इस्तेमाल करें।

कार्यान्वयन का अनुमान दस्तावेज़ों की विविधता, सत्यापन नियमों, इंटीग्रेशन की पहुँच और होस्टिंग की पाबंदियों पर निर्भर करता है। हमारी मार्गदर्शिका AI विकास की लागत बताती है कि ये कारक परियोजना के दायरे को कैसे प्रभावित करते हैं।

तय करें कि दस्तावेज़ और निकाला गया डेटा कहाँ जाएगा

दस्तावेज़ प्राप्त करने, स्टोरेज, डेटा निकालने वाले प्रदाताओं, समीक्षा स्क्रीन, लॉग, बैकअप और अंतिम गंतव्य का नक्शा बनाएँ। तय करें कि दस्तावेज़ों तक किसकी पहुँच होगी, क्या रखा जाएगा और क्या मिटाया जाएगा। अगर दस्तावेज़ों को आपके परिवेश में ही रखना ज़रूरी है, तो टूल चुनने से पहले हर प्रोसेसिंग चरण को इस शर्त के अनुसार जाँचें।

एक उपयोगी परियोजना विवरण तैयार करें

• दस्तावेज़ों के प्रकार, भाषाएँ और मासिक संख्या।
• इनवॉइस कहाँ आते हैं और आज उनकी जाँच कैसे की जाती है।
• ज़रूरी फ़ील्ड और डेटा भेजने का गंतव्य सिस्टम।
• अनुमोदन की भूमिकाएँ और फ़ील्ड स्पष्ट न होने पर क्या किया जाता है।
• होस्टिंग और डेटा रखने की आवश्यकताएँ।
• प्रतिनिधि, पहचान छिपाए गए नमूने, जिन्हें सहमत माध्यम से साझा किया गया हो।

एक केंद्रित पायलट पर चर्चा शुरू करने के लिए इतना काफ़ी है: डेटा प्राप्त करने का एक माध्यम, एक गंतव्य और मापने योग्य स्वीकृति मानदंड।