재무 및 비즈니스 문서에서 적절하고 정확한 재무 데이터를 추출하는 것은 효과적인 의사 결정, 재무 분석, 무결성 및 규정 준수에 매우 중요합니다. 그러나 재무 데이터를 추출하는 프로세스는 수동 프로세스나 구식 방법에 의존할 때 까다롭고 시간이 많이 걸리며 오류가 발생하기 쉽습니다.
여기에서 재무 데이터 추출 기술이 사용되어 다양한 소스에서 재무 정보 추출을 간소화하는 효율적이고 신뢰할 수 있는 솔루션을 제공합니다. 이 포괄적인 가이드에서는 재무 데이터 추출의 개념, 비즈니스에 대한 중요성, 프로세스에서 직면한 문제, 특히 재무 데이터 추출을 자동화하고 향상시키는 데 사용할 수 있는 솔루션을 살펴봅니다. Nanonets와 같은 도구. 이 가이드를 마치면 재무 데이터 추출, 그 중요성, 자동화를 활용하여 기업이 재무 정보를 추출, 처리 및 활용하는 방식을 혁신하는 방법을 명확하게 이해하게 될 것입니다.
재무 데이터 추출은 송장, 영수증, 은행 명세서, 재무 보고서 및 기타 재무 문서와 같은 다양한 소스에서 관련 재무 정보를 캡처, 추출 및 변환하는 프로세스를 말합니다. 여기에는 비정형 또는 반정형 데이터를 재무 분석, 보고 및 의사 결정에 쉽게 분석, 처리 및 활용할 수 있는 정형 데이터로 변환하는 작업이 포함됩니다.
전통적으로 재무 데이터 추출은 직원이 문서의 데이터를 스프레드시트나 회계 시스템에 수동으로 입력하는 방식으로 수동으로 수행되었습니다. 그러나 이 수동 접근 방식은 특히 많은 양의 재무 문서를 처리할 때 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬우며 비효율적입니다. 이는 데이터 입력 오류의 위험을 증가시킬 뿐만 아니라 생산성을 저해하고 전략적 통찰력을 위해 데이터를 활용하는 능력을 제한합니다.
기술의 발전과 함께 지능형 문서 처리(IDP) 및 AI를 사용하는 자동화 솔루션이 등장하여 금융 데이터 추출 방식에 혁신을 가져왔습니다. 이러한 솔루션은 기계 학습 알고리즘을 활용하여 재무 문서에서 데이터를 자동으로 캡처, 추출 및 검증하여 수동 개입의 필요성을 없애고 정확성, 속도 및 효율성을 크게 향상시킵니다.
글로벌 데이터 추출 시장은 가치 2.14년 2019억 4.90천만 달러에서 2027년까지 11.8억 달러에 이를 것으로 예상되며 2020년부터 2027년까지 CAGR XNUMX%로 성장할 것으로 예상됩니다. 이 빠르게 성장하는 시장은 재무 데이터 추출이 비즈니스에 가져올 수 있는 이익의 증거입니다. 자동화된 재무 데이터 추출은 기업이 여러 소스에서 데이터를 추출하고, 문서를 분류하고, 데이터 정확성을 검증하고, 추출된 정보를 의사 결정 및 기존 회계 시스템에 통합하는 방법을 간소화할 수 있습니다.
다음 섹션에서는 재무 데이터 추출과 관련된 문제를 살펴보겠습니다.
재무 데이터 추출은 수동 프로세스, 레거시 OCR(광학 문자 인식) 및 기타 비효율적인 방법에 의존할 때 여러 가지 문제가 발생할 수 있습니다.
이러한 문제는 재무 데이터 처리의 정확성, 효율성 및 생산성을 저해할 수 있습니다. 다음은 재무 데이터 추출과 관련된 몇 가지 일반적인 문제입니다.
수동 데이터 입력 오류
문서의 재무 데이터를 스프레드시트나 시스템에 수동으로 입력하면 오타, 전치 오류, 데이터 입력 실수와 같은 인적 오류가 발생하기 쉽습니다. 이러한 오류는 잘못된 재무 계산, 부정확한 보고 및 잠재적인 규정 준수 문제로 이어질 수 있습니다.
시간이 많이 걸리는 프로세스
수동 데이터 추출은 특히 많은 양의 재무 문서를 처리할 때 시간이 많이 걸리는 프로세스입니다. 직원은 수동으로 데이터를 읽고 입력해야 하므로 프로세스 속도가 느려질 뿐만 아니라 보다 전략적인 작업에 할당할 수 있는 귀중한 시간을 빼앗아 갑니다.
불일치 및 가변성
재무 문서마다 형식, 레이아웃 및 프레젠테이션이 다를 수 있습니다. 레거시 OCR 시스템은 이러한 다양한 형식에서 데이터를 정확하게 추출하는 데 어려움을 겪을 수 있으므로 결과가 일관되지 않고 신뢰할 수 없습니다.
제한된 확장 성
수동 데이터 추출 프로세스는 확장성 측면에서 한계가 있습니다. 재무 데이터의 양이 증가함에 따라 추출 프로세스를 수동으로 처리하는 것이 점점 더 어렵고 시간 소모적이어서 병목 현상과 지연이 발생합니다.
데이터 통합 부족
비효율적인 재무 데이터 추출 방법은 기존 회계 또는 ERP 시스템과 잘 통합되지 않을 수 있습니다. 이로 인해 데이터 사일로, 수동 데이터 전송 및 서로 다른 시스템 간의 데이터 불일치 가능성이 발생할 수 있습니다.
비정형 데이터 처리의 어려움
재무 데이터는 인보이스, 영수증 또는 재무제표와 같은 비정형 또는 반정형 문서에 포함되는 경우가 많습니다. 수동 프로세스 또는 기존 OCR 방법을 사용하여 이러한 문서에서 관련 데이터를 추출하는 것은 어렵고 오류가 발생하기 쉽습니다.
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이러한 문제를 극복하기 위해 기업은 지능형 문서 처리(IDP) 및 AI 기술을 활용하는 자동화된 솔루션으로 전환하고 있습니다. 다음 섹션에서는 IDP 또는 AI 솔루션을 사용하여 자동화된 재무 데이터 추출이 비즈니스가 재무 데이터를 처리하는 방식을 어떻게 혁신할 수 있는지 살펴보겠습니다.
수동 프로세스 및 레거시 OCR의 문제를 해결하기 위해 기업은 IDP(지능형 문서 처리) 또는 재무 데이터 추출을 위한 AI 기술을 활용하는 자동화된 솔루션을 채택하고 있습니다. 이러한 고급 솔루션은 다양한 이점을 제공하고 기존 방법의 한계를 극복합니다. IDP 또는 AI 솔루션이 금융 데이터 추출을 혁신할 수 있는 방법은 다음과 같습니다.
- 정확성과 효율성: IDP 또는 AI 기반 솔루션은 기계 학습 알고리즘을 활용하여 PDF를 포함한 다양한 유형의 문서에서 정확하고 효율적으로 재무 데이터를 추출합니다. 이러한 기술은 다양한 문서 형식, 레이아웃 및 구조를 이해하고 해석하여 비정형 또는 반정형 문서에서도 정확한 데이터 추출을 보장합니다.
- 자동화된 데이터 추출: IDP 또는 AI 솔루션을 사용하면 PDF에서 재무 데이터 추출이 자동화되어 수동 데이터 입력이 필요하지 않습니다. 이렇게 하면 오류가 크게 줄어들고 데이터 정확도가 향상되며 전체 추출 프로세스의 속도가 빨라집니다. 고급 알고리즘은 많은 양의 재무 문서를 쉽게 처리할 수 있으므로 확장성과 빠른 처리 시간이 가능합니다.
- 데이터 검증 및 검증: IDP 또는 AI 솔루션은 추출된 재무 데이터의 정확성과 무결성을 보장하기 위해 데이터 검증 및 검증 메커니즘을 통합합니다. 이러한 기술은 미리 정의된 규칙에 따라 데이터를 교차 확인하고, 데이터 조정을 수행하고, 불일치 또는 불일치에 플래그를 지정하여 오류 위험을 최소화하고 데이터 품질을 향상시킬 수 있습니다.
- 기존 시스템과의 통합: IDP 또는 AI 솔루션은 기존 회계, ERP 또는 재무 시스템과 원활하게 통합되어 수동 개입이나 데이터 재입력 없이 직접 데이터를 전송할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 흐름이 간소화되고 통합 중 데이터 중복 또는 오류 가능성이 줄어들며 전반적인 데이터 무결성이 향상됩니다.
- 유연성과 적응성: 고급 IDP 또는 AI 솔루션은 변화하는 비즈니스 요구에 유연하고 적응할 수 있도록 설계되었습니다. 조직과 관련된 특정 재무 데이터 포인트를 추출하고, 문서 형식의 변형을 수용하고, 다국어 또는 다중 통화 시나리오를 처리하도록 사용자 정의할 수 있습니다.
- 비용 및 시간 절약: 재무 데이터 추출을 자동화함으로써 기업은 상당한 비용과 시간을 절약할 수 있습니다. 수동 프로세스는 노동 집약적이고 오류가 발생하기 쉬우므로 데이터 입력 및 확인을 위한 추가 리소스가 필요합니다. 자동화는 이러한 수동 작업을 제거하여 직원의 시간을 보다 전략적인 작업에 할당하고 운영 비용을 절감합니다.
Nanonets와 같은 자동화된 재무 데이터 추출 솔루션은 AI 및 기계 학습 기술을 활용하여 송장, 영수증, 은행 명세서 등을 비롯한 다양한 기타 문서와 PDF에서 재무 데이터 추출을 간소화합니다. 다음 섹션에서는 Nanonets가 기업이 재무 데이터 추출을 자동화하고 데이터 처리 워크플로를 혁신하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다.
Nanonets는 자동화된 재무 데이터 추출을 위한 포괄적이고 효율적인 솔루션을 제공합니다. Nanonets는 AI와 기계 학습의 힘을 활용하여 PDF를 포함한 다양한 문서에서 재무 데이터 추출을 간소화하여 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다. 다음은 Nanonets가 기업이 재무 데이터 추출 프로세스를 자동화하는 데 도움이 되는 방법입니다.
지능형 문서 처리(IDP)
Nanonets는 IDP 기능을 활용하여 재무 문서를 지능적으로 처리합니다. 고급 알고리즘은 송장 번호, 날짜, 금액, 공급업체 세부 정보 등과 같은 관련 데이터 필드를 인식하고 추출할 수 있습니다. 다양한 문서 유형의 레이아웃과 구조를 이해함으로써 Nanonets는 최소한의 수동 개입으로 정확한 데이터 추출을 보장합니다.
Nanonets를 통해 기업은 특정 요구 사항에 맞는 맞춤형 추출 모델을 생성할 수 있는 유연성을 갖게 됩니다. 이 플랫폼을 통해 사용자는 자신의 문서 샘플을 사용하여 시스템을 교육할 수 있으므로 고유한 문서 형식에 대한 높은 정확성과 관련성을 보장할 수 있습니다. 이 사용자 지정 기능을 통해 조직의 요구 사항에 맞는 재무 데이터를 정확하게 추출할 수 있습니다.
엔드 투 엔드 자동화
Nanonets는 금융 데이터 추출을 위한 종단 간 자동화를 제공합니다. 문서 수집에서 데이터 추출 및 검증에 이르기까지 전체 프로세스가 자동화되어 수동 개입이 필요하지 않습니다. 이를 통해 시간을 절약하고 오류를 줄이며 전반적인 운영 효율성을 높일 수 있습니다.
통합 및 워크플로우 최적화
Nanonets는 기존 시스템 및 워크플로우와 원활하게 통합되어 원활한 데이터 전송 및 회계, ERP 또는 재무 시스템과의 통합을 허용합니다. 이것은 원활한 데이터 흐름을 보장하고 수동 데이터 입력 또는 데이터 재입력의 필요성을 제거하여 오류 가능성을 줄이고 데이터 무결성을 향상시킵니다.
확장 성 및 성능
Nanonets는 대량의 재무 문서를 쉽게 처리하도록 설계되었습니다. 확장 가능한 인프라는 많은 양의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있어 까다로운 시나리오에서도 빠른 처리 시간과 안정적인 성능을 보장합니다. 이러한 확장성은 정기적으로 많은 양의 재무 문서를 처리하는 기업에 매우 중요합니다.
데이터 보안 및 규정 준수
Nanonets는 데이터 보안 및 규정 준수를 우선시합니다. 이 플랫폼은 민감한 금융 데이터를 보호하기 위해 강력한 보안 조치를 채택하여 안전하게 저장 및 전송되도록 합니다. GDPR과 같은 산업 표준 및 규정을 준수하면 데이터 보호 및 개인 정보가 더욱 강화됩니다.
Nanonets로 재무 데이터 추출을 자동화함으로써 기업은 수동 작업을 크게 줄이고 데이터 정확성을 개선하며 전반적인 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 간소화된 워크플로와 재무 데이터의 정확한 추출을 통해 더 나은 의사 결정, 더 빠른 처리 시간 및 향상된 운영 효율성이 가능합니다.
결론
재무 데이터 추출은 더 나은 의사 결정에서 적시에 불일치 및 사기 탐지, 규정 준수 보장에 이르기까지 데이터를 최대한 활용하려는 기업에게 매우 중요합니다. 그러나 이를 수동으로 수행하는 것은 비즈니스에 비용과 리소스를 많이 소모합니다.
대신 자동화된 재무 데이터 추출은 이러한 도구에 대한 수십억 달러 규모의 글로벌 시장이 성장하고 있는 것으로 입증된 바와 같이 기업이 재무 프로세스를 처리하는 방식을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. AI 및 기계 학습과 같은 고급 기술을 활용함으로써 조직은 다양한 문서에서 재무 데이터 추출을 간소화하고 시간을 절약하며 오류를 줄이고 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있습니다. Nanonets와 같은 도구를 사용하여 조직은 지능형 문서 처리 기능, 사용자 정의 가능한 추출 모델, 종단 간 자동화, 원활한 통합, 확장성 및 데이터 보안을 이용할 수 있습니다. 경쟁력을 유지하고 비즈니스 성장을 실현하고 핵심 영역에 집중하려면 재무 데이터 추출과 관련하여 자동화를 수용하는 것이 필수적입니다.
자주하는 질문
재무 데이터 추출이란 무엇입니까?
재무 데이터 추출은 송장, 영수증, 은행 거래 내역서, 재무 보고서 등 다양한 출처에서 관련 재무 정보를 추출하는 프로세스를 말합니다. 여기에는 이러한 문서에서 트랜잭션 세부 정보, 금액, 날짜 및 공급업체 정보와 같은 주요 데이터 포인트를 캡처하고 구조화되고 사용 가능한 형식으로 변환하는 작업이 포함됩니다.
재무 데이터는 어떻게 가져오나요?
재무 데이터는 다양한 방법을 사용하여 다양한 출처에서 가져올 수 있습니다. 수동 데이터 입력에는 실제 문서 또는 디지털 파일의 데이터를 스프레드시트 또는 회계 소프트웨어에 수동으로 입력하는 작업이 포함됩니다. 레거시 OCR(광학 문자 인식) 기술을 사용하여 스캔한 문서에서 문자를 인식하여 데이터를 추출할 수 있습니다. 또 다른 접근 방식은 AI 및 기계 학습 알고리즘을 활용하여 자동으로 문서에서 재무 데이터를 지능적으로 추출하는 자동화된 데이터 추출 도구를 사용하는 것입니다.
재무 분석의 세 가지 유형은 무엇입니까?
세 가지 유형의 재무 분석은 다음과 같습니다.
- 수직 분석: 기본 항목(일반적으로 총 자산 또는 순매출)의 백분율로 표시하여 재무제표의 여러 항목을 비교합니다.
- 수평적 분석: 전년 대비 또는 분기 대비와 같은 특정 기간 동안의 재무 데이터를 분석하여 추세, 성장률 및 재무 성과의 변화를 식별합니다.
- 비율 분석: 유동성 비율, 수익성 비율 및 지불 능력 비율과 같은 재무 비율을 계산하고 해석하여 회사의 재무 건전성 및 성과를 평가합니다.
재무 데이터의 방법은 무엇입니까?
재무 데이터는 다음과 같은 다양한 방법을 통해 얻을 수 있습니다.
- 내부 데이터: 여기에는 판매 기록, 구매 주문 및 총계정 원장 항목과 같이 조직 내에서 생성 및 기록된 재무 데이터가 포함됩니다.
- 외부 데이터: 외부 재무 데이터는 시장 조사 보고서, 업계 벤치마크, 경제 지표 및 다른 회사의 재무제표와 같은 조직 외부 소스에서 가져옵니다.
- 공개적으로 사용 가능한 데이터: 공개적으로 사용 가능한 재무 데이터에는 연간 보고서, SEC 제출, 공개 거래 회사의 재무 공개와 같은 규제 제출 정보가 포함됩니다.
- 데이터 집계 서비스: 이러한 서비스는 여러 소스에서 재무 데이터를 수집 및 집계하여 분석 및 의사 결정을 위한 포괄적인 데이터 세트를 제공합니다.
이러한 방법은 자동화된 재무 데이터 추출과 함께 기업이 재무 데이터를 효과적으로 액세스, 구성 및 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- SEO 기반 콘텐츠 및 PR 배포. 오늘 증폭하십시오.
- PlatoData.Network 수직 생성 Ai. 자신에게 권한을 부여하십시오. 여기에서 액세스하십시오.
- PlatoAiStream. 웹3 인텔리전스. 지식 증폭. 여기에서 액세스하십시오.
- 플라톤ESG. 자동차 / EV, 탄소, 클린테크, 에너지, 환경, 태양광, 폐기물 관리. 여기에서 액세스하십시오.
- BlockOffsets. 환경 오프셋 소유권 현대화. 여기에서 액세스하십시오.
- 출처: https://nanonets.com/blog/financial-data-extraction/
