Günümüzün hızlı tempolu iş ortamında, faturaları ve ödemeleri işlemek, her büyüklükteki şirket için kritik bir görevdir.

Faturalar, müşteri ve satıcı bilgileri, sipariş bilgileri, fiyatlandırma, vergiler ve ödeme koşulları gibi hayati bilgileri içerir.

Fatura verilerinin çıkarılmasını manuel olarak yönetmek, özellikle büyük hacimli faturalar için karmaşık ve zaman alıcı olabilir.

Örneğin, işletmeler kağıt, e-posta, PDF veya elektronik veri alışverişi (EDI) gibi çeşitli biçimlerde faturalar alabilir. Ayrıca faturalar, tablolar gibi yapılandırılmış verilerin yanı sıra serbest metin açıklamaları, logolar ve resimler gibi yapılandırılmamış veriler içerebilir.

Bu bilgilerin manuel olarak çıkarılması ve işlenmesi hataya açık olabilir ve gecikmelere, yanlışlıklara ve kaçırılan fırsatlara yol açabilir.

Neyse ki Python, fatura verilerinin çıkarılmasını ve işlenmesini otomatikleştirmek için sağlam ve esnek bir araç seti sağlar.

Bu adım adım kılavuzda, faturalardan yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri ayıklamak, PDF'leri işlemek ve makine öğrenimi modelleriyle entegre etmek için Python'dan nasıl yararlanacağımızı keşfedeceğiz.

Bu kılavuzun sonunda, iş süreçlerinizi kolaylaştırmanıza, nakit akışınızı optimize etmenize ve sektörünüzde rekabet avantajı elde etmenize yardımcı olabilecek fatura verilerinden değerli öngörüler elde etmek için Python'u nasıl kullanacağınız konusunda sağlam bir anlayışa sahip olacaksınız. Hadi dalalım.

Her şeyden önce, faturaların ne olduğunu anlayalım!

Fatura, alıcı ve satıcı arasındaki işlemin ayrıntılarını, işlem tarihini, alıcı ve satıcının adlarını ve adreslerini, sağlanan mal veya hizmetlerin tanımını, kalemlerin miktarını, birim başına fiyat ve ödenmesi gereken toplam tutar.

Faturaların görünürdeki basitliğine rağmen, onlardan veri çıkarmak karmaşık ve zorlu bir süreç olabilir. Bunun nedeni, faturaların hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış veriler içerebilmesidir.

Yapılandırılmış veriler, tablolar veya listeler gibi belirli bir biçimde düzenlenen verileri ifade eder. Faturalar genellikle, sağlanan mal veya hizmetlerin kalemlerini ve miktarlarını özetleyen tablolar biçiminde yapılandırılmış veriler içerir.

Yapılandırılmamış veriler ise belirli bir formatta düzenlenmemiş ve tanınması ve ayıklanması daha zor olabilen verileri ifade eder. Faturalar, serbest metin açıklamaları, logolar veya resimler biçiminde yapılandırılmamış veriler içerebilir.

Faturalardan veri çıkarmak pahalı olabilir ve özellikle büyük hacimli faturalarla uğraşırken ödeme işlemlerinde gecikmelere yol açabilir. Fatura verisi çıkarmanın devreye girdiği yer burasıdır.

Fatura verilerinin çıkarılması, faturalardan yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin çıkarılması sürecini ifade eder. Bu süreç, çeşitli fatura veri türleri nedeniyle zor olabilir, ancak Python gibi araçlar kullanılarak otomatikleştirilebilir.

Tartışıldığı gibi, farklı biçimlerde ve şablonlarda geldikleri için her faturanın çıkarılması kolay değildir. İşletmelerin faturalardan veri çıkarırken karşılaştıkları birkaç zorluk şunlardır:

• Çeşitli fatura biçimleri: Faturalar, kağıt, e-posta, PDF veya elektronik veri alışverişi (EDI) dahil olmak üzere farklı biçimlerde olabilir; bu, verilerin tutarlı bir şekilde çıkarılmasını ve işlenmesini zorlaştırabilir.
• Veri kalitesi ve doğruluğu: Faturaların manuel olarak işlenmesi hatalara açık olabilir ve bu da ödeme işlemlerinde gecikmelere ve yanlışlıklara yol açabilir.
• Büyük hacimli veriler: Birçok işletme, manuel olarak işlenmesi zor ve zaman alıcı olabilen yüksek hacimli faturalarla uğraşır.
• Farklı diller ve yazı tipi boyutları: Uluslararası satıcılardan gelen faturalar, otomatik araçlar kullanılarak işlenmesi zor olabilecek farklı dillerde olabilir. Benzer şekilde faturalar, veri çıkarmanın doğruluğunu etkileyebilecek farklı yazı tipi boyutları ve stilleri içerebilir.
• Diğer sistemlerle entegrasyon: Faturalardan çıkarılan verilerin genellikle, sürece ekstra bir karmaşıklık katmanı ekleyebilen muhasebe veya kurumsal kaynak planlama (ERP) yazılımı gibi diğer sistemlerle entegre edilmesi gerekir.

Python, faturalardan veri ayıklamak da dahil olmak üzere çok çeşitli veri çıkarma ve işleme görevleri için kullanılan popüler bir programlama dilidir. Çok yönlülüğü, makine öğrenimi modelleri ve API'ler oluşturmaktan fatura çıkarma süreçlerini otomatikleştirmeye kadar onu teknoloji dünyasında güçlü bir araç haline getirir.

Fatura çıkarma işlemi için kullanılabilecek Python kütüphanelerine örneklerle kısaca göz atalım:

Pıtesserakt

Pytesseract, Google'ın mevcut en popüler OCR motorlarından biri olan Tesseract OCR motoru için bir Python paketleyicisidir. Pytesseract, faturalar da dahil olmak üzere taranan resimlerden metin çıkarmak için tasarlanmıştır ve faturaların üst ve alt bilgi bölümlerinden anahtar/değer çiftlerini ve diğer metin bilgilerini çıkarmak için kullanılabilir.

Textract, PDF'ler, resimler ve taranmış belgeler dahil olmak üzere çok çeşitli dosya biçimlerinden metin ve veri çıkarabilen bir Python kitaplığıdır. Textract, bu dosyalardan metin ve veri çıkarmak için OCR ve diğer teknikleri kullanır ve faturaların tüm bölümlerinden metin ve veri çıkarmak için kullanılabilir.

Pandalar

Pandas, büyük veri kümelerini verimli bir şekilde depolamak ve değiştirmek için veri yapıları sağlayan, Python için güçlü bir veri işleme kitaplığıdır. Pandalar, ürün açıklamaları, miktarlar ve fiyatlar dahil olmak üzere faturaların satır öğeleri bölümündeki tablo verilerini çıkarmak ve değiştirmek için kullanılabilir.

Tabula

Tabula, PDF'lerden ve diğer belgelerden tablo verilerini çıkarmak için özel olarak tasarlanmış bir Python kitaplığıdır. Tablo, faturaların kalemler bölümünden ürün açıklamaları, miktarlar ve fiyatlar gibi verileri çıkarmak için kullanılabilir ve bu verileri çıkarmak için OCR tabanlı yöntemlere yararlı bir alternatif olabilir.

Camelot

Camelot, PDF'lerden ve diğer belgelerden tablo verilerini ayıklamak için kullanılabilen ve karmaşık tablo yapılarını işlemek için özel olarak tasarlanmış başka bir Python kitaplığıdır. Camelot, faturaların satır kalemleri bölümünden veri çıkarmak için kullanılabilir ve bu veriyi çıkarmak için OCR tabanlı yöntemlere faydalı bir alternatif olabilir.

OpenCV

OpenCV, Python için görüntüleri analiz etmek ve değiştirmek için araçlar ve teknikler sağlayan popüler bir bilgisayarla görme kitaplığıdır. OpenCV, faturaların üstbilgi ve altbilgi bölümlerindeki resimlerden ve logolardan bilgi çıkarmak için kullanılabilir ve doğruluğu ve güvenilirliği artırmak için OCR tabanlı yöntemlerle birlikte kullanılabilir.

Yastık

Yastık, görüntü dosyalarını okumak, yazmak ve değiştirmek dahil olmak üzere görüntülerle çalışmak için araçlar ve teknikler sağlayan bir Python kitaplığıdır. Yastık, faturaların üst ve alt bilgi bölümlerindeki resimlerden ve logolardan bilgi çıkarmak için kullanılabilir ve doğruluk ve güvenilirliği artırmak için OCR tabanlı yöntemlerle birlikte kullanılabilir.

Yukarıda belirtilen kitaplıkların faturalardan veri çıkarmak için en sık kullanılanlardan bazıları olmasına rağmen, faturalardan veri çıkarma sürecinin karmaşık olabileceğini ve birden fazla teknik ve araç gerektirebileceğini unutmamak önemlidir.

Faturanın karmaşıklığına ve çıkarmanız gereken belirli bilgilere bağlı olarak, burada belirtilenlerin ötesinde ek kitaplıklar ve teknikler kullanmanız gerekebilir.

Şimdi, faturaları ayıklamanın gerçek bir örneğine dalmadan önce, ilk olarak fatura verilerini ayıklamak için hazırlama sürecini tartışalım.

Verileri ayıklamadan önce hazırlamak, verilerin doğru ve güvenilir olmasını sağlamaya yardımcı olabileceğinden, fatura işleme hattında önemli bir adımdır. Bu, özellikle büyük hacimli verilerle uğraşırken veya hatalar, tutarsızlıklar veya ayıklama işleminin doğruluğunu etkileyebilecek diğer sorunları içerebilecek yapılandırılmamış verilerle çalışırken önemlidir.

Fatura verilerini çıkarma işlemine hazırlamanın temel tekniklerinden biri, veri temizleme ve ön işlemedir.

Veri temizleme ve ön işleme, ayıklama işlemi başlamadan önce verilerdeki hataları, tutarsızlıkları ve diğer sorunları tanımlamayı ve düzeltmeyi içerir. Bu, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çok çeşitli teknikleri içerebilir:

• Veri normalizasyonu: Verilerin daha kolay işlenip analiz edilebilecek ortak bir formata dönüştürülmesi. Bu, tarihlerin, saatlerin ve diğer veri öğelerinin biçimini standartlaştırmanın yanı sıra verileri sayısal veya kategorik veriler gibi tutarlı bir veri türüne dönüştürmeyi içerebilir.
• Metin temizleme: Durdurma sözcükleri, noktalama işaretleri ve diğer metinsel olmayan karakterler gibi konu dışı veya ilgisiz bilgilerin verilerden çıkarılmasını içerir. Bu, OCR ve NLP gibi metin tabanlı çıkarma tekniklerinin doğruluğunu ve güvenilirliğini artırmaya yardımcı olabilir.
• Veri doğrulama: Hatalar, tutarsızlıklar ve ayıklama işleminin doğruluğunu etkileyebilecek diğer sorunlar için verilerin kontrol edilmesini içerir. Bu, verilerin doğru ve güncel olduğundan emin olmak için verileri müşteri veritabanları veya ürün katalogları gibi harici kaynaklarla karşılaştırmayı içerebilir.
• Veri büyütme: Çıkarma işleminin doğruluğunu ve güvenilirliğini artırmak için veri ekleme veya değiştirme. Bu, fatura verilerini tamamlamak için sosyal medya veya web verileri gibi ek veri kaynaklarının eklenmesini veya ayıklama işleminin doğruluğunu artırmak için sentetik veriler oluşturmak üzere makine öğrenimi tekniklerinin kullanılmasını içerebilir.

Faturalardan veri çıkarmak, tekniklerin ve araçların bir kombinasyonunu gerektiren karmaşık bir iştir. Tek bir teknik veya kitaplık kullanmak genellikle yeterli değildir çünkü her fatura farklıdır ve bunların düzenleri ve biçimleri büyük ölçüde değişebilir. Bununla birlikte, elektronik olarak oluşturulmuş bir dizi faturaya erişiminiz varsa, bunlardan veri çıkarmak için normal ifade eşleştirme ve tablo çıkarma gibi çeşitli teknikleri kullanabilirsiniz.

Örneğin, PDF faturalarından tablo çıkarmak için, PDF'lerdeki tablolardan veri çıkaran tabula-py kitaplığını kullanabilirsiniz. Tablonun bulunduğu PDF sayfasının alanını sağlayarak, tabloyu çıkarabilir ve pandalar kitaplığını kullanarak düzenleyebilirsiniz.

Öte yandan, taranmış veya görüntü tabanlı faturalar gibi elektronik olmayan faturalar, bilgisayarla görme ve makine öğrenimi gibi daha gelişmiş teknikler gerektirir. Bu teknikler, fatura bölgelerinin akıllı bir şekilde tanınmasını ve verilerin çıkarılmasını sağlar.

Fatura çıkarma için makine öğrenimini kullanmanın avantajlarından biri, algoritmaların eğitim verilerinden öğrenebilmesidir. Algoritma eğitildikten sonra, algoritmayı yeniden eğitmeye gerek kalmadan yeni faturaları akıllı bir şekilde tanıyabilir. Bu, algoritmanın önceki girdilere dayalı olarak yeni faturalardan hızlı ve doğru bir şekilde veri çıkarabileceği anlamına gelir.

Bu bölümde, faturalardan birkaç alan çıkarmak için normal ifadeler kullanalım.

1. Adım: Kitaplıkları içe aktarın

Fatura metninden bilgi çıkarmak için, PDF faturalarından veri okumak için normal ifadeleri ve pdftotext kitaplığını kullanırız.

import pdftotext
import re

2. Adım: PDF'yi okuyun

Önce Python'un yerleşik özelliğini kullanarak PDF faturasını okuyoruz. open() işlev. 'rb' bağımsız değişkeni, dosyayı PDF'ler gibi ikili dosyaları okumak için gerekli olan ikili modda açar. Ardından, metin içeriğini PDF dosyasından çıkarmak için pdftotext kitaplığını kullanırız.

with open('invoice.pdf', 'rb') as f:
pdf = pdftotext.PDF(f)
text = 'nn'.join(pdf)

3. Adım: Faturalardaki metni eşleştirmek için normal ifadeler kullanın

Fatura metninden fatura numarasını, vadesi gelen toplam tutarı, fatura tarihini ve vade tarihini çıkarmak için normal ifadeler kullanırız. Düzenli ifadeleri kullanarak derliyoruz re.compile() işlevini kullanın ve search() Metindeki kalıbın ilk geçtiği yeri bulma işlevi. biz kullanıyoruz group() eşleşen metni kalıptan çıkarmak için işlev ve strip() eşleşen metnin başındaki veya sonundaki boşlukları kaldırma işlevi. Bir eşleşme bulunamazsa, karşılık gelen değeri Yok olarak ayarladık.

invoice_number = re.search(r'Invoice Numbers*ns*n(.+?)s*n', text).group(1).strip()
total_amount_due = re.search(r'Total Dues*ns*n(.+?)s*n', text).group(1).strip() # Extract the invoice date
invoice_date_pattern = re.compile(r'Invoice Dates*ns*n(.+?)s*n')
invoice_date_match = invoice_date_pattern.search(text)
if invoice_date_match: invoice_date = invoice_date_match.group(1).strip()
else: invoice_date = None # Extract the due date
due_date_pattern = re.compile(r'Due Dates*ns*n(.+?)s*n')
due_date_match = due_date_pattern.search(text)
if due_date_match: due_date = due_date_match.group(1).strip()
else: due_date = None

4. Adım: Verileri yazdırma

Son olarak, faturadan çıkarılan tüm verileri yazdırıyoruz.

print('Invoice Number:', invoice_number)
print('Date:', date)
print('Total Amount Due:', total_amount_due)
print('Invoice Date:', invoice_date)
print('Due Date:', due_date)

Giriş

örnek-fatura.pdf

Çıktı

Invoice Date: January 25, 2016
Due Date: January 31, 2016
Invoice Number: INV-3337
Date: January 25, 2016
Total Amount Due: $93.50

Burada açıklanan yaklaşımın, örnek faturanın yapısına ve formatına özel olduğunu unutmayın. Uygulamada, farklı faturalardan çıkarılan metinlerin farklı biçimleri ve yapıları olabilir, bu da herkese uyan tek bir çözümün uygulanmasını zorlaştırır. Bu tür varyasyonları işlemek için, belirli kullanım durumuna bağlı olarak, adlandırılmış varlık tanıma (NER) veya anahtar-değer çifti çıkarma gibi gelişmiş teknikler gerekebilir.

Tabula ve Camelot gibi kitaplıklar sayesinde, elektronik olarak oluşturulmuş PDF faturalarından tabloları çıkarmak basit bir görev olabilir. Aşağıdaki kod, bir PDF faturasından tabloları çıkarmak için bu kitaplıkların nasıl kullanılacağını gösterir.

from tabula import read_pdf
from tabulate import tabulate
file = "sample-invoice.pdf"
df = read_pdf(file ,pages="all")
print(tabulate(df[0]))
print(tabulate(df[1]))

Giriş

Örnek fatura.pdf

Çıktı

- ------------ ----------------
0 Order Number 12345
1 Invoice Date January 25, 2016
2 Due Date January 31, 2016
3 Total Due $93.50
- ------------ ---------------- - - ------------------------------- ------ ----- ------
0 1 Web Design $85.00 0.00% $85.00 This is a sample description...
- - ------------------------------- ------ ----- ------

Bir faturadan (yapılandırılmamış fatura) belirli sütunları çıkarmanız gerekiyorsa ve fatura farklı biçimlerde birden çok tablo içeriyorsa, istenen çıktıyı elde etmek için bazı son işlemler gerçekleştirmeniz gerekebilir. Ancak, bu tür zorlukların üstesinden gelmek için, düzenleri ne olursa olsun faturalardan veri çıkarmak için bilgisayar görüşü ve optik karakter tanıma (OCR) gibi gelişmiş teknikler kullanılabilir.

OCR uygulamak için Fatura düzenlerini belirleme

Bu örnekte, bir fatura görüntüsünü ayrıştırmak için Python için popüler bir OCR motoru olan Tesseract'ı kullanacağız.

1. Adım: Gerekli kitaplıkları içe aktarın

İlk olarak, gerekli kütüphaneleri içe aktarıyoruz: görüntü işleme için OpenCV (cv2) ve OCR için pytesseract. Ayrıca, OCR sonuçlarının çıktı biçimini belirtmek için pytesseract'tan Çıktı sınıfını içe aktarırız.

import cv2
import pytesseract
from pytesseract import Output

2. Adım: Örnek fatura resmini okuyun

Daha sonra örnek fatura resmini sample-invoice.jpg kullanarak okuruz cv2.imread() ve img değişkeninde saklayın.

img = cv2.imread('sample-invoice.jpg')

3. Adım: Görüntü üzerinde OCR gerçekleştirin ve sonuçları sözlük biçiminde elde edin

Sonra, kullanıyoruz pytesseract.image_to_data() görüntü üzerinde OCR gerçekleştirmek ve algılanan metin hakkında bir bilgi sözlüğü elde etmek. bu output_type=Output.DICT argüman, sonuçları sözlük biçiminde istediğimizi belirtir.

Ardından, OCR sonuçlarından çıkarabileceğimiz mevcut bilgileri görmek için keys() işlevini kullanarak ortaya çıkan sözlüğün anahtarlarını yazdırırız.

d = pytesseract.image_to_data(img, output_type=Output.DICT)
# Print the keys of the resulting dictionary to see the available information
print(d.keys())

4. Adım: Sınırlayıcı kutuları çizerek algılanan metni görselleştirin

Algılanan metni görselleştirmek için, sözlükteki bilgileri kullanarak algılanan her kelimenin sınırlayıcı kutularını çizebiliriz. İlk olarak, algılanan metin bloklarının sayısını kullanarak elde ederiz. len() işlev ve ardından her blok üzerinde döngü. Her blok için, algılanan metnin güven puanının 60'tan büyük olup olmadığını kontrol ederiz (yani, algılanan metnin doğru olma olasılığı daha yüksektir) ve öyleyse sınırlayıcı kutu bilgisini alır ve kullanarak metnin etrafına bir dikdörtgen çizeriz. cv2.rectangle(). Daha sonra elde edilen görüntüyü kullanarak gösteririz. cv2.imshow() ve pencereyi kapatmadan önce kullanıcının bir tuşa basmasını bekleyin.

n_boxes = len(d['text'])
for i in range(n_boxes): if float(d['conf'][i]) > 60: # Check if confidence score is greater than 60 (x, y, w, h) = (d['left'][i], d['top'][i], d['width'][i], d['height'][i]) img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)

Çıktı

Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER), yapılandırılmamış metinden yapılandırılmış bilgileri ayıklamak için kullanılabilen bir doğal dil işleme tekniğidir. Fatura çıkarma bağlamında, NER, fatura numaraları, tarihler ve tutarlar gibi önemli varlıkları tanımlamak için kullanılabilir.

NER işlevselliğini içeren popüler bir NLP kitaplığı spacy. spaCy, İngilizce de dahil olmak üzere birçok dilde NER için önceden eğitilmiş modeller sağlar. Bir faturadan bilgi çıkarmak için spaCy'nin nasıl kullanılacağına dair bir örnek:

1. Adım: Spacy'yi içe aktarın ve önceden eğitilmiş modeli yükleyin

Bu örnekte, önce önceden eğitilmiş İngilizce modelini kullanarak NER ile yüklüyoruz. spacy.load() fonksiyonu.

import spacy
# Load the English pre-trained model with NER
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')

2. Adım: PDF faturasını bir dize olarak okuyun ve NER modelini fatura metnine uygulayın

Daha sonra fatura PDF dosyasını bir dize olarak okuruz ve NER modelini kullanarak metne uygularız. nlp() fonksiyonu.

with open('invoice.pdf', 'r') as f: text = f.read() # Apply the NER model to the invoice text
doc = nlp(text)

3. Adım: Fatura numarasını, tarihini ve ödenmesi gereken toplam tutarı çıkarın

Ardından, bir for döngüsü kullanarak fatura metninde algılanan varlıkları yineliyoruz. biz kullanıyoruz label_ attribute fatura numarasına, tarihine veya ödenmesi gereken toplam tutara karşılık gelip gelmediğini kontrol etmek için her bir varlığın. Bağlamsal ipuçlarına dayalı olarak bu varlıkları tanımlamak için dize eşleştirme ve küçük harf kullanırız.

invoice_number = None
invoice_date = None
total_amount_due = None for ent in doc.ents: if ent.label_ == 'INVOICE_NUMBER': invoice_number = ent.text.strip() elif ent.label_ == 'DATE': if ent.text.strip().lower().startswith('invoice'): invoice_date = ent.text.strip() elif ent.label_ == 'MONEY': if 'total' in ent.text.strip().lower(): total_amount_due = ent.text.strip()

4. Adım: Ayıklanan bilgileri yazdırın
Son olarak, çıkarılan bilgileri doğrulama için konsola yazdırıyoruz. NER modelinin performansının, girdi verilerinin kalitesine ve değişkenliğine bağlı olarak değişebileceğini unutmayın; bu nedenle, çıkarılan bilgilerin doğruluğunu artırmak için bazı manuel ayarlamalar gerekebilir.

print('Invoice Number:', invoice_number)
print('Invoice Date:', invoice_date)
print('Total Amount Due:', total_amount_due)

Bir sonraki bölümde, otomatik fatura çıkarmayla ilgili bazı genel zorlukları ve çözümleri tartışalım.

Ortak Zorluklar ve Çözümler

Fatura verilerini ayıklamak için Python kullanmanın birçok avantajına rağmen, işletmeler bu süreçte hala zorluklarla karşılaşabilir. Fatura verilerinin çıkarılması sırasında ortaya çıkan bazı yaygın zorluklar ve bunların üstesinden gelmek için olası çözümler şunlardır:

tutarsız biçimler

Faturalar, kağıt, PDF ve e-posta dahil olmak üzere çeşitli biçimlerde gelebilir ve bu da verilerin tutarlı bir şekilde çıkarılmasını ve işlenmesini zorlaştırabilir. Ek olarak, faturanın yapısı her zaman aynı olmayabilir ve bu da veri çıkarmada sorunlara neden olabilir.

Düşük kaliteli taramalar

Düşük kaliteli taramalar veya çarpık açılı taramalar, veri çıkarmada hatalara yol açabilir. İşletmeler, veri çıkarmanın doğruluğunu artırmak için taramanın kalitesini artırmak üzere eğrilik düzeltme, ikili hale getirme ve gürültü azaltma gibi görüntü ön işleme tekniklerini kullanabilir.

Farklı diller ve yazı tipi boyutları

Uluslararası satıcılardan gelen faturalar, otomatik araçlar kullanılarak işlenmesi zor olabilecek farklı dillerde olabilir. Benzer şekilde faturalar, veri çıkarmanın doğruluğunu etkileyebilecek farklı yazı tipi boyutları ve stilleri içerebilir. Bu zorluğun üstesinden gelmek için işletmeler, dil veya yazı tipi boyutundan bağımsız olarak verileri doğru bir şekilde çıkarmak için makine öğrenimi algoritmalarını ve optik karakter tanıma (OCR) gibi teknikleri kullanabilir.

Karmaşık fatura yapıları

Faturalar, çıkarılması ve işlenmesi zor olabilen iç içe geçmiş tablolar veya karışık veri türleri gibi karmaşık yapılar içerebilir. Bu zorluğun üstesinden gelmek için işletmeler, karmaşık yapıları işlemek ve verileri doğru bir şekilde çıkarmak için Pandalar gibi kitaplıkları kullanabilir.

Diğer sistemlerle entegrasyon (ERP'ler)

Faturalardan çıkarılan verilerin genellikle muhasebe veya kurumsal kaynak planlama (ERP) yazılımı gibi diğer sistemlerle entegre edilmesi gerekir, bu da sürece fazladan bir karmaşıklık katmanı ekleyebilir. Bu zorluğun üstesinden gelmek için işletmeler, çıkarılan verileri diğer sistemlerle entegre etmek için API'leri veya veritabanı bağlayıcılarını kullanabilir.

İşletmeler, bu yaygın zorlukları anlayarak ve bunların üstesinden gelerek faturalardan daha verimli ve doğru bir şekilde veri çıkarabilir ve iş süreçlerini optimize etmeye yardımcı olabilecek değerli içgörüler elde edebilir.

Nanonets ile, sezgisel bir web tabanlı GUI kullanarak fatura verilerinin çıkarılması için makine öğrenimi modellerini kolayca oluşturabilir ve eğitebilirsiniz. Size doğru sonuçlar sağlamak için en son teknoloji algoritmaları kullanan bulutta barındırılan modellere, eğitim için bir GCP örneği veya GPU alma endişesi duymadan erişebilirsiniz.

Nanonets ile elde edersiniz

Kullanımı Kolay Web Tabanlı GUI
Nanonets, API'miz ile iletişim kuran sezgisel web tabanlı bir GUI sağlar ve modeller oluşturmanıza, bunları verileriniz üzerinde eğitmenize, kesinlik ve doğruluk gibi temel metrikleri elde etmenize ve resimleriniz üzerinde çıkarımlar yapmanıza olanak tanır ve bunların hepsini herhangi bir kod yazmaya gerek olmadan yapar.

Bulutta Barındırılan Modeller: Nanonets ile kutudan çıkar çıkmaz doğrudan çözüm bulmak için kullanılabilecek birçok modele erişebilirsiniz. Alternatif olarak, bulutta barındırılan ve çıkarım amacıyla bir API isteği ile erişilebilen modellerinizi oluşturabilirsiniz. Eğitim için bir GCP örneği veya GPU alma konusunda endişelenmenize gerek yok.

Son Teknoloji Algoritmalar: Nanonets'in modelleri, size mümkün olan en iyi sonuçları sağlamak için en gelişmiş algoritmaları kullanır. Bu modeller, sürekli olarak daha fazla ve daha iyi veri, daha iyi teknoloji, daha iyi mimari tasarım ve daha sağlam hiperparametre ayarları ile daha etkili hale gelmek için gelişmektedir.

Alan Çıkarımı Kolaylaştırıldı: Bir fatura dijitalleştirme ürünü oluşturmanın en büyük zorluğu, ayıklanan metne yapı sağlamaktır. Nanonets'in OCR API'si, gerekli tüm alanları değerlerle otomatik olarak çıkarır ve kolayca erişmeniz ve üzerinde geliştirme yapmanız için bunları bir tabloya veya JSON formatına yerleştirir.

Otomasyon Odaklı: Nanonets olarak otomasyonun gücüne inanıyoruz. Makine öğrenimini her yerde yaygın hale getirmeye çalışıyoruz ve hedefimiz, çözdüğünüz herhangi bir iş sorununu gelecekte minimum insan denetimi ve bütçe gerektirecek şekilde yapmaktır. Fatura dijitalleştirme gibi süreçleri otomatikleştirmek, parasal faydalar, müşteri memnuniyeti ve çalışan memnuniyeti açısından kuruluşunuz üzerinde büyük bir etki yaratabilir.

Nanonetler ile Faturaları Dijitalleştirmeye Başlayın – 1 Tıkla Dijitalleştirme:

Özet

Fatura verilerinin çıkarılması, yüksek hacimli faturalarla uğraşan işletmeler için kritik bir süreçtir. Faturalardan doğru şekilde veri ayıklamak, hataları önemli ölçüde azaltabilir, ödeme işlemlerini kolaylaştırabilir ve sonuç olarak kârlılığınızı iyileştirebilir.

Python, fatura verisi çıkarma sürecini basitleştirebilen ve otomatikleştirebilen güçlü bir araçtır. Çok yönlülüğü ve sayısız kitaplığı, fatura verisi çıkarma yeteneklerini geliştirmek isteyen işletmeler için onu ideal bir seçim haline getiriyor.

Ayrıca Nanonets ile fatura verisi çıkarma sürecinizi daha da kolaylaştırabilirsiniz. Kullanımı kolay platformumuz, sezgisel bir web tabanlı GUI, bulutta barındırılan modeller, son teknoloji algoritmalar ve kolaylaştırılmış alan çıkarma gibi bir dizi özellik sunar.

Bu nedenle, fatura verilerinin çıkarılması için verimli ve uygun maliyetli bir çözüm arıyorsanız, Nanonets'ten başkasına bakmayın. Hizmetimize bugün kaydolun ve iş süreçlerinizi optimize etmeye başlayın!

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://nanonets.com/blog/how-to-extract-data-from-invoices-using-python/