WEBINAR 13.5.2025 -> prijava
Definicija OCR
Samodejno prepoznavanje besedila na računih (Invoice OCR) samodejno izlušči besedilo iz vaših računov – tako skeniranih papirnih kot tudi digitalnih – in ga pretvori v strojno berljivo besedilo, ki ga je mogoče razvrstiti, shraniti in vključiti v avtomatiziran delovni proces. Podjetja, ki jih zanima najsodobnejša obdelava računov, naj razmislijo o rešitvi, ki ponuja več kot zgolj tradicionalni OCR. Standardna programska oprema za prepoznavanje besedila na računih lahko namreč obdeluje le strukturirane podatke v standardizirani obliki. Primeri strukturiranih podatkov vključujejo Excel datoteke, časovnice in račune za komunalne storitve. Prav tako ima težave z razpoznavanjem rokopisa ter pogosto uporablja črtne kode ali ločilne strani za razdelitev dokumentov na posamezne datoteke.
Pojav inteligentne obdelave dokumentov (IDP) pa bistveno razširja zmogljivosti OCR-ja. IDP uporablja umetno inteligenco (AI) in strojno učenje (ML), ki skupaj omogočata, da OCR razume, ovrednoti in se odzove na informacije v dokumentih. IDP lahko obdeluje tudi nestrukturirane podatke, kot so objave na družbenih omrežjih, e-poštna sporočila ter informacije v kompleksnih podatkovnih oblikah.
Najlepše pri vsem tem pa je, kako preprosto je. OCR za račune vam omogoča, da si na novo zamislite celoten proces obdelave računov – izboljšate postopke, povečate natančnost in se povežete z avtomatiziranimi poteki dela.
WEBINAR 13.5.2025 -> prijava
WEBINAR 13.5.2025 -> prijava
Ročna vs. avtomatizirana obdelava računov
Nekatera podjetja še vedno prisegajo na ročno obdelavo računov. Razumemo jih. Tudi sami verjamemo, da je človeški faktor ključen za zagotavljanje kakovosti. A eno ne izključuje drugega. Da bi lažje razumeli prednosti avtomatiziranega pristopa, si oglejmo primerjavo dveh izmišljenih podjetij, ki vsak mesec obdelujeta na stotine računov.
Podjetje A uporablja ročni proces. Vsak mesec zaposleni porabijo ure za ročni vnos podatkov iz računov. Računovodska ekipa preverja številke, odkriva neskladja in lovi potrditve. Napake se dogajajo, kar upočasnjuje plačila in povzroča nezadovoljstvo pri dobaviteljih.
Podjetje B je uvedlo rešitev z umetno inteligenco za OCR obdelavo računov, ki v nekaj sekundah zajame in preveri podatke, račune usmeri v odobritev ter samodejno pošlje e-poštne opomnike tistim, ki še niso ukrepali. Plačila se obdelujejo hitreje, število napak se zmanjša, računovodska ekipa pa se lahko posveti stratešnim nalogam namesto dolgočasnemu ročnemu vnosu podatkov.
Za katero podjetje bi raje delali? Čeprav se ročni način zdi varna izbira, ker smo ga vedno uporabljali, avtomatizacija ponuja konkretne rešitve za težave, ki smo jih pri starem načinu preprosto sprejeli kot nekaj samoumevnega.
WEBINAR 13.5.2025 -> prijava
Značilen proces obdelave prejete pošte z uporabo OCR tehnologije
Tok podatkov si lahko predstavljamo kot niz krožcev in binarne kode, ki teče skozi celoten proces.
Tako običajno poteka celoten postopek, ko vključiš OCR, ki ga poganja umetna inteligenca:
✅ 1. Zajem računov
Računi v sistem pridejo bodisi digitalno bodisi kot skenirani papirni dokumenti. Ko sodobna OCR programska oprema bere skenirane dokumente, popravlja popačenja, kot so prelomljene črke, odstrani nepotrebno besedilo in prilagodi svetlost za boljšo natančnost. Ta korak je še posebej pomemben pri slabo berljivih skenih, ročno izpolnjenih računih ali zbledelih dokumentih.
✅ 2. Prepoznavanje in zajem podatkov
OCR tehnologija prepozna ključne podatke na računu, kot so naziv dobavitelja, številka računa, datum izdaje, pogoji plačila, postavke, davčne stopnje in skupni zneski. Programska oprema nato te podatke preslika v ustrezna polja in poskrbi, da so ustrezno strukturirani, preden jih vključi v delovni tok.
✅ 3. Validacija in preverjanje podatkov
Zajeti podatki se samodejno primerjajo z naročilnicami (PO), evidencami dobaviteljev in zgodovino plačil. Sistem označi neskladja, kot so napačni skupni zneski, podvojeni računi ali manjkajoče postavke. S tem preprečimo drage napake še preden račun pride do potrditve za plačilo.
✅ 4. Izvoz podatkov
Ko je validacija zaključena, sistem z uporabo zajetih podatkov klasificira račun in sproži avtomatiziran delovni proces.
✅ 5. Arhiviranje za večjo skladnost
Medtem ko OCR in IDP opravita glavno delo pri zajemu in organizaciji podatkov, končno arhiviranje izvaja vaš sistem za upravljanje dokumentov (DMS). Vsak račun je varno shranjen, indeksiran z metapodatki (npr. ime dobavitelja, datum, znesek) in takoj dostopen. V kombinaciji z IDP to zagotavlja, da so dokumenti ne samo enostavno dostopni, ampak tudi skladni z GDPR, SOX in davčnimi predpisi – zahvaljujoč varnemu shranjevanju, nadzorovanemu dostopu in avtomatiziranim pravilom hrambe.
WEBINAR 13.5.2025 -> prijava
5 korakov do popolne avtomatizacije procesov z uporabo OCR za račune
Ilustracija prikazuje žensko z računalnikom, ki sedi na simbolu umetne inteligence – simbolizira koncept digitalne tehnologije.
Preobrazba procesov v oddelku za prejete račune (AP) z uporabo OCR tehnologije, ki jo poganja umetna inteligenca, zahteva strukturiran pristop za uspešno uvedbo in doseganje največje učinkovitosti. Sledite tem korakom, da bo avtomatizacija že od začetka pravilno zastavljena:
1. Analizirajte obstoječe delovne procese
Preden uvedete OCR, ocenite trenutne postopke v oddelku za prejete račune in prepoznajte neučinkovitosti. Ocenite, kako račune trenutno prejemate, katere težave imate pri ročnem vnosu podatkov, zakaj prihaja do zamud pri potrjevanju in kje nastajajo ozka grla. Ta analiza vam bo pomagala določiti, kje lahko avtomatizacija prinese največ koristi.
2. Izberite pravo OCR rešitev
Poiščite skalabilno OCR programsko opremo, ki uporablja umetno inteligenco in strojno učenje za nenehno izboljševanje. Ključni dejavniki vključujejo natančnost, podporo za različne oblike računov, enostavno integracijo z obstoječimi finančnimi orodji in pomoč pri zagotavljanju skladnosti z zakonodajo.
3. Povežite rešitev z vašimi finančnimi sistemi
Enostavna integracija z ERP sistemi, računovodskimi programi in orodji za avtomatizacijo AP procesov je bistvena za popolnoma avtomatizirano obdelavo računov. Dobro integrirana OCR rešitev mora deliti zajete podatke z računovodskimi sistemi, primerjati račune z naročilnicami in sprožiti potrditveni proces – brez ročnega posega.
4. Učite in prilagodite nov sistem
OCR z umetno inteligenco se sčasoma izboljšuje, a na začetku potrebuje učenje za optimalno natančnost. Skupaj z vašo ekipo za AP definirajte ključne elemente računov in pravila za preverjanje. Ko sistem obdela večje število računov, algoritmi strojnega učenja postopoma izboljšajo natančnost zajema in preverjanja podatkov, s čimer se zmanjša potreba po ročnih popravkih.
5. Spremljajte delovanje in sproti izboljšujte
Avtomatizacija obdelave računov ni enkraten projekt – gre za stalen proces optimizacije. Uporabljajte analitična orodja in poročila za spremljanje časa obdelave, stopnje napak in zamud pri potrjevanju. Redni pregledi sistema vam bodo pomagali odkriti priložnosti za izboljšave, zagotoviti trajne prihranke ter se sproti prilagajati spreminjajočim se potrebam vašega podjetja.
WEBINAR 13.5.2025 -> prijava