日本向け請求書OCR APIリーダーソフトウェア
請求書の処理は時間と労力のかかる作業ですが、光学式文字認識 (OCR) を使用して自動化できます。 OCR は、デジタル化されたドキュメントを編集可能なファイルに変換するテキスト抽出技術です。これにより、企業は手作業によるデータ入力の必要性を減らし、時間とお金を節約できます。 OCR ソフトウェアは、スタンドアロン アプリケーションとして、または大規模なドキュメント管理システムの一部として利用できます。
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請求書の処理は時間と労力のかかる作業ですが、光学式文字認識 (OCR) を使用して自動化できます。 OCR は、デジタル化されたドキュメントを編集可能なファイルに変換するテキスト抽出技術です。これにより、企業は手作業によるデータ入力の必要性を減らし、時間とお金を節約できます。 OCR ソフトウェアは、スタンドアロン アプリケーションとして、または大規模なドキュメント管理システムの一部として利用できます。
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Pixl 請求書抽出 API を使用すると、請求書からデータを迅速かつ大規模に抽出できます。当社の迅速な請求書 OCR API を使用すると、コストを大幅に削減し、効率を高め、デジタル画像処理によってエンゲージメントを実現できます。
これは、光学式文字認識 (OCR) と機械学習 (ML) テクノロジの助けを借りて行うことができます。当社は、請求書からデータを抽出するために使用できる独自の OCR および ML 技術を開発しました。
多くの場合、企業は請求書を紙とデジタルの両方の形式で管理する必要があり、混乱や潜在的なエラーにつながる可能性があります。しかし、今はもっと良い方法があります。統合が容易な API を使用すると、企業は紙の請求書とデジタルの請求書を 1 つのステップでシームレスにアップロードできます。
光学式文字認識 (OCR) と機械学習 (ML) を利用して、構造化されていない請求書データを管理および抽出し、すべての重要な請求書フィールド (ML) を自動的にデジタル化、分類、正規化、および構造化します。
JSON などの標準化されたデータ フィードを使用して単純なデータ構造を表す形式。
会計部門は、企業または組織が受け取ったすべての請求書が正しく処理され、会計処理されていることを確認する責任があります。これは、特に企業または組織が複数のベンダーから商品やサービスを購入する場合、時間のかかるプロセスになる可能性があります。請求書処理ソフトウェアを使用することで、経理部門は請求書処理タスクの多くを自動化できるため、請求書の追跡と管理が容易になります。ほとんどの請求書と領収書は、ソフトウェア システムではなく、人が読むことを意図しています。これは、企業が財務システムを自動化しようとすると問題を引き起こす可能性があります。会計チームは、すべてのベンダーの支払い条件に従って、エラーを特定し、データを確認し、請求書を発行するために、財務を調べなければなりません。特定のデータ ポイントは、商業目的またはマーケティング目的で抽出および保存されることがあります。
Pixl 請求書データ抽出ソリューションは、カスタマイズ可能なデータ抽出、データ エンリッチメント、データ変換、およびデータ配信モジュールを提供する AI ベースのプラットフォームです。このソリューションは、企業がビッグデータを管理および処理するために使用できます。当社のプラットフォームには、ユーザーが必要なデータを簡単に抽出できる直感的なユーザー インターフェイスも装備されています。
AIや機械学習の急速な進歩により、さまざまなプロセスをより効率的に自動化できます。これにより、さまざまなソースからデータを迅速かつ正確に抽出できます。現在、さまざまな形式に拡張可能な比類のないリアルタイム抽出を提供できるようになりました。このソフトウェアは、人間の介入なしで請求書からデータを正確に抽出できます。
これらのソリューションは、請求書の抽出を数分で開始するのに役立ち、開発者向けのドキュメントにより簡単に開始できます。さらに、これらのソリューションは多くの場合非常に手頃な価格であるため、中小企業にとって優れた選択肢となります。当社の最優先事項は、お客様が当社の製品に満足し、当社で素晴らしい経験をしていただけるようにすることです
自動請求システムは、人間が行う方法で請求書情報の非常に微妙な部分を認識するように設計されています。したがって、請求書のダイナミクスは、照明やその他の要素だけでなく、レイアウトや仕上げにも対応するように調整できます。請求書のテキストと必要なフィールドとの関係は、請求書データ マッチング ソフトウェアによって迅速に検出されます。請求書データ抽出ツールは、さまざまなデータ入力レベルを処理し、行ベースのグリッド、領収書、および請求書からデータを抽出できます。
テキストを識別するために事前定義されたルールに依存する従来の光学式文字認識 (OCR) とは異なり、ディープ ラーニングは視覚的特徴と自然言語モデルを組み合わせて、画像またはテキスト内のエンティティを理解します。これにより、テキスト、数字、およびその他の記号をより正確に認識できます。誤植や不適切な文字の指定はほとんど回避されます。経済的損失や遅延違約金のリスクを下げるなど、ダウンストリームでの大きなメリットも、高度な精度によって可能になります。
一部の企業は、依然として紙の請求書に依存しています。これにより、データ入力のバックログが作成されるだけでなく、請求書の紛失や置き忘れにつながる可能性があります。これらの紙の請求書をデジタル化し、これらの問題を回避するには、請求書をスキャンするためのデータ キャプチャ パイプラインを設定する必要があります。画像処理に使用される 我々 のシステムは、さまざまな品質レベルの PDF を処理する能力が異なります。私たちのシステムがさまざまな品質レベルのすべての PDF を処理できることを確認するために、さまざまなレベルの圧縮で作成された一連の PDF を使用してシステムをテストしました。
