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人工智能驱动的金融数据提取 – 完整指南
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根据 联合市场研究预计，全球数据提取市场将从 2.14 年的 2019 亿美元增长到 4.9 年的 2027 亿美元。数据提取是有效数据管理策略的重要组成部分。像这样， 基于人工智能的文档处理 对于希望简化财务数据提取流程并在竞争中保持领先地位的金融公司来说，变得越来越有价值。 什么是财务数据提取？金融数据提取是从金融行业常用的文档中检索和收集结构化和非结构化信息的过程。这些文件包括： 收 银行对账单 税务表格 费用单据 贷款协议形式。目标是理解这些文件中包含的信息，并使企业能够将其用于各种目的，例如欺诈检测、进行财务分析和风险评估、预算和规划等。 财务数据提取如何工作？从财务文件中提取数据有两种方法：手动方法和自动方法。 手动提取财务数据手动提取财务数据需要人们读取、提取数据点并将其输入到电子表格和数据库中——一次一个。这种方法是长期以来从财务文档中提取数据的默认方式。 虽然这种方法适合少量的财务文档，但大规模时效率低下。表明员工每周工作四分之一的时间用于重复性任务，例如从收据、发票、报表等中检索和收集信息。银行和对冲基金等大型机构将需要数百名数据输入专家来手动处理所有文书工作。 在另一项研究中，BMC 得出结论，手动提取可以 高达 40% 的不准确率。因此，这种方法不仅消耗大量时间，而且还会引入原本可以避免的错误。显然，需要一种更有效、更准确的方法来提取财务数据。 人工智能驱动的自动化财务数据提取基于人工智能的数据提取 金融领域涉及自动从各种非结构化数据中捕获数据 财务文件并将其转换为结构化格式。 利用人工智能和自动化支持的现代金融数据提取软件可以有效简化提取金融数据的整个过程。分析师只需将文档上传到软件，配置模板，工具就会自动提取数据并将其加载到目标数据库中。 https://www.astera.com/wp-content/uploads/2023/04/RM-AI-BankStatement.mp4 基于人工智能的金融文档数据提取的挑战及如何克服寻求自动化的金融公司 数据提取 应该考虑一些常见的挑战。这些挑战不是令人气馁，而是充分利用金融数据提取软件的力量的机会： 金融机构复杂的遗留系统并不与每个基于人工智能的数据提取解决方案兼容，需要 IT基础设施的重大投资。通过投资提供端到端数据管理功能的金融数据提取工具，公司可以解决这个问题并对其过时的数据基础设施进行现代化改造。 金融机构处理敏感数据，包括个人身份信息，这表明 数据隐私和安全问题。选择具有强大安全功能（例如数据加密）的基于人工智能的金融数据提取系统非常重要。 数据源可能包含缺失、不完整或不一致的信息，从而导致 提取不准确。然而，一些软件提供了专用的数据质量功能来在提取之前清理数据。 自动提取过程 可能需要人工干预 用于验证提取的数据，特别是在不确定或模糊的情况下。类似的工具 Astera 根据自定义条件进行自动检查，每当遇到错误时都会向用户发出警报。 为什么基于人工智能的金融数据提取软件变得越来越重要
在金融领域，准确的数据至关重要。由于存在所有规则和规定，财务报告错误可能会导致一些严重的问题，例如法律问题，甚至声誉受损。报告错误还可能造成巨大的财务损失。 以下是人工智能驱动的金融数据提取软件如何帮助金融公司改善数据驱动的计划和运营效率： 更高的准确度： 自动化工具非常准确。它们的准确性直接转化为更自信的财务预测和数据驱动的决策。 预先纠正： 金融数据提取工具可以实时检测数据质量问题。过程中验证记录为1便宜0倍 而不是事后修复错误。这些自动化工具包含自定义数据检查，以识别各种错误。 提高效率： 如何节省最多 15 倍处理时间 每个文档听起来像什么？这正是功能强大的财务数据提取软件与手动输入相比的速度。这种效率是通过智能信息检索、自动化和人工智能的结合来实现的。 提高生产力： 当公司节省文书工作的时间时，他们就有更多的资源来从事更高附加值的工作。它还可以提高分析师的士气，并有助于增加他们工作的多样性和范围。 法规遵从性： 单个不合规事件可能会导致 损失 5.87 万美元，除了名誉受损。作为提高准确性的副产品，加强对监管标准的遵守可以带来财务和非货币效益。 为您的组织选择最佳的财务数据提取软件金融部门严重依赖准确、及时的数据来做出明智的决策、管理风险并遵守监管要求。因此，拥有正确的工具和解决方案非常重要。然而，鉴于大量金融数据提取软件的可用性，选择正确的工具很快就会成为一项艰巨的任务。关键是确定业务需求的优先级并找到最适合的。以下是金融公司应考虑的一些因素： 时间 格式 兼容性：确保软件支持从各种与财务相关的数据源中提取，例如发票、税表和损益表。 易于整合：选择与您现有的遗留系统、数据库和分析平台无缝集成的软件。不仅如此，该工具还应该与金融系统兼容，包括会计软件、投资组合管理系统等。一些工具提供与遗留系统的本机连接，例如COBOL，以及将提取的数据集成到数据中的能力连接到云数据仓库的管道。 准确性和可靠性：数据质量和可靠性是不容谈判的，尤其是在金融领域。评估软件产生的结果的准确性和可靠性。寻找数据验证、错误处理和质量保证机制等功能，以确保提取的财务数据的完整性。 定制化和灵活性：选择提供灵活性和自定义选项的财务数据提取软件，以便根据您的具体要求定制工作流程。可定制的提取规则、脚本功能和 API 访问等功能可以增强灵活性。软件解决方案如 Astera 提供基于模板和自动化的财务数据提取功能。 易于使用和用户界面：考虑软件界面的可用性和用户友好性，以及其工作流程设计的直观性。无代码工具具有拖放界面、可视化映射工具和交互式仪表板等功能，使财务数据提取变得轻而易举。 供应商声誉和支持：研究软件供应商在数据提取领域的声誉和跟踪记录。在做出承诺之前，请考虑定价、客户评论以及技术支持和培训资源的可用性等因素。 成本和许可：评估总拥有成本，包括前期成本、许可费、维护和支持费用。您的评估还应包括转向其他供应商的成本，因为企业成为供应商锁定的受害者是很常见的。 金融行业基于人工智能的金融数据提取用例 开票人工智能驱动的金融数据提取真正发挥作用的一个关键领域是 发票处理。 发票可能是极其复杂的文档，包含大量需要处理的信息，例如商品描述、数量、定价、税费等。 手动提取这些信息可能很快就会成为一个艰苦且容易出错的过程。然而，人工智能驱动的财务数据提取解决方案可以自动从发票中提取相关的键值对，提供无缝、高效的处理体验。 基本会计和财务报表会计是人工智能驱动的财务数据提取可以真正改变游戏规则的另一个领域。在会计过程中，需要仔细审查财务报表和其他文件，以确定收入、费用和资产等相关数据点。 凭借自动化财务数据提取软件无与伦比的精度和速度，企业用户可以从各种文档（包括收据、贷项凭证、存款单等）中无缝提取重要信息，从而彻底改变会计操作。 税务申报财务数据提取软件在税务报告中具有无价的价值。跟踪收入并汇编大量财务数据（例如收入、支出和资产）并向税务机关报告是组织面临的一项艰巨挑战。 人工智能驱动的金融数据提取软件简化了这些文档的数据检索。用户可以灵活地仅提取所需的数据点并将其加载到相关数据管道，从而最大限度地减少税务报告所需的时间和精力。 基于人工智能的金融数据提取的前景广阔
基于人工智能的金融数据提取是金融行业公司的前进方向。该方法提供了新水平的适应性和定制性，使其成为寻求简化文档管理流程、提高数据质量、解锁更高级别任务和释放宝贵资源的公司的理想方式。 好处是显而易见的——从增强贷款处理到简化发票处理等等，这项技术的变革力量是无穷无尽的，特别是在数据质量非常重要的金融领域。简而言之，基于人工智能的金融数据提取在金融领域的前景看起来一片光明。 简化财务数据提取 Astera
Astera的非结构化数据提取解决方案 是一款基于人工智能的强大工具，可以简化从各种财务文档中提取数据的复杂任务。凭借其直观的无代码界面，企业可以轻松实现数据提取过程的自动化，并消除手动数据输入的需要。 从发票和收据到财务报表和税务文件，它可以准确地从任何非结构化文档中捕获数据并将其转换为结构化格式。这可以减少错误并提高准确性，从而做出更好的决策。 与 Astera，您的金融机构将简化文档管理流程，节省时间和金钱，并在竞争中保持领先地位。试试看 免费试用 14 天 or 与我们的销售团队交谈 关于您的要求。 |
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