Dokumen keuangan memuat data penting untuk akuntansi, analisis keuangan, dan pengambilan keputusan bisnis. Namun, jika informasi tersimpan dalam PDF, hasil pindai, atau tabel panjang, menyalin data secara manual bisa memakan waktu berjam-jam. Transaksi atau detail penting juga mudah terlewat.
Ekstraksi data otomatis membantu mengatasi pekerjaan ini. Untuk dokumen keuangan, proses ini mengubah informasi dari rekening koran, invoice, dan laporan keuangan menjadi data terstruktur sekaligus mengurangi pekerjaan manual. Namun, akurasi tetap penting. Karena itu, Anda perlu memahami cara mengekstrak dan memvalidasi data dengan benar.
Panduan ini membahas praktik terbaik untuk ekstraksi data dokumen keuangan yang akurat, kesalahan umum yang perlu diwaspadai, serta alasan AnyCheck by Fintelite bisa menjadi pilihan untuk kebutuhan Anda.
Apa Itu Ekstraksi Data Dokumen Keuangan?
Ekstraksi data dokumen keuangan adalah proses mengambil informasi dari rekening koran, invoice, atau laporan keuangan dan mengubahnya menjadi data terstruktur yang dapat digunakan. Tanggal transaksi, nominal pembayaran, nomor invoice, dan detail lain dapat disusun dalam baris dan kolom tanpa menyalin semuanya ke spreadsheet secara manual.
Proses ini menggunakan optical character recognition (OCR), yaitu teknologi yang membaca teks dari dokumen, termasuk hasil pindai dan gambar. Secara umum, prosesnya terdiri dari tiga tahap:
- Pembacaan dokumen: OCR mengubah teks pada dokumen hasil pindai dan gambar menjadi teks yang dapat dibaca mesin.
- Ekstraksi data: Sistem mengenali, mengambil, dan menyusun kolom data yang relevan, termasuk tanggal, nominal pembayaran, dan rincian item.
- Keluaran data: Hasil ekstraksi tersedia dalam format yang dapat digunakan, seperti Excel atau JSON, atau diteruskan ke sistem terhubung untuk diproses lebih lanjut.
Dokumen Keuangan Apa Saja yang Datanya Dapat Diekstrak?
Pendekatan ini dapat digunakan untuk berbagai dokumen keuangan, mulai dari catatan transaksi sehari-hari hingga dokumen keuangan dan akuntansi yang lebih terperinci. Berikut beberapa jenis dokumen yang umum diproses secara otomatis beserta data yang dapat diambil dari masing-masing dokumen.
Invoice
Data yang dapat diekstrak meliputi nomor invoice, tanggal penerbitan, detail pemasok dan pelanggan, rincian item, nominal pajak, ketentuan pembayaran, dan total tagihan.
Struk
Data yang dapat diekstrak meliputi nama penjual, tanggal transaksi, barang yang dibeli, harga barang, nominal pajak, metode pembayaran, dan total pembayaran.
Purchase Order
Data yang dapat diekstrak meliputi nomor purchase order, tanggal pemesanan, detail pembeli dan pemasok, deskripsi barang, jumlah, harga satuan, tanggal pengiriman, dan total nilai pesanan.
Rekening Koran
Data yang dapat diekstrak meliputi detail rekening, periode laporan, tanggal dan deskripsi transaksi, nominal debit dan kredit, serta saldo awal, saldo akhir, dan saldo berjalan.
Slip Gaji
Data yang dapat diekstrak meliputi detail karyawan dan perusahaan, periode penggajian, gaji pokok, tunjangan, bonus, potongan, pajak, dan gaji bersih.
Daftar di atas hanya mencakup beberapa contoh umum. Ekstraksi data dokumen keuangan juga dapat diterapkan pada laporan pengeluaran, formulir pajak, laporan kredit, dan pengajuan pinjaman, sesuai kebutuhan Anda.
Tantangan Umum dalam Ekstraksi Data Dokumen Keuangan
Otomatisasi ekstraksi data dokumen keuangan memiliki sejumlah tantangan. Kualitas dokumen, variasi tata letak, serta perbedaan penyajian data keuangan dapat memengaruhi ketepatan pengambilan dan penyusunan informasi.
| Tantangan umum | Dampaknya |
|---|---|
| Kualitas gambar buruk | Hasil pindai buram, gambar beresolusi rendah, halaman miring, atau teks pudar dapat menyulitkan OCR dalam mengenali huruf dan angka dengan benar. |
| Tata letak dokumen beragam | Susunan tabel, kolom, dan data utama dapat berbeda antardokumen keuangan sehingga informasi lebih sulit dikenali dan dipetakan secara konsisten. |
| Format tanggal dan angka tidak konsisten | Perbedaan format tanggal, pemisah desimal, dan penulisan mata uang dapat menyebabkan salah tafsir nilai atau data yang tidak konsisten. |
| Tabel dan rincian item kompleks | Tabel padat, deskripsi beberapa baris, dan jarak antarbaris yang rapat dapat menyebabkan data terlewat atau masuk ke kolom yang salah. |
| Kesalahan ekstraksi kecil | Angka yang salah terbaca, tanda desimal yang bergeser, atau kesalahan pengelompokan debit dan kredit dapat memengaruhi akurasi catatan serta analisis keuangan. |
Praktik Terbaik untuk Ekstraksi Data Dokumen Keuangan yang Akurat
Ekstraksi data dokumen keuangan yang akurat membutuhkan pendekatan yang tepat di setiap tahap, mulai dari menyiapkan berkas sumber hingga memvalidasi hasil akhir. Praktik berikut dapat membantu meningkatkan akurasi, menjaga konsistensi data, dan mengurangi koreksi manual.
1. Gunakan Berkas Berkualitas Baik dan Prapemrosesan Gambar
Gunakan berkas digital asli jika tersedia. Untuk dokumen hasil pindai atau gambar, prapemrosesan gambar seperti pelurusan halaman miring, pengurangan gangguan visual, dan penyesuaian kontras dapat memperjelas teks serta membantu mengurangi kesalahan OCR.
2. Pilih Metode Ekstraksi yang Sesuai
OCR membaca teks dari berkas hasil pindai dan gambar. Sementara itu, ekstraksi berbasis AI dapat mengenali dan mengelompokkan kolom data pada berbagai tata letak. Pilih metode yang sesuai dengan jenis dokumen dan kebutuhan data Anda.
3. Pertahankan Struktur Tabel dan Rincian Item
Pastikan baris transaksi, rincian item invoice, serta kolom debit dan kredit tetap sejajar dengan benar. Jika susunannya bergeser, nilai hasil ekstraksi dapat masuk ke transaksi atau item yang salah.
4. Tentukan Kolom Data dan Format Keluaran
Tentukan data yang dibutuhkan dalam alur kerja Anda serta struktur hasilnya. Dengan begitu, hasil ekstraksi lebih konsisten dan siap digunakan dalam spreadsheet, perangkat lunak akuntansi, atau sistem lain.
5. Seragamkan Format Tanggal, Nominal, dan Mata Uang
Dokumen keuangan dapat menggunakan format tanggal, pemisah desimal, dan penulisan mata uang yang berbeda. Tetapkan aturan format yang konsisten untuk mencegah salah tafsir dan kesalahan saat pelaporan atau rekonsiliasi.
6. Terapkan Validasi Berbasis Aturan
Gunakan validasi berbasis aturan untuk memeriksa data hasil ekstraksi berdasarkan ketentuan yang telah ditetapkan. Misalnya, periksa kesesuaian total invoice dengan rincian item, kelengkapan kolom wajib, atau kesesuaian saldo rekening koran dengan transaksi yang tercatat.
7. Libatkan Pemeriksa untuk Hasil yang Meragukan
Meski ekstraksi dan validasi sudah otomatis, sebagian dokumen tetap dapat memuat teks buram, tata letak yang tidak umum, atau nilai yang ambigu. Proses human-in-the-loop mengirim hasil dengan tingkat keyakinan rendah dan kegagalan validasi kepada pemeriksa sebelum data melanjutkan ke tahap berikutnya.
Cara Mengevaluasi Perangkat Lunak Ekstraksi Data Dokumen Keuangan
Memilih perangkat lunak ekstraksi data dokumen keuangan tidak cukup dengan memeriksa apakah alat tersebut dapat membaca teks dari PDF. Berikut lima pertanyaan untuk membantu Anda menilai pilihan yang tersedia.
1. Apakah Alat Ini Dapat Memproses Dokumen yang Anda Gunakan?
Uji perangkat lunak dengan dokumen yang rutin diproses tim Anda, seperti rekening koran, invoice, dan laporan keuangan. Periksa kemampuannya dalam menangani PDF hasil pindai, variasi tata letak, dan perbedaan kualitas gambar.
2. Seberapa Akurat Data Hasil Ekstraksinya?
Periksa apakah tanggal transaksi, nomor invoice, nominal, dan saldo diambil dengan benar. Nilai juga seberapa banyak koreksi manual yang dibutuhkan agar hasil ekstraksi siap digunakan.
3. Apakah Kolom Data dan Hasilnya Dapat Disesuaikan?
Pilih perangkat lunak yang memungkinkan Anda menentukan kolom data sesuai kebutuhan dan mengatur struktur hasilnya. Dengan begitu, hasil ekstraksi memuat informasi yang dibutuhkan tim dalam format yang dapat digunakan.
4. Apakah Alat Ini Sesuai dengan Alur Kerja Anda?
Periksa dukungan format keluaran dan integrasi yang dibutuhkan tim, seperti Excel, JSON, perangkat lunak akuntansi, atau sistem internal. Dukungan ini dapat mengurangi pemindahan data secara manual dan memudahkan penggunaan hasil ekstraksi.
5. Bagaimana Alat Ini Melindungi Data Keuangan Sensitif?
Dokumen keuangan sering memuat informasi rahasia. Karena itu, tinjau cara perangkat lunak menyimpan, memproses, dan melindungi data Anda. Periksa langkah keamanan, kontrol akses, kebijakan retensi data, serta kesesuaiannya dengan persyaratan organisasi Anda.
Mengapa Tim Memilih AnyCheck by Fintelite untuk Ekstraksi Data Otomatis
AnyCheck by Fintelite menyediakan OCR berbasis AI untuk membantu tim mengekstrak data keuangan dari dokumen dengan beragam tata letak. Dukungan untuk berbagai jenis dokumen keuangan dalam beberapa bahasa memudahkan pemrosesan dalam satu alur kerja. Berikut hal yang membedakan AnyCheck dari alat ekstraksi data tradisional:
- Ekstraksi Data Tanpa Template: Ekstrak data dari dokumen keuangan dengan beragam tata letak tanpa membuat template secara manual untuk setiap jenis dokumen.
- Penyesuaian Berbasis Prompt: Jelaskan data yang Anda butuhkan melalui prompt. AnyCheck kemudian membuat pengaturan ekstraksi beserta aturan yang sesuai secara otomatis.
- Aturan Validasi Tambahan: Tambahkan aturan khusus untuk memeriksa nilai tertentu, misalnya mencocokkan total invoice dengan rincian item untuk utang usaha atau memvalidasi data rekening koran dalam penilaian kredit.
Lihat cara kerjanya pada dokumen Anda
Unggah dokumen yang Anda proses sehari-hari atau gunakan contoh untuk melihat cara AnyCheck mengekstrak data keuangan yang Anda butuhkan.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
1. Apa Itu Ekstraksi Data Dokumen Keuangan?
Ekstraksi data dokumen keuangan adalah proses mengambil informasi dari rekening koran, invoice, dan laporan keuangan, lalu mengubahnya menjadi data terstruktur. Informasi keuangan pun lebih mudah diperiksa, dianalisis, dan diproses tanpa menyalin setiap detail secara manual.
2. Bagaimana Cara Menggunakan OCR untuk Ekstraksi Data Keuangan?
Unggah dokumen keuangan digital atau hasil pindai ke alat berbasis OCR. Perangkat lunak akan mengenali teks, mengidentifikasi kolom yang relevan, dan mengubah informasi menjadi data terstruktur yang dapat diekspor atau diproses lebih lanjut. Validasi data mungkin diperlukan untuk memastikan akurasi.
3. Bagaimana Cara Meningkatkan Akurasi Ekstraksi Data Keuangan?
Gunakan berkas sumber berkualitas baik dan metode ekstraksi yang sesuai dengan dokumen Anda. Pertahankan struktur tabel serta seragamkan format tanggal dan angka. Terapkan juga aturan validasi dan periksa hasil yang meragukan untuk membantu mengurangi kesalahan.
4. Apakah Data Keuangan dari PDF Hasil Pindai Dapat Diekstrak?
Ya. Alat berbasis OCR dapat mengambil data keuangan dari PDF hasil pindai dengan mengenali teks pada gambar dokumen. Akurasinya bergantung pada kualitas gambar, tata letak dokumen, dan teknologi ekstraksi yang digunakan.
5. Apa yang Perlu Diperhatikan dalam Memilih Perangkat Lunak Ekstraksi Dokumen Keuangan?
Perhatikan akurasi pada berbagai tata letak dokumen, kolom data yang dapat disesuaikan, fitur validasi, format keluaran, serta integrasi dengan sistem Anda. Langkah keamanan dan jumlah koreksi manual yang diperlukan juga perlu menjadi pertimbangan.