INVOICE DATA CAPTURE

Apa itu Invoice Data Capture dan Mengapa Begitu Penting?

Invoice Data Capture adalah fungsi penting dari departemen Account Payable di perusahaan mana pun.

Prosesnya meliputi mengekstraksi data yang relevan, seperti nomor faktur, nama pemasok, alamat, dan jumlah barang dari invoice. Selanjutnya, data tersebut akan memasuki proses validasi, pengunggahan ke ERP, pencocokan (dengan tanda terima serta PO), dan diakhiri dengan memulai pembayaran.

Metode Invoice Data Capture mencegah terjadinya backlog, kesalahan transaksi, dan kesulitan dalam “tutup buku.”

Invoice Data Capture yang efisien memiliki beberapa manfaat sebagai berikut:

• Mengurangi biaya back office dan investasi waktu dengan mempersingkat proses dokumentasi dan pengaturan data.
• Memperhatikan kesalahan pada ketidakcocokan data & melacak transaksi keuangan serta memastikan kelancaran audit.
• Meningkatkan kepatuhan terhadap format yang sesuai dengan kebutuhan dan kompetensi inti perusahaan, sehingga tidak bergantung pada penilaian operator.

Kesalahan, keterlambatan, kekeliruan tindakan, dan ketidakakuratan dalam Invoice Data Capture dapat menyebabkan kegagalan dan munculnya masalah antar departemen dan dengan vendor/klien.

 

Tantangan dalam Invoice Data Capture

Invoice Data Capture adalah fungsi penting dari departemen Account Payable di perusahaan mana pun.

Invoice sering ditangani dalam berbagai format/tata letak di seluruh perusahaan. Dalam salinan cetak (hard copy), lampiran email, dan pertukaran data elektronik (EDI); 43,8 persen invoice tetap akan diterima melalui faks. 

Pemrosesan invoice dalam berbagai format ini dapat memakan waktu dan tenaga. Hal ini sering menyebabkan kesalahan dan mengakibatkan keterlambatan dalam memproses dokumen.

Pada tahun 2017, Billentis melaporkan bahwa perusahaan akan terus menggunakan metode Manual Data Capture untuk memproses lebih dari 90% invoice mereka. Namun, bila dilakukan secara manual, pemrosesannya akan sering tertunda. Sebuah survei baru-baru ini juga menemukan bahwa hampir 45 persen invoice memerlukan waktu seminggu atau lebih lama untuk diproses. Dalam hal tersebut, proses pengambilan data akan membutuhkan lima orang atau lebih orang untuk memproses atau menyetujui invoice tersebut.

 

Tantangan dalam Pemrosesan Invoice Secara Tradisional:

• Kesulitan dalam manajemen pemasok dengan jumlah yang amat banyak.
• Pembayaran tertunda karena proses pencocokan vendor yang lama.
• Miskomunikasi antara vendor dan pemasok.
• Terlalu banyak email dan kertas yang memerlukan pengaturan dan penyimpanan dokumen fisik.
• Kesenjangan dan komplikasi dalam komunikasi antar departemen.
• Kemungkinan adanya kesalahan dalam pembayaran.
• Visibilitas yang buruk: Proses berbagi detail invoice dengan karyawan lain menjadi lama karena masih berbasis kertas.
• Skalabilitas yang buruk: Seiring dengan berkembangnya skala operasi perusahaan, pengelolaan invoice secara manual menjadi sulit.

Dengan semakin digitalnya data bisnis dan transaksi, perusahaan mulai beralih ke pengautomatisasian pengambilan data pada invoice (Invoice Data Capture). Berbagai tingkat automatisasi/digitalisasi digunakan dalam proses pengambilan data.

Invoice elektronik masih belum diterima secara terbuka oleh dunia karena klien wajib melampirkan berkas dalam format yang sudah ditentukan. Kebanyakan invoice dikirim dalam bentuk hard copy melalui faks atau lampiran email dalam berbagai jenis, gaya, serta format dokumen.

Pengambilan data yang relevan dari invoice merupakan langkah pertama menuju automatisasi. Dengan demikian, Automated Invoice Data Capture memerlukan ekstraksi informasi yang relevan dari invoice dalam format terstruktur seperti csv, Excel, XML, atau JSON. Data terstruktur tersebut dapat dengan mudah diintegrasikan dengan ERP.

 

Jenis-jenis Invoice Data Capture

Kemampuan alat yang digunakan untuk mengambil informasi dari invoice menentukan efektivitas, biaya, dan dampak pada proses bisnis. Pada tingkat dasar, ada tiga jenis Invoice Data Capture:

 

Entri Data Manual

Seorang operator memeriksa kertas invoice atau elektronik, lalu memasukkan data yang relevan ke dalam program yang sesuai di komputer. Berikut adalah analisis terperinci dari pendekatan pemrosesan invoice secara manual

Keuntungan:

• Baik untuk perusahaan kecil dengan operasi terbatas.

Kekurangan:

• Membuang-buang waktu.
• Rawan kesalahan.
• Tidak cocok untuk volume data yang besar.

Oleh karena itu, penggunaan entri data secara otomatis meningkat.

 

Invoice OCR Tradisional atau Berbasis Template:

Jenis Data Capture yang berfungsi paling baik untuk perusahaan yang berurusan dengan sekumpulan invoice dengan format yang sudah diketahui. Sangat ideal untuk perusahaan yang selalu menerima invoice dari pemasok yang sama. Mereka dapat membuat aturan berbasis template untuk mengekstraksi dan memvalidasi data/informasi.

Keuntungan

• Investasi modal relatif rendah.
• Tidak perlu koordinasi dengan pemasok.
• Tidak membutuhkan outsourcing.

Kekurangan

• Pengembalian investasi memburuk karena membutuhkan tambahan karyawan.
• Tingginya tingkat kesalahan.
• Diperlukan validasi kesalahan dan pengecualian, yang dapat menyebabkan penundaan dan penalti.
• Diperlukan verifikasi yang canggih.

 

Invoice OCR Kognitif atau Berbasis AI:

Perangkat lunak OCR Invoice berbasis AI, seperti Nanonets, mampu menangkap data yang relevan dengan cerdas dari berbagai format dan bentuk. Mereka memanfaatkan kemampuan AI & ML yang canggih untuk memastikan otomatisasi tingkat tinggi & pemrosesan dokumen. Jenis Data Capture ini berbeda dari pendekatan berbasis template yang kaku seperti Zonal OCR.

Tidak seperti alternatif Data Capture berbasis template, jenis OCR berbasis AI dapat “belajar” mengenali data penting dalam dokumen & format yang bahkan belum diketahui sebelumnya. Proses “pembelajaran” yang berkelanjutan memastikan bahwa perangkat lunak tersebut mempertahankan tingkat akurasi dan ketepatan yang tinggi sehubungan dengan penggalian data yang relevan.

Keuntungan

• Pemrosesan Invoice Lebih Cepat: Invoice Data Capture berkemampuan AI membutuhkan waktu rata-rata 27 detik dibandingkan Manual Data Capture yang memakan waktu sekitar 3,5 menit.
• Hemat biaya: Data Capture berbasis AI lebih hemat karena memproses invoice melalui software dengan biaya sekitar Rp779/invoice, dibandingkan Manual Data Capture yang seharga Rp15,592 hingga Rp77,961 per invoice.
• Peningkatan Akurasi Data: Algoritme AI/ML mendeteksi dan mengambil data invoice menggunakan Neural Network untuk meminimalkan kesalahan yang biasanya ditimbulkan oleh Manual Data Capture
• Algoritma tidak lelah saat melakukan tugas berulang yang menjemukan; sebaliknya, mereka terus membaik
• Peningkatan Produktivitas: Dengan AI yang menangani tugas yang berulang dan memakan waktu, tim Account Payable dapat mengalihkan fokus mereka pada pekerjaan yang menghasilkan nilai lebih, seperti merencanakan keuangan, kolaborasi, meningkatkan interaksi, dll.
• Integrasi dengan software ERP & akuntansi

Kekurangan

• Transisi dari sistem lama ke alur kerja otomatis memerlukan beberapa pengetahuan teknis
• Membutuhkan perubahan mendasar dalam manajemen & keseluruhan proses pengambilan data

• Meskipun menjadi tantangan, hal ini dapat menjadi pemicu praktik terbaik untuk departemen Account Payable

 

Kesimpulan

Invoice Data Capture merupakan proses mengekstrasi data yang relevan dari invoice. Proses pengambilan data secara manual dan tradisional biasanya memakan waktu lama dan mengenakan biaya tambahan. Dengan bantuan OCR kognitif dan AI, perangkat Automated Data Capture seperti Nanonets dapat belajar mengenali data penting dalam berbagai format dan mempertahankan akurasi. Dengan pengautomatisasian tersebut, biaya back office berkurang, hasil data lebih akurat, dan dapat mengikuti format yang sesuai dengan kebutuhan.