OCR a AI: jak fungují a jaké řešení je pro účetnictví vhodné?
Červen 1, 2023
Pokud se právě chystáte na digitalizaci účetnictví, určitě jste se již setkali s pojmy OCR a AI. Obě řešení nabízejí možnost extrahovat data z obrazového souboru a eliminovat tak manuální práci spojenou se zpracováním dokladů. Ve zkratce tak účetní nemusí data zadávat manuálně do ERP. Obě řešení, přincipy jejich fungování i možnosti se však diametrálně liší. Jak fungují a proč upřednostnit AI před OCR?
Účetnictví je oblastí, ve které přesnost a rychlost zpracování dat hrají klíčovou roli. V minulosti byly papírové doklady zpracovávány manuálně, což bylo časově náročné a náchylné k chybám. Dnes se technologie OCR (Optical Character Recognition) a AI (Artificial Intelligence) stávají stále populárnějšími nástroji pro automatizaci účetních procesů.
OCR funguje na bázi šablon. Opakující se faktury zvládne, ale nový formát je pro něj velký problém
OCR funguje na základě předdefinovaných vzorů a pravidel. Když rozpozná znaky, extrahuje je a převádí na textový formát. To umožňuje zpracování faktur, účtenek a dalších účetních dokumentů rychleji a přesněji než manuální práce. Řešení může být poměrně spolehlivé, pokud máte úzká okruh dodavatelů a jasně daný formát přijatých faktur. Při netypické faktuře, pro kterou nemá předchystanou šablonu, se jeho schopnost vyčíst data dostane na nulu.
AI se na fakturu dívá jako člověk, prohlédne ji celou, získá přehled a potom se vrhne na detaily
AI v účetnictví poskytuje vyšší kvalitu a rozšířenou funkcionalitu ve srovnání s OCR. AI využívá pokročilých algoritmů strojového učení, které mu umožňují přizpůsobovat se novým situacím nebo nezvykle uspořádaným datům. AI v účetnictví může být trénováno na rozpoznávání a vyhodnocování různých typů účetních dokumentů, jako jsou faktury, bankovní výpisy nebo daňové přiznání.
Díky schopnosti AI se učit a adaptovat na nové situace může překonávat omezení OCR. AI je schopno rozpoznat a interpretovat složitější struktury dokumentů a extrahovat relevantní účetní informace.
Český startup ROSSUM se stal světovým lídrem v oblasti využití umělé inteligence v účentictví.
AI může také rozpoznávat kontext, což umožňuje lepší porozumění datům a jejich správné zařazení do účetního systému. Například AI může rozpoznat, že částka uvedená na faktuře je ve skutečnosti celková cena za nákup zboží a automaticky ji zařadit do příslušné účetní kategorie. Díky tomu je lze provádět sofistikovanější analýzy, jako je detekce anomálií a odhalování podvodů, což je oblast, kde OCR dosahuje svých limitů.
Další výhodou AI v účetnictví je možnost zpracování velkého množství dat. AI může analyzovat rozsáhlé sady účetních dat a odhalovat vzorce a trendy, které by mohly být lidským okem přehlédnuty. To poskytuje firmám cenné poznatky pro strategické rozhodování a plánování. Velké společnosti například nyní začaly díky AI sofistikovaněji vyhodnocovat úhlíkovou stopu.
Je však důležité poznamenat, že i když AI přináší výhody ve srovnání s OCR, stále existuje potřeba lidského dohledu a kontroly. Jedná se o analogickou situaci, jako když do firmy nastoupí juniorní účetní. Představíte ji agendu, kontrulujete ji, zda práci provádí kvalitně, případně ji zkorigujete, časem se z ní však stane funkční a kompetentní součást týmu, kterou již jen manažersky vedete.
Kompletní online účetnictví získáte díky propojení AI s aplikací wflow.
Srovnání OCR a AI. Kde šablonám dochází dech?
Kritérium | OCR | AI |
|---|---|---|
Přesnost | Méně přesné, citlivé na kvalitu skenů a formát dokladu - pokud není vytvořena šablona pro konkrétní typ dokladu, OCR selže. | Vyšší přesnost, schopnost adaptovat se na různé podmínky a zpracovávat i obtížnější účetní dokumenty. |
Rozpoznávání formátu | Zaměřeno pouze na rozpoznávání textu, bez porozumění významu účetních dat nebo kontextu. | Schopnost rozumět významu účetních údajů, analyzovat a kategorizovat data. |
Zpracování strukturovaných dat | Nedokáže extrahovat specifické údaje z účetních dokumentů a převést je do digitálního formátu pro další zpracování. | Schopnost identifikovat a extrahovat účetní informace, jako jsou faktury, účetní položky, čísla a další, a automaticky je zaúčtovat. |
Učení a adaptace | Omezená nebo žádná schopnost učit se z nových vzorů nebo zlepšovat se na základě zpětné vazby. | Schopnost učit se z nových vzorů, trénovat se na základě zpětné vazby a zlepšovat se v čase. |
Automatizace procesů | Omezené možnosti automatizace, často vyžaduje manuální kontrolu a zásah uživatele. | Vyšší stupeň automatizace, schopnost zpracovávat velké objemy účetních dokumentů s minimální potřebou lidského zásahu. |
Náklady | Vysoké náklady spojené s tvorbou nových šablon. V případě velkého množství dodavatelů s odlišným formátem faktur může být řešení poměrně finančně náročné. | Většinou vyšší cena za vytěžení dokumentu, nicméně nejsou zde dodatečné náklady na chystání nových šablon. |
AI je v oblasti účetnictví přínosnější, OCR ale stále najde své klienty
V závěru lze konstatovat, že jak OCR, tak AI mají své specifické přínosy v oblasti účetnictví. OCR je užitečné při rychlém rozpoznávání textu a extrakci informací z dokumentů. Vhodné je především v situaci,kdy máte opakující se faktury se stejnou strukturou. Rychlé zpracování takovýchto dokladů ovšem zvládne i AI, které navíc přináší vyšší kvalitu a rozšířenou funkcionalitu díky své schopnosti učit se, rozpoznávat složitější struktury a analyzovat velká množství dat, které lze následně jednoduše využít pro manažerké rozhodování a pokročilou automatizaci.
Od prvního kroku k digitalizaci
vás dělí jen pár kliknutí
Vyzkoušejte wflow na 14 dní zdarma nebo si domluvte konzultaci
s některým z našich odborníků.