OCR trasforma un'immagine in testo; il resto è un altro compito
Su una fattura scansionata, i dettagli fanno inizialmente parte di un'immagine. OCR tenta di produrre testo da essi. La qualità dipende in parte da quanto è leggibile la fonte. Un'immagine ruotata, sfocata o ritagliata può causare caratteri mancanti o confusi.
Anche una sequenza numerica perfettamente letta non ti dice se si tratta di una fattura, di un ordine o di un numero cliente. Un documento può mostrare sia il fornitore che l'acquirente e diverse date. L'assegnazione del significato è un'altra fase dell'elaborazione. Se ciò va storto, la tabella può apparire ordinata quanto un output corretto.
Non limitare la revisione a “Il testo è leggibile?” Chiedi quale decisione lo utilizza e cosa cambierebbe un errore. Per lo smistamento tra due società, l'acquirente corretto è più importante della trascrizione impeccabile di ogni descrizione di ogni articolo.
Fonte per questa sezione: Google: converti PDF e fotografie in testo
Uno stesso importo può avere significati diversi
Immagina un documento con un acconto, il prezzo totale e l’importo ancora da pagare. Il sistema legge correttamente tutte e tre le cifre, ma sceglie l’acconto come importo principale. Non ha letto male un numero: ha interpretato male ciò che quel numero rappresenta.
L’applicazione può anche confondere l’identificativo dell’azienda fornitrice con quello dell’acquirente. Legge entrambi correttamente, ma assegna il documento all’azienda sbagliata. Confronta quindi il numero, la dicitura che lo accompagna e il punto del documento da cui è stato ricavato.
L’impaginazione non è solo un fatto grafico. Titoli, diciture vicine e collegamenti fra le parti indicano a chi o a che cosa si riferisce un dato. In caso di dubbio, apri il PDF originale e guarda il contesto.
Controlla cosa influenza il passaggio successivo
Per cercare e inviare un documento devi capire se è pertinente, a quale azienda appartiene e dove va inviato. Non occorre riscrivere tutti i dati della fattura per verificarne la classificazione. Devi però capire perché il sistema ha scelto un’azienda o perché lascia il documento da controllare.
HeyRup utilizza il riconoscimento per la raccolta, lo smistamento e la consegna. La prima versione non produce scritture contabili né analisi dettagliate degli articoli acquistati. I dettagli della fattura aiutano a identificare il documento e il destinatario corretti; non sono un motivo per promettere una contabilità completa.
Se un altro strumento prepara i dati per un sistema contabile, le sue esigenze di revisione potrebbero essere più ampie. Giudica sempre il risultato in base al compito previsto, non in base al numero di campi popolati.
L’incertezza dovrebbe portare a una domanda specifica
L’indicazione «da controllare» deve spiegare il motivo: acquirente sconosciuto, due possibili aziende o documento poco leggibile. Solo così puoi decidere che cosa verificare. Una semplice percentuale di affidabilità non indica il passo successivo.
Quando assegni una fattura ad Alfa, decidi se correggere soltanto quel documento o creare una regola per il futuro. Prima di confermarla, controlla a quali altri documenti si applicherà: lo stesso fornitore può fatturare anche a un’altra delle tue aziende.
Il riconoscimento automatico di una fattura non verifica l’affidabilità della richiesta di pagamento. Un documento fraudolento può avere una struttura corretta e dati leggibili. Verifica separatamente i messaggi sospetti: la classificazione «fattura» non è una conferma di sicurezza.