Nanonets meluncurkan panduan komprehensif tentang otomasi ekstraksi data faktur yang mengubah cara perusahaan mengelola proses accounts payable (utang usaha). Teknologi Intelligent Document Processing (IDP, Pemrosesan Dokumen Cerdas) ini memungkinkan faktur memproses dirinya sendiri tanpa intervensi manual, menghemat waktu dan biaya operasional signifikan.1
Transformasi Proses Faktur Manual ke Otomatis
Setiap akhir bulan, tumpukan faktur menumpuk di meja atau inbox email karyawan. Proses manual memakan waktu, rawan kesalahan, dan menjadi hambatan tersembunyi yang merugikan bisnis. Sarthak Jain dari Nanonets menjelaskan bahwa ekstraksi data faktur adalah proses menarik informasi kunci seperti nama vendor, nomor faktur, item baris, dan total dari faktur untuk dimasukkan ke sistem akuntansi atau ERP.1 Ini adalah fondasi kritis untuk mengotomatisasi accounts payable.
Perusahaan seperti Augeo, firma layanan akuntansi, menemukan timnya menghabiskan empat jam per hari untuk entri manual. Setelah otomasi, waktu tersebut terpangkas menjadi hanya 30 menit.1 Biaya tersembunyi dari kesalahan manual bisa mencapai tingkat kesalahan 4 persen, menyebabkan pembayaran berlebih atau duplikat. Jam kerja yang dihabiskan untuk mencari dan memperbaiki kesalahan ini menjadi beban operasional yang menguras produktivitas.
Data Krusial yang Dapat Diekstraksi
| Kategori Data 📊 | Informasi yang Diekstraksi 🔍 |
| Informasi Vendor | Nama vendor, alamat, detail kontak, nomor identifikasi pajak (TIN) |
| Spesifik Faktur | Nomor faktur unik, tanggal penerbitan, tanggal jatuh tempo pembayaran, nomor purchase order (PO) terkait |
| Item Baris | Deskripsi produk/jasa, kuantitas, harga satuan, biaya total per baris |
| Total dan Data Keuangan | Subtotal sebelum pajak, rincian jumlah pajak (VAT/GST), biaya pengiriman, total keseluruhan |
| Ketentuan Pembayaran | Metode pembayaran, ketentuan seperti "Net 30", diskon pembayaran dini |
| Validasi Otomatis | Pencocokan dengan purchase order, verifikasi master file vendor |
| Integrasi Sistem | Ekspor langsung ke QuickBooks, SAP, atau sistem ERP lainnya |
Evolusi Teknologi: Dari Template ke Kecerdasan Buatan
Generasi pertama otomasi mengandalkan sistem berbasis template atau OCR Zonal (Optical Character Recognition, Pengenalan Karakter Optik). Untuk setiap vendor, karyawan harus membuat template manual dengan menggambar kotak tetap pada sampel faktur.1 Pendekatan ini sangat rapuh karena template rusak jika vendor mengubah tata letak faktur sedikit saja. Legacy enterprise platforms (platform perusahaan lama) seperti ABBYY dan Tungsten menggunakan metode ini.
Suzano International, perusahaan pulp dan kertas terkemuka Brasil dengan lebih dari 70 pelanggan, akan membutuhkan lebih dari 200 otomasi berbeda untuk menangani semua format dokumen mereka jika menggunakan sistem template.1 Biaya pemeliharaan menjadi sangat tinggi.
Eksperimen dengan Model Bahasa Besar
Large Language Models (LLM, Model Bahasa Besar) seperti ChatGPT, Claude, atau Gemini dapat mengekstrak data dari faktur ketika pengguna mengunggah gambar dan meminta ekstraksi dalam format JSON. Namun, ini bukan solusi bisnis yang skalabel. LLM adalah alat, bukan workflow (alur kerja) lengkap.1
Keterbatasan utama mencakup output yang tidak konsisten—kadang label field berubah dari invoice_id menjadi invoice_number. Masalah privasi data juga serius karena mengunggah dokumen keuangan sensitif ke model AI pihak ketiga publik berisiko tinggi terhadap keamanan dan kepatuhan.1 Menggunakan ChatGPT untuk pemrosesan faktur seperti menggunakan pisau Swiss Army yang brilian untuk membangun rumah—bisa memotong kayu dan memutar sekrup, tetapi bukan pengganti satu set power tools (alat listrik) khusus.
Solusi Modern: Platform IDP Berbasis AI Kontekstual
Intelligent Document Processing (IDP) adalah solusi modern yang menggabungkan AI canggih dengan rangkaian alat workflow lengkap. Platform IDP dirancang bebas template menggunakan AI yang dilatih pada jutaan dokumen untuk memahami konteks dan struktur faktur terlepas dari tata letaknya.1 Pasar global IDP diperkirakan tumbuh sebesar USD 7,38 miliar dari 2024-2028, didorong oleh analitik big data dan transformasi berbasis AI.2
Proses kerja IDP dimulai dengan tangkapan dokumen dan pra-pemrosesan yang membersihkan gambar dokumen secara otomatis menggunakan teknik seperti pembersihan noise dan koreksi kemiringan. Analisis kontekstual adalah inti kecerdasan sebenarnya dimana model AI tidak hanya membaca kata tetapi menganalisis seluruh DNA dokumen—posisi tepat angka di halaman, pola karakter dalam baris, dan bagaimana blok teks berbeda disejajarkan.1
Teknologi IDP menggunakan AI, Machine Learning, dan OCR untuk mengotomatiskan ekstraksi data dokumen, membawa manfaat termasuk analitik berbasis AI dan peningkatan produktivitas dari otomasi proses.3 Data kontekstual kaya ini dimasukkan ke model deep learning yang telah dilatih pada jutaan faktur, memungkinkannya mengekstrak data secara akurat dari dokumen yang belum pernah dilihat sebelumnya tanpa memerlukan template yang telah ditentukan sebelumnya.
Fitur Kritis Platform Modern
Platform yang efektif harus memiliki AI sejati tanpa template lama OCR. Kemampuan bebas template secara dramatis mengurangi waktu setup dan menghilangkan mimpi buruk pemeliharaan.1Workflow lengkap dan dapat disesuaikan mencakup opsi impor fleksibel via email, penyimpanan cloud, atau API. Alat data actions (tindakan data) untuk membersihkan, memformat, dan memperkaya data setelah ekstraksi sangat penting.
Integrasi mulus dengan sistem yang ada seperti konektor pra-bangun untuk software umum seperti QuickBooks dan SAP diperlukan. Platform terbaik menggabungkan mekanisme pembelajaran human-in-the-loop dimana setiap koreksi pengguna digunakan sebagai data pelatihan untuk meningkatkan model.1 Platform menjadi semakin cerdas dan akurat seiring waktu, mengurangi kebutuhan tinjauan manual.
Implementasi Praktis dan Hasil Terukur
Asian Paints, salah satu perusahaan cat terbesar di Asia, mengurangi waktu pemrosesan dokumen dari 5 menit menjadi sekitar 30 detik, menghemat 192 jam kerja setiap bulan.1 Suzano International mengotomatiskan pemrosesan purchase orders dari lebih dari 70 pelanggan, memangkas waktu penyelesaian dari 8 menit menjadi hanya 48 detik—pengurangan waktu 90 persen.
Hometown Holdings, firma manajemen properti, menghemat 4.160 jam karyawan setiap tahun dan melihat peningkatan USD 40.000 dalam Net Operating Income (NOI, Pendapatan Operasional Bersih) setelah mengotomatiskan manajemen faktur properti mereka.1 Pro Partners Wealth, firma akuntansi dan manajemen kekayaan, mencapai tingkat pemrosesan langsung lebih dari 80 persen dan menghemat 40 persen waktu dibandingkan alat OCR mereka sebelumnya.
Untuk akurasi, sistem berbasis AI modern dapat mencapai 95-98 persen, lompatan signifikan dari 80-85 persen yang khas dari OCR berbasis template lama. Untuk Straight-Through Processing (STP, Pemrosesan Langsung)—persentase faktur yang diproses tanpa intervensi manusia—target yang baik untuk sistem yang diimplementasikan dengan baik adalah lebih dari 80 persen.1
Kesimpulan
Transisi dari pemrosesan faktur manual ke workflow otomatis berbasis AI bukan lagi kemewahan tetapi kebutuhan strategis. Dengan memanfaatkan AI untuk menangani tugas ekstraksi data yang membosankan dan rawan kesalahan, tim keuangan dapat fokus pada aktivitas bernilai lebih tinggi seperti analisis keuangan dan manajemen arus kas. Platform modern seperti Nanonets menyediakan alat tidak hanya untuk mengekstrak data dengan akurasi luar biasa tetapi untuk mengotomatiskan seluruh proses end-to-end. Teknologi IDP dapat digunakan untuk dokumen lain selain faktur seperti purchase orders, tanda terima, dan bills of lading.1
Daftar Pustaka
- Jain, Sarthak. "Automating Invoice Data Extraction: An End-to-End Workflow Guide." Nano Nets, 20 Agustus 2025. https://nanonets.com/blog/invoice-data-extraction-a-complete-guide/
- "Intelligent Document Processing Market to grow by USD 7.38 Billion (2024-2028), fueled by big data analytics; Report highlights AI-driven transformation - Technavio." Yahoo Finance UK, 4 Desember 2024. https://uk.finance.yahoo.com/news/intelligent-document-processing-market-grow-224000247.html
- "5 Benefits intelligent document processing brings to content management." CIO, 21 Agustus 2024. https://www.cio.com/article/3489289/5-benefits-intelligent-document-processing-brings-to-content-management.html
