OCR e riconoscimento automatico delle fatture: un vero risparmio di tempo

OCR e riconoscimento automatico delle fatture: trasformare l'inserimento contabile

L'inserimento manuale delle fatture rimane uno dei compiti più dispendiosi in termini di tempo per i servizi contabili. Riportare a mano importi, numeri IVA, date di scadenza o dettagli dei fornitori mobilita ore di lavoro ripetitivo ed espone l'azienda a errori di battitura. L'OCR (Optical Character Recognition, o riconoscimento ottico dei caratteri) applicato al riconoscimento automatico delle fatture cambia questo scenario estraendo le informazioni direttamente da un documento digitalizzato o un PDF.

Questo articolo spiega il funzionamento di queste tecnologie, i loro contributi concreti in termini di produttività, i loro limiti, nonché i punti da verificare prima di adottarle.

Cos'è l'OCR applicato alle fatture?

L'OCR è una tecnologia che converte un'immagine di testo — proveniente da una scansione, una foto o un PDF — in dati testuali utilizzabili da un computer. Storicamente utilizzata per digitalizzare libri o corrispondenza, si è specializzata per rispondere alle esigenze specifiche dell'elaborazione documentale aziendale.

Dall'OCR grezzo all'estrazione strutturata

Un OCR classico si limita a trasformare un'immagine in una stringa di caratteri. Per una fattura, questo non è sufficiente: è necessario identificare quale testo corrisponde all'importo totale, alla data, al numero di fattura o all'aliquota IVA. Questo è il ruolo del riconoscimento intelligente dei documenti, a volte indicato con gli acronimi IDP (Intelligent Document Processing) o OCR «intelligente». Queste soluzioni combinano generalmente l'OCR con modelli di apprendimento automatico in grado di comprendere la struttura di un documento.

Il ruolo dell'intelligenza artificiale

Gli strumenti recenti si basano su algoritmi addestrati su grandi volumi di fatture con layout vari. Imparano a riconoscere le aree pertinenti, anche quando la disposizione cambia da un fornitore all'altro. Alcuni integrano tecniche di elaborazione del linguaggio naturale per interpretare il contesto e ridurre le confusioni, ad esempio tra una data di fattura e una data di scadenza.

Come funziona il riconoscimento automatico delle fatture?

L'elaborazione di una fattura da parte di un software di acquisizione segue generalmente diverse fasi complementari.

1. Acquisizione e preparazione del documento

La fattura entra nel sistema in diverse forme: allegato di un'e-mail, file caricato su una piattaforma, documento scansionato o fotografato. Una fase di pre-elaborazione migliora spesso la qualità dell'immagine (raddrizzamento, correzione del contrasto, eliminazione del rumore) al fine di facilitare la lettura.

2. Estrazione dei dati

Il motore OCR legge il documento e l'algoritmo di estrazione identifica i campi chiave: identità del fornitore, numero di fattura, data, importo imponibile, importo IVA, totale IVA inclusa, condizioni di pagamento. Possono essere riconosciute anche le righe di dettaglio (descrizione degli articoli, quantità, prezzi unitari).

3. Verifica e convalida

I dati estratti vengono confrontati con regole di coerenza: controllo del calcolo dell'IVA, riconciliazione con un ordine di acquisto o un contratto, rilevamento dei duplicati. Quando il software rileva un'incertezza, segnala il campo interessato affinché un operatore lo verifichi. Questa supervisione umana rimane un elemento importante del processo.

4. Integrazione nel sistema contabile

Una volta convalidati, i dati vengono trasmessi al software di contabilità o all'ERP, spesso tramite un'interfaccia o un'API. La fattura viene quindi registrata, archiviata e pronta per il pagamento o il controllo.

I principali risparmi di tempo

Il vantaggio principale di queste tecnologie risiede nella riduzione delle manipolazioni manuali. Diversi benefici emergono frequentemente nei feedback delle aziende.

Meno inserimento manuale

Invece di ricopiare ogni campo, il contabile si concentra sulla verifica e sull'elaborazione dei casi particolari. Il tempo dedicato all'inserimento può essere notevolmente ridotto, in particolare per volumi elevati di fatture ricorrenti.

Un'elaborazione più rapida

L'automazione accelera il ciclo di elaborazione, dalla ricezione della fattura alla sua contabilizzazione. Ciò può facilitare il rispetto dei termini di pagamento e limitare i ritardi che potrebbero generare penali o compromettere la relazione con il fornitore.

Una riduzione degli errori di trascrizione

Eliminando una parte dell'inserimento umano, l'OCR tende a ridurre gli errori di trascrizione, come l'inversione di cifre in un importo. I controlli automatici di coerenza aggiungono un filtro supplementare, anche se non sostituiscono una rilettura.

Una migliore tracciabilità

I documenti digitalizzati e indicizzati sono più facili da trovare rispetto a una pila di carte. La ricerca per fornitore, per data o per importo diventa quasi immediata, il che semplifica i controlli interni e la preparazione degli audit.

OCR e fatturazione elettronica: un contesto favorevole

L'ascesa della fatturazione elettronica modifica il ruolo dell'OCR. Quando una fattura viene trasmessa in un formato strutturato (ad esempio un file XML conforme agli standard europei, o un formato ibrido che associa PDF e dati strutturati), le informazioni sono già leggibili direttamente dai software, senza ricorrere all'OCR.

L'OCR conserva comunque la sua utilità per le fatture ricevute sotto forma di immagini o PDF non strutturati, ancora molto diffuse. Molte organizzazioni gestiscono quindi un periodo di transizione durante il quale i due approcci coesistono. Comprendere questa articolazione aiuta a scegliere gli strumenti adatti.