Что такое интеллектуальная обработка документов?

Переиздано Платоном

Читают: 0

Интеллектуальная обработка документов (IDP) относится к автоматизации извлечения данных из неструктурированных документов. Это устраняет необходимость ручного ввода данных, уменьшает количество ошибок и повышает эффективность управления документами.

Когда мы вступаем в шестое десятилетие информационного века, данные стали валютой делового мира. Однако считается, что подавляющее большинство данных компании остаются неструктурированными, принимая форму письменного текста, который можно найти в различных формах, таких как отчеты, контракты и электронные письма.

Ручной процесс сопоставления этой информации требует значительного количества времени и ресурсов, что в конечном итоге приводит к недоиспользованию или обременению самого ценного актива компании — ее человеческого таланта.

IDP все чаще используется в различных отраслях, таких как финансы, здравоохранение и правительство, для автоматизации многих документоемких задач, таких как обработка счетов, управление контрактами и отчетность о соответствии, среди прочего.

IDP также используется для извлечения информации из неструктурированных данных во многих документах, тем самым повышая стратегическую ценность бизнес-операций.

По Исследования проливов, мировой рынок интеллектуальной обработки документов (IDP) оценивался в 1,035.81 2021 млн долларов США в 6,382.52 году и, как ожидается, достигнет 2027 35.4 млн долларов США к 2021 году, при этом совокупный годовой темп роста (CAGR) составит 2027% в период с XNUMX по XNUMX год. период, Североамериканский регион, как ожидается, будет занимать наибольшую долю рынка в мире.

Что такое интеллектуальная обработка документов?

IDP или интеллектуальная обработка документов — это программное обеспечение, которое автоматизирует процесс извлечения, обработки и анализа важных данных документов для бизнес-операций. Такие решения являются ключом к модернизации и оптимизации часто устаревших, ручных и медленных процессов, связанных с обработкой документов.

«Интеллект» в IDP исходит из использования инструментов искусственного интеллекта (ИИ) для извлечения данных. ИИ способен выполнять повторяющиеся задачи без когнитивных ограничений человека; на самом деле ИИ может давать более точные результаты, поскольку он продолжает обрабатывать и учиться.

Как работает интеллектуальная обработка документов?

Интеллектуальная обработка документов (IDP) обычно включает в себя комбинацию методов оптического распознавания символов (OCR), машинного обучения (ML) и обработки естественного языка (NLP) для извлечения структурированных данных из неструктурированных документов. Вот общий обзор того, как работает IDP:

OCR используется для распознавания и извлечения текста из изображений или отсканированных документов, преобразовывая их в машиночитаемый текст.
Извлеченный текст затем обрабатывается с использованием методов NLP для идентификации и извлечения соответствующих данных, таких как имена, адреса, даты и числа.
Алгоритмы машинного обучения обучаются на большом наборе данных помеченных документов для распознавания и извлечения определенной информации/полей из счетов-фактур, форм или контрактов.
Затем структурированные данные проверяются и очищаются, а любые отсутствующие или неверные данные исправляются или помечаются для проверки вручную.
Конечным результатом является структурированный формат данных, который можно легко интегрировать в другие системы, такие как базы данных или инструменты бизнес-аналитики, для дальнейшего анализа и составления отчетов.

IDP может учиться и адаптироваться к конкретным требованиям различных типов документов и отраслей, что делает его гибким и универсальным. IDP также позволяет обрабатывать большие объемы неструктурированных данных, что делает его эффективным решением для автоматизации задач с интенсивным использованием данных, таких как обработка счетов, управление контрактами и отчетность о соответствии.

В чем разница между IDP и автоматизированной обработкой документов?

Важность интеллектуальной обработки документов (IDP) и автоматизированной обработки документов (ADP) невозможно переоценить в современной бизнес-среде.

Поскольку объем, сложность и скорость поступающих данных продолжают расти, ручная обработка становится все более неэффективной и дорогостоящей. Как IDP, так и ADP автоматизируют повторяющиеся и трудоемкие задачи, связанные с обработкой документов, такие как ручной ввод данных, уменьшение количества ошибок и повышение эффективности. Они также обеспечивают лучшее понимание и принятие решений, извлекая информацию из неструктурированных данных.

Хотя IDP и ADP являются технологиями, которые автоматизируют процесс извлечения данных из неструктурированных документов, между ними есть некоторые ключевые различия:

IDP использует передовые технологии, такие как машинное обучение (ML) и обработку естественного языка (NLP), для извлечения данных из неструктурированных документов, тогда как ADP в основном опирается на технологию оптического распознавания символов (OCR).
IDP более сложен в своей способности понимать и извлекать сложные данные, такие как текст, числа и даты, а также может обрабатывать различные типы документов и отраслей, в то время как ADP больше ориентирован на распознавание и извлечение текста из изображений или отсканированных документов.
IDP может учиться и адаптироваться к конкретным требованиям различных типов документов и отраслей, а также может давать более точные результаты по мере продолжения обработки и обучения, в то время как ADP более ограничен в своей способности адаптироваться к различным типам документов и отраслям.
IDP является более гибким и универсальным, чем ADP, позволяя обрабатывать большие объемы неструктурированных данных, что делает его эффективным решением для автоматизации задач с интенсивным использованием данных, таких как обработка счетов, управление контрактами и отчетность о соответствии. ADP больше ориентирован на распознавание и извлечение текста из изображений или отсканированных документов.

Преимущества интеллектуальной обработки документов

IDP — это мощная технология, которая может помочь предприятиям оптимизировать свои операции за счет более эффективного управления данными, повысить прибыль и повысить конкурентоспособность в современной быстро меняющейся бизнес-среде, основанной на данных. Преимущества IDP многочисленны и имеют далеко идущие последствия, и компании всех типов и размеров быстро осознают ценность этой технологии для оптимизации своей деятельности и повышения прибыли.

Вот некоторые из основных преимуществ IDP:

Повышенная эффективность: IDP устраняет необходимость ручного ввода данных, который может быть медленным, дорогостоящим и подвержен ошибкам. Автоматизируя процесс извлечения данных из неструктурированных документов, IDP может значительно повысить эффективность бизнес-операций. Это может привести к экономии средств, а также к более быстрому времени обработки, что может быть особенно полезно для предприятий, которые имеют дело с большими объемами неструктурированных данных.
Повышенная точность: A Исследовательская работа 2008 проанализировано возникновение человеческих ошибок при обработке данных. Согласно этому исследованию, вероятность человеческой ошибки при ручном вводе данных в простые электронные таблицы составляет от 18% до 40%. В сложных электронных таблицах эта вероятность возрастает до 100%. Ошибка возникает не потому, что люди некомпетентны, а потому, что даже компетентный обработчик данных — человек, что, как говорится, является необходимым условием для «ошибки». Решения IDP имеют точность не менее 95% и могут устранить дорогостоящие и серьезные ошибки, связанные с ручной обработкой документов.
Экономия средств. Автоматизируя повторяющиеся и трудоемкие задачи, IDP может значительно снизить трудозатраты. Кроме того, IDP может помочь сократить расходы, связанные с ошибками и неточностями, которые могут возникнуть при ручном вводе данных.
Безопасность данных: IDP может извлекать данные безопасным и совместимым образом, соблюдая такие правила, как Общий регламент по защите данных (GDPR) и Закон о переносимости и подотчетности медицинского страхования (HIPAA). Это гарантирует, что конфиденциальная информация защищена и что предприятия соблюдают соответствующие правила.
Лучшее принятие решений: IDP позволяет легко извлекать ценную информацию из неструктурированных данных, делая процесс принятия решений проще и точнее. Это может быть особенно полезно для предприятий, которым необходимо принимать решения на основе данных, таких как финансы, здравоохранение и правительство.
Масштабируемость: IDP может обрабатывать большие объемы неструктурированных данных, что вызывает все большую озабоченность у многих компаний. Эта технология может масштабироваться в соответствии с потребностями организаций любого размера, что делает ее эффективным решением для автоматизации задач с интенсивным использованием данных, таких как обработка счетов, управление контрактами и отчетность о соответствии.
Адаптивность: IDP может учиться и адаптироваться к конкретным требованиям различных типов документов и отраслей, что делает его универсальным и гибким решением для бизнеса. Это может помочь гарантировать, что технология способна эффективно извлекать данные из самых разных неструктурированных документов.
Интеграция: IDP может легко интегрироваться с другими системами, такими как базы данных или инструменты бизнес-аналитики, для дальнейшего анализа и составления отчетов. Это позволяет предприятиям легко получать доступ к извлеченным данным и использовать их без необходимости вручную вводить их в другую систему.

IDP может повысить качество обслуживания как сотрудников, так и клиентов, устраняя необходимость внесения исправлений вручную, что приводит к более быстрому утверждению и сокращению времени обработки. Это также увеличивает операционную масштабируемость, позволяя ценным человеческим ресурсам сосредоточиться на более когнитивных задачах, а не на ручных исправлениях. Благодаря точности документов >95% предприятия могут привлечь больше клиентов без увеличения численности персонала или затрат на обучение и переподготовку. Решение также обеспечивает надежность, предоставляя точные и безошибочные данные, на которые могут положиться команды. Кроме того, IDP снижает затраты на обработку одного документа, устраняя затраты на ввод данных вручную и требуя только стоимости решения IDP, что позволяет оптимизировать затраты ресурсов.

Варианты использования для интеллектуальной обработки документов

Использование IDP не ограничивается конкретным сектором, его можно применять в различных отраслях и использовать для автоматизации множества различных типов задач. Автоматизируя задачи извлечения данных, можно ускорить процессы как в плане объективного времени выполнения задачи, так и за счет предотвращения ошибок, которые обычно связаны с процессами извлечения данных вручную. Например, без системы IDP ручное извлечение 10,000 10,000 точек данных в день заняло бы 95 500 минут. Однако с системой IDP даже с точностью 5,000 % потребуется исправить только 50 значений, что сократит общее время до XNUMX минут. Это приводит к снижению усилий на XNUMX%.

Обработка счетов: IDP можно использовать для автоматизации процесса извлечения данных из счетов, таких как информация о поставщике, номера заказов на покупку и сведения о позициях. Это может помочь повысить эффективность и точность бухгалтерских и финансовых операций, а также упростить процесс учета кредиторской задолженности.
Управление контрактами: IDP можно использовать для извлечения данных из юридических контрактов, таких как условия, даты истечения срока действия и ключевые показатели эффективности. Это может помочь автоматизировать процесс управления контрактами, а также снизить риск ошибок и несоблюдения требований.
Отчетность о соответствии: IDP можно использовать для извлечения данных из нормативных документов, таких как налоговые декларации, отчеты о безопасности и другие документы, связанные с соблюдением требований. Это может помочь автоматизировать процесс отчетности о соответствии, а также снизить риск ошибок и несоблюдения требований.
Обработка резюме/CV: IDP можно использовать для извлечения данных из резюме и CV, таких как контактная информация кандидата, образование и опыт работы, навыки и квалификация. Это может помочь автоматизировать процесс проверки резюме и отбора кандидатов, ускоряя процесс найма.
Анализ юридических документов: IDP можно использовать для извлечения данных из юридических документов, таких как контракты, соглашения и судебные приказы. Это может помочь автоматизировать процесс извлечения данных из неструктурированных юридических рукописей, наполненных жаргоном.
Обработка страховых требований: IDP можно использовать для извлечения данных из страховых требований, таких как информация о держателях полисов, сведения о требованиях и медицинские документы. Это может помочь автоматизировать обработку претензий, а также снизить риск ошибок и неточностей.
Управление цепочкой поставок: IDP можно использовать для извлечения данных из отгрузочных документов, заказов на поставку и других документов, связанных с цепочкой поставок. Это может помочь повысить эффективность логистических операций, а также снизить риск ошибок и неточностей.
Управление человеческими ресурсами: IDP можно использовать для извлечения данных из документов сотрудников, таких как резюме, контракты и оценки эффективности. Это может помочь автоматизировать процесс управления персоналом, а также снизить риск ошибок и неточностей.
Финансовый анализ: IDP можно использовать для извлечения данных из финансовых документов, таких как банковские выписки, кредитные отчеты и заявки на получение кредита. Это может помочь автоматизировать процесс финансового анализа, а также снизить риск ошибок и неточностей.
Исследования и разработки: IDP можно использовать для извлечения данных из научных работ, исследовательских статей и технических документов. Это может помочь автоматизировать процесс исследования, а также снизить риск ошибок и неточностей.

Вышеупомянутые приложения IDP делают его универсальной и ценной технологией для предприятий всех типов и размеров. Вот несколько примеров того, как различные сектора могут извлечь выгоду из IDP:

Финансы: IDP может автоматизировать процесс извлечения данных из финансовых документов, таких как счета-фактуры, банковские выписки и контракты. Это может помочь повысить точность и эффективность бухгалтерских и финансовых операций, а также снизить риск ошибок и мошенничества.
Здравоохранение: IDP можно использовать для извлечения данных из медицинских карт и других медицинских документов, таких как страховые претензии, результаты лабораторных исследований и информация о пациентах. Это может помочь повысить качество обслуживания, а также сократить расходы за счет автоматизации процесса извлечения данных из неструктурированных документов.
Правительство: IDP можно использовать для извлечения данных из государственных документов, таких как налоговые декларации, лицензии и разрешения. Это может помочь повысить эффективность государственных операций, а также снизить риск ошибок и мошенничества.
Розничная торговля и логистика: IDP можно использовать для автоматизации процесса извлечения данных из счетов-фактур и других документов, связанных с розничными и логистическими операциями. Это может помочь повысить эффективность управления запасами, а также снизить затраты, связанные с ошибками и неточностями.
Юридический: IDP можно использовать для извлечения данных из юридических документов, таких как контракты, соглашения и судебные приказы. Это может помочь автоматизировать процесс извлечения данных из неструктурированных документов, а также снизить затраты, связанные с ошибками и неточностями.
Недвижимость: IDP можно использовать для извлечения данных из документов о недвижимости, таких как права собственности, договоры купли-продажи и договоры аренды. Это может помочь автоматизировать процесс извлечения данных из неструктурированных документов, а также снизить затраты, связанные с ошибками и неточностями.
Исследования и разработки: IDP можно использовать для извлечения данных из научных работ, исследовательских статей и технических документов. Это может помочь автоматизировать процесс исследования, облегчив сбор и анализ больших объемов информации. Например, IDP можно использовать для извлечения данных из статей и документов в определенной области исследований, что упрощает выявление тенденций, закономерностей и связей. IDP также можно использовать для извлечения данных из академических журналов, что позволяет исследователям быстро и легко находить релевантную литературу в своей области.
Academia: IDP можно использовать для извлечения данных из резюме студентов и форм заявлений, что упрощает обработку заявлений и выявление потенциальных кандидатов. IDP также можно использовать для извлечения данных из записей учащихся, таких как оценки и посещаемость, что упрощает отслеживание успеваемости учащихся и определение областей, в которых учащимся может потребоваться дополнительная поддержка.

Как выбрать правильное решение IDP для вашего бизнеса?

При выборе решения IDP важно учитывать несколько факторов, чтобы убедиться, что решение соответствует конкретным потребностям вашей организации. Во-первых, точность является решающим фактором, который следует учитывать. Ищите решение с высоким уровнем точности, в идеале выше 95%.

Затем подумайте о масштабируемости и убедитесь, что решение может обрабатывать тот объем данных, который обрабатывает ваша организация. Также важно найти решение, которое легко интегрируется с вашими существующими системами и рабочим процессом.

Гибкость также является ключевым фактором, поскольку решение должно быть настроено в соответствии с конкретными потребностями вашей организации. Кроме того, важно убедиться, что поставщик обеспечивает хорошую поддержку, включая регулярные обновления и техническое обслуживание.

При выборе решения IDP нельзя упускать из виду безопасность; вам следует искать решение, соответствующее отраслевым стандартам безопасности и защиты данных. Наконец, сравните цены на различные решения, чтобы убедиться, что вы получаете наилучшее соотношение цены и качества. Также важно искать решение, которое было успешно реализовано в сценариях использования, аналогичных вашей отрасли или бизнесу.

При оценке решения IDP важно учитывать следующие четыре основных требования:

Основная потребность 1: основные возможности решения, включая возможность помечать нечитаемые документы или поля для вмешательства человека, что снижает нагрузку на процесс проверки качества человеком.

Основная потребность 2: технологическая экосистема поставщика, которая должна позволять реализовать весь потенциал автоматизации и поддержки будущих обновлений и устранения неполадок.

Основная потребность 3: послепродажная поддержка и передача технологических знаний от поставщика, что важно, поскольку рынок IDP все еще находится на ранней стадии.

Основная потребность 4: цена и потенциал снижения затрат решения, поскольку доступны различные модели ценообразования, такие как фиксированная цена, ценообразование в зависимости от объема и сложности и ценообразование в зависимости от точности результатов.

Нанонец МВП

Nanonets — это интеллектуальный инструмент обработки документов, использующий машинное обучение для автоматизации процесса извлечения данных из документов. Он использует комбинацию оптического распознавания символов (OCR) и алгоритмов глубокого обучения для точного извлечения данных из различных типов документов, таких как счета-фактуры, квитанции и контракты. Пользователь может обучить модель Nanonets, предоставив ей образцы документов и соответствующие данные, которые следует извлечь из них. После обучения модели ее можно использовать для автоматического извлечения данных из новых документов с высокой точностью. Кроме того, Nanonets также предоставляет удобный интерфейс, который помогает пользователям просматривать и исправлять любые ошибки в извлеченных данных.

OCR: Nanonets использует передовую технологию OCR для точного распознавания текста, цифр и других символов в документах, включая рукописный текст и машинопечатный текст.
Глубокое обучение: Nanonets использует алгоритмы глубокого обучения для понимания контекста данных и их точного извлечения даже из сложных и неструктурированных документов.
Настраиваемость: Nanonets позволяет пользователям обучать свои собственные модели, предоставляя образцы документов и соответствующие данные, которые следует извлечь из них. Пользователь также может настроить модель, изменив правила извлечения.
Удобный интерфейс: Nanonets предоставляет удобный интерфейс, который позволяет пользователям легко просматривать и исправлять любые ошибки в извлеченных данных. Пользователи также могут экспортировать извлеченные данные в различные форматы, такие как CSV, JSON и Excel.
Многоязычная поддержка: Nanonets поддерживает несколько языков, что позволяет пользователям извлекать данные из документов, написанных на разных языках.
Интеграция API: Nanonets предоставляет API, который позволяет пользователям интегрировать решение IDP с другими инструментами и системами, такими как бухгалтерское программное обеспечение, системы планирования ресурсов предприятия (ERP) и платформы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM).
Масштабируемость: Nanonets — это масштабируемое решение, способное обрабатывать большие объемы документов и данных, что делает его подходящим для предприятий любого размера.

Nanonets предлагает несколько преимуществ в качестве решения IDP, таких как способность обрабатывать широкий спектр типов документов, высокий уровень точности и простота использования. С помощью Nanonets пользователи могут быстро и легко извлекать данные из документов, что может сэкономить им значительное количество времени и усилий.

Навынос

ИИ коренным образом меняет методы работы бизнеса, как паровая энергия сделала промышленность в 18 веке. Компании, которые могут эффективно использовать передовые технологии, такие как IDP, будут иметь значительные преимущества с точки зрения эффективности и результативности. Эти технологии позволяют автоматизировать процессы, снижая количество ошибок и повышая эффективность. Важно помнить, что платформы автоматизации на основе ИИ — это не волшебные решения, а результат тщательного планирования и сотрудничества между экспертами для решения реальных проблем.

В связи с растущим спросом на автоматизацию и растущей важностью данных IDP может сыграть жизненно важную роль в формировании будущего бизнеса. Настало время инвестировать в IDP, потому что те, кто это сделает, будут теми, кто пожинает плоды в долгосрочной перспективе.