Cos'è l'elaborazione intelligente dei documenti?
L'elaborazione intelligente dei documenti (IDP) sta automatizzando il processo di immissione manuale dei dati da documenti cartacei o immagini di documenti per integrarli con altri processi aziendali digitali. Ad esempio, prendiamo in considerazione un flusso di lavoro di processi aziendali che invia automaticamente gli ordini ai fornitori quando le scorte iniziano a scarseggiare. Sebbene il processo sia automatizzato, nessun ordine viene spedito finché il fornitore non riceve il pagamento. Il fornitore invia una fattura per e-mail e il team addetto alla contabilità inserisce i dati manualmente prima di completare il pagamento, introducendo punti di controllo manuali che creano ostacoli o errori. Invece, i sistemi di IDP estraggono automaticamente i dati delle fatture e li inseriscono nel formato richiesto nel sistema di contabilità. È possibile utilizzare l'elaborazione dei documenti per automatizzarne la gestione mediante il machine learning (ML) e varie tecnologie di intelligenza artificiale (IA).
Quali sono i vantaggi dell'elaborazione intelligente dei documenti?
L'IDP offre una serie di vantaggi per le aziende. Di seguito sono riportati alcuni dei principali.
Scalabilità
L'elaborazione manuale dei documenti può causare errori umani, riducendo l'efficienza dell'azienda. Introduce inoltre dei limiti al numero di documenti che è possibile elaborare contemporaneamente. Con le soluzioni di IDP, è possibile scansionare documenti con precisione su larga scala. Le soluzioni di ML/IA elaborano i documenti senza errori. È possibile gestire le richieste operative più impegnative con maggiore precisione ed efficienza.
Cultura dell’efficienza dei costi
L'automazione dell'elaborazione e dell'analisi dei documenti riduce i costi generali. È possibile automatizzare qualsiasi attività ripetitiva fondamentale per le operazioni e superare i colli di bottiglia, eliminando i costi derivanti dall'inserimento e dall'elaborazione dei dati in modo manuale. È possibile sfruttare l'IDP per aumentare la produttività e semplificare i flussi di lavoro in tutte le operazioni aziendali.
Soddisfazione dei clienti
Con l'IDP, è possibile gestire i documenti dei clienti più velocemente. È possibile utilizzare l'IDP per automatizzare attività come l'onboarding dei clienti, le prenotazioni e i pagamenti che richiedono documentazione. I chatbot possono utilizzare i dati di questi documenti per rispondere alle domande dei clienti in maniera più personalizzata. Fornire risposte e servizi più rapidamente migliora le relazioni con i clienti.
Quali sono i casi d'uso dell'elaborazione intelligente dei documenti?
L'elaborazione intelligente dei documenti (IDP) è utile per le aziende di svariati settori.
Sanità
L'IDP migliora la gestione delle cartelle cliniche. Il settore sanitario ha la necessità di conservare le cartelle cliniche dei pazienti in ogni punto di contatto con un ospedale o un istituto medico. Le aziende sanitarie utilizzano l'IDP per estrarre i dati dalle cartelle cliniche dei pazienti e organizzare meglio i documenti medici. Anche il settore delle assicurazioni sanitarie utilizza l'IDP per verificare le richieste e ridurre la documentazione manuale in questo campo.
Finanza
Il settore finanziario utilizza l'IDP per automatizzare diversi aspetti della gestione delle spese e dell'elaborazione delle fatture. Le aziende possono semplificare la generazione delle note spese estraendo dati da spese, moduli e ricevute aziendali. I dipartimenti finanziari possono gestire i pagamenti di dipendenti e collaboratori con rapidità ed efficienza. Ad esempio, una soluzione IDP può estrarre cifre dai documenti finanziari ed elaborare i dati per i pagamenti futuri.
Settore legale
Le aziende del settore legale possono utilizzare l'IDP per analizzare i contratti. I team legali utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per analizzare i termini e gli obblighi di un contratto legale. Possono estrarre dati da documenti legali e atti giudiziari per costruire casi giuridici più solidi.
Logistica
Le aziende che lavorano nella logistica hanno la necessità di tracciare spedizioni, permessi di transito e altri importanti documenti. Le aziende utilizzano l'IDP per l'elaborazione dei documenti per ridurre la probabilità che un errore umano dia origine a un errore critico. L'IDP aiuta con l'estrazione, la convalida e la classificazione dei dati, in modo che le aziende del settore logistico possano velocizzare le funzioni logistiche.
Risorse umane
Gli agenti delle risorse umane (HR) utilizzano l'IDP per estrarre informazioni importanti dal curriculum di un candidato. Un sistema di IDP consente di risparmiare tempo e garantisce che i team HR si concentrino sulla scelta tra i migliori candidati. Il settore HR utilizza l'IDP anche per gestire le buste paga, l'assegnazione delle ferie e altre funzioni HR.
L'immagine seguente mostra come l'IDP è in grado di estrarre informazioni chiave dalla busta paga di un dipendente, come la retribuzione lorda da inizio anno e i permessi per malattia accumulati.
Quali sono le tecnologie utilizzate nell'elaborazione intelligente dei documenti?
L'IDP utilizza una serie di tecnologie per elaborare diversi tipi di documenti.
Riconoscimento ottico dei caratteri
Il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) converte un'immagine di testo in un formato di testo leggibile dalla macchina. È possibile utilizzare l'OCR per scansionare documenti cartacei e convertirli in immagini con dati di testo ricercabili. L'OCR è fondamentale per l'elaborazione dei documenti perché converte moduli cartacei, ricevute, fatture, contratti, documenti legali e altro in documenti digitalizzati.
Esistono diversi tipi di OCR, ognuno dei quali ha diverse applicazioni:
- Un semplice software OCR utilizza algoritmi di corrispondenza per confrontare le immagini di testo con modelli di pattern di testo e immagini di caratteri
- I software di riconoscimento intelligente dei caratteri (ICR) utilizzano software di ML per elaborare diversi attributi dell'immagine, come curve e linee, per elaborare il testo
- Il riconoscimento intelligente delle parole utilizza principi simili all'ICR, ma si concentra sull'elaborazione di parole intere anziché su quella di singoli caratteri
- Il riconoscimento ottico dei segni utilizza un algoritmo di corrispondenza per identificare sistemi di testo, loghi e filigrane
Elaborazione del linguaggio naturale
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è una tecnologia di ML che consente ai computer di analizzare, interpretare e comprendere il linguaggio umano. I software di NLP elaborano i dati testuali e vocali per analizzare il sentiment, il contenuto o l'intento. L’NLP utilizza una serie di tecnologie, tra cui ML, linguistica computazionale e modelli di deep learning, per elaborare il linguaggio umano. Di seguito sono riportate alcune di queste tecnologie:
- La linguistica computazionale si serve dell'analisi semantica e sintattica per creare strutture che catturino l'essenza del linguaggio umano
- La tecnologia ML consente ai modelli di NLP di migliorare la comprensione delle metafore, dei cambiamenti nella struttura delle frasi, della grammatica, dei colloquialismi, del sarcasmo e di altri elementi del linguaggio umano
- Le reti neurali di deep learning consentono ai computer di riconoscere, classificare e identificare modelli complessi nei dati campione
L’NLP è particolarmente utile quando si lavora con documenti e dati non strutturati, quali registrazioni dal vivo o discorsi umani.
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Automazione robotica dei processi
L'automazione robotica dei processi (RPA) è una forma di tecnologia che facilita la creazione e l'implementazione di software che automatizzano le azioni umane. Con i software RPA è possibile automatizzare i flussi di lavoro aziendali. Ad esempio, un utente può registrare il modo in cui elabora un documento. Il software RPA ripete quindi gli stessi passaggi, eliminando la necessità di operazioni manuali di elaborazione dei documenti. È possibile utilizzare l'RPA per automatizzare qualsiasi processo, dall'estrazione all'acquisizione dei dati e altro ancora.
Come funziona l'elaborazione intelligente dei documenti?
L'IDP è in grado di interpretare, classificare ed estrarre dati da una molteplicità di tipi di documenti, che vanno dai dati strutturati ai testi non strutturati come e-mail o report. Di seguito è riportata una panoramica del processo.
Classificazione dei documenti
Il primo passo nell'IDP è l'acquisizione e la classificazione dei documenti. Ciò comporta l'importazione di documenti cartacei e digitali nel sistema. Gli strumenti di elaborazione dei documenti utilizzano l'IA per riconoscere e classificare i diversi tipi di documenti scansionati, come fatture, ordini di acquisto o contratti legali. Questa classificazione è fondamentale per determinare le fasi di elaborazione successive per ogni tipo di documento.
Estrazione di dati
Dopo la classificazione, il sistema estrae i dati pertinenti dai documenti. Utilizzando l'OCR e l'NLP, i sistemi di IDP identificano con precisione informazioni specifiche come date, importi o nomi.
Dopo l'estrazione, il sistema esegue anche la convalida dei dati per garantirne l'accuratezza. Ad esempio, il sistema potrebbe incrociare i dati estratti con i database esistenti o utilizzare regole predefinite per verificare la presenza di errori.
Elaborazione di dati
Dopo la convalida, i dati estratti vengono elaborati in base al loro scopo. Ad esempio, i dati delle fatture potrebbero essere indirizzati per l'elaborazione dei pagamenti e i dettagli del contratto potrebbero essere inviati a una piattaforma legale. Il sistema di IDP si integra con altri sistemi aziendali, come quelli di pianificazione delle risorse aziendali (ERP) e di gestione delle relazioni con i clienti (CRM), per un flusso di dati senza interruzioni e l'automazione delle azioni in base ai dati elaborati.
Apprendimento continuo
Una funzionalità fondamentale dei sistemi di IDP è la loro capacità di apprendere e migliorare nel tempo. Utilizzando algoritmi di ML, i sistemi imparano dagli errori precedenti e si adattano alle modifiche nei formati dei documenti per migliorarne la precisione. Il processo di apprendimento continuo garantisce che il sistema rimanga efficace anche con l'evoluzione delle esigenze aziendali e dei tipi di documenti.
Report e analisi
I sistemi di IDP possono tenere traccia di metriche come il tempo di elaborazione, i tassi di errore e i volumi di velocità di trasmissione effettiva. Possono essere ulteriormente elaborati dall'analisi aziendale per ottenere informazioni che aiutino a identificare i colli di bottiglia, migliorare i flussi di lavoro e prendere decisioni basate sui dati per migliorare l'efficienza complessiva.
In che modo AWS può aiutarti con l'elaborazione intelligente dei documenti?
Amazon Web Services (AWS) offre due servizi per supportare i requisiti del gestore dell'elaborazione intelligente dei documenti (IDP).
Amazon Textract semplifica l'estrazione automatica di grafia, elementi di layout, testo stampato e dati da qualsiasi documento. Utilizza il ML per leggere, elaborare e comprendere qualsiasi tipo di documento senza ricorrere all'interazione manuale. Con Amazon Textract è possibile:
- estrarre informazioni vitali dai documenti aziendali con un alto grado di precisione,
- dimensionare la pipeline di elaborazione dei documenti in modo da avere la flessibilità necessaria per adattarsi alle richieste del mercato,
- automatizzare l'elaborazione dei dati in un ambiente sicuro che soddisfa gli standard di conformità.
Amazon Comprehend è un servizio di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che utilizza il ML per scoprire informazioni e connessioni preziose nel testo. Si tratta di un servizio completamente gestito e continuamente ottimizzato grazie al quale è possibile evitare di gestire il dimensionamento delle risorse o la manutenzione del codice e dei dati di addestramento. Con Amazon Comprehend, è possibile:
- ricavare informazioni preziose dal testo in qualsiasi forma di documento,
- semplificare la pipeline di elaborazione dei documenti estraendo sentiment, testo, frasi o argomenti,
- identificare e cancellare le informazioni di identificazione personale (PII) dai documenti privati.
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