Что такое интеллектуальная обработка документов?
Интеллектуальная обработка документов (IDP) автоматизирует процесс ручного ввода данных из бумажных документов или изображений, позволяя интегрировать его с другими цифровыми бизнес-процессами. Для примера давайте рассмотрим рабочий процесс, который автоматически отправляет заказы поставщикам при снижении уровня запасов. Даже если процесс полностью автоматизирован, заказ не будет доставлен до получения оплаты поставщиком. Поставщик отправляет счет-фактуру по электронной почте, которую для оплаты нужно вручную обработать в отделе по работе с поставщиками. Выполняемые вручную контрольные точки создают узкие места или могут стать причиной ошибок. Чтобы избавиться от них, системы IDP автоматически извлекают данные из счетов-фактур и вводят их в бухгалтерскую систему в требуемом формате. Вы можете использовать обработку документов для автоматизации работы с документами, применяя технологии машинного обучения и искусственного интеллекта.
В чем преимущества интеллектуальной обработки документов?
IDP предлагает ряд преимуществ для бизнеса. Некоторые из них перечислены ниже.
Масштабируемость
Ручная обработка документов может приводить к ошибкам и снижению эффективности бизнеса. Также она налагает определенные ограничения на количество одновременно обрабатываемых документов. С помощью решений IDP вы сможете сканировать документы с высоким уровнем точности в любом масштабе. Решения машинного обучения и искусственного интеллекта обрабатывают документы без ошибок. Вы сможете решать сложные эксплуатационные задачи с более высокой точностью и эффективностью.
Экономичность
Автоматизация обработки и анализа документов снижает накладные расходы. Вы можете автоматизировать любые повторяющиеся задачи, которые важны в вашей работе, преодолевать узкие места и устранять затраты, связанные с ручным вводом и обработкой данных. Вы можете использовать IDP для повышения производительности и оптимизации рабочих процессов в любых бизнес-операциях.
Удовлетворение потребностей клиентов
С помощью IDP вы можете быстрее обрабатывать документы клиентов. IDP помогает автоматизировать любые задачи, связанные с документами, такие как регистрация клиентов, бронирование и обработка платежей. Чат-боты могут использовать данные из клиентских документов для более персонализированного ответа на запросы. Повышение скорости предоставления ответов и услуг улучшает отношения с клиентами.
Какие есть примеры реального использования интеллектуальной обработки документов?
Интеллектуальная обработка документов полезна организациям в самых разных отраслях.
Здравоохранение
Интеллектуальная обработка документов улучшает управление медицинскими записями. Отрасль здравоохранения должна вести безупречный учет пациентов на всех этапах их взаимодействия с больницей или другим медицинским учреждением. Медицинские компании используют IDP для извлечения данных из карт пациентов и улучшения структуризации медицинских документов. Отрасль медицинского страхования также использует IDP для проверки исков и сокращения ручного документооборота в этой области.
Финансы
Финансовый сектор использует IDP для автоматизации нескольких аспектов в управлении расходами и обработке счетов. Компании могут упростить создание отчетов о расходах, извлекая данные из счетов, форм и квитанций. Финансовые отделы могут быстро и эффективно управлять выплатами сотрудникам и подрядчикам. Например, решение IDP может извлекать суммы из финансовых документов и обрабатывать данные для будущих платежей.
Юридическая информация
Компании в юридическом секторе могут использовать IDP для анализа контрактов. Юридические отделы используют обработку естественного языка (NLP) для анализа условий и обязательств юридического договора. Они также могут извлекать данные из юридических документов и судебных протоколов, чтобы лучше подготовиться к судебным делам.
Логистика
Компании в сфере логистики должны отслеживать поставки, разрешения на проезд и другие важные документы. Такие компании используют обработку документов, чтобы снизить вероятность ошибок из-за человеческого фактора. IDP помогает извлекать, проверять и классифицировать данные, чтобы помочь компаниям логистического сектора ускорить управление логистикой.
Подбор персонала
Специалисты по подбору персонала используют IDP для извлечения основной информации из резюме кандидата. Система IDP экономит время и позволяет отделам кадров сосредоточиться на выборе лучших кандидатов. Также в отрасли управления персоналом IDP применяется при управлении заработной платой, распределении отпусков и для других целей.
На следующем рисунке показано, как IDP позволяет извлечь ключевую информацию из квитанции о заработной плате сотрудника, например общую сумму выплат за текущий год и накопленное количество отгулов по болезни.
Какие технологии используются в интеллектуальной обработке документов?
IDP использует ряд технологий для обработки разных типов документов.
Оптическое распознавание символов
Оптическое распознавание символов (OCR) позволяет преобразовать изображение текста в машиночитаемый текстовый формат. С помощью OCR можно сканировать бумажные документы и получать изображения с возможностью поиска по тексту. OCR играет важную роль в обработке документов, поскольку создает оцифрованные документы на основе бумажных бланков, квитанций, счетов-фактуры, контрактов, юридических документов и так далее.
Различают несколько типов OCR с разными областями применения.
- Программное обеспечение для простого распознавания текста использует алгоритмы сопоставления для сравнения текстовых изображений с шаблонами текстов и шрифтов.
- Программное обеспечение для интеллектуального распознавания символов использует системы машинного обучения для обработки разных атрибутов изображения, таких как кривые и линии.
- Интеллектуальное распознавание слов работает примерно так же, как интеллектуальное распознавание символов, но умеет выделять сразу целые слова, а не отдельные символы.
- Оптическое распознавание знаков использует алгоритм сопоставления для поиска текстовых систем, логотипов и водяных знаков.
Обработка естественного языка
Обработка естественного языка (NLP) – это технология машинного обучения, которая позволяет компьютерам анализировать, интерпретировать и понимать человеческий язык. Программное обеспечение NLP обрабатывает текстовые и голосовые данные для анализа настроения, смысла или намерений. Для обработки человеческого языка в системах NLP используется целый ряд технологий, в том числе машинное обучение, компьютерная лингвистика и модели глубокого обучения. Далее перечислены некоторые технологии.
- Компьютерная лингвистика применяет семантический и синтаксический анализ для создания платформ, правильно отражающих суть человеческого языка.
- Технологии машинного обучения позволяют моделям NLP лучше понимать метафоры, изменения в структуре предложений, грамматику, разговорные выражения, сарказм и другие важные элементы человеческой речи.
- Нейронные сети глубокого обучения позволяют компьютерам распознавать, классифицировать и идентифицировать сложные закономерности в выборке данных.
NLP наиболее эффективна в работе с неструктурированными документами и данными, например для анализа прямых трансляций и разговоров.
Подробнее об обработке естественного языка (NLP)
Роботизированная автоматизация процессов
Роботизированная автоматизация процессов (RPA) – это технология, которая облегчает создание и развертывание программного обеспечения, автоматизируя действия человека. С помощью программного обеспечения RPA вы можете автоматизировать бизнес-процессы. Например, пользователь может записать процесс обработки документа. На основе этих данных программное обеспечение RPA повторит действия пользователя, избавляя от необходимости ручной обработки документов. С помощью RPA можно автоматизировать любой процесс, в том числе извлечение или сбор данных.
Как работает интеллектуальная обработка документов (IDP)?
Интеллектуальная обработка документов (IDP) позволяет анализировать, классифицировать и извлекать данные из документов разных форматов: от структурированных данных до неструктурированных текстов, таких как электронные письма или отчеты. Ниже приведен обзор процесса.
Классификация документов
Первым шагом в процесса интеллектуальной обработки документов является сбор и классификация документов. Сюда входит импорт как бумажных, так и цифровых документов. Инструменты обработки документов применяют искусственный интеллект для распознавания и классификации отсканированных документов разных типов: счета-фактуры, заказы на покупку, юридические контракты и так далее. Эта классификация имеет решающее значение, поскольку на ней основан выбор последующих этапов обработки для каждого типа документов.
Извлечение данных
После классификации система извлекает из документов подходящие данные. Используя OCR и NLP, системы IDP точно идентифицируют конкретную информацию, в том числе даты, суммы и имена.
После извлечения данных система проверяет их, чтобы обеспечить хорошую точность. Например, система может проверять извлеченные данные по существующим базам данных или применять предопределенные правила для поиска ошибок.
Обработка данных
После проверки извлеченные данные обрабатываются в соответствии с их назначением. Например, данные счетов-фактур могут быть направлены на обработку платежей, а сведения о контрактах можно передать в юридическую систему. Система IDP интегрируется с ERP, CRM другими бизнес-системами для организации бесперебойного потока данных и автоматизации действий на основе обработанных данных.
Непрерывное обучение
Ключевой особенностью систем IDP является способность учиться и совершенствоваться с течением времени. Используя алгоритмы машинного обучения, системы учатся на предыдущих ошибках и адаптируются к изменениям форматов документов для повышения точности. Процесс непрерывного обучения обеспечивает эффективность системы даже при заметных изменениях бизнес-потребностей и типов документов.
Отчеты и аналитика
Системы IDP могут отслеживать такие метрики, как время обработки, частота ошибок и пропускная способность. Их результаты можно передать на дополнительную обработку в системы бизнес-аналитики, чтобы выявлять узкие места, улучшать рабочие процессы и принимать решения на основе данных для повышения общей эффективности.
Как AWS может помочь в интеллектуальной обработке документов?
Amazon Web Services (AWS) предлагает два сервиса для работы с IDP.
Amazon Textract позволяет легко автоматизировать извлечение рукописного текста, элементов макета, печатного текста и данных из любых документов. Amazon Textract использует машинное обучение для чтения, обработки и понимания документов любого типа, полностью избавляя вас от ручного взаимодействия. С помощью Amazon Textract вы можете:
- извлекать важную информацию из деловых документов с высокой степенью точности;
- масштабировать конвейер обработки документов, чтобы обеспечить необходимую гибкость для адаптации к требованиям рынка;
- автоматизировать обработку данных в безопасной среде, которая обеспечивает соответствие требованиям.
Amazon Comprehend – это сервис обработки естественного языка, который с помощью машинного обучения находит ценные сведения и связи в текстах. Это полностью управляемый и непрерывно обучающийся сервис. Клиентам не приходится заниматься масштабированием ресурсов, обслуживанием кода или данных для обучения. С помощью Amazon Comprehend вы можете:
- извлекать полезную информацию из текста в документах любого формата;
- упростить конвейер обработки документов, автоматически извлекая из документов мнения, тексты, фразы или темы;
- идентифицировать и удалять из документов информацию, позволяющую установить личность (PII).
Узнайте, как создать комплексное решение для IDP с помощью Amazon Textract и Amazon Comprehend.
Начните интеллектуальную обработку документов на AWS, зарегистрировав аккаунт прямо сейчас.
AWS: дальнейшие шаги
Получите мгновенный доступ к уровню бесплатного пользования AWS.
