Интеллектуальный рабочий процесс обработки документов и варианты использования

Искусственный интеллект вышел на передний план решения реальных проблем и трансформации бизнеса, а интеллектуальная обработка документов (IDP) стала жизненно важным компонентом глобальных усилий по внедрению интеллектуальной автоматизации в корпорации по всему миру.

Решения IDP считывают неструктурированные необработанные данные в сложных документах с использованием различных технологий, связанных с ИИ, включая роботов RPA, оптическое распознавание символов, обработку естественного языка, компьютерное зрение и машинное обучение. Затем IDP собирает важные данные и преобразовывает их в форматы, которые являются структурированными, подходящими и пригодными для использования в важнейших процессах, включая государственные, банковские, страховые, заказы, выставление счетов и формы обработки кредитов. IDP собирает необходимые данные и направляет их в соответствующий отдел или место дальше по линии для завершения процесса.

Организации могут оцифровывать и автоматизировать неструктурированные данные, поступающие из различных источников документации, благодаря интеллектуальной обработке документов (IDP). Они состоят из отсканированных копий документов, PDF-файлов, текстовых документов, онлайн-форм и многого другого. IDP имитирует человеческие способности в идентификации, контекстуализации и обработке документов, используя автоматизацию рабочих процессов, обработку естественного языка и технологии машинного обучения.

Что такое интеллектуальная обработка документов?

Относительно новая категория автоматизации под названием «интеллектуальная обработка документов» использует искусственный интеллект, машинное обучение и обработку естественного языка, чтобы помочь предприятиям более эффективно обрабатывать свои документы. Поскольку он может считывать и понимать контекст информации, извлекаемой из документов, он знаменует собой радикальный скачок по сравнению с более ранними устаревшими системами автоматизации и позволяет предприятиям еще больше автоматизировать жизненный цикл обработки документов.

Извлечение данных из сложных, неструктурированных документов автоматизировано с помощью IDP, который поддерживает бизнес-операции как бэк-офиса, так и фронт-офиса. Бизнес-системы могут использовать данные, полученные IDP, для автоматизации и других целей, включая автоматическую классификацию документов. Предприятия должны вручную классифицировать и извлекать данные из этих бумаг при отсутствии ИДП. У них есть быстрый, доступный и масштабируемый вариант с IDP.

Как работает интеллектуальная обработка документов?

Документ проходит несколько этапов при обработке с помощью программного обеспечения IDP. Как правило, это:

  • Сбор данных. Интеллектуальная обработка документов начинается с получения данных из различных источников, как цифровых, так и бумажных. Для приема оцифрованных данных большинство решений IDP имеют встроенную интеграцию или позволяют разрабатывать настраиваемые интерфейсы для корпоративного программного обеспечения. Когда дело доходит до сбора бумажных или рукописных документов, компании либо полагаются на свои внутренние данные, либо передают требования по сбору данных стороннему поставщику, такому как TagX, который может выполнить весь процесс сбора для конкретного варианта использования IDP.
  • Предварительная обработка. Интеллектуальная обработка документов (IDP) может давать достоверные результаты только в том случае, если используемые ею данные хорошо структурированы, точны и чисты. По этой причине интеллектуальное программное обеспечение для распознавания документов очищает и подготавливает полученные данные перед их фактическим извлечением. Для этого используются различные методы, начиная от исправления перекоса и шумоподавления и заканчивая кадрированием и бинаризацией и т. д. На этом этапе IDP стремится интегрировать, проверять, исправлять/присваивать ошибки, разделять изображения, упорядочивать и улучшать фотографии.
  • Классификация и извлечение. Корпоративная документация обычно состоит из нескольких страниц и включает различные данные. Кроме того, успех дополнительного анализа зависит от того, обрабатываются ли различные типы данных, представленные в документе, в соответствии с правильным рабочим процессом. На этапе извлечения данных из документов извлекаются знания. Модели машинного обучения извлекают определенные данные из предварительно обработанного и классифицированного материала, например даты, имена или числа. Большие объемы предметных данных используются для обучения моделей машинного обучения, на которых работает программное обеспечение IDP. Соответствующие объекты каждого документа извлекаются и помечаются для обучения модели IDP.
  • Проверка и аналитика. Полученные данные доступны для моделей машинного обучения на этапе постобработки. Чтобы гарантировать точность результатов обработки, извлеченные данные подвергаются ряду автоматических или ручных проверок. Собранные данные теперь объединяются в готовый выходной файл, который обычно имеет формат JSON или XML. Бизнес-процедура или репозиторий данных получает файл. IDP может предвидеть оптимальный образ действий. IDP также может превращать данные в идеи, автоматизацию, рекомендации и прогнозы, используя свои возможности искусственного интеллекта.

Основные варианты использования интеллектуальной обработки документов

Обработка счетов

Благодаря удаленной работе обработка счетов никогда не была проще для кредиторов и сотрудников отдела кадров. Сбор, маршрутизация и отправка счетов по электронной почте и в бумажном виде приводит к высоким затратам, плохой видимости, а также рискам соблюдения нормативных требований и мошенничества. Кроме того, сотрудники отдела кадров и отдела кредиторской задолженности проводят львиную часть своего дня за выполнением повторяющихся рутинных операций, таких как ввод данных и поиск информации, что приводит к задержкам и неточным платежам. Однако интеллектуальная обработка документов обеспечивает упорядоченный сбор всей информации, а извлечение данных в рабочем процессе концентрируется только на соответствующих данных. Интеллектуальная обработка документов помогает команде кредиторов автоматизировать сверку ошибок, ввод данных и процесс принятия решений от получения до оплаты. IDP гарантирует, что организации могут ограничить количество ошибок и уменьшить ручное вмешательство.

Обработка претензий

Страховые компании часто страдают от обработки данных из-за неструктурированных данных и различных форматов, включая PDF, электронную почту, отсканированные и физические документы. Эти компании в основном полагаются на бумажную систему. Кроме того, ручное вмешательство вызывает запутанные рабочие процессы, медленную обработку, высокие расходы, увеличение количества ошибок и мошенничества. И страховщики, и клиенты должны долго ждать в течение всего этого ручного процесса. Однако интеллектуальная обработка документов — это передовой метод, позволяющий страховщикам быстро анализировать большое количество структурированных и неструктурированных данных и выявлять мошеннические действия. Страховые компании могут быстро идентифицировать, проверять и автоматически интегрировать данные и предлагать более быстрое урегулирование претензий, используя технологии искусственного интеллекта, такие как OCR и NLP.

Обнаружение мошенничества

Случаи мошенничества с документами увеличиваются в результате обработки большого количества данных. Кроме того, ручная проверка мошеннических документов и счетов-фактур является традиционной процедурой, занимающей много времени. Любая мошенническая финансовая деятельность с использованием бумажных документов может привести к снижению доверия клиентов и увеличению операционных расходов. Поэтому внедрение автоматизированных рабочих процессов для проверки и проверки транзакций необходимо для предотвращения мошеннических транзакций. Кроме того, интеллектуальная обработка документов позволяет автоматически выявлять и аннотировать сомнительные транзакции для группы по борьбе с мошенничеством. Кроме того, IDP освобождает оперативную группу от ручного труда и снижает потери от мошенничества.

Логистика

На каждом этапе логистического процесса, включая отгрузку, транспортировку, складирование и доставку до двери потребителя, задействованы тысячи людей, обменивающихся данными. Для ручной обработки сторонними сторонами эта информация должна быть аутентифицирована, проверена, перепроверена, а иногда даже повторно введена. Компании используют IDP для отправки счетов-фактур, этикеток и соглашений поставщикам, подрядчикам и транспортным группам на уровне цепочки поставок. IDP позволяет считывать неструктурированные данные из многих источников, что устраняет необходимость ручной обработки и экономит бесчисленные часы работы. Это также помогает решить проблему изменчивости документов. IDP идет в ногу с предприятиями по мере их роста и масштабирования для работы с более крупными клиентскими базами пользователей благодаря интеллектуальной автоматизации различных компонентов рабочего процесса обработки документов.

Медицинские записи

Крайне важно вести учет пациентов в секторе здравоохранения. В конкретной ситуации быстрый и легкий доступ к информации может иметь важное значение; в результате крайне важно оцифровать все данные о пациентах. Теперь IDP можно использовать для эффективного управления всей историей болезни и файлом пациента. Многие больницы продолжают сохранять информацию о пациентах в ручных файлах и неупорядоченных бумажных форматах, которые могут быть потеряны. Таким образом, для врача становится проблемой сортировать все документы в файлах, чтобы найти то, что они ищут, когда им нужен доступ к определенному файлу. Все медицинские записи и диагностические данные могут храниться в одном месте с помощью IDP, и при необходимости можно получить доступ только к соответствующим данным.

Технологии интеллектуальной обработки документов

Когда дело доходит до обработки документов новым, интеллектуальным способом, все в значительной степени зависит от трех краеугольных камней: искусственного интеллекта, оптического распознавания символов и роботизированной автоматизации процессов. Остановимся подробнее на каждой технологии.

Оптическое распознавание символов

OCR — это узкоспециализированная технология, которая может распознавать рукописный, напечатанный или напечатанный текст в отсканированных изображениях и преобразовывать его в машиночитаемый формат. В качестве самостоятельного решения OCR просто «видит» то, что есть в документе, и вытаскивает текстовую часть изображения, но не понимает смысла или контекста. Для этого и нужен «мозг». Таким образом, OCR обучается с использованием ИИ и алгоритмов глубокого обучения для повышения его точности.

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект занимается проектированием, обучением и развертыванием моделей, имитирующих человеческий интеллект. AI/ML используется для обучения системы идентификации, классификации и извлечению соответствующей информации с использованием тегов, которые могут быть связаны с позицией, визуальными элементами или ключевой фразой. ИИ — это область знаний, которая фокусируется на создании алгоритмов и моделей обучения на данных, чтобы они могли обрабатывать новые входные данные и принимать решения самостоятельно. Таким образом, модели учатся «понимать» информацию об изображениях и вникать в смысл текстовых данных так, как это делают люди. IDP в значительной степени полагается на такие технологии машинного обучения, как

  • Computer Vision (CV) использует глубокие нейронные сети для распознавания изображений. Он выявляет закономерности в визуальных данных, например, в сканированных документах, и соответствующим образом классифицирует их. Компьютерное зрение использует ИИ для автоматического извлечения, анализа и понимания полезной информации из цифровых изображений. Только несколько решений используют технологию компьютерного зрения для распознавания изображений/рисунков в документах.
  • Обработка естественного языка (NLP) находит языковые элементы, такие как отдельные предложения, слова, символы и т. д., в документах, интерпретирует их и составляет лингвистическую сводку документа. С помощью NLP решения IDP могут анализировать бегущий текст в документах, понимать контекст, консолидировать извлеченные данные и сопоставлять извлеченные поля с определенной таксономией. Это может помочь в распознавании настроений из текста (например, из электронных писем и других неструктурированных данных) и в классификации документов по различным категориям. Он также помогает создавать сводки больших документов или данных из диаграмм с использованием NLG, фиксируя ключевые точки данных.

Роботизированная автоматизация процессов

RPA предназначен для выполнения повторяющихся бизнес-задач с помощью программных ботов. Технология доказала свою эффективность при работе с данными, представленными в структурированном формате. Программное обеспечение RPA можно настроить для сбора информации из определенных источников, обработки данных и управления ими, а также для связи с другими системами. Самое главное, поскольку боты RPA обычно основаны на правилах, если в структуре ввода есть какие-либо изменения, они не смогут выполнить задачу. Боты RPA могут расширить интеллектуальный конвейер автоматизации процессов, выполняя такие задачи, как обработка транзакции, манипулирование извлеченными данными, инициирование ответов или связь с другими ИТ-системами предприятия.

Заключение

Излишне говорить; число таких документов будет продолжать накапливаться, что сделает невозможным эффективное управление многими организациями. Организации должны иметь возможность использовать эти данные на благо бизнеса, но когда они станут настолько объемными в физических документах, извлечение информации из них станет еще более утомительным. Благодаря использованию интеллектуальной обработки документов трудоемкий, монотонный и утомительный процесс упрощается без риска ручных ошибок. Таким образом, данные становятся более мощными даже в различных форматах, а также помогают организациям повысить производительность и эффективность работы.

Внедрение IDP не так просто. Большой проблемой является отсутствие обучающих данных. Чтобы модель искусственного интеллекта работала эффективно, ее необходимо обучать на больших объемах данных. Если вам этого недостаточно, вы все равно можете подключиться к автоматизации обработки документов, полагаясь на сторонних поставщиков, таких как Tagx, которые могут помочь вам со сбором, классификацией, тегированием и извлечением данных. Чем больше процессов вы автоматизируете, тем мощнее станет ИИ, что позволит ему найти способы еще большей автоматизации.