Какво представляват приложенията за обработка на документи?
Приложения за обработка на документи използват машинно обучение и изкуствен интелект (AI) за извличане на данни от документи и формуляри. Те взимат данни, като например информация от фактури, разписки и поръчки за доставка по електронна поща или на хартиен носител, дигитализират ги и ги съхраняват във формат на структурирана база данни. След това тези данни се импортират в целева система, като например решение за планиране на ресурсите на предприятието (ERP) или решение за управление на взаимоотношенията с клиентите (CRM). Ефективността, която приложенията за обработка на документи осигуряват, може да окаже значително въздействие върху начина, по който предприятията пестят пари, повишават производителността и освобождават служителите от повтарящи се задачи с ниска стойност и склонност към грешки.
Намирането на решение за дигитализиране на обеми от документи на хартиен носител е предизвикателство, с което много фирми ще се сблъскат в даден момент. Приложенията за обработка на документи осигуряват голяма ефективност в тази област, като не само елиминират трудоемката задача за ръчно въвеждане на данни, но също така дават на предприятията информация за това как да извлекат повече от своите данни.
Как работи обработката на документи?
Обработката на документи е изградена на основата на оптичното разпознаване на знаци (OCR), машинно обучение и роботизирана автоматизация на процеси (RPA). Тези три елемента по същество са способни да тълкуват и разбират информация, подобно на начина, по който хората биха го направили.
- OCR разпознава отпечатан, написан или въведен текст от сканирани документи или изображения. Той идентифицира светли и тъмни области в сканираното съдържание и търси букви или цифри, които след това се категоризират въз основа на модели или характеристики.
- Машинно обучение създава алгоритми, които се учат от модели и контекст в документите. Тъй като обработва все повече и повече информация, машинното обучение се учи от всички случаи на употреба, които среща, с което става по-интелигентно и по-ефективно в начина, по който взема решения.
- RPA използва ботове, които изпълняват правила и инструкции, които получават, за да автоматизират повтарящи се задачи. Чрез използване на разширени възможности за разпознаване на текст, RPA може бързо да обработва данни от множество източници.
С помощта на OCR, машинно обучение и RPA, работещи заедно, обработката на документи обикновено следва следните стъпки:
Събиране
Данните от източници като хартиени документи, PDF файлове, имейли и електронни формуляри се сканират и дигитализират.
Предварителна обработка
Качеството и точността на сканираните данни се подобряват чрез неща, като коригиране на изкривени ъгли, намаляване на шума чрез елиминиране на фонови петна или белези и изрязване на нежелани външни области от изображения.
Класификация
Документите са разделени в различни категории въз основа на техния формат, съдържание и тип, което спомага за подобряване на извличането и архивирането на данни.
Извличане
Решаваща стъпка в процеса, в който OCR извлича данни от документи и определя какви типове трябва да бъдат преведени (напр. имена, числа, дати, ръкописен текст).
Проверка
RPA проверява всички данни, преди да ги премести в съответните системи, бази данни и работни потоци. Всички неточности се маркират на този етап за ръчен преглед и коригиране.
Интеграция
След като всички други процеси бъдат изпълнени, данните се изпращат до съответните бази данни и хранилища чрез интерфейси за програмиране на приложения.
Какво представлява анализът на документи за дълбоко обучение?
Документацията за дълбоко обучение се интегрира в обработката на документи, като се разчита на възможностите на невронните мрежи за разпознаване на модели в данните, по-специално за анализ на документи и оформление, идентифициране на текст и извличане на документи. Подобно на начина, по който се учи човешкият мозък, невронните мрежи събират информация на много слоеве, като придобиват все повече и повече информация и знания, като стават все по-умни в процеса на работа.
Анализът на документи за дълбоко обучение използва способността си да захранва човешкия AI чрез различни невронни мрежови алгоритми, главно конволюционни и повтарящи се. Конволюционните невронни мрежи филтрират изображения, за да открият всеки елемент в тях, докато повтарящите се невронни мрежи са в състояние да запомнят точки от данни, което оформя способността им да предсказват бъдещи резултати.
Предимства на автоматичната обработка на документи
Автоматична обработката на документи подобрява бизнес процесите и повишава ефективността на екипа чрез предоставяне на бързина, точност и мащабируемост. Това може да има широкообхватно въздействие върху начина, по който индустрии като правни, недвижими имоти, здравеопазване и банкиране подобряват своите процеси и крайни резултати.
Основните предимства на автоматизираната обработка на документи включват:
Бързо извличане:
След като документите бъдат дигитализирани, те са достъпни практически по всяко време и навсякъде за всеки, упълномощен да ги разглежда.
Подобрена защита и поверителност
Предприятията могат да шифроват своите файлове и да определят нива на защита, за да защитят данните си от нежелани потребители.
Спестяване на време и разходи:
Чрез елиминирането на отнемащия време и скъп процес на управление на хартиени файлове, служителите имат повече време, което да посветят на важни за бизнеса цели и да бъдат по-продуктивни.
Намален риск от човешка грешка:
Без необходимост от ръчно въвеждане на данни, автоматизацията на документи значително подобрява точността и качеството на документите.
Увеличено сътрудничество:
Служителите от различни екипи в различни отдели могат да споделят и да работят по документи заедно, като се информират за състоянието в реално време.
Стандартизирани шаблони:
Автоматизацията на документите позволява стандартизиране на шаблони и структури, които могат да се прилагат към работните процеси на постоянна основа.
Как да избера софтуерно решение за обработка на документи
Изборът на решение за обработка на документи зависи от специфични за вашите нужди фактори. Едно от най-важните решения, които трябва да вземете предвид, е дали искате решението ви да работи в облака, или на място при вас. Системите, базирани на облак, се хостват от доставчик срещу заплащане и автоматично съхраняват всички ваши данни, като правят всичко достъпно онлайн. Решение на място означава, че ще използвате собствени сървъри и хранилища, ще извършвате собствена поддръжка и ще изпълнявате собствени резервни копия.
Други важни съображения за избор на решение за обработка на документи включват:
Търсене:
Добро правило е да имате голямо разнообразие от опции за търсене, включително име и тип на файл, съдържание и дати на промяна. Също така е добре да можете да присвоявате метаданни и етикети за организиране на всички ваши файлове.
Ясна файлова структура:
Важно е файловата структура да е лесна за използване и логична за всички потребители.
Защита:
Системата трябва да ви позволява да ограничавате достъпа до чувствителни документи и да задавате разрешения по потребител.
Простота:
Всички служители трябва да могат лесно да използват системата без объркване и без прекъсване на ежедневните им задачи.
Интеграция:
Уверете се, че можете да използвате системата с програми, които вече използвате, като вашия имейл клиент и софтуер за връзка с клиенти.
Започнете с вашата трансформация за обработка на документи сега
Microsoft Power Automate е лесно за използване решение за оптимизиране на работния процес, което позволява на вашите служители да създадат решение за обработка на документи. Намалете до минимум повтарящите се, ръчни, отнемащи време задачи и осигурете повече време за вашите екипи да се съсредоточат върху стратегическата работа с единна платформа за автоматизация.
Често задавани въпроси
Какво представляват приложенията за обработка на документи?
Приложенията за обработка на документи предоставят автоматизирано решение за дигитализиране на големи количества хартиени документи.
Как работи обработката на документи?
Обработката на документи се основава на машинно обучение и изкуствен интелект, които работят за извличане на данни от документи и съхраняването им в база данни.
Какво представлява анализът на документи за дълбоко обучение?
Анализът на документацията за дълбоко обучение разчита на възможностите на невронните мрежи, които учат и придобиват знания подобно на начина, по който го правят човешките мозъци. Колкото повече информация тези мрежи придобиват и се учат от нея, толкова по-умни стават, докато обработват повече информация.
Какви са ползите от автоматизираната интелигентна обработка на документи?
Повишена производителност, намален риск от човешка грешка и подобрена мащабируемост са някои от многото предимства на автоматизираната обработка на документи.
Как да избера софтуерно решение за обработка на документи?
Започнете, като оцените текущия си работен поток с документи и определете какво искате да подобрите. Някои от ключовите неща, които ще искате от решение за обработка на документи, включват възможности за сканиране, облачно съхранение, функционалност за търсене, контрол на версиите на документи и възможност за управление на разрешения.