Mis on dokumenditöötluse rakendused?
Dokumenditöötluse rakendused kasutavad dokumentidest ja vormidest andmete ekstraktimiseks masinõpet ja tehisintellekti (AI). Need võtavad andmeid, näiteks teavet arvetelt, kviitungitelt ja tarnetellimustelt nii meili- kui ka pabervormis, digiteerivad selle ning salvestavad selle struktureeritud andmebaasivormingusse. Seejärel imporditakse need andmed sihtsüsteemi, näiteks ettevõtte ressursiplaneerimise (ERP) või kliendisuhete halduse (CRM) lahendusse. Dokumenditöötluse rakenduste pakutav tõhusus võib oluliselt mõjutada seda, kuidas ettevõtted säästavad raha, suurendavad tööviljakust ja vabastavad töötajad korduvatest väikese väärtusega ja veaohtlikest ülesannetest.
Suures koguses paberdokumentide digiteerimislahenduse leidmine on väljakutse, millega paljud ettevõtted ühel hetkel silmitsi seisavad. Dokumenditöötluse rakendused pakuvad selles valdkonnas suurt tõhusust, kuna mitte ainult ei kaota andmete käsitsi sisestamise töömahuka ülesande, vaid annavad ka ettevõtetele ülevaate, kuidas oma andmeid paremini kasutada.
Kuidas dokumenditöötlus töötab?
Dokumenditöötluse aluseks on optiline märgituvastus (OCR), masinõpe ja protsesside robotlik automatiseerimine (RPA). Need kolm elementi suudavad sisuliselt tõlgendada ja mõista teavet sarnaselt inimestega.
- OCR tuvastab skannitud dokumentidest või piltidest prinditud, kirjutatud või tipitud teksti. See tuvastab skannitud sisus heledaid ja tume alasid ning otsib tähti või numbreid, mis seejärel liigitatakse mustrite või funktsioonide alusel.
- Masinõpe loob algoritme, mis õpivad dokumentide mustritest ja kontekstist. Mida rohkem teavet masinõpe töötleb, seda rohkem õpib see kasutusjuhtumitest, millega see kokku puutub, muutudes otsuste langetamisel nutikamaks ja tõhusamaks.
- RPA kasutab roboteid, mis tegutsevad reeglite ja juhiste järgi, mida nad saavad, et automatiseerida korduvaid ülesandeid. Täiustatud tekstituvastuse võimalusi kasutades saab RPA kiiresti töödelda mitmest allikast pärinevaid andmeid.
OCR-i, masinõppe ja RPA koostoimel läbib dokumenditöötlus tavaliselt järgmisi etappe.
Kogumine
Andmed allikatest, nagu paberdokumendid, PDF-id, meilid ja elektroonilised vormid, skannitakse ja digiteeritakse.
Eeltöötlemine
Skannitud andmete kvaliteeti ja täpsust parandatakse, tehes näiteks kaldnurkade korrigeerimist, müra vähendamist, eemaldades kõik taustalaigud või -jäljed, ja piltidelt soovimatute välimiste alade kärpimist.
Klassifikatsioon
Dokumendid eraldatakse erinevatesse kategooriatesse nende vormingu, sisu ja tüübi alusel, aidates parandada andmete ekstraktimist ja arhiveerimist.
Ekstraktimine
Oluline etapp protsessis, mille käigus OCR eraldab dokumentidest andmed ja määratleb, mis tüübid tuleb tõlkida (nt nimed, numbrid, kuupäevad, käsitsi kirjutatud tekst).
Valideerimine
RPA kontrollib ja kinnitab kõik andmed enne selle teisaldamist vastavatesse süsteemidesse, andmebaasidesse ja töövoogudesse. Kõik ebatäpsused märgistatakse selles etapis käsitsi läbivaatamiseks ja paranduseks.
Integratsioon
Kui kõik muud protsessid on tehtud, saadetakse andmed rakenduse programmeerimisliideste kaudu vastavatesse andmebaasidesse ja hoidlatesse.
Mis on süvaõppe dokumendianalüüs?
Süvaõppe dokumentatsioon integreerub dokumenditöötlusega, tuginedes neurovõrkude võimele tuvastada andmete mustreid, eriti dokumentide ja paigutuse analüüsi, teksti tuvastamise ja dokumentide otsimise jaoks. Sarnaselt sellele, kuidas inimese aju õpib, koguvad neurovõrgud teavet paljudel kihtidel, omandades üha rohkem teavet ja teadmisi, muutudes järjest targemaks ja targemaks.
Süvaõppe dokumendianalüüs kasutab oma võimet toita inimese sarnast tehisintellekti erinevate neurovõrgu algoritmide, peamiselt konvolutsiooniliste ja korduvate, kaudu. Konvolutsioonilised neurovõrgud filtreerivad pilte, et tuvastada kõik neis olevad elemendid, samas kui korduvad neurovõrgud suudavad meeles pidada andmepunkte, mis kujundavad nende võimet ennustada tulevasi tulemusi.
Automeeritud dokumenditöötluse eelised
Automatiseeritud dokumenditöötlus parandab äriprotsesse ja suurendab meeskonna efektiivsust, pakkudes kiirust, täpsust ja skaleeritavust. Sellel võib olla kaugeleulatuv mõju sellele, kuidas majandusvaldkonnad, nagu õigus, kinnisvara, tervishoid ja pangandus, oma protsesse ja tulemusi parandavad.
Automeeritud dokumenditöötluse peamised eelised hõlmavad järgmist.
Kiire toomine
Kui dokumendid on digiteeritud, on need peaaegu igal ajal ja kõikjal juurdepääsetavad kõigile, kellel on õigus neid vaadata.
Täiustatud turve ja privaatsus
Ettevõtted saavad oma faile krüptida ja määrata turvatasemed, et kaitsta oma andmeid soovimatute kasutajate eest.
Aja ja kulude kokkuhoid
Aeganõudva ja kuluka paberfailide haldamise protsessi eemaldamisega on töötajatel rohkem aega ärikriitiliste eesmärkide saavutamiseks ja tööviljakuse suurendamiseks.
Vähendatud inimlike vigade risk
Ilma andmete käsitsi sisestamise vajaduseta parandab dokumendi automaatika oluliselt dokumentide täpsust ja kvaliteeti.
Rohkem koostööd
Osakondade eri meeskondade töötajad saavad dokumente jagada ja nendega koostööd teha, olles kursis nende reaalajas olekuga.
Standardiseeritud mallid
Dokumendi automaatika võimaldab mallide ja struktuuride standardimist, mida saab rakendada töövoogudele jooksval alusel.
Dokumenditöötluse tarkvaralahenduste valimine
Dokumenditöötluse lahenduse valik sõltub teie vajadustele vastavatest teguritest. Üks olulisemaid otsuseid, mida kaaluda, on see, kas soovite, et teie lahendus töötaks pilves või teie asukohas kohapeal. Pilvepõhiseid süsteeme majutab teenusepakkuja tasu eest ja need salvestavad automaatselt kõik teie andmed, muutes kõik veebis juurdepääsetavaks. Asutusesisene lahendus tähendab, et kasutate oma servereid ja salvestusruumi, teete ise hooldust ja varukoopiaid.
Muud olulised kaalutlused dokumenditöötluse lahenduse valimisel.
Otsimine
Reeglina on hea, kui on olemas lai valik otsinguvalikuid, sealhulgas faili nimi ja tüüp, sisu ning muutmise kuupäevad. Samuti on hea, kui saate kõigi failide korraldamiseks määrata metaandmeid ja silte.
Lihtne failistruktuur
On oluline, et failistruktuur oleks kõigile kasutajatele lihtne kasutada ja loogiline.
Turvalisus
Süsteem peaks võimaldama piirata juurdepääsu tundliku loomuga dokumentidele ja seadistada kasutaja õiguseid.
Lihtsus
Kõik töötajad peaksid saama süsteemi kasutada hõlpsasti ilma segaduseta ja teha oma igapäevaseid ülesandeid häireteta.
Integratsioon
Veenduge, et saaksite süsteemi kasutada juba kasutuses olevate programmidega (nt meiliklient ja kliendisuhete tarkvara).
Alustage dokumenditöötluse ümberkujundamisega juba täna
Microsoft Power Automate on lihtsalt kasutatav töövoo optimeerimise lahendus, mis võimaldab teie töötajatel luua dokumenditöötluse lahenduse. Ühtse automatiseerimisplatvormi abil saate vähendada korduvaid, käsitsi tehtavaid ja aeganõudvaid ülesandeid ning luua oma meeskondadele rohkem aega strateegilisele tööle keskendumiseks.
Korduma kippuvad küsimused
Mis on dokumenditöötluse rakendused?
Dokumenditöötluse rakendused pakuvad automatiseeritud lahendust suure hulga paberipõhiste dokumentide digiteerimisele.
Kuidas dokumenditöötlus töötab?
Dokumenditöötlus põhineb masinõppel ja tehisintellektil, mille abil ekstraktitakse dokumentidest andmeid ja talletatakse need andmebaasi.
Mis on süvaõppe dokumendianalüüs?
Süvaõppe dokumendianalüüs põhineb neurovõrkudel, mis õpivad ja omandavad teadmisi sarnaselt inimajule. Mida rohkem teavet need võrgud õpivad ja omandavad, seda targemaks need saavad.
Millised on automeeritud dokumenditöötluse eelised?
Suurendatud tööviljakus, vähendatud inimlike vigade risk ja täiustatud skaleeritavus on mõned näited automatiseeritud dokumenditöötlusest saadavast kasust.
Kuidas valida dokumenditöötluse tarkvaralahendust?
Alustage oma praeguse dokumenditöövoo hindamisest ja määrake kindlaks, mida soovite parandada. Mõned põhifunktsioonid, mida soovitakse dokumenditöötluse lahenduselt, on skannimisvõimalus, pilvesalvestus, otsingufunktsioonid, dokumendi versiooni kontroll ja lubade haldamise võimalud.