Cosa sono le applicazioni di elaborazione dei documenti?
Applicazioni di elaborazione dei documenti usa l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale (IA) per estrarre i dati da documenti e moduli. Acquisisce dati, come informazioni da fatture, ricevute e ordini di consegna in formato e-mail o cartaceo, li digitalizza e li archivia in un formato di database strutturato. Tali dati vengono quindi importati in un sistema di destinazione, come un ERP (Enterprise Resource Planning) o una soluzione di gestione delle relazioni con i clienti (CRM). L'efficienza fornita dalle applicazioni di elaborazione dei documenti può avere un impatto importante sul modo in cui le aziende risparmiano denaro, aumentano la produttività e liberano i dipendenti da attività ripetitive di basso valore e soggette a errori.
Trovare una soluzione per digitalizzare volumi di documenti cartacei è una sfida che molte aziende dovranno affrontare prima o poi. Le applicazioni di elaborazione dei documenti offrono grandi miglioramenti in quest'area non solo eliminando la laboriosa attività di immissione manuale dei dati, ma anche fornendo alle aziende informazioni dettagliate su come ottenere di più dai propri dati.
Come funziona l'elaborazione dei documenti?
L'elaborazione dei documenti si basa sul riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), sull'apprendimento automatico e sull'automazione robotica dei processi (RPA). Questi tre elementi sono essenzialmente in grado di interpretare e comprendere le informazioni in modo simile a come farebbero gli esseri umani.
- OCR Riconosce il testo stampato, scritto o digitato da documenti o immagini scansionati. Identifica le aree chiare e scure nel contenuto scansionato e ricerca lettere o cifre, che vengono quindi classificate in base a schemi o funzionalità.
- Apprendimento automatico Crea algoritmi che apprendono dai modelli e dal contesto nei documenti. Man mano che elabora più informazioni, l'apprendimento automatico apprende da tutti i casi d'uso che analizza, diventando più intelligente ed efficiente nel modo in cui prende le decisioni.
- RPA Utilizza i bot che vengono eseguiti in base alle regole e alle istruzioni che ricevono per automatizzare le attività ripetitive. Grazie alle funzionalità avanzate di riconoscimento del testo, RPA può elaborare rapidamente i dati da più origini.
Usando OCR, apprendimento automatico e RPA insieme, l'elaborazione dei documenti è in genere costituita dai seguenti passaggi:
Raccolta
I dati provenienti da origini quali documenti cartacei, PDF, e-mail e moduli elettronici vengono scansionati e digitalizzati.
Pre-elaborazione
La qualità e l'accuratezza dei dati scansionati sono migliorate grazie, ad esempio, alla correzione degli angoli disallineati, alla riduzione degli elementi di disturbo eliminando eventuali punti o segni sullo sfondo e al ritaglio delle aree esterne indesiderate dalle immagini.
Classificazione
I documenti sono suddivisi in diverse categorie in base al formato, al contenuto e al tipo, in modo da migliorare l'estrazione e l'archiviazione dei dati.
Estrazione
Un passaggio cruciale del processo in cui di OCR estrae i dati dai documenti e definisce i tipi che devono essere tradotti (ad esempio nomi, numeri, date, testo scritto a mano).
Convalida
RPA controlla e verifica tutti i dati prima di spostarli in sistemi, database e flussi di lavoro. Eventuali imprecisioni vengono segnalate in questa fase per poter procedere con la revisione e la correzione manuale.
Integrazione
Una volta eseguiti tutti i processi, i dati vengono inviati ai database e ai repository pertinenti tramite le interfacce di programmazione dell'applicazione.
Che cos'è l'analisi dei documenti di Deep Learning?
La documentazione di Deep Learning si integra con l'elaborazione dei documenti tramite le capacità delle reti neurali di riconoscere i modelli nei dati, in particolare per l'analisi di documenti e layout, l'identificazione del testo e il recupero dei documenti. Proprio come il cervello umano, le reti neurali raccolgono informazioni a molti livelli, acquisendo sempre più dati e conoscenze e diventando sempre più intelligenti man mano che si usano.
L'analisi dei documenti di Deep Learning utilizza la capacità di fornire un'IA simile a quella umana attraverso diversi algoritmi di rete neurale, principalmente convoluzionali e ricorrenti. Le reti neurali convoluzionali filtrano le immagini per rilevare ogni elemento al loro interno, mentre le reti neurali ricorrenti sono in grado di ricordare i punti dati, in modo da modellare la capacità di prevedere risultati futuri.
Vantaggi dell'elaborazione automatizzata dei documenti
Elaborazione automatizzata dei documenti migliora i processi aziendali e aumenta l'efficienza dei team fornendo velocità, precisione e scalabilità. Può avere un impatto di ampia portata sul modo in cui settori come quello legale, immobiliare, sanitario e bancario migliorano processi e profitti.
I vantaggi chiave dell'elaborazione automatizzata dei documenti sono:
Recupero veloce:
Una volta digitalizzati, i documenti sono accessibili praticamente sempre e ovunque da chiunque sia autorizzato a visualizzarli.
Sicurezza e privacy migliorate
Le aziende possono crittografare i file e assegnare i livelli di sicurezza per proteggere i dati da utenti indesiderati.
Risparmio di tempo e costi:
Eliminando il lungo e costoso processo di gestione dei documenti cartacei, i dipendenti hanno più tempo da dedicare a obiettivi business critical ed essere più produttivi.
Riduzione del rischio di errore umano:
Senza la necessità dell'immissione manuale dei dati, l'automazione dei documenti migliora notevolmente l'accuratezza e la qualità dei documenti.
Incremento della collaborazione:
I dipendenti dei team dei vari reparti possono condividere e lavorare insieme sui documenti, tenendo conto dello stato in tempo reale.
Modelli standardizzati:
L'automazione dei documenti consente la standardizzazione di modelli e strutture che possono essere applicati ai flussi di lavoro su base continuativa.
Come scegliere una soluzione software per l'elaborazione dei documenti
La scelta di una soluzione per l'elaborazione dei documenti dipende dai fattori specifici delle proprie esigenze. Una delle decisioni più importanti da considerare è se si desidera che la soluzione venga eseguita nel cloud o in locale presso la propria sede. I sistemi basati su cloud sono ospitati da un provider a pagamento e salvano automaticamente tutti i dati, rendendoli accessibili online. Una soluzione in locale significa che utilizzerai server e spazio di archiviazione, eseguirai la manutenzione ed effettuerai i backup.
Altre considerazioni importanti per la scelta di una soluzione di elaborazione dei documenti sono:
Ricerca:
È buona norma disporre di un'ampia varietà di opzioni di ricerca, inclusi nome e tipo di file, contenuto e date di modifica. È anche utile poter assegnare metadati e tag per l'organizzazione di tutti i file.
Struttura dei file semplificata:
È importante che la struttura del file sia facile da usare e logica per tutti gli utenti.
Sicurezza:
Il sistema deve consentire di limitare l'accesso ai documenti sensibili e impostare le autorizzazioni per ogni utente.
Semplicità:
Tutti i dipendenti devono essere in grado di utilizzare facilmente il sistema senza confusione né interruzioni delle attività quotidiane.
Integrazione:
Assicurati di poter usare il sistema con i programmi che stai già utilizzando, come il client di posta elettronica e il software per le relazioni con i clienti.
Inizia subito la trasformazione dell'elaborazione dei documenti
Microsoft Power Automate è una soluzione di ottimizzazione del flusso di lavoro facile da usare che consente ai dipendenti di creare una soluzione di elaborazione dei documenti. Riduci al minimo le attività ripetitive, manuali e dispendiose in termini di tempo e lascia che i team possano concentrarsi sul lavoro strategico con un'unica piattaforma per l'automazione.
Domande frequenti
Cosa sono le applicazioni di elaborazione dei documenti?
Le applicazioni di elaborazione dei documenti forniscono una soluzione automatizzata per la digitalizzazione di grandi quantità di documenti cartacei.
Come funziona l'elaborazione dei documenti?
L'elaborazione dei documenti si basa sull'apprendimento automatico e sull'intelligenza artificiale, usati per estrarre i dati dai documenti e archiviarli in un database.
Che cos'è l'analisi dei documenti di Deep Learning?
L'analisi dei documenti di Deep Learning si basa sulle capacità delle reti neurali, che apprendono e acquisiscono conoscenze in modo simile ai cervelli umani. Più sono le informazioni che queste reti acquisiscono e apprendono, più intelligenti diventano quando elaborano le informazioni.
Quali sono i vantaggi dell'elaborazione automatizzata dei documenti?
Aumento della produttività, riduzione del rischio di errore umano e migliore scalabilità sono alcuni dei numerosi vantaggi dell'elaborazione automatizzata dei documenti.
Come si sceglie una soluzione software per l'elaborazione dei documenti?
Inizia valutando il flusso di lavoro dei documenti attuale e determina cosa vuoi migliorare. Alcune delle funzioni chiave che vorrai da una soluzione di elaborazione dei documenti includono funzionalità di analisi, archiviazione su cloud, funzionalità di ricerca, controllo delle versioni del documento e la possibilità di gestire le autorizzazioni.