Hva er dokumentbehandlingsprogrammer?

Dokumentbehandlingsprogrammer bruker maskinopplæring og kunstig intelligens til å trekke ut data fra dokumenter og skjemaer. De tar data, for eksempel informasjon fra fakturaer, kvitteringer og leveringsordrer på e-post eller papir, digitaliserer dem og lagrer dem i et strukturert databaseformat. Dataene importeres deretter til et målsystem, for eksempel en løsning for ressursplanlegging eller kunderelasjonshåndtering. Effektiviteten som dokumentbehandlingsprogrammer gir, kan ha stor innvirkning på hvordan virksomheter sparer penger, øker produktiviteten og frigjør ansatte fra gjentakende oppgaver med lav verdi og mange feil.

Det å finne en løsning for digitalisering av store mengder papirbaserte dokumenter er en utfordring mange selskaper vil stå overfor. Dokumentbehandlingsprogrammer leverer effektivitet i dette området ved ikke bare å eliminere den tidskrevende oppgaven med manuell dataregistrering, men også ved å gi virksomheter innsikt i hvordan de får mer ut av dataene.

Samling

Data fra kilder som papirdokumenter, PDF-filer, e-poster og elektroniske skjemaer skannes og digitaliseres.

Forhåndsbehandling

Kvaliteten og nøyaktigheten til skannede data forbedres ved hjelp av ting som å korrigere skjeve vinkler, redusere støy ved å eliminere eventuelle bakgrunnsflekker eller -merker og fjerne uønskede ytre områder fra bilder.

Klassifisering

Dokumenter deles inn i ulike kategorier basert på format, innhold og type, noe som gjør det enklere å forbedre uttrekkingen og arkiveringen av data.

Uttrekking

Dette er et viktig trinn i prosessen der OCR trekker ut data fra dokumenter og definerer hvilke typer som skal oversettes (f.eks. navn, tall, datoer, håndskrevet tekst).

Validering

Robotautomatisering kontrollerer og bekrefter alle data før de flyttes til relevante systemer, databaser og arbeidskontroller. Eventuelle unøyaktigheter rapporteres i denne fasen for manuell gjennomgang og korrigering.

Integrering

Når alle andre prosesser er kjørt, sendes dataene til de relevante databasene og repositoriene via approgrammeringsgrensesnitt.

Hva er dokumentanalyse med dyp innlæring?

Dyp innlæringsdokumentasjon integreres med dokumentbehandling ved å være avhengig av funksjonene i nevrale nettverk for å gjenkjenne mønstre i data, spesielt for dokument- og oppsettanalyse, tekstidentifikasjon og dokumenthenting. Nevral nettverk lærer på nesten samme måte som hjernen, å samle informasjon på mange lag ved å anskaffe seg mer og mer informasjon og kunnskap og bli smartere og smartere.

Dokumentanalyse for dyp innlæring bruker evnen til å drive menneskeliglignende kunstig intelligens gjennom ulike nettverksalgoritmer, hovedsakelig lagvis og gjentakende. Lagvise nevrale nettverk filtrerer gjennom bilder for å oppdage hvert element i dem, mens gjentakende nettverk er i stand til å huske datapunkter, noe som former deres evne til å forutse fremtidige resultater.

Fordelene med automatisert dokumentbehandling

Automatisert dokumentbehandling forbedrer forretningsprosessene og øker effektiviteten ved å levere hastighet, nøyaktighet og skalerbarhet. Det kan ha en bred innvirkning på hvordan bransjer som juss, eiendom, helsetjenester og banktjenester forbedrer prosessene og resultatene.

Hovedfordelene med automatisert dokumentbehandling omfatter følgende:

Rask henting:

Når dokumentene er digitalisert, er de tilgjengelige når og hvor som helst for alle som er autorisert til å se dem.

Forbedret sikkerhet og personvern

Virksomheter kan kryptere filene og tildele sikkerhetsnivåer for å beskytte dataene mot utilsiktede brukere.

Tids- og kostnadsbesparelser:

Ved å eliminere den tidkrevende og kostbare prosessen med administrasjon av papirfiler har de ansatte mer tid å vie til forretningskritiske målsettinger og til å være mer produktive.

Redusert risiko for menneskelige feil:

Uten behovet for manuell dataregistrering forbedrer dokumentautomatisering nøyaktigheten og kvaliteten på dokumentene betydelig.

Økt samarbeid:

Ansatte i forskjellige grupper i ulike avdelinger kan dele og arbeide på dokumenter sammen samt være oppdatert på statusen i sanntid.

Standardiserte maler:

Med dokumentautomatisering kan du standardisere maler og strukturer som kan brukes i arbeidsflyten fortløpende.

Slik velger du en programvareløsning for dokumentbehandling

Valg av en dokumentbehandlingsløsning avhenger av faktorer som er spesifikke for dine behov. En av de viktigste beslutningene du må ta, er om du vil at løsningen skal kjøres i skyen eller lokalt der du befinner deg. Skybaserte systemer driftes av en leverandør mot et gebyr og lagrer automatisk alle data, slik at alt er tilgjengelig på nettet. En lokal løsning betyr at du kan bruke egne servere og egen lagring, utføre eget vedlikehold og kjøre dine egne sikkerhetskopier.

Andre viktige hensyn ved valg av en dokumentbehandlingsløsning omfatter følgende:

Søk:

Det er en god regel å ha en rekke søkealternativer, deriblant filnavn og -type, innhold og datoer som er endret. Det er også nyttig å kunne tildele metadata og merker for å organisere alle filene.

Enkel filstruktur:

Det er viktig at filstrukturen er enkel å bruke og logisk for alle brukere.

Sikkerhet:

Systemet bør gi deg mulighet til å begrense tilgangen til sensitive dokumenter og angi tillatelser etter bruker.

Enkelhet:

Alle ansatte skal enkelt kunne bruke systemet og uten avbrudd i de daglige oppgavene sine.

Integrering:

Sørg for at du kan bruke systemet med programmer du allerede bruker, for eksempel e-postklienten og kunderelasjonsprogramvaren.