Wat zijn applicaties voor documentverwerking?
Applicaties voor documentverwerking gebruiken machine learning en kunstmatige intelligentie (AI) om data uit documenten en formulieren te extraheren. Ze nemen data zoals informatie uit facturen, ontvangstbewijzen en leveringsorders in e-mails of op papier, digitaliseren de data en slaan deze op in een gestructureerde database-indeling. Deze data worden vervolgens geïmporteerd in een doelsysteem, zoals een ERP-oplossing (Enterprise Resource Planning) of CRM-oplossing (Customer Relationship Management). De voordelen van applicaties voor documentverwerking kunnen een belangrijke invloed hebben op de manier waarop bedrijven geld besparen, de productiviteit verhogen en werknemers bevrijden van repetitieve en foutgevoelige taken zonder toegevoegde waarde.
Het vinden van een oplossing voor het digitaliseren van hoeveelheden papieren documenten is een uitdaging waarmee veel bedrijven mee te maken krijgen. Applicaties voor documentverwerking zijn op die gebied zeer efficiënt door niet alleen de arbeidsintensieve taak van handmatige gegevensinvoer te elimineren, maar ook bedrijven inzicht te geven in hoe ze meer uit hun gegevens kunnen halen.
Hoe werkt documentverwerking?
Documentverwerking is gebaseerd op optische tekenherkenning (OCR), machine learning en robotgestuurde procesautomatisering (RPA). Deze drie elementen zijn in staat om informatie te interpreteren en te begrijpen op een manier die vergelijkbaar is met hoe mensen dat doen.
- OCR herkent afgedrukte, geschreven of getypte tekst uit gescande documenten of afbeeldingen. Lichte en donkere gebieden worden geïdentificeerd in de gescande inhoud en er wordt gezocht naar letters of cijfers, die vervolgens worden gecategoriseerd op basis van patronen of functies.
- Machine learning maakt algoritmes die leren van patronen en context in documenten. Naarmate machine learning meer informatie verwerkt, wordt geleerd van alle gebruiksscenario's die het tegenkomt en worden steeds slimmere en efficiëntere beslissingen genomen.
- RPA gebruikt bots die regels en instructies uitvoeren die ze ontvangen om repetitieve taken te automatiseren. Dankzij geavanceerde tekstherkenning kan RPA data uit meerdere bronnen snel verwerken.
Met OCR, machine learning en RPA die samenwerken, doorloopt documentverwerking doorgaans de volgende stappen:
Verzameling
Data uit bronnen zoals papieren documenten, PDF's, e-mails en elektronische formulieren worden gescand en gedigitaliseerd.
Voorverwerking
De kwaliteit en nauwkeurigheid van de gescande data worden verbeterd, bijvoorbeeld door scheve hoeken te corrigeren, ruis te verminderen door vlekken op de achtergrond te verwijderen en ongewenste buitenste gebieden uit afbeeldingen te snijden.
Classificatie
Documenten worden in verschillende categorieën onderverdeeld op basis van hun indeling, inhoud en type om het extraheren en archiveren van data te verbeteren.
Extractie
Een essentiële stap in het proces waarbij OCR data uit documenten extraheert en bepaalt welke typen omgezet moeten worden (zoals namen, nummers, datums, handgeschreven tekst).
Validatie
RPA controleert en verifieert alle data voordat ze worden verplaatst naar relevante systemen, databases en werkstromen. Onnauwkeurigheden worden in deze fase gemarkeerd voor handmatige controle en correctie.
Integratie
Als alle andere processen eenmaal zijn uitgevoerd, worden de data naar de relevante databases en opslagplaatsen verzonden via API's (Application Programming Interfaces).
Wat is Deep Learning-documentanalyse?
Deep Learning-documentanalyse wordt geïntegreerd met documentverwerking door te vertrouwen op de mogelijkheden van neurale netwerken om patronen in data te herkennen, met name bij document- en indelingsanalyse, tekstidentificatie en documenten ophalen. Op ongeveer dezelfde manier als menselijke hersenen leren, verzamelen neurale netwerken informatie over allerlei lagen door steeds meer informatie en kennis te vergaren, waarbij ze gaandeweg slimmer worden.
Deep Learning-documentanalyse gebruikt deze mogelijkheden om bijna-menselijke kunstmatige intelligentie aan te sturen via verschillende neurale netwerkalgoritmen, voornamelijk convolutionele en terugkerende. Convolutionele neurale netwerken filteren beelden door elk element in het beeld te detecteren, terwijl terugkerende neurale netwerken ook datapunten onthouden, zodat ze toekomstige resultaten kunnen voorspellen.
Voordelen van geautomatiseerde documentverwerking
Geautomatiseerde documentverwerking verbetert bedrijfsprocessen en vergroot de efficiëntie van teams door snelheid, nauwkeurigheid en schaalbaarheid te leveren. Dit kan een verregaande invloed hebben op de manier waarop bedrijfstakken zoals de juridische sector, vastgoedsector, gezondheidszorg en het bankwezen hun processen en bedrijfsresultaten verbeteren.
De belangrijkste voordelen van geautomatiseerde documentverwerking zijn onder meer:
Snel ophalen:
Zodra documenten zijn gedigitaliseerd, zijn ze vrijwel altijd en overal beschikbaar voor iedereen die is geautoriseerd om ze te bekijken.
Verbeterde beveiliging en privacy
Bedrijven kunnen hun bestanden versleutelen en beveiligingsniveaus toewijzen om hun data tegen onbedoelde gebruikers te beschermen.
Tijd- en kostenbesparingen:
Door het tijdrovende en kostbare beheer van papieren bestanden te elimineren, hebben werknemers meer tijd om zich te richten op bedrijfskritische doelstellingen en worden ze productiever.
Minder risico op menselijke fouten:
Zonder de noodzaak van handmatige data-invoer verbetert documentautomatisering de nauwkeurigheid en kwaliteit van documenten aanzienlijk.
Meer samenwerking:
Werknemers in verschillende teams op allerlei afdelingen kunnen documenten delen en samen bewerken, waarbij ze in realtime op de hoogte blijven van de status.
Gestandaardiseerde sjablonen:
Met documentautomatisering kun je sjablonen en structuren standaardiseren die doorlopend op werkstromen kunnen worden toegepast.
Een oplossing voor documentverwerkingssoftware kiezen
Het kiezen van een oplossing voor documentverwerking is afhankelijk van factoren die specifiek zijn voor je behoeften. Een van de belangrijkste beslissingen om te overwegen, is of je de oplossing wilt uitvoeren in de cloud of on-premises op jouw locatie. Cloudsystemen worden tegen betaling door een provider gehost en slaan al je data automatisch op, waardoor alles online toegankelijk wordt. Bij een on-premises oplossing worden je eigen servers en opslagruimte gebruikt en voer je zelf onderhoud en back-ups uit.
Andere belangrijke overwegingen bij het kiezen van een documentverwerkingsoplossing zijn:
Zoeken:
Als vuistregel kun je het best allerlei verschillende zoekopties hebben, waaronder op bestandsnaam en -type, inhoud en datums. Het is ook handig om metagegevens en labels te kunnen toewijzen om al je bestanden te ordenen.
Eenvoudige bestandsstructuur:
Het is belangrijk dat de bestandsstructuur eenvoudig in gebruik en logisch is voor alle gebruikers.
Beveiliging:
Je moet de toegang tot gevoelige documenten kunnen beperken en machtigingen kunnen instellen voor gebruikers.
Eenvoud:
Alle werknemers moeten gemakkelijk met het systeem kunnen werken zonder dat dit hun dagelijkse werkzaamheden verstoort.
Integratie:
Zorg ervoor dat je het systeem kunt gebruiken met programma's die je al gebruikt, zoals je e-mailclient en software voor klantbeheer.
Ga nu aan de slag met de transformatie van je documentverwerking
Microsoft Power Automate is een gebruiksvriendelijke oplossing voor werkstroomoptimalisatie waarmee je werknemers een documentverwerkingsoplossing kunnen maken. Minimaliseer repetitieve, handmatige en tijdrovende taken en geef je teams meer tijd om zich te richten op strategisch werk met één platform voor automatisering.
Veelgestelde vragen
Wat zijn applicaties voor documentverwerking?
Applicaties voor documentverwerking bieden een geautomatiseerde oplossing voor het digitaliseren van grote hoeveelheden papieren documenten.
Hoe werkt documentverwerking?
Documentverwerking is gebaseerd op machine learning en kunstmatige intelligentie, waarmee gegevens uit documenten worden geëxtraheerd en in een database worden opgeslagen.
Wat is Deep Learning-documentanalyse?
Deep Learning-documentanalyse maakt gebruik van de mogelijkheden van neurale netwerken, die op dezelfde manier leren en kennis vergaren als menselijke hersenen. Hoe meer informatie deze netwerken vergaren en leren, hoe slimmer ze worden als ze meer informatie verwerken.
Wat zijn de voordelen van geautomatiseerde documentverwerking?
Hogere productiviteit, minder risico op menselijke fouten en een betere schaalbaarheid zijn voorbeelden van de vele voordelen van geautomatiseerde documentverwerking.
Hoe kies ik een oplossing voor documentverwerkingssoftware?
Beoordeel eerst je huidige documentwerkstroom en bepaal wat je wilt verbeteren. Enkele belangrijke functies die je in een documentverwerkingsoplossing wilt zien, zijn scanmogelijkheden, cloudopslag, zoekfunctionaliteit, documentversiebeheer en de mogelijkheid om machtigingen te beheren.