Что такое приложения для обработки документов?
Приложения для обработки документов используют машинное обучение и искусственный интеллект (ИИ), чтобы извлекать данные из документов и форм. Они получают сведения из накладных, чеков и заказов с доставкой в бумажной или электронной форме и сохраняют их в структурированном формате базы данных. Затем данные импортируются в целевую систему, например решение для планирования ресурсов предприятия (ERP) или управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). Эффективные приложения для обработки документов существенно экономят средства, повышают производительность и освобождают сотрудников от повторяющихся малоценных и сопряженных с ошибками задач.
Поиск решения для оцифровки бумажных документов — непростая задача, с которой рано или поздно сталкиваются многие компании. Приложения для обработки документов особо эффективны в этой сфере, так как не только устраняют необходимость трудоемкого ввода данных вручную, но и помогают компаниям извлекать максимум пользы из данных.
Как выполняется обработка документов?
В основе обработки документов лежит система оптического распознавания символов (OCR), машинного обучения и роботизированной автоматизации процессов (RPA). Эти три компонента способны интерпретировать и понимать информацию подобно человеку.
- OCR распознает печатный, письменный или электронный текст на отсканированных документах или изображениях. Технология определяет светлые и темные участки отсканированного содержимого и выполняет поиск букв или цифр, которые затем классифицируются по определенным закономерностям или особенностям.
- Машинное обучение создает алгоритмы, которые обучаются на закономерностях и контексте в документах. Алгоритмы машинного обучения учатся на каждой задаче, и чем больше информации они обрабатывают, тем более разумные и эффективные решения они принимают.
- RPA использует боты, которые следуют полученным правилам и инструкциям для автоматизации повторяющихся задач. Благодаря расширенным возможностям распознавания текста RPA быстро обрабатывает данные из нескольких источников.
Обработка документов с помощью OCR, машинного обучения и RPA обычно выполняется в следующей последовательности:
Сбор
Сканируются и оцифровываются данные из таких источников, как бумажные документы, PDF-файлы, электронные письма и формы.
Предварительная обработка
Улучшаются качество и точность отсканированных данных: исправляются искаженные углы, убирается шум путем удаления точек или пятен на фоне, обрезаются нежелательные области изображений.
Классификация
Документы делятся на категории в зависимости от формата, содержимого и типа, что улучшает извлечение и архивирование данных.
Извлечение
Важный этап в процессе, в ходе которого система OCR извлекает данные из документов и определяет, что необходимо преобразовать (например, имена, числа, даты, рукописный текст).
Проверка
RPA проверяет все данные перед их перемещением в соответствующие системы, базы данных и рабочие потоки. Любые неточности на этом этапе помечаются для проверки вручную и корректировки.
Интеграция
После выполнения всех остальных процессов данные отправляются в соответствующие базы и репозитории через программные интерфейсы.
Что такое анализ документов с глубоким обучением?
Процессы анализа документов с глубоким обучением и обработки документов интегрируются, опираясь на возможности нейронных сетей по распознаванию закономерностей в данных, особенно для анализа документов и макетов, идентификации текста и извлечения документов. Подобно человеческому мозгу, нейронные сети собирают информацию путем наслоения новых сведений и знаний, со временем становясь все эффективнее.
Платформы анализа документов с глубоким обучением предлагают ИИ за счет алгоритмов нейронных сетей. Они подобны процессам в человеческом мозге и чаще всего бывают сверточными либо повторяющимися. Сверточные нейронные сети фильтруют изображения, чтобы определить каждый элемент на них, а повторяющиеся могут запоминать точки данных и прогнозировать будущие результаты.
Преимущества автоматизированной обработки документов
Автоматизированная обработка документов улучшает бизнес-процессы и повышает эффективность команд за счет скорости, точности и масштабируемости. Она способна ощутимо оптимизировать процессы и прибыльности в юридической и банковской отрасли, недвижимости, здравоохранении и других сферах.
Ниже перечислены основные преимущества автоматизированной обработки документов
Быстрый доступ
Цифровые документы доступны практически всегда и везде для пользователей, у которых есть права на их просмотр.
Усиленная безопасность и конфиденциальность
Компании могут зашифровать свои файлы и назначить уровни безопасности, чтобы защитить данные от несанкционированных пользователей.
Экономия времени и снижение затрат
Избавившись от трудоемкой и затратной работы с бумажными документами, сотрудники могут уделять больше времени важным бизнес-задачам и выполнять их продуктивнее.
Ниже риск человеческих ошибок
Заменяя собой ввод данных вручную, автоматизация обработки документов значительно повышает их точность и качество.
Слаженная совместная работа
Сотрудники разных отделов могут совместно использовать документы и работать с ними в реальном времени.
Стандартизированные шаблоны
Автоматизация обработки документов позволяет стандартизировать шаблоны и структуры, которые регулярно применяются в документообороте.
Как выбрать программное решение для обработки документов
Выбор решения для обработки документов зависит от ваших потребностей. Особенно важно решить, где вы собираетесь разместить решение: в облаке или локально. Облачные системы предоставляются поставщиком по подписке и автоматически сохраняют все данные, делая их доступными по сети. Локальное решение подразумевает использование собственных серверов и хранилищ, их самостоятельное обслуживание и самостоятельное выполнение резервного копирования.
Ниже перечислены другие важные моменты, которые следует учитывать при выборе решения для обработки документов.
Процесс поиска
Всегда стоит использовать широкий набор параметров поиска, включая имя и тип файла, содержимое и даты изменений. Также полезно иметь возможность назначать метаданные и теги для упорядочения файлов.
Простая структура файлов
Структура файлов должна быть простой в использовании и логичной для всех пользователей.
Безопасность
В системе должна быть предусмотрена возможность ограничения доступа к конфиденциальным документам и предоставления разрешений для пользователей.
Простота
Система должна быть понятной для сотрудников и не мешать им в выполнении ежедневных задач.
Интеграция
Убедитесь, что система совместима с программами, которые вы уже используете, например клиентом электронной почты и программами по управлению взаимоотношениями с клиентами.
Начните трансформацию обработки документов сейчас
Microsoft Power Automate — это удобная платформа оптимизации документооборота, которая позволяет сотрудникам создать решение для обработки документов. Сократите повторяющиеся, трудоемкие ручные задачи и высвободите сотрудников для стратегических задач с помощью единой платформы для автоматизации.
Часто задаваемые вопросы
Что такое приложения для обработки документов?
Приложения для обработки документов — это автоматизированные решения для оцифровки больших объемов бумажных документов.
Как выполняется обработка документов?
Алгоритмы машинного обучения и искусственный интеллект извлекают данные из документов и сохраняют их в базе данных.
Что такое анализ документов с глубоким обучением?
Анализ документов с глубоким обучением основан на возможностях нейронных сетей, которые обучаются и накапливают знания так же, как и человеческий мозг. Чем больше информации получают эти сети, тем эффективнее они обрабатывают дальнейшие сведения.
В чем заключаются преимущества автоматизированной обработки документов?
Повышенная производительность, масштабируемость и снижение риска человеческих ошибок — лишь несколько преимуществ автоматизированной обработки документов.
Как выбрать программное решение для обработки документов?
Начните с оценки текущего документооборота и определите, что необходимо улучшить. В решении для обработки документов особо важны возможности сканирования, облачное хранилище, функции поиска, управление версиями документов и возможность управления разрешениями.