Vad är appar för dokumentbearbetning?

Appar för dokumentbearbetning använder maskininlärning och artificiell intelligens (AI) för att hämta data från dokument och formulär. De använder data, till exempel information från fakturor, kvitton och leveransorder i e-post- eller pappersformat, digitaliserar den och lagrar den i ett strukturerat databasformat. Dessa data importeras sedan till ett målsystem, till exempel en ERP- eller CRM-lösning. De effektivitetsfördelar som appar för dokumentbearbetning innebär kan få stor effekt på hur företag sparar pengar, ökar produktiviteten och frigör medarbetare från repetitiva och felbenägna uppgifter med lågt affärsvärde.

Att hitta en lösning som digitaliserar stora volymer pappersbaserade dokument är en utmaning som många företag någon gång kommer att ställas inför. Med appar för dokumentbearbetning effektiviseras detta arbete genom att de arbetsintensiva uppgifterna med manuell datainmatning försvinner. Dessutom får företaget affärsinsikter i hur de kan få ut mer från sina data.

Insamling

Data från källor som pappersdokument, PDF-dokument, e-postmeddelanden och elektroniska formulär skannas och digitaliseras.

Förbearbetning

Kvaliteten och noggrannheten i skannade data förbättras genom exempelvis korrigering av skeva vinklar, minskning av brus genom att eventuella fläckar eller markeringar i bakgrunden avlägsnas och att oönskade yttre områden beskärs från bilder.

Klassificering

Dokumenten delas in i olika kategorier baserat på deras format, innehåll och typ, vilket bidrar till att förbättra extraheringen och arkiveringen av data.

Extrahering

Ett viktigt steg i processen är där OCR extraherar data från dokument och definierar vilka typer som behöver översättas (till exempel namn, siffror, datum och handskriven text).

Validering

RPA kontrollerar och validerar alla data innan de flyttas till relevanta system, databaser och arbetsströmmar. I det här skedet markeras eventuella fel så att de kan granskas och korrigeras manuellt.

Integration

När alla andra processer har körts skickas data till relevanta databaser och lagringsplatser via API:er.

Vad är en dokumentanalys med djupinlärning?

Djupinlärning integreras med dokumentbearbetning genom att funktionerna i neurala nätverk används för att känna igen mönster i data, särskilt vid dokument- och layoutanalys, textidentifiering och dokumenthämtning. På samma sätt som en mänsklig hjärna lär sig, samlar neurala nätverk in information i många skikt genom att skaffa mer och mer information och kunskap, samt bli smartare och smartare allteftersom.

Dokumentanalys med djupinlärning använder sin förmåga att driva människoliknande AI genom olika neurala nätverksalgoritmer, huvudsakligen konvolutionella och återkommande. Konvolutionella neurala nätverk filtrerar genom bilder för att identifiera alla element som finns där, medan återkommande neurala nätverk kan komma ihåg datapunkter, som formar deras förmåga att förutse framtida resultat.

Fördelar med automatiserad dokumentbearbetning

Automatiserad dokumentbearbetning förbättrar affärsprocesser och ökar teamens effektivitet genom hastighet, noggrannhet och skalbarhet. Detta kan få stor effekt på hur branscher som juridik, fastigheter, vård och bank kan förbättra sina processer och ekonomiska resultat.

De viktigaste fördelarna med automatiserad dokumentbearbetning är bland andra:

Snabb inhämtning:

När dokumenten har digitaliserats blir de i princip tillgängliga när och var som helst för alla som är behöriga att visa dem.

Förbättrad säkerhet och sekretess

Företag kan kryptera sina filer och tilldela säkerhetsnivåer som skyddar deras data mot oavsiktliga användare.

Tids- och kostnadsbesparingar:

Genom att slippa den tidsödande och kostsamma hanteringen av pappersdokument kan medarbetarna ägna mer tid åt att affärskritiska mål och bli mer produktiva.

Mindre risk för fel på grund av den mänskliga faktorn:

Om datainmatningen inte behöver göras manuellt utan automatiskt, ökar dokumentens noggrannhet och kvalitet.

Ökat samarbete:

Medarbetare i olika team på olika avdelningar kan dela och arbeta med dokument tillsammans, och i realtid ha kontroll över deras status.

Standardiserade mallar:

Med dokumentautomatisering kan mallar och strukturer standardiseras, och de kan sedan löpande tillämpas på arbetsflödena.

Hur väljer jag en programvarulösning för dokumentbearbetning?

Hur du ska välja en lösning för dokumentbearbetning beror på vilka faktorer som är specifika för dina behov. Ett av de viktigaste besluten att ta hänsyn till är om du vill att lösningen ska köras i molnet eller lokalt på företaget. Molnbaserade system lagras hos en leverantör mot en avgift och sparar automatiskt alla dina data, vilket gör att allt finns tillgängligt online. En lokal lösning innebär att du använder dina egna servrar och lagringsutrymmen, utför ditt eget underhåll och kör dina egna säkerhetskopieringar.

Andra viktiga saker att tänka på när du ska välja en lösning för dokumentbearbetning är bland annat följande:

Sökning:

Det är en bra regel att ha en mängd olika sökalternativ, som filnamn och filtyp, innehåll och ändringsdatum. Det är också bra att kunna tilldela metadata och taggar som gör att du kan strukturera filerna.

Enkel filstruktur:

Det är viktigt att filstrukturen är lätt att använda och logisk för alla användare.

Säkerhet:

Systemet bör göra det möjligt att begränsa åtkomsten till känsliga dokument och konfigurera behörigheter per användare.

Enkelhet:

Alla medarbetare ska kunna använda systemet utan att det stör eller blir förvirrande för deras dagliga uppgifter.

Integration:

Se till att du kan använda systemet med program som du redan använder, till exempel e-postklienten och din CRM-programvara.