文档处理应用程序使用机器学习和人工智能 (AI) 从文档和窗体中提取数据。这两种技术以电子邮件或纸质形式获取数据（如发票、收据和交货单中的信息），对数据实施数字化，然后再以结构化数据库格式存储下来。之后，会将这些数据导入到目标系统中，如企业资源规划 (ERP) 或客户关系管理 (CRM) 解决方案。文档处理应用程序的高效率可对企业产生多方面重大影响，包括节约成本、提高工作效率以及使员工摆脱价值低且容易出错的重复性任务。

寻找用于将大量纸质版文档数字化的解决方案颇具挑战性，许多企业都会在某个时刻面临这一挑战。文档处理应用程序不仅可以消除“手动输入数据”这一人工密集型任务，还使企业能够了解如何更充分地利用自己的数据，因而大幅提高了“将大量文档数字化”工作的效率。

收集

来自纸质文档、PDF、电子邮件和电子资料等来源的数据将被扫描和数字化。

预处理

对于扫描得到的数据，通过以下方式提高其质量和准确度：纠正偏斜角、通过消除所有背景斑点或标记来降噪，以及剪裁掉图片多余的外围区域。

分类

文档根据格式、内容和类型分为不同的类别，这有助于更好地提取数据和将数据存档。

提取

流程中的一个重要步骤，在此步骤中，OCR 从文档中提取数据并定义需要转换的类型（例如，名称、编号、日期、手写文本）。

验证

RPA 先检查并验证所有数据，然后再将其移至相关系统、数据库和工作流中。在此阶段，会标记所有不准确的地方，以便手动检查和纠正。

集成

一旦所有其他流程运行，即会通过应用编程接口将数据发送到相关数据库和存储库。

什么是深度学习文档分析？

深度学习文档与文档处理相集成，依赖神经网络的功能来识别数据模式，特别是当执行文档和布局分析、文本标识和文档检索时。神经网络的学习方式与人类大脑非常相似，可通过获取越来越多的信息和知识来收集多层次的信息，从而变得越来越智能。

深度学习文档分析利用它的功能来通过不同的神经网络算法（主要是卷积和递归）实现类似人的人工智能。卷积神经网络可对图片进行筛选，以检测出图片中的每个元素，而递归神经网络能够记住数据点，因而能够预测未来结果。

自动化文档处理的优势

自动化文档处理可通过提高速度、准确度和可扩展性来改进业务流程并提高团队效率。它对法律、房地产、医疗保健和银行等行业如何改进流程和增加利润有着深远的影响。

自动化文档处理的主要优势包括：

快速检索：

一旦将文档数字化，任何有权查看它们的人便几乎能够随时随地访问它们。

增强了安全性和隐私保护

企业可以将他们的文件加密，并分配相应的安全级别以保护他们的数据免遭非预期用户访问。

节约时间和成本：

通过消除耗时且费用高昂的纸质文件管理流程，使员工有更多时间来致力于实现业务关键目标和提高工作效率。

降低了发生人为错误的风险：

使用文档自动化时不需要手动输入数据，因此，文档的准确度和质量大幅提高。

增加了协作：

各部门不同团队的员工可以一起共享和处理文档，保持实时了解文档状态。

标准化模板：

利用文档自动化，可对持续应用到工作流的模板和结构实施标准化。

如何选择文档处理软件解决方案

对文档处理解决方案的选择取决于您的需要具体涉及的因素。需要考虑的其中一项最重要的决策是，您是要在云中还是所在地的现场运行解决方案。基于云的系统由提供商收费托管，并会自动保存所有数据，从而确保可在线访问一切数据。本地解决方案意味着您将使用自己的服务器和存储，执行自己的维护，以及运行自己的备份。

有关选择文档处理解决方案的其他重要注意事项包括：

搜索：

最好具有许多不同的搜索选项（包括文件名和类型、内容及修改日期）。此外，最好还要能够分配元数据和标记来整理所有文件。

简单的文件结构：

文件结构一定要确保对所有用户均易于使用且非常合理。

安全性：

系统应允许您限制对敏感文档的访问并设置用户的权限。

简单性：

所有员工均应能够轻松使用系统，不会对系统产生困惑，并且不会影响日常任务。

集成：

确保您能够将系统与已经在用的程序（如电子邮件客户端及客户关系软件）结合使用。