Hvad er dokumentbehandling | Microsoft Power Automate

Applikationer til dokumentbehandling bruger maskinel indlæring og kunstig intelligens til at udtrække data fra dokumenter og formularer. De tager data, såsom oplysninger fra fakturaer, kvitteringer og leveringsordrer i mail eller papirform, digitaliserer dem og gemmer dem i et struktureret databaseformat. Disse data importeres derefter i et målsystem, såsom en ERP- eller CRM-løsning. Den effektivitet, som applikationer til dokumentbehandling giver, kan have stor betydning for, hvordan virksomheder sparer penge, øger produktiviteten og frigør medarbejdere fra gentagne, fejlbehæftede opgaver med lav værdi.

At finde en løsning til at digitalisere store mængder papirbaserede dokumenter er en udfordring, som mange virksomheder vil stå over for på et tidspunkt. Applikationer til dokumentbehandling giver store effektivitetsgevinster på dette område, ikke kun ved at eliminere den arbejdskrævende manuelle dataindtastning, men også ved at give virksomheder indsigt i, hvordan de kan få mere ud af deres data.

Power Automate hjælper dig med at forenkle behandlingsarbejdsprocesserne

Minimer manuelle gentagne opgaver med Power Automate – en low-code-løsning, der hjælper med at automatisere komplekse forretningsprocesser for at oprette forbedrede, men forenklede arbejdsprocesser til dokumentstyring.

Prøv gratis

Hvordan fungerer dokumentbehandling?

Dokumentbehandling er bygget på grundlaget af OCR (optisk tegngenkendelse), maskinel indlæring og RPA (procesautomatisering med robotteknologi). Disse tre elementer er i bund og grund i stand til at fortolke og forstå oplysninger på samme måde, som mennesker ville gøre.

OCR genkender trykt, håndskrevet eller maskinskrevet tekst fra scannede dokumenter eller billeder. Det identificerer lyse og mørke områder i det scannede indhold og søger efter bogstaver eller cifre, som derefter kategoriseres baseret på mønstre eller funktioner.
Maskinel indlæring opretter algoritmer, der lærer af mønstre og kontekst i dokumenter. I takt med at den behandler flere og flere oplysninger, lærer maskinel indlæring fra alle de use cases, den støder på, og bliver smartere og mere effektiv i den måde, den træffer beslutninger på.
RPA bruger robotter, der udfører regler og instruktioner, de modtager, for at automatisere gentagne opgaver. Ved hjælp af avancerede funktioner til tekstgenkendelse kan RPA hurtigt behandle data fra flere kilder.

Når OCR, maskinel indlæring og RPA samarbejder, følger dokumentbehandling typisk disse trin:

Indsamling

Data fra kilder, f.eks. papirdokumenter, PDF-filer, mails og elektroniske formularer scannes og digitaliseres.

Forbehandling

Kvaliteten og nøjagtigheden af scannede data forbedres, f.eks. rettelse af skæve vinkler, reduktion af støj via fjernelse af eventuelle baggrundspletter eller -mærker og beskæring af uønskede områder fra billeder.

Klassifikation

Dokumenter opdeles i forskellige kategorier baseret på deres format, indhold og type, hvilket er med til at forbedre udtrækning og arkivering af data.

Udtrækning

Et vigtigt trin i den proces, hvor OCR udtrækker data fra dokumenter og definerer, hvilke typer der skal oversættes (f.eks. navne, numre, datoer, håndskrevet tekst).

Validering

R P ARPA kontrollerer og bekræfter alle data, før de flyttes til relevante systemer, databaser og arbejdsstrømme. Eventuelle unøjagtigheder markeres på dette trin til manuel gennemgang og korrektion.

Integration

Når alle andre processer er kørt, sendes dataene til de relevante databaser og lagre via brugergrænseflader til programmer.

Hvad er analyse af dokumenter ved hjælp af deep learning?

Deep learning-dokumentation integreres med dokumentbehandling ved at udnytte neurale netværks evne til at genkende mønstre i data, især til dokument- og layoutanalyse, tekstidentifikation og dokumenthentning. Ligesom den menneskelige hjerne lærer, indsamler neurale netværk information på mange niveauer ved at tilegne sig mere og mere information og viden, og bliver dermed smartere og smartere.

Deep learning-dokumentanalyse bruger sin evne til at drive menneskelignende kunstig intelligens gennem forskellige neurale netværksalgoritmer, hovedsageligt konvolutionelle og tilbagevendende. Konvolutionelle neurale netværk filtrerer gennem billeder for at opdage hvert element i dem, mens tilbagevendende neurale netværk er i stand til at huske datapunkter, hvilket former deres evne til at forudsige fremtidige resultater.

Fordele ved automatiseret dokumentbehandling

Automatiseret dokumentbehandlingAutomatiseret dokumentbehandling forbedrer forretningsprocesser og øger teameffektiviteten ved at levere hastighed, nøjagtighed og skalerbarhed. Det kan have en vidtrækkende indvirkning på, hvordan brancher som jura, ejendomshandel, sundhedspleje og bankvæsenet forbedrer deres processer og bundlinjer.

De vigtigste fordele ved automatiseret dokumentbehandling omfatter:

Hurtig hentning:

Når dokumenter er digitaliseret, er de stort set tilgængelige for godkendte brugere når og hvor som helst.

Forbedret sikkerhed og beskyttelse af personlige oplysninger

Virksomheder kan kryptere deres filer og tildele sikkerhedsniveauer for at beskytte deres data mod utilsigtede brugere.

Tids- og omkostningsbesparelser:

Da den tidskrævende og dyre proces til administration af papirfiler elimineres, får medarbejderne mere tid til at arbejde med forretningskritiske målsætninger og bliver mere produktive.

Mindre risiko for menneskelige fejl:

Da dokumentautomatisering eliminerer behovet for manuel dataindtastning, er den i høj grad med til at forbedre dokumenternes præcision og kvalitet.

Øget samarbejde:

Medarbejdere i forskellige teams på tværs af afdelinger kan dele og arbejde med dokumenter sammen og holde sig orienteret om status i realtid.

Standardiserede skabeloner:

Dokumentautomatisering gør det muligt at standardisere skabeloner og strukturer, der løbende kan anvendes til arbejdsprocesser.

Sådan vælger du en softwareløsning til dokumentbehandling

Valget af en løsning til dokumentbehandling afhænger af faktorer, der er specifikke for dine behov. En af de vigtigste beslutninger, du skal overveje, er, om du ønsker, at din løsning skal køres i skyen eller på stedet på din placering. Skybaserede systemer hostes af en udbyder mod et gebyr og gemmer automatisk alle dine data, hvilket gør alt tilgængeligt online. En løsning i det lokale miljøbetyder, at du bruger dine egne servere og lager, udfører din egen vedligeholdelse og kører dine egne sikkerhedskopier.

Andre vigtige overvejelser i forbindelse med valg af en løsning til dokumentbehandling omfatter:

Søgning:

Det er en god regel at have en bred vifte af søgemuligheder, herunder filnavn og -type, indhold og ændringsdatoer. Det er også godt at kunne tildele metadata og tags til organisering af alle dine filer.

Enkel filstruktur:

Det er vigtigt, at filstrukturen er brugervenlig og logisk for alle brugere.

Sikkerhed:

Systemet giver dig mulighed for at begrænse adgangen til følsomme dokumenter og angive tilladelser pr. bruger.

Enkelhed:

Alle medarbejdere skal kunne benytte systemet, uden at der opstår forvirring og afbrydelser i deres daglige opgaver.

Integration:

Sørg for, at du kan bruge systemet sammen med programmer, du allerede bruger, f.eks. din e-mail-klient og softwaren til kunderelationer.

Kom i gang med at transformere din dokumentbehandling nu

Microsoft Power Automate er en brugervenlig løsning til optimering af arbejdsprocesser, der gør det muligt for dine medarbejdere at skabe en løsning til dokumentbehandling. Minimer gentagne, manuelle, tidskrævende opgaver og skab mere tid til dine teams til at fokusere på strategisk arbejde med én enkelt platform til automatisering.

Udforsk Microsoft Power Automate

Applikationer til dokumentbehandling er en automatiseret løsning til digitalisering af store mængder papirbaserede dokumenter.
Dokumentbehandling er baseret på maskinel indlæring og kunstig intelligens, som bruges til at udtrække data fra dokumenter og lagre dem i en database.
Analyse af dokumentation ved hjælp af deep learning er afhængig af neurale netværks kapabiliteter, som lærer og tilegner sig viden på en måde, der ligner den menneskelige hjerne. Jo mere information disse netværk tilegner sig og lærer fra, desto smartere bliver de, når de behandler mere information.
Øget produktivitet, reduceret risiko for menneskelige fejl og forbedret skalerbarhed er nogle af de mange fordele ved automatiseret dokumentbehandling.
Start med at vurdere dit nuværende arbejdsproces for dokumenter og fastlæg, hvad du ønsker at forbedre. Nogle af de vigtigste ting, du vil have fra en løsning til dokumentbehandling, inkluderer scanningsmuligheder, lagring i skyen, søgefunktionalitet, versionskontrol af dokumenter og muligheden for at administrere tilladelser.

Hvad er applikationer til dokumentbehandling?

Power Automate hjælper dig med at forenkle behandlingsarbejdsprocesserne

Hvordan fungerer dokumentbehandling?

Indsamling

Forbehandling

Klassifikation

Udtrækning

Validering

Integration

Hvad er analyse af dokumenter ved hjælp af deep learning?

Fordele ved automatiseret dokumentbehandling

Hurtig hentning:

Forbedret sikkerhed og beskyttelse af personlige oplysninger

Tids- og omkostningsbesparelser:

Mindre risiko for menneskelige fejl:

Øget samarbejde:

Standardiserede skabeloner:

Sådan vælger du en softwareløsning til dokumentbehandling

Søgning:

Enkel filstruktur:

Sikkerhed:

Enkelhed:

Integration:

Kom i gang med at transformere din dokumentbehandling nu

Ofte stillede spørgsmål

Hvad er applikationer til dokumentbehandling?

Hvordan fungerer dokumentbehandling?

Hvad er analyse af dokumenter ved hjælp af deep learning?

Hvad er fordelene ved automatiseret dokumentbehandling?

Hvordan vælger jeg en softwareløsning til dokumentbehandling?

Følg Power Platform