Cos'è l'elaborazione dei documenti | Microsoft Power Automate

Le applicazioni di elaborazione dei documenti usano l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale per estrarre dati da documenti e moduli. Prendono dati, come informazioni da fatture, ricevute e ordini di consegna in formato email o cartaceo, li digitalizzano e li memorizzano in un formato di database strutturato. I dati vengono quindi importati in un sistema target, come una soluzione di pianificazione delle risorse aziendali (ERP) o di gestione delle relazioni con i clienti (CRM). Le efficienze che le applicazioni per l'elaborazione dei documenti offrono possono avere un impatto significativo su come le aziende risparmiano denaro, aumentano la produttività e liberano i dipendenti da compiti ripetitivi, a basso valore e soggetti a errori.

Trovare una soluzione per digitalizzare volumi di documenti cartacei è una sfida che molte aziende dovranno affrontare a un certo punto. Le applicazioni per l'elaborazione documenti offrono grandi efficienze in quest'area, non solo eliminando il compito laborioso dell'inserimento dati manuale, ma anche fornendo alle aziende informazioni dettagliate su come ottenere di più dai loro dati.

Power Automate aiuta a semplificare i flussi di lavoro di elaborazione

Riduci al minimo le attività manuali e ripetitive con Power Automate, una soluzione con poco codice che aiuta ad automatizzare processi aziendali complessi per creare flussi di lavoro avanzati ma semplificati per la gestione dei documenti.

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Come funziona l'elaborazione dei documenti?

L'elaborazione dei documenti si basa sul riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), sul Machine Learning e sull'automazione robotica dei processi (RPA). Questi tre elementi sono essenzialmente in grado di interpretare e comprendere le informazioni in modo simile a come farebbero gli esseri umani.

L'OCR riconosce il testo stampato, scritto o digitato da documenti o immagini digitalizzati. Identifica aree chiare e scure nel contenuto scansionato e cerca lettere o numeri, che vengono poi categorizzati in base a modelli o caratteristiche.
Il Machine Learning crea algoritmi che apprendono dai modelli e dal contesto nei documenti. Man mano che elabora sempre più informazioni, l'apprendimento automatico impara da tutti i casi d'uso che incontra, diventando più intelligente ed efficiente nel prendere decisioni.
L'RPA usa bot eseguiti su regole e istruzioni ricevute per automatizzare le attività ripetitive. Utilizzando capacità avanzate di riconoscimento del testo, RPA può elaborare rapidamente dati provenienti da più fonti.

Usando OCR, apprendimento automatico e RPA insieme, l'elaborazione dei documenti è in genere costituita dai seguenti passaggi:

Raccolta

I dati provenienti da origini quali documenti cartacei, PDF, e-mail e moduli elettronici vengono scansionati e digitalizzati.

Pre-elaborazione

La qualità e l'accuratezza dei dati scansionati sono migliorate grazie, ad esempio, alla correzione degli angoli disallineati, alla riduzione degli elementi di disturbo eliminando eventuali punti o segni sullo sfondo e al ritaglio delle aree esterne indesiderate dalle immagini.

Classificazione

I documenti sono suddivisi in diverse categorie in base al formato, al contenuto e al tipo, in modo da migliorare l'estrazione e l'archiviazione dei dati.

Estrazione

Un passaggio cruciale del processo in cui di OCR estrae i dati dai documenti e definisce i tipi che devono essere tradotti (ad esempio nomi, numeri, date, testo scritto a mano).

Convalida

L'RPA controlla e verifica tutti i dati prima di spostarli in sistemi, database e flussi di lavoro pertinenti. Eventuali imprecisioni vengono segnalate in questa fase per una revisione e correzione manuale.

Integrazione

Una volta eseguiti tutti i processi, i dati vengono inviati ai database e ai repository pertinenti tramite le interfacce di programmazione dell'applicazione.

Che cos'è l'analisi dei documenti di Deep Learning?

La documentazione dell'apprendimento profondo si integra con l'elaborazione dei documenti facendo affidamento sulle capacità delle reti neurali per riconoscere modelli nei dati, in particolare per l'analisi dei documenti e dei layout, l'identificazione del testo e il recupero dei documenti. Proprio come il cervello umano apprende, le reti neurali raccolgono informazioni su molti livelli acquisendo sempre più informazioni e conoscenze, diventando sempre più intelligenti man mano che procedono.

L'analisi dei documenti tramite apprendimento profondo utilizza la sua capacità di alimentare un'IA simile a quella umana attraverso diversi algoritmi di rete neurale, principalmente convoluzionali e ricorrenti. Le reti neurali convoluzionali filtrano le immagini per rilevare ogni elemento al loro interno, mentre le reti neurali ricorrenti sono in grado di ricordare punti dati, il che plasma la loro capacità di prevedere risultati futuri.

Vantaggi dell'elaborazione automatizzata dei documenti

L'elaborazione automatizzata dei documenti migliora i processi aziendali e aumenta l'efficienza del team offrendo velocità, accuratezza e scalabilità. Può avere un impatto di vasta portata su come settori come quello legale, immobiliare, sanitario e bancario migliorano i loro processi e i loro risultati.

I vantaggi chiave dell'elaborazione automatizzata dei documenti sono:

Recupero veloce:

Una volta digitalizzati, i documenti sono accessibili praticamente sempre e ovunque da chiunque sia autorizzato a visualizzarli.

Sicurezza e privacy migliorate

Le aziende possono crittografare i file e assegnare i livelli di sicurezza per proteggere i dati da utenti indesiderati.

Risparmio di tempo e costi:

Eliminando il lungo e costoso processo di gestione dei documenti cartacei, i dipendenti hanno più tempo da dedicare a obiettivi business critical ed essere più produttivi.

Riduzione del rischio di errore umano:

Senza la necessità dell'immissione manuale dei dati, l'automazione dei documenti migliora notevolmente l'accuratezza e la qualità dei documenti.

Incremento della collaborazione:

I dipendenti dei team dei vari reparti possono condividere e lavorare insieme sui documenti, tenendo conto dello stato in tempo reale.

Modelli standardizzati:

L'automazione dei documenti consente la standardizzazione di modelli e strutture che possono essere applicati ai flussi di lavoro su base continuativa.

Come scegliere una soluzione software per l'elaborazione dei documenti

La scelta di una soluzione per l'elaborazione dei documenti dipende da fattori specifici delle tue esigenze. Una delle decisioni più importanti da considerare è se desideri che la tua soluzione venga eseguita nel cloud o in loco presso la tua sede. I sistemi basati su cloud sono ospitati da un fornitore a pagamento e salvano automaticamente tutti i tuoi dati, rendendo tutto accessibile online. Una soluzione on-premises significa che utilizzerai i tuoi server e la tua archiviazione, eseguirai la tua manutenzione e gestirai i tuoi backup.

Altre considerazioni importanti per la scelta di una soluzione di elaborazione dei documenti sono:

Ricerca:

È una buona regola avere una vasta gamma di opzioni di ricerca, inclusi nome e tipo di file, contenuto e date di modifica. È anche utile poter assegnare metadati e tag per organizzare tutti i tuoi file.

Struttura dei file semplificata:

È importante che la struttura del file sia facile da usare e logica per tutti gli utenti.

Sicurezza:

Il sistema deve consentire di limitare l'accesso ai documenti sensibili e impostare le autorizzazioni per ogni utente.

Semplicità:

Tutti i dipendenti devono essere in grado di utilizzare facilmente il sistema senza confusione né interruzioni delle attività quotidiane.

Integrazione:

Assicurati di poter usare il sistema con i programmi che stai già utilizzando, come il client di posta elettronica e il software per le relazioni con i clienti.

Inizia subito la trasformazione dell'elaborazione dei documenti

Microsoft Power Automate è una soluzione di ottimizzazione dei flussi di lavoro facile da usare che consente ai tuoi dipendenti di creare una soluzione per l'elaborazione dei documenti. Minimizza compiti ripetitivi, manuali e dispendiosi in termini di tempo e crea più tempo per i tuoi team per concentrarsi su lavori strategici con una piattaforma unica per l'automazione.

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Le applicazioni di elaborazione dei documenti forniscono una soluzione automatizzata per la digitalizzazione di grandi quantità di documenti cartacei.
L'elaborazione dei documenti si basa sull'apprendimento automatico e sull'intelligenza artificiale, usati per estrarre i dati dai documenti e archiviarli in un database.
L'analisi della documentazione tramite deep learning si basa sulle capacità delle reti neurali, che apprendono e acquisiscono conoscenze in modo simile a come fanno i cervelli umani. Più informazioni queste reti acquisiscono e apprendono, più diventano intelligenti mentre elaborano ulteriori informazioni.
Aumento della produttività, riduzione del rischio di errore umano e migliore scalabilità sono alcuni dei numerosi vantaggi dell'elaborazione automatizzata dei documenti.
Inizia valutando il tuo attuale flusso di lavoro documentale e determina su cosa desideri migliorare. Alcune delle cose chiave che desidererai da una soluzione di elaborazione dei documenti includono capacità di scansione, archiviazione cloud, funzionalità di ricerca, controllo delle versioni dei documenti e la possibilità di gestire le autorizzazioni.

Cosa sono le applicazioni di elaborazione dei documenti?

Power Automate aiuta a semplificare i flussi di lavoro di elaborazione

Come funziona l'elaborazione dei documenti?

Raccolta

Pre-elaborazione

Classificazione

Estrazione

Convalida

Integrazione

Che cos'è l'analisi dei documenti di Deep Learning?

Vantaggi dell'elaborazione automatizzata dei documenti

Recupero veloce:

Sicurezza e privacy migliorate

Risparmio di tempo e costi:

Riduzione del rischio di errore umano:

Incremento della collaborazione:

Modelli standardizzati:

Come scegliere una soluzione software per l'elaborazione dei documenti

Ricerca:

Struttura dei file semplificata:

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Semplicità:

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Domande frequenti

Cosa sono le applicazioni di elaborazione dei documenti?

Come funziona l'elaborazione dei documenti?

Che cos'è l'analisi dei documenti di Deep Learning?

Quali sono i vantaggi dell'elaborazione automatizzata dei documenti?

Come si sceglie una soluzione software per l'elaborazione dei documenti?

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