Hva er dokumentbehandling | Microsoft Power Automate

Dokumentbehandlingsprogrammer bruker maskinlæring og kunstig intelligens (KI) til å hente ut data fra dokumenter og skjemaer. De henter data, som for eksempel informasjon fra fakturaer, kvitteringer og leveringsordre i e-post- eller papirformat, digitaliserer dem og lagrer dem i et strukturert databaseformat. Dataene importeres deretter til et målsystem, som for eksempel en løsning for ressursplanlegging (ERP) eller et kunderelasjonssystem (CRM). Effektiviteten man får fra dokumentbehandlingsprogrammer kan ha stor innvirkning på hvordan virksomheter sparer penger, øker produktiviteten og frigjør ansatte fra repetitive oppgaver som kan være utsatt for feil og ha lav verdi.

Det å finne en løsning for digitalisering av store mengder papirbaserte dokumenter er en utfordring mange virksomheter vil stå overfor på et tidspunkt. Dokumentbehandlingsprogrammer gir stor effektivitet på dette området, ikke bare ved å eliminere den arbeidskrevende oppgaven ved manuell dataregistrering, men også ved å gi virksomheter innsikt i hvordan de kan få mer ut av dataene sine.

Power Automate bidrar til å forenkle behandlingsarbeidsflytene

Minimer manuelle, repeterende oppgaver med Power Automate – en lavkodeløsning som hjelper med å automatisere komplekse forretningsprosesser for å skape forbedrede, men forenklede arbeidsflyter for dokumenthåndtering.

Prøv kostnadsfritt

Hvordan fungerer dokumentbehandling?

Dokumentbehandling er bygget på grunnlaget av optisk tegngjenkjenning (OCR), maskinlæring og robotautomatisering (RPA). Disse tre elementene er i stand til å tolke og forstå informasjon på en måte som ligner på hvordan mennesker gjør det.

OCR gjenkjenner trykt, skrevet eller inntastet tekst fra innskannede dokumenter eller bilder. Det identifiserer lyse og mørke områder i det skannede innholdet og, søker etter bokstaver eller tall, som deretter kategoriseres basert på mønstre eller egenskaper.
Maskinlæring lager algoritmer som lærer fra mønstre og kontekst i dokumenter. Etter hvert som stadig mer informasjon blir behandlet, vil maskinlæring lære fra alle bruksområdene den støter på, og blir smartere og mer effektiv i hvordan den tar beslutninger.
RPA bruker roboter som kjører basert på regler og instruksjoner den mottar for å automatisere repetitive oppgaver. Ved å bruke avanserte funksjoner for tekstgjenkjenning kan RPA raskt behandle data fra flere kilder.

Når OCR, maskinopplæring og robotautomatisering samarbeider, følger dokumentbehandling vanligvis følgende fremgangsmåte:

Samling

Data fra kilder som papirdokumenter, PDF-filer, e-poster og elektroniske skjemaer skannes og digitaliseres.

Forhåndsbehandling

Kvaliteten og nøyaktigheten til skannede data forbedres ved hjelp av ting som å korrigere skjeve vinkler, redusere støy ved å eliminere eventuelle bakgrunnsflekker eller -merker og fjerne uønskede ytre områder fra bilder.

Klassifisering

Dokumenter deles inn i ulike kategorier basert på format, innhold og type, noe som gjør det enklere å forbedre uttrekkingen og arkiveringen av data.

Uttrekking

Dette er et viktig trinn i prosessen der OCR trekker ut data fra dokumenter og definerer hvilke typer som skal oversettes (f.eks. navn, tall, datoer, håndskrevet tekst).

Validering

RPA kontrollerer og bekrefter alle data før de flyttes til relevante systemer, databaser og arbeidsstrømmer. Eventuelle unøyaktigheter flagges på dette stadiet for manuell gjennomgang og korrigering.

Integrering

Når alle andre prosesser er kjørt, sendes dataene til de relevante databasene og repositoriene via approgrammeringsgrensesnitt.

Hva er dokumentanalyse med dyp innlæring?

Dyplæringsdokumentasjon integreres med dokumentbehandling ved å bruke funksjonene i nevrale nettverk for å gjenkjenne mønstre i data, spesielt for dokument- og oppsettanalyse, tekstidentifikasjon og dokumentinnhenting. På samme måten som en menneskelig hjerne lærer, innhenter nevrale nettverk informasjon i mange lag ved å innhente stadig mer informasjon og kunnskap, og blir smartere og smartere etter hvert.

Dyplæringsbasert dokumentanalyse bruker sin evne til å drive menneskelignende KI gjennom ulike nevrale nettverksalgoritmer, hovedsakelig konvolusjonelle og rekursive. Konvolusjonelle nevrale nettverk filtrerer gjennom bilder og registrerer hvert element i dem, mens rekursive nevrale nettverk er i stand til å huske datapunkter, som former deres evne til å forutsi fremtidige utfall.

Fordelene med automatisert dokumentbehandling

Automatisert dokumentbehandling forbedrer forretningsprosesser og øker teameffektiviteten ved å levere hastighet, nøyaktighet og skalerbarhet. Det kan ha en vidtrekkende innvirkning på hvordan bransjer som juridiske tjenester, eiendom, helsetjenester og banker forbedrer sine prosesser og bunnlinjer.

Hovedfordelene med automatisert dokumentbehandling omfatter følgende:

Rask henting:

Når dokumentene er digitalisert, er de tilgjengelige når og hvor som helst for alle som er autorisert til å se dem.

Forbedret sikkerhet og personvern

Virksomheter kan kryptere filene og tildele sikkerhetsnivåer for å beskytte dataene mot utilsiktede brukere.

Tids- og kostnadsbesparelser:

Ved å eliminere den tidkrevende og kostbare prosessen med administrasjon av papirfiler har de ansatte mer tid å vie til forretningskritiske målsettinger og til å være mer produktive.

Redusert risiko for menneskelige feil:

Uten behovet for manuell dataregistrering forbedrer dokumentautomatisering nøyaktigheten og kvaliteten på dokumentene betydelig.

Økt samarbeid:

Ansatte i forskjellige grupper i ulike avdelinger kan dele og arbeide på dokumenter sammen samt være oppdatert på statusen i sanntid.

Standardiserte maler:

Med dokumentautomatisering kan du standardisere maler og strukturer som kan brukes i arbeidsflyten fortløpende.

Slik velger du en programvareløsning for dokumentbehandling

Valg av en løsning for dokumentbehandling avhenger av faktorer som er spesifikke for dine behov. En av de viktigste beslutningene du må vurdere er hvorvidt du ønsker at løsningen skal driftes i skyen, eller lokalt hos selskapet. Skybaserte systemer driftes av en leverandør mot en kostnad og lagrer alle data automatisk, slik at alt er tilgjengelig på nett. En lokal løsning betyr at selskapet bruker egne servere og lagring, gjennomfører eget vedlikehold og drifter egne sikkerhetskopier.

Andre viktige hensyn ved valg av en dokumentbehandlingsløsning omfatter følgende:

Søk:

Det er en god regel å ha et bredt utvalg av søkealternativer, inkludert filnavn og -type, innhold og datoer for endringer. Det er også bra å kunne tilordne metadata og tagger for å kunne organisere alle filer.

Enkel filstruktur:

Det er viktig at filstrukturen er enkel å bruke og logisk for alle brukere.

Sikkerhet:

Systemet bør gi deg mulighet til å begrense tilgangen til sensitive dokumenter og angi tillatelser etter bruker.

Enkelhet:

Alle ansatte skal enkelt kunne bruke systemet og uten avbrudd i de daglige oppgavene sine.

Integrering:

Sørg for at du kan bruke systemet med programmer du allerede bruker, for eksempel e-postklienten og kunderelasjonsprogramvaren.

Kom i gang med dokumentbehandlingstransformasjonen nå

Microsoft Power Automate er en brukervennlig løsning for optimalisering av arbeidsflyter, som lar de ansatte utforme en løsning for dokumentbehandling. Minimer repetitive, manuelle og tidkrevende oppgaver, og frigjør mer tid for teamene til å fokusere på strategisk arbeid med én enkelt plattform for automatiseringer.

Utforsk Microsoft Power Automate

Dokumentbehandlingsprogrammer gir en automatisert løsning for digitalisering av store mengder papirbaserte dokumenter.
Dokumentbehandling er basert på maskinopplæring og kunstig intelligens som arbeider med å trekke ut data fra dokumenter og lagre dem i en database.
Dyplæringsbasert dokumentanalyse bruker funksjonene i nevrale nettverk, som lærer og innhenter kunnskap på en måte som ligner på hvordan menneskelige hjerner fungerer. Desto mer informasjon disse nettverkene innhenter og lærer fra, desto smartere blir de etter hvert som de behandler mer informasjon.
Økt produktivitet, redusert risiko for menneskelige feil og forbedret skalerbarhet er noen av de mange fordelene med automatisert dokumentbehandling.
Start med å vurdere den nåværende arbeidsflyten for dokumenter, og finn ut hva du ønsker å forbedre. Noen av de viktigste tingene du ønsker fra en løsning for dokumentbehandling er skannemuligheter, skylagring, søkefunksjonalitet, dokumentversjonskontroll og muligheten til å håndtere tillatelser.

Hva er dokumentbehandlingsprogrammer?

Power Automate bidrar til å forenkle behandlingsarbeidsflytene

Hvordan fungerer dokumentbehandling?

Samling

Forhåndsbehandling

Klassifisering

Uttrekking

Validering

Integrering

Hva er dokumentanalyse med dyp innlæring?

Fordelene med automatisert dokumentbehandling

Rask henting:

Forbedret sikkerhet og personvern

Tids- og kostnadsbesparelser:

Redusert risiko for menneskelige feil:

Økt samarbeid:

Standardiserte maler:

Slik velger du en programvareløsning for dokumentbehandling

Søk:

Enkel filstruktur:

Sikkerhet:

Enkelhet:

Integrering:

Kom i gang med dokumentbehandlingstransformasjonen nå

Vanlige spørsmål

Hva er dokumentbehandlingsprogrammer?

Hvordan fungerer dokumentbehandling?

Hva er dokumentanalyse med dyp innlæring?

Hva er fordelene med automatisert dokumentbehandling?

Hvordan velger jeg en programvareløsning for dokumentbehandling?

Følg Power Platform