Что такое приложения для обработки документов?

Приложения для обработки документов используют машинное обучение и искусственный интеллект (ИИ) для извлечения данных из документов и форм. Они берут данные, такие как информация из счетов-фактур, квитанций и заказов на доставку, поступивших по электронной почте или на бумажных носителях, оцифровывают их и сохраняют в структурированном формате базы данных. Затем эти данные импортируются в целевую систему, например систему планирования ресурсов предприятия (ERP) или систему управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). Эффективность, которую обеспечивают приложения для обработки документов, может оказать существенное влияние на то, как предприятия экономят деньги, повышают производительность и освобождают сотрудников от повторяющихся малоценных и подверженных ошибкам задач.

Поиск решения для оцифровки больших объемов бумажных документов — это проблема, с которой рано или поздно столкнутся многие предприятия. Приложения для обработки документов обеспечивают большую эффективность в этой области, не только устраняя трудоемкую задачу ручного ввода данных, но и предоставляя компаниям информацию о том, как извлечь максимальную пользу из своих данных.

Power Automate помогает упростить рабочие процессы обработки

Сократите объем рутинных задач с помощью Power Automate — малокодовые решения, которое позволяет автоматизировать сложные бизнес-процессы и создавать усовершенствованные, но при этом упрощенные рабочие процессы документооборота.

Попробовать бесплатно

Как выполняется обработка документов?

Обработка документов строится на основе оптического распознавания символов (OCR), машинного обучения и роботизированной автоматизации процессов (RPA). Эти три элемента, по сути, способны интерпретировать и понимать информацию так же, как это делают люди.

OCR распознает печатный, рукописный или напечатанный текст из отсканированных документов или изображений. Он определяет светлые и темные области в отсканированном контенте и ищет буквы или цифры, которые затем классифицируются на основе шаблонов или особенностей.
Машинное обучение создает алгоритмы, которые обучаются на основе шаблонов и контекста в документах. Обрабатывая все больше информации, машинное обучение извлекает уроки из всех вариантов использования, с которыми сталкивается, становясь умнее и эффективнее в принятии решений.
RPA использует ботов, которые выполняют полученные ими правила и инструкции для автоматизации повторяющихся задач. Используя расширенные возможности распознавания текста, RPA может быстро обрабатывать данные из нескольких источников.

Обработка документов с помощью OCR, машинного обучения и RPA обычно выполняется в следующей последовательности:

Коллекция

Сканируются и оцифровываются данные из таких источников, как бумажные документы, PDF-файлы, электронные письма и формы.

Предварительная обработка

Качество и точность отсканированных данных улучшаются за счет таких мер, как исправление перекошенных углов, снижение шума путем устранения любых фоновых пятен или отметин, а также обрезка нежелательных внешних областей изображений.

Классификация

Документы разделяются на различные категории в зависимости от их формата, содержания и типа, что помогает улучшить извлечение и архивацию данных.

Извлечение

Важный шаг в процессе, в ходе которого OCR извлекает данные из документов и определяет, какие типы данных необходимо перевести (например, имена, числа, даты, рукописный текст).

Проверка

RPA проверяет и верифицирует все данные перед их перемещением в соответствующие системы, базы данных и рабочие потоки. На этом этапе любые неточности отмечаются для ручной проверки и исправления.

Интеграция

После запуска всех остальных процессов данные отправляются в соответствующие базы данных и репозитории через интерфейсы прикладного программирования.

Что такое анализ документов с глубоким обучением?

Глубокое обучение для документации интегрируется с обработкой документов, полагаясь на возможности нейронных сетей распознавать закономерности в данных, в частности, для анализа документов и макетов, идентификации текста и поиска документов. Подобно тому, как обучается человеческий мозг, нейронные сети собирают информацию на многих уровнях, приобретая все больше и больше информации и знаний, становясь все умнее и умнее по мере своего развития.

Анализ документов на основе глубокого обучения использует свою способность усиливать ИИ, подобный человеческому, с помощью различных алгоритмов нейронных сетей, в основном сверточных и рекуррентных. Сверточные нейронные сети фильтруют изображения, чтобы обнаружить каждый элемент в них, в то время как рекуррентные нейронные сети способны запоминать точки данных, что определяет их способность предсказывать будущие результаты.

Преимущества автоматизированной обработки документов

Автоматизированная обработка документов улучшает бизнес-процессы и повышает эффективность работы команды за счет обеспечения скорости, точности и масштабируемости. Это может оказать далеко идущее влияние на то, как такие отрасли, как юриспруденция, недвижимость, Здравоохранение и банковское дело, улучшат свои процессы и финансовые показатели.

Ниже перечислены основные преимущества автоматизированной обработки документов

Быстрый доступ

После оцифровки документов они становятся доступны практически в любое время и в любом месте любому лицу, имеющему право их просматривать.

Улучшенная безопасность и конфиденциальность

Компании могут шифровать свои файлы и назначать уровни безопасности для защиты своих данных от несанкционированного доступа.

Экономия времени и средств:

Устраняя трудоемкий и дорогостоящий процесс управления бумажными документами, сотрудники могут уделять больше времени решению важных для бизнеса задач и работать более продуктивно.

Снижение риска человеческой ошибки:

Автоматизация документооборота, исключающая необходимость ручного ввода данных, значительно повышает точность и качество документов.

Расширение сотрудничества:

Сотрудники разных отделов могут совместно работать над документами и получать информацию о статусе работ в режиме реального времени.

Стандартизированные шаблоны:

Автоматизация документооборота позволяет стандартизировать шаблоны и структуры, которые можно применять к рабочим процессам на постоянной основе.

Как выбрать программное решение для обработки документов

Выбор решения по обработке документов зависит от факторов, соответствующих вашим потребностям. Одним из наиболее важных решений, которые следует принять во внимание, является то, хотите ли вы, чтобы ваше решение работало в облаке или на вашей территории. Облачные системы размещаются провайдером за определенную плату и автоматически сохраняют все ваши данные, делая все доступным онлайн. Локальное решение означает, что вы будете использовать собственные серверы и хранилища, выполнять собственное обслуживание и создавать собственные резервные копии.

Другие важные соображения при выборе решения для обработки документов включают в себя:

Поиск:

Хорошим правилом является наличие широкого спектра параметров поиска, включая имя и тип файла, содержимое и даты изменения. Также полезно иметь возможность назначать метаданные и теги для организации всех ваших файлов.

Простая структура файла:

Важно, чтобы структура файла была проста в использовании и логична для всех пользователей.

Безопасность:

Система должна позволять ограничивать доступ к конфиденциальным документам и устанавливать разрешения для отдельных пользователей.

Простота:

Все сотрудники должны иметь возможность легко пользоваться системой, не испытывая путаницы и не отвлекаясь от выполнения своих повседневных задач.

Интеграция:

Убедитесь, что вы можете использовать систему с программами, которые вы уже используете, например, с вашим почтовым клиентом и программным обеспечением для работы с клиентами.

Начните преобразование обработки документов прямо сейчас

Microsoft Power Automate — это простое в использовании решение для оптимизации рабочих процессов, позволяющее вашим сотрудникам создать решение для обработки документов. Сократите до минимума повторяющиеся, ручные и трудоемкие задачи и выделите больше времени для своих команд, чтобы сосредоточиться на стратегической работе с помощью единой платформы для автоматизации.

Исследуйте Microsoft Power Automate

Приложения для обработки документов предоставляют автоматизированное решение для оцифровки больших объемов бумажных документов.
Обработка документов основана на машинном обучении, а также ИИ, которые извлекают данные из документов и сохраняют их в базе данных.
Анализ документации с помощью глубокого обучения опирается на возможности нейронных сетей, которые обучаются и приобретают знания подобно тому, как это делает человеческий мозг. Чем больше информации получают и извлекают уроки эти сети, тем умнее они становятся, поскольку обрабатывают больше информации.
Повышенная производительность, масштабируемость и снижение риска человеческих ошибок — лишь несколько преимуществ автоматизированной обработки документов.
Начните с оценки текущего процесса документооборота и определите, что именно вы хотите улучшить. Некоторые из ключевых характеристик, которые вам потребуются от решения по обработке документов, включают возможности сканирования, облачное хранилище, функцию поиска, контроль версий документов и возможность управления разрешениями.