Vad är dokumentbearbetning | Microsoft Power Automate

Appar för dokumentbearbetningDokumentbearbetningsprogram använda maskininlärning och artificiell intelligens (AI) för att extrahera data från dokument och formulär. De tar data, såsom information från fakturor, kvitton och leveransorder i e-post eller pappersform, digitaliserar den och lagrar den i ett strukturerat databasformat. Dessa data importeras sedan till ett målsystem, till exempel en ERP-lösning (Enterprise Resource Planning) eller CRM-lösning (Hantering av kundrelationer). De effektivitetsförbättringar som dokumentbearbetningsprogram ger kan ha stor inverkan på hur företag sparar pengar, ökar produktiviteten och frigör anställda från repetitiva, felbenägna uppgifter med låga värden.

Att hitta en lösning för digitalisering av volymer av pappersbaserade dokument är en utmaning som många företag kommer att stöta på någon gång. Program för dokumentbearbetning ger stor effektivitet i det här området genom att inte bara eliminera den arbetsintensiva uppgiften med manuell datainmatning, utan även genom att ge företag insikter om hur de kan få ut mer av sina data.

Power Automate gör det enklare att bearbeta arbetsflöden

Minimera manuella och repetitiva uppgifter med Power Automate – en lågkodslösning som automatiserar komplexa affärsprocesser och skapar bättre men ändå förenklade arbetsflöden för dokumenthantering.

Prova kostnadsfritt

Hur fungerar dokumentbearbetning?

Dokumentbearbetning bygger på grunden för optisk teckenläsning (OCR), maskininlärning och robotstyrd processautomatisering (RPA). Dessa tre element kan i princip tolka och förstå information som liknar hur människor skulle göra.

OCR känner igen tryckt, skriven eller skriven text från skannade dokument eller bilder. Den identifierar ljusa och mörka områden i det skannade innehållet och söker efter bokstäver eller siffror, som sedan kategoriseras baserat på mönster eller funktioner.
Maskininlärning skapar algoritmer som lär sig av mönster och kontext i dokument. Allteftersom mer och mer information bearbetas, lär sig maskininlärning från alla användningsfall som påträffas, och den blir smartare och mer effektiv när det gäller att fatta beslut.
RPA använder robotar som körs på regler och instruktioner som de får för att automatisera repetitiva uppgifter. Med hjälp av avancerade funktioner för textigenkänning kan RPA snabbt bearbeta data från flera källor.

När OCR, maskininlärning och RPA används tillsammans följer dokumentbearbetningen vanligtvis dessa steg:

Insamling

Data från källor som pappersdokument, PDF-dokument, e-postmeddelanden och elektroniska formulär skannas och digitaliseras.

Förbearbetning

Kvaliteten och noggrannheten i skannade data förbättras genom exempelvis korrigering av skeva vinklar, minskning av brus genom att eventuella fläckar eller markeringar i bakgrunden avlägsnas och att oönskade yttre områden beskärs från bilder.

Klassificering

Dokumenten delas in i olika kategorier baserat på deras format, innehåll och typ, vilket bidrar till att förbättra extraheringen och arkiveringen av data.

Extrahering

Ett viktigt steg i processen är där OCR extraherar data från dokument och definierar vilka typer som behöver översättas (till exempel namn, siffror, datum och handskriven text).

Validering

R P ARPA kontrollerar och verifierar alla data innan de flyttas till relevanta system, databaser och arbetsströmmar. Eventuella felaktigheter flaggas i det här skedet för manuell granskning och korrigering.

Integrering

När alla andra processer har körts skickas data till relevanta databaser och lagringsplatser via API:er.

Vad är en dokumentanalys med djupinlärning?

Djupinlärningsdokumentationen integreras med dokumentbearbetning genom att förlita sig på funktionerna i neurala nätverk för att identifiera mönster i data, särskilt för dokument- och layoutanalys, textidentifiering och dokumenthämtning. Precis som en mänsklig hjärna lär sig samlar neurala nätverk information på många lager genom att skaffa mer och mer information och kunskap, bli smartare och smartare när de än är.

Dokumentanalys med djupinlärning utnyttjar sin förmåga att driva människolik AI genom olika neurala nätverksalgoritmer, främst konvolutionella och rekurrenta nätverk. Konvolutionella neurala nätverk filtrerar igenom bilder för att upptäcka varje element i dem, medan rekurrenta neurala nätverk kan minnas datapunkter, vilket formar deras förmåga att förutsäga framtida utfall.

Fördelar med automatiserad dokumentbearbetning

Automatiserad dokumentbearbetningAutomatiserad dokumentbearbetning förbättrar affärsprocesser och ökar teamets effektivitet genom att leverera hastighet, noggrannhet och skalbarhet. Det kan ha en långtgående inverkan på hur branscher som juridiska, fastighets-, hälsovårds- och banktjänster förbättrar sina processer och slutresultaten.

De viktigaste fördelarna med automatiserad dokumentbearbetning är bland andra:

Snabb inhämtning:

När dokumenten har digitaliserats blir de i princip tillgängliga när och var som helst för alla som är behöriga att visa dem.

Förbättrad säkerhet och sekretess

Företag kan kryptera sina filer och tilldela säkerhetsnivåer som skyddar deras data mot oavsiktliga användare.

Tids- och kostnadsbesparingar:

Genom att slippa den tidsödande och kostsamma hanteringen av pappersdokument kan medarbetarna ägna mer tid åt att affärskritiska mål och bli mer produktiva.

Mindre risk för fel på grund av den mänskliga faktorn:

Om datainmatningen inte behöver göras manuellt utan automatiskt, ökar dokumentens noggrannhet och kvalitet.

Ökat samarbete:

Medarbetare i olika team på olika avdelningar kan dela och arbeta med dokument tillsammans, och i realtid ha kontroll över deras status.

Standardiserade mallar:

Med dokumentautomatisering kan mallar och strukturer standardiseras, och de kan sedan löpande tillämpas på arbetsflödena.

Hur väljer jag en programvarulösning för dokumentbearbetning?

Valet av en lösning för dokumentbearbetning beror på faktorer som är specifika för dina behov. Ett av de viktigaste besluten att tänka på är om du vill att din lösning ska köras i molnet eller på plats på din plats. Molnbaserade system hanteras av en leverantör mot en avgift och sparar automatiskt alla dina data, vilket gör allt tillgängligt online. En lokal lösning innebär att du använder dina egna servrar och lagring, utför ditt eget underhåll och kör dina egna säkerhetskopior.

Andra viktiga saker att tänka på när du ska välja en lösning för dokumentbearbetning är bland annat följande:

Sökning:

Det är en bra regel att ha en mängd olika sökalternativ, inklusive filnamn och typ, innehåll och datum som ändrats. Det är också bra att kunna tilldela metadata och taggar för att organisera alla dina filer.

Enkel filstruktur:

Det är viktigt att filstrukturen är lätt att använda och logisk för alla användare.

Säkerhet:

Systemet bör göra det möjligt att begränsa åtkomsten till känsliga dokument och konfigurera behörigheter per användare.

Enkelhet:

Alla medarbetare ska kunna använda systemet utan att det stör eller blir förvirrande för deras dagliga uppgifter.

Integration:

Se till att du kan använda systemet med program som du redan använder, till exempel e-postklienten och din CRM-programvara.

Kom i gång med en smartare dokumentbearbetning

Microsoft Power Automate är en lätthanterad lösning för arbetsflödesoptimering som gör det möjligt för dina anställda att skapa en dokumentbearbetningslösning. Minimera repetitiva, manuella, tidskrävande uppgifter och skapa mer tid för dina team att fokusera på strategiskt arbete med en enda plattform för automatisering.

Utforska Microsoft Power Automate

Appar för dokumentbearbetning utgör en automatiserad lösning för digitalisering av stora mängder pappersdokument.
Dokumentbearbetningen baseras på maskininlärning och artificiell intelligens som används för att extrahera data från dokument och lagra dem i en databas.
Djupinlärningsdokumentationens analys bygger på funktionerna i neurala nätverk, som lär sig och hämtar kunskap som liknar hur mänskliga hjärna gör. Ju mer information dessa nätverk får och lär sig av, desto smartare får de när de bearbetar mer information.
Ökad produktivitet, mindre risk för fel av den mänskliga faktorn och bättre skalbarhet är några av de många fördelarna med automatiserad dokumentbearbetning.
Börja med att utvärdera ditt aktuella dokumentarbetsflöde och ta reda på vad du vill förbättra. Några av de viktigaste sakerna du vill ha från en dokumentbearbetningslösning är genomsökningsfunktioner, molnlagring, sökfunktioner, dokumentversionskontroll och möjligheten att hantera behörigheter.

Vad är appar för dokumentbearbetning?

Power Automate gör det enklare att bearbeta arbetsflöden

Hur fungerar dokumentbearbetning?

Insamling

Förbearbetning

Klassificering

Extrahering

Validering

Integrering

Vad är en dokumentanalys med djupinlärning?

Fördelar med automatiserad dokumentbearbetning

Snabb inhämtning:

Förbättrad säkerhet och sekretess

Tids- och kostnadsbesparingar:

Mindre risk för fel på grund av den mänskliga faktorn:

Ökat samarbete:

Standardiserade mallar:

Hur väljer jag en programvarulösning för dokumentbearbetning?

Sökning:

Enkel filstruktur:

Säkerhet:

Enkelhet:

Integration:

Kom i gång med en smartare dokumentbearbetning

Vanliga frågor och svar

Vad är appar för dokumentbearbetning?

Hur fungerar dokumentbearbetning?

Vad är en dokumentanalys med djupinlärning?

Vilka är fördelarna med automatiserad dokumentbearbetning?

Hur väljer jag en programvarulösning för dokumentbearbetning?

Följ Power Platform