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文件處理應用程式使用機器學習和人工智慧 (AI) 從文件和表單中擷取資料。他們從電子郵件或紙本形式的發票、收據和交貨單中提取資料，將其數位化，並以結構化的資料庫格式儲存。這些資料然後被導入到目標系統中，例如企業資源規劃 (ERP) 或客戶關係管理 (CRM) 解決方案。文件處理應用程式所提供的效率可以對企業節省成本、提高生產力以及讓員工擺脫重複性低價值、易出錯的任務產生重大影響。
尋找數位化大量紙本文件的解決方案，是許多企業在某個時候將面臨的挑戰。文件處理應用程式在這方面提供了極大的效率，不僅消除了人工資料輸入的勞動密集型任務，還為企業提供了如何更好利用資料的見解。
文件處理基於光學字元辨識 (OCR)、機器學習以及機器人程序自動化 (RPA)。這三個元素基本上能夠以類似人類的方式解釋和理解資訊。
在 OCR、機器學習和 RPA 這三項功能協同運作時，文件處理通常遵循以下步驟：
來自紙本文件、PDF、電子郵件和電子表單等來源的資料被掃描和數位化。
透過更正傾斜角度、消除任何背景斑點或標記來降低雜訊，以及從影像中裁剪不需要的外部區域等方式，提高掃描資料的品質和正確性。
文件根據其格式、內容和類型分為不同的類別，這有助於改進資料的擷取和封存。
此程序的關鍵步驟，其中 OCR 從文件中擷取資料，並定義需要轉譯的類型 (例如，姓名、數字、日期、手寫文字)。
RPA 會先檢查並驗證所有資料，然後再將資料移動到相關系統、資料庫和資料流。任何不準確之處，在此階段會被標記以供人工檢閱和修正。
一旦所有其他程序都執行完畢，資料就會透過應用程式開發介面傳送到相關的資料庫和存放庫。
深度學習文件透過依賴神經網路的能力來辨識資料中的模式，特別是在文件和配置分析、文字辨識和文件擷取方面，與文件處理整合。就像人類大腦學習一樣，神經網路透過獲取越來越多的資訊和知識，在多層次上收集資訊，變得越來越聰明。
深度學習文件分析利用其透過不同神經網路算法 (主要是卷積和遞歸) 驅動類似人類的人工智慧的能力。卷積神經網路過濾圖像以偵測其中的每個元素，而遞歸神經網路則能夠記住資料點，這影響了它們預測未來結果的能力。
自動化文件處理可改善商務流程，並提升小組效率，提供速度、正確性和可擴縮性。這對法律、房地產、醫療保健和銀行等行業改善其流程和底線可能產生深遠的影響。
自動化文件處理的主要優點包括：
一旦文件被數位化，任何有權檢視文件者幾乎可以隨時隨地存取它們。
企業可以加密檔案並指派安全性等級，以保護資料不受非預期使用者的存取。
透過消除紙本檔案耗時且昂貴的管理程序，員工有更多時間致力於商務關鍵目標並提高生產力。
無需手動輸入資料，文件自動化大幅提高了文件的正確性和品質。
跨部門不同團隊的員工可以一起共用和處理文件，即時了解狀態。
文件自動化允許對範本和結構進行標準化，以持續應用於工作流程。
選擇文件處理解決方案取決於特定於您需求的因素。考慮的最重要決策之一，是您希望您的解決方案在雲端執行還是在您所在的位置執行。雲端式的系統由提供者托管，需支付費用，並自動儲存所有資料，使一切都可以在線上存取。內部部署解決方案表示您將使用自己的伺服器和儲存、執行自己的維護，並執行自己的備份。
選擇文件處理解決方案的其他重要考量包括：
擁有多種搜尋選項是一個好規則，包括檔案名稱和類型、內容和修改日期。能夠為所有檔案指派中繼資料和標籤以進行組織也很好。
檔案結構應該對所有使用者都是易於使用和合乎邏輯的。
系統應允許依使用者限制對敏感文件的存取並設定權限。
所有員工都應該能夠輕鬆地使用該系統，而不會感到困惑，也不會打亂他們的日常工作。
確保該系統可以搭配已在使用的程式，例如電子郵件用戶端和客戶關係軟體。
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