Сочетание OCR с AI и RPA для расширенного анализа данных

Это сообщение создано в соавторстве с Космин Николае. Николае — менеджер по продукту в UiPath.

Неструктурированные данные повсюду, они прячутся в таких местах, как документы, аудиофайлы, видео, электронные письма, изображения и файлы журналов — список можно продолжить. Фактически, неструктурированные данные сейчас составляют примерно от 80 до 90% всех данных. Тем не менее, несмотря на их изобилие и ценность, неструктурированные данные остаются одним из самых растраченных корпоративных ресурсов, поскольку у компаний нет необходимых инструментов для их извлечения и анализа.

Это меняется, поскольку растет спрос на аналитику больших данных и автоматизацию рабочих процессов, которые требуют структурированных данных. Все большее число предприятий используют технологию оптического распознавания символов (OCR), которая позволяет преобразовывать печатный или рукописный текст в текст, закодированный компьютером. Как отдельная технология OCR несколько ограничена (подробнее об этом ниже). Тем не менее, благодаря тройному взаимодействию оптического распознавания символов, роботизированной автоматизации процессов (RPA) и искусственного интеллекта (ИИ) предприятия могут обеспечить более высокие уровни обработки данных и автоматизации.

OCR — один из ключевых компонентов двух решений UiPath:

1. Понимание документов UiPath, позволяющее автоматизировать обработку широкого спектра документов

2. UiPath AI Computer Vision, который позволяет разработчикам автоматизировать виртуальные рабочие столы и динамические интерфейсы

В этом блоге будет представлен обзор OCR, а также рассмотрено, как UiPath использует эту технологию для обработки и анализа данных нового поколения.

Во-первых, вот краткое руководство по OCR.

OCR:обзор

С точки зрения непрофессионала, OCR — это процесс преобразования текста из изображений в редактируемые документы.

OCR может сократить и даже исключить ручной труд для определенных задач. В результате он может ускорить внутренние рабочие процессы, освободив сотрудников для выполнения более важных обязанностей.

Вот несколько распространенных способов, с помощью которых предприятия используют OCR.

1. Автоматический ввод данных

Ручной ввод данных отнимает много времени и чреват ошибками. Используя OCR, предприятия могут оцифровывать документы, сводя к минимуму необходимость вмешательства человека и повышая целостность своих данных.

2. Редактирование документов (отсканированных или PDF)

Сотрудники часто получают отсканированные документы и факсимильные уведомления в нередактируемом формате. Это распространенный случай в таких отделах, как финансы, управление поставками, управление персоналом, юридический и комплаенс. Традиционные сканеры могут экспортировать документы только в виде изображений или PDF-файлов. Например, вы не можете отсканировать договор или заказ на покупку, а затем отредактировать его в Microsoft Word или Google Docs. Однако с помощью механизма OCR можно распознать текст и экспортировать его в машиночитаемый формат для дальнейшего редактирования и обработки.

3. Включение сотрудников с нарушениями зрения

Сотрудникам с нарушениями зрения часто необходимо преобразовать бумажные документы в цифровые форматы. OCR может помочь, преобразовывая письменный текст в текст в речь, оптимизируя процесс.

4. Организация документов

OCR может автоматически сортировать различные стопки документов и упорядочивать их в соответствии с определенными правилами. Классическим примером может быть организация счетов-фактур на основе типа или поставщика. Или в критических процессах, таких как использование многострочного оптического распознавания символов (MLOCR) в машине для сортировки почты, которая сканирует адреса и определяет, как направлять почту через почтовую систему.

5. Понимание текста над интерфейсами

OCR позволяет обрабатывать данные через удаленные интерфейсы, что ускоряет и упрощает совместную работу удаленных команд.

Ограничения OCR

Несмотря на то, что оптическое распознавание текста очень мощное, оно имеет ряд ограничений при использовании в качестве отдельной технологии.

Вот некоторые из основных ограничений OCR.

1. OCR не может распознавать данные самостоятельно

Прежде всего, OCR может только оцифровывать текст из документов и делать его машиночитаемым. OCR не может понять или интерпретировать данные без дополнительного механизма. Таким образом, OCR часто используется как компонент более крупного и интеллектуального решения. Чтобы обеспечить настоящую автоматизацию процессов в масштабе, OCR и RPA сочетаются с искусственным интеллектом.

2. OCR не хватает контекста

В системах OCR также отсутствует контекст. Например, система OCR может транскрибировать слово как залог, когда на самом деле слово мяч. Механизм OCR сам по себе не обладает когнитивными способностями, необходимыми для сканирования остальной части предложения, чтобы увидеть, какое слово следует использовать. По этой причине OCR как отдельная технология очень подвержена ошибкам. Для проверки правильности записей требуется компонент «человек в цикле». В результате оптическое распознавание символов само по себе не имеет оптимальной ценности как инструмент автоматизации.

3. OCR не справляется с изменчивостью

Кроме того, OCR не может справиться с изменчивостью текста или макета документа, что является большой проблемой при обработке документов с различной структурой.

4. OCR не может разделять документы

Дополнительные проблемы могут возникнуть, если файлы необходимо разделить на документы перед включением в процесс автоматизации или если в полях индекса или ключевых значениях рабочего процесса есть повторения.

5. OCR не является точным или масштабируемым

В конце концов, чистое OCR недостаточно точное или масштабируемое для сложных и когнитивных процессов. Предприятиям требуются продуманные и гибкие решения, а не ограниченные и подверженные ошибкам компоненты.

Как видите, OCR как отдельная технология недостаточно сложна для поддержки современных передовых корпоративных рабочих процессов. Тем не менее, в сочетании с программным обеспечением RPA и искусственным интеллектом OCR может быть чрезвычайно полезным инструментом. В следующем разделе будет рассмотрено, как UiPath использует OCR для обеспечения высокоточной автоматизации.

Случай использования:OCR в понимании документов UiPath

UiPath Document Understanding использует RPA и AI для оцифровки данных из документов, чтобы их можно было обрабатывать и анализировать. Document Understanding может обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные, а также работать с различными объектами, такими как рукописный текст, таблицы, флажки и подписи.

Понимание документов предоставляет множество преимуществ, таких как точная и гибкая обработка документов, повышение эффективности работы, снижение риска человеческих ошибок, а также сквозная автоматизация сложных процессов.

Следует отметить, что технология распознавания документов не является OCR. Тот факт, что это одно и то же, является распространенным заблуждением. Скорее, понимание документов — это передовая технология, использующая OCR для оцифровки текста в нецифровых документах.

Одно примечательное отличие заключается в том, что UiPath отделяет OCR от извлечения данных. Многие компании в этой области включают OCR с извлечением. Разделяя эти два компонента, UiPath обеспечивает больший выбор, гибкость и точность, поскольку при необходимости становится возможным выбрать другой модуль OCR, не нарушая того, что происходит на стороне извлечения. Также можно использовать общедоступные контракты OCR UiPath для развертывания собственного механизма OCR, если это необходимо.

Как средство распознавания документов использует OCR

OCR вступает в игру на ранней стадии процесса распознавания документов — сразу после загрузки таксономии в рабочий процесс и определения всех файлов и данных для извлечения.

Document Understanding использует механизмы OCR для обнаружения и оцифровки текста, что делает его доступным для чтения роботом. Оттуда документы классифицируются из указанных списков, данные извлекаются, и, при необходимости, человек может подтвердить извлеченные данные перед их экспортом в соответствующий репозиторий.

UiPath Document Understanding может использовать собственные OCR UiPath Document OCR, а также сторонние механизмы OCR для оцифровки текста. Клиенты могут выбрать механизм, который наиболее точно подходит для их варианта использования.

Как показано на этом рисунке, OCR является частью структуры понимания документов UiPath. Его единственная цель — сделать текст машиночитаемым.

Пример использования:OCR в UiPath AI Computer Vision

UiPath AI Computer Vision решает одну из главных задач RPA, которая заключается в автоматизации инфраструктуры виртуальных рабочих столов (VDI), такой как Citrix, VMware и Microsoft Windows Remote Desktop.

AI Computer Vision позволяет программным роботам видеть и понимать все элементы на экране компьютера, вместо того чтобы полагаться на скрытые свойства для принятия решений. Используя AI Computer Vision, предприятия и разработчики RPA могут автоматизировать VDI независимо от платформы или операционной системы.

AI Computer Vision обеспечивает автоматизацию, которая включает элементы динамического пользовательского интерфейса (UI), такие как раскрывающиеся меню и флажки; поддерживает широкий спектр типов интерфейсов. Это решение может сократить время внедрения при автоматизации виртуальных машин, одновременно повышая отказоустойчивость и надежность автоматизации.

Хотя AI Computer Vision использует OCR, оно не используется для оцифровки документов. Это тонкое, но распространенное заблуждение.

Как компьютерное зрение UiPath AI использует распознавание символов

Невозможно автоматизировать в виртуальных средах с помощью стандартных OCR и RPA, потому что удаленный рабочий стол в конечном итоге является просто видеопотоком. Для интерпретации текста и, что еще важнее, для понимания его типа и назначения в интерфейсе требуются передовые решения.

AI Computer Vision использует передовую нейронную сеть с настраиваемым OCR экрана, разработанным в UiPath за последние несколько лет, чтобы анализировать пользовательский интерфейс через канал виртуального рабочего стола и понимать его так, как это сделал бы человек. Это решение может легко перемещаться по любому доступному интерфейсу, нажимая кнопки, а также выполнять сложные действия, такие как извлечение целых таблиц и взаимодействие с раскрывающимися меню.

Для идентификации элементов AI Computer Vision использует технику интерпретации текста, называемую нечетким сопоставлением. Этот метод позволяет роботам UiPath каждый раз идентифицировать правильный элемент даже при несоответствиях результатов OCR, тем самым повышая надежность итоговой автоматизации и сокращая время разработки в целом.

Поднимите OCR на новый уровень с помощью UiPath

Как видите, использование решения на основе ИИ, которое включает в себя OCR, имеет огромную ценность. Инструменты UiPath Document Understanding и UiPath Computer Vision выходят далеко за рамки базового OCR, обеспечивая быструю и надежную автоматизацию с масштабируемостью предприятия, что позволяет раскрыть всю ценность ваших данных, в том числе неструктурированных или заблокированных за VDI.

Вот таблица, которая поможет вам решить, подходит ли вам Document Understanding или Computer Vision:

Готовы приступить к работе с данными документов и системами VDI?

Для начала зарегистрируйтесь в облаке автоматизации UiPath, где вы сможете начать использовать UiPath Document Understanding и UiPath AI Computer Vision уже сегодня.

Начните бесплатную пробную версию UiPath Automation Cloud, чтобы узнать, как легко использовать неструктурированные данные, чтобы сделать бизнес-процессы более структурированными и эффективными.