Использование экосистемы понимания документов

Понимание документов направлено на то, чтобы высвободить данные, заблокированные в документах, чтобы предоставить вашей организации гораздо более высокую точность извлеченных данных, повысить производительность и увеличить рентабельность инвестиций от роботизированной автоматизации процессов (RPA). Он находится на пересечении обработки документов и искусственного интеллекта (ИИ), которые вместе способствуют будущему, когда почти все можно автоматизировать.

Экосистема понимания документов включает в себя технологии, которые могут интерпретировать информацию и смысл самых разных типов документов — даже рукописного текста, флажков и штампов. Машинное обучение (ML) стимулирует непрерывные инновации в области понимания документов, которая является одной из самых быстрорастущих областей автоматизации.

Организации могут уже работать с конкретными решениями или поставщиками. Тем не менее, им могут понадобиться другие технологии или новый опыт, чтобы расширить понимание документов на другие бизнес-функции. Может быть трудно найти поставщика, у которого есть универсальное решение, работающее со всеми видами документов. Обычно они сосредоточены на определенных типах документов или отраслях, таких как страхование, финансы и здравоохранение. Есть также поставщики, которые предлагают решения на основе машинного обучения, такие как предварительно обученные модели для конкретных документов. Тем не менее, эти модели нельзя легко изменить, чтобы они соответствовали документам за пределами этих доменов.

В настоящее время трудно найти поставщика, предлагающего универсальное решение, которое будет работать с любым вообразимым документом. В свою очередь, UiPath предлагает предприятиям способ решения проблем и возможностей автоматизированной обработки документов. Прежде всего, это наши встроенные возможности ИИ, которые вы можете опробовать в пробной версии UiPath Enterprise.

Возможности UiPath Enterprise RPA Platform расширены за счет дополнительных партнерских предложений, обеспечивающих бесперебойную сквозную обработку документов — они доступны на UiPath Marketplace. Marketplace предлагает открытую экосистему с партнерскими решениями, которые в сочетании с платформой UiPath RPA могут использоваться в самых разных случаях.

Давайте подробнее рассмотрим эти экосистемные технологии и ведущих поставщиков, которые их предоставляют.

Множество технологий могут раскрыть всю мощь понимания документов

Вот некоторые из наиболее часто используемых технологий для понимания документов, а также партнеры UiPath, которые создают решения на их основе:

Оптическое распознавание символов (OCR)

OCR преобразует изображения печатного, рукописного или печатного текста в машинно-кодированный текст, который можно дополнительно обработать для извлечения нужных данных. Эта технология обычно также извлекает информацию о макете и структуре контента. Время от времени вы могли замедляться при работе с PDF-документами, в которых вы не можете копировать текст или применять поиск, потому что PDF-страницы в основном представляют собой изображения. Точно так же у вас может быть скан, фотография или снимок экрана чека, например, в типичных графических форматах, таких как JPEG или TIFF. OCR может легко собрать всю необходимую информацию из этих файлов, и человеку не нужно самостоятельно читать все документы.

Многие из самых известных на рынке механизмов оптического распознавания символов интегрированы с UiPath. К ним относятся ABBYY FineReader, Tesseract (OCR с открытым исходным кодом, предоставляемый Google), Kofax OmniPage, Microsoft OCR и Google OCR. Кроме того, недавно было выпущено средство оптического распознавания символов UiPath Document OCR, которое является еще одним отличным выбором для клиентов.

Экстракторы на основе шаблонов (TBE)

TBE извлекают данные, используя фиксированные правила, которые применяются к шаблонам, созданным пользователем или машиной. TBE могут не работать для документов, структура которых часто меняется или требует различных вариантов шаблона. Это означает, что это не вариант, когда вы работаете со многими различными организациями и имеете дело с различными шаблонами счетов или квитанций, которые они отправляют. В то же время технология идеально подходит для управления относительно небольшим количеством шаблонов стабильных документов. Не стесняйтесь делать это, когда у вас есть предопределенный набор фиксированных шаблонов и никаких исключений не ожидается. Когда необходимо изменить формат документа, можно легко изменить шаблон вручную.

Есть много поставщиков, предлагающих TBE. При оценке того, какое решение выбрать, следует обратить внимание на простоту настройки шаблона и зависимость результатов извлечения от качества изображения. Некоторые из лучших компаний предлагают технологии, которые создают шаблоны полуавтоматически, используя процесс с участием человека, который только подтверждает выбор.

Отличным примером TBE является ABBYY FlexiCapture, интегрированный в UiPath Studio. Существует также экстрактор шаблонов UiPath, доступный как часть понимания документа UiPath.

Извлекатели машинного обучения на основе контролируемого обучения (SMLE)

SMLE можно использовать для структурированных и полуструктурированных документов. Последние могут не иметь строгого макета, как структурированные документы, но могут включать аналогичное содержание. Хорошим примером являются счета-фактуры и заказы на покупку. SMLE работают, маркируя набор образцов документов, т. е. связывая элементы данных, которые необходимо извлечь, с областью документа, из которой извлекаются данные.

В настоящее время в UiPath есть экстракторы на основе машинного обучения для счетов, квитанций и заказов на покупку. Другие предварительно обученные модели будут доступны в ближайшее время. UiPath также интегрирован с ABBYY Flexicapture Distributed и Flexicapture for Invoices, которые используют предварительно обученные модели машинного обучения для счетов и аналогичных документов. Кроме того, UiPath интегрирован с Hyperscience, Ephesoft, Vidado, Rossum, Omnius, Microsoft Form Recognizer и Amazon Textract. Все интеграции предлагают методы для структурированных и полуструктурированных документов.

При рассмотрении вариантов SMLE спросите у поставщика, сколько образцов требуется. для обучения моделей. Если число большое, процесс может повлечь за собой большие затраты из-за задач по маркировке и необходимости большого количества образцов.

Неконтролируемое обучение (USL)

Этот метод состоит в анализе набора данных без предварительной маркировки данных. USL использует предварительно обученные модели или различные удобные для компьютера представления знаний для обработки неструктурированных документов. Общие примеры использования включают анализ финансовых отчетов, контрактов и электронных писем.

У UiPath есть несколько партнеров, предлагающих решения USL, включая Indico, SortSpoke, Botminds AI Technologies и Xtracta. Indico, например, предлагает компьютерный инструмент для маркировки, который предлагает метки, связанные с данными в документах. Все, что нужно сделать пользователю, это одобрить или перезаписать их.

Обработка естественного языка (NLP)

Технологии НЛП помогают компьютерам понимать человеческий язык. НЛП часто комбинируют с другими технологиями для выполнения ряда задач. Он позволяет организациям выполнять анализ текста, извлечение сущностей и автоматизировать процессы, определяя намерения в неструктурированных документах, таких как электронные письма. Если вы хотите извлечь дату начала и дату окончания из неструктурированного документа, вы должны иметь возможность сопоставить временную шкалу работы, поскольку многие даты являются синонимами. НЛП помогает вам в этом, поскольку оно может определять и анализировать синонимы. Более того, это может быть анализ настроения текста, другими словами, определение того, является ли он положительным, отрицательным или нейтральным. Это может быть особенно полезно для интерпретации контента в новостях, социальных сетях или переписке. Партнеры НЛП и технологии, интегрированные с UiPath, включают Expert System, Amazon Comprehend и Stanford NLP Group.

Новые альтернативы – аутсорсинг бизнес-процессов и участие человека

Наряду с устоявшимися технологиями и компаниями, перечисленными выше, появляются поставщики, предлагающие аутсорсинг бизнес-процессов (BPO) и автоматизированные процессы (HITL) для улучшения понимания документов.

Например, Ocrolus и Contract Wrangler используют мощные технологии машинного обучения для понимания документов. Тем не менее, они привлекают краудсорсинговую человеческую силу, которая помогает исправить результаты извлечения документов, которые не соответствуют желаемому порогу точности. Обе компании являются прорывными, потому что они гарантируют точность до 99,99% и соблюдение сроков доставки. Конечно, более высокая точность и более короткие сроки могут повлечь за собой более высокие затраты для клиентов.

Кроме того, решение для понимания документов UiPath предоставляет станцию ​​проверки. Этот инструмент позволяет пользователям просматривать и, при необходимости, исправлять результаты классификации документов и автоматического извлечения данных.

Заключительные мысли о выборе решения

Выбор решения, отвечающего всем потребностям вашего бизнеса в понимании документов, может оказаться сложной задачей. Обычно это приводит к оценке вариантов одновременного внедрения нескольких решений и поиску наилучших способов их интеграции. Вот почему UiPath работает и интегрируется с широким кругом ведущих в отрасли поставщиков. Мы создали богатую экосистему для понимания документов, которая дополняет платформу RPA UiPath.

Чтобы получить более подробную информацию, присоединяйтесь к нашему вебинару «В центре внимания продукт:автоматизация с использованием искусственного интеллекта - сочетание трансформационных возможностей». Вы увидите, как UiPath Document Understanding и другие решения на основе машинного обучения могут помочь вывести вашу автоматизацию на совершенно новый уровень — на базе ИИ. Вы также можете опробовать эти возможности для автоматизации бизнес-процессов, зарегистрировавшись на пробную версию UiPath Enterprise.