Как использовать ИИ для оптимизации понимания документов

Быстрая и точная обработка данных документов жизненно важна для конкурентоспособности в изменяющуюся цифровую эпоху. Для современных компаний успех зависит от способности легко находить, получать доступ и понимать данные документов. Обработка документов – это критически важный для бизнеса вариант использования, влияющий на производительность любой компании, независимо от ее размера, отрасли или сферы деятельности.

В этом блоге я рассказываю об эволюции обработки документов. Я начну с обсуждения оцифровки и оптического распознавания символов (OCR). Затем я расскажу, как компании могут расширить OCR, используя распознавание документов на основе искусственного интеллекта (ИИ), чтобы повысить ценность за счет улучшения возможностей понимания документов.

Давайте приступим.

Этап 1. Преобразование офлайн-данных в онлайн-данные с помощью OCR

Традиционные методы обработки документов болезненны. Многие компании по-прежнему сталкиваются с такими проблемами, как неправильная маркировка и потеря времени на ручное извлечение данных, которые возникают из-за обработки неоцифрованных документов.

Компании обращаются к цифровизации для решения таких проблем. По данным опроса M-Files 2019 года, 41% респондентов планируют сосредоточиться на замене бумажных форм электронными; 70 % респондентов планируют расширить возможности обработки документов, чтобы они стали цифровыми, по сравнению с 39 % в 2018 году.

Предприятия, специализирующиеся на обработке документов, внедрили оцифровку, чтобы помочь компаниям преобразовать физические документы в цифровой формат. Ядром этих процессов является OCR. Технология OCR распознает текст в физических материалах и изображениях. Затем OCR преобразует текст в цифровые файлы, такие как PDF-файлы.

Решения, использующие OCR, имеют решающее значение для облегчения проблем с обработкой документов. Тем не менее, традиционная технология OCR имеет свои ограничения.

Этап второй:переход от онлайн-данных к «интеллектуальному распознаванию символов»

Допустим, вы делаете снимок документа или сканируете документ в выбранную вами систему. Теперь классификация и извлечение данных зависят от качества отсканированного вами изображения. Почему это важно для решений по обработке документов, использующих OCR?

Решения OCR эффективны настолько, насколько эффективно качество исходного обрабатываемого документа. Проблемы возникают, когда программное обеспечение OCR не может отличить символы, такие как «3» от «8» или «O» от «D». Те самые ошибки, которых вы хотите избежать с помощью программного обеспечения OCR, могут стать новой головной болью, когда технология OCR не способна проанализировать нюансы документа на основе его качества или исходной формы.

Вот где в игру вступает распознавание документов с помощью искусственного интеллекта.

По мере развития возможностей ИИ компании начали создавать и обучать модели машинного обучения (ML) для применения в OCR. Механизмы оптического распознавания символов на основе моделей, или то, что мы называем интеллектуальным оптическим распознаванием, обеспечивают значительные улучшения при оцифровке документов и текста в масштабе при уменьшении количества ошибок.

Интеллектуальное распознавание текста помогает компаниям оцифровывать документы и изображения, которые ранее вызывали затруднения при использовании устаревших систем распознавания текста, например рукописные буквы, флажки и вычеркивания.

Мы только начинаем понимать, что возможно, когда мы расширяем OCR с помощью ИИ. Давайте рассмотрим некоторые возможности и результаты, которые вы можете получить, начав использовать основанные на моделях решения для оцифровки и обработки документов.

Этап 3. Использование ИИ для более эффективного извлечения данных и классификации документов

Преобразование документов в цифровой формат — это первый из многих шагов по извлечению ценности из самого документа. После оцифровки программа OCR должна понять, с каким документом она работает и что важно.

Компании, использующие традиционное программное обеспечение OCR, могут столкнуться с трудностями при масштабировании усилий по классификации документов. Традиционные механизмы OCR используют простые подходы, такие как идентификация заголовка, для классификации типов документов. Такой подход может ограничить способность компании классифицировать документы на детальном уровне.

Как только документы классифицируются с помощью традиционного решения OCR, компании часто ограничиваются шаблонами документов или предопределенными «рецептами» для оцифрованного текста, используемыми для указания соответствующих полей для извлечения, и «правилами» для поиска этого поля в документе. Вы можете создавать правила на основе повторяющихся закономерностей в данных, позиции в документе или позиции относительно чего-либо, что легко найти в документе, например логотипа. Хотя шаблоны являются естественной отправной точкой, они статичны.

По мере масштабирования усилий по обработке документов компании в конечном итоге вкладывают средства в управление шаблонами и создание новых шаблонов для работы с вариантами документов, не имеющими отношения к первоначальной реализации.

Использование ИИ для классификации документов и извлечения данных изменяет эту динамику, чтобы упростить процессы.

Получив данные в цифровом формате, вы можете использовать обученные модели для более глубокого изучения документов, классификации типов документов и извлечения соответствующей информации в структурированном виде.

Решения OCR на основе моделей могут идентифицировать тип документа и сопоставлять его с известным типом документа, используемым в вашей компании. Они также могут анализировать и понимать блоки текста в неструктурированных документах. Как только решение узнает больше о самом документе, оно может начать извлекать соответствующую информацию на основе намерения и значения. И он может работать с изменениями и вариантами в ваших документах.

Вместо создания шаблонов вы можете определить нужные поля — таксономию документа — и затем научить модель машинного обучения находить эти поля. Затем модель может настроить себя на основе входящих документов и учиться на основе проверки обработанных документов человеком.

Наличие этих возможностей повышает гибкость и масштабируемость вашего решения для обработки документов. Выходные данные также открывают новые возможности для того, что вы можете делать с самими данными.

Этап четвертый:расширение возможностей новых идей и действий с помощью ИИ

Использование ИИ для классификации документов и извлечения данных — это огромный шаг на пути к тому, чтобы предоставить вашей организации возможности автоматизированной и точной обработки документов. По мере того, как вы смотрите на более отдаленную перспективу, вы можете приступить к составлению плана действий, чтобы воспользоваться преимуществами возможностей искусственного интеллекта и сделать больше с извлеченным текстом.

С помощью ИИ вы можете проверять ошибки, ссылаясь на данные из нескольких документов или из различных серверных систем. Например, предположим, что сумма счета-фактуры неверна, но это не ошибка в процессе OCR. Чтобы найти корень проблемы, вы можете использовать комбинацию роботов для извлечения данных из многих типов документов и систем. Это помогает проводить перекрестную проверку данных и поверхностных исключений и ошибок, как правило, за пределами домена самого процесса OCR.

Вы также можете начать применять возможности ИИ к наборам данных с течением времени и с историческим контекстом, чтобы делать прогнозы и выявлять потенциальные аномалии, которые могут указывать на мошенничество. Давайте рассмотрим пример обработки страховых случаев. Первым шагом является оцифровка входящей претензии. Затем вы извлекаете соответствующую информацию (например, дату претензии, характер и сумму) из претензии. Затем вы можете просмотреть эти точки данных и использовать модель машинного обучения для выявления конкретных требований, которые могут быть мошенническими, с учетом таких переменных, как повторения и подозрительные суммы.

ИИ делает возможным выполнение этих типов задач.

Следующие шаги к комфортной обработке документов

Обработка документов не должна быть болезненной. Начиная с OCR и расширяя OCR с помощью ИИ, вы можете сделать обработку документов более ценной и менее утомительной частью вашего процесса.

Мы стремимся помочь клиентам использовать ИИ для упрощения процессов и облегчения жизни.

Хотите узнать больше о том, как мы можем помочь вашей компании упростить и улучшить методы обработки документов и оптимизировать понимание документов с помощью ИИ?

Получите бесплатную копию нашего официального документа «Повысьте операционную эффективность и снизьте риски с помощью понимания документов».

Хотите увидеть эти возможности в действии? Начните бесплатную пробную версию Automation Cloud™ для предприятий.