Использование OCR, ИИ и RPA для раскрытия продвинутых инсайтов данных

Соавтор поста: Козмин Николае. Николае — менеджер продукта в UiPath.

Неструктурированные данные везде, скрытые в документах, аудиофайлах, видео, электронных письмах, изображениях, файлах журналов — список можно продолжать. Фактически, неструктурированные данные теперь составляют примерно 80–90% всех данных. Однако, несмотря на их изобилие и ценность, неструктурированные данные остаются одним из самых неиспользуемых корпоративных ресурсов, потому что компаниям не хватает необходимых инструментов для их извлечения и анализа.

Это меняется, поскольку спрос растет на аналитику больших данных и автоматизацию рабочих процессов — оба требуют структурированных данных. Растущее число компаний использует технологию оптического распознавания символов (OCR), которая позволяет преобразовывать печатный или рукописный текст в машиночитаемый. Как автономная технология, OCR 다소 ограничен (об этом ниже). Однако через триаду OCR, роботизированной процессной автоматизации (RPA) и искусственного интеллекта (ИИ) бизнес может обеспечить высокопродвинутые уровни обработки данных и автоматизации.

OCR является одним из ключевых компонентов в двух решениях UiPath:

1. UiPath Document Understanding — позволяющий автоматизированную обработку широкого спектра документов

2. UiPath AI Computer Vision — позволяющий разработчикам автоматизировать работу через виртуальные рабочие столы и в динамических интерфейсах

Этот блог даст обзор OCR, исследуя, как UiPath использует эту технологию для обеспечения передовой обработки и анализа данных.

Сначала — краткий справочник по OCR.

OCR: обзор

Простыми словами, OCR — это процесс, преобразующий текст из изображений в редактируемые документы.

OCR может сократить и даже устранить ручной труд для определенных задач. В результате он ускоряет бэкенд-рабочие процессы, освобождая работников для более важных обязанностей.

Вот некоторые распространенные способы, как бизнес использует OCR.

1. Автоматизация ввода данных

Ручной ввод данных затратен по времени и подвержен ошибкам. Используя OCR, бизнес может оцифровывать бумажную работу, минимизируя необходимость человеческого вмешательства и повышая целостность данных.

2. Редактирование документов (сканированных или PDF)

Сотрудники часто получают сканированные документы и факсы, которые не в редактируемом формате. Это типичный случай для отделов финансов, снабжения, кадров, юристов и комплаенса. Традиционные сканеры могут экспортировать документы только как изображения или PDF. Например, вы не можете отсканировать договор или заказ на закупку, а затем отредактировать его в Microsoft Word или Google Docs. Однако, используя движок OCR, можно распознать текст и экспортировать его в машиночитаемый формат для дальнейшего редактирования и обработки.

3. Обеспечение сотрудников со слабым зрением

Сотрудники с нарушениями зрения часто нуждаются в преобразовании бумажных документов в цифровые форматы. OCR может помочь, конвертируя написанный текст в речь, упрощая процесс.

4. Организация документов

OCR может автоматически сортировать разнородные кучи документов и организовывать их по конкретным правилам. Классический пример — организация счетов-фактур по типу или поставщику. Или в критических процессах, таких как использование многострочного OCR (MLOCR) в машине для сортировки почты, сканирующей адреса и определяющей маршрутизацию почты через почтовую систему.

5. Понимание текста через интерфейсы

OCR делает возможной обработку данных через удаленные интерфейсы, делая сотрудничество удаленных команд быстрее и легче.

Ограничения OCR

Хотя OCR очень мощен, у него есть несколько ограничений при использовании как автономной технологии.

Вот основные ограничения OCR.

1. OCR не может понимать данные сам по себе

Прежде всего, OCR может только оцифровывать текст из документов и делать его машиночитаемым. OCR не может понимать или интерпретировать данные без дополнительного механизма. Поэтому OCR часто используется как компонент внутри более крупного, интеллектуального решения. Для обеспечения истинной процессной автоматизации в масштабе OCR и RPA объединяются с ИИ.

2. У OCR нет контекста

Системы OCR также лишены контекста. Например, система OCR может расшифровать слово как «bail», когда фактическое слово — «ball». Движок OCR сам по себе не будет иметь когнитивной способности просканировать остальное предложение, чтобы понять, какое слово должно использоваться. По этой причине OCR как автономная технология крайне подвержена ошибкам. Ему требуется компонент human-in-the-loop для проверки записей на точность. В результате OCR сам по себе не имеет оптимальной ценности как инструмент автоматизации.

3. OCR не может обрабатывать вариативность

Кроме того, OCR не может справляться с вариативностью в тексте или макете документа, что является большой проблемой при обработке документов, متفاوتных по структуре.

4. OCR не может разделять документы

Дополнительные проблемы могут возникнуть, если файлы нужно разделить на документы перед включением в процесс автоматизации или если есть повторение в индексных полях или ключевых значениях рабочего процесса.

5. OCR не точен и не масштабируем

В конечном счете, чистый OCR не достаточно точен или масштабируем для сложных и когнитивных процессов. Энтерпрайзу требуются решения, зрелые и гибкие, а не компоненты, ограниченные и подверженные ошибкам.

Как видите, OCR как автономная технология не достаточно изощрен, чтобы поддерживать современные продвинутые корпоративные рабочие процессы. Однако, когда он объединен с ПО RPA и ИИ, OCR может стать крайне полезным инструментом. Следующий раздел исследует, как UiPath использует OCR для обеспечения высокоточной автоматизации.

Кейс: OCR в UiPath Document Understanding

UiPath Document Understanding использует RPA и ИИ для оцифровки данных из документов, чтобы их можно было обрабатывать и анализировать. Document Understanding может обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные и работает с разнообразными объектами — вроде рукописного текста, таблиц, чекбоксов и подписей.

Document Understanding дает множество преимуществ, таких как точная и гибкая обработка документов, повышенная операционная эффективность, снижение риска человеческой ошибки, а также сквозная автоматизация сложных процессов.

Следует отметить, что технология понимания документов — это не OCR. Тот факт, что они одно и то же — распространенное заблуждение. Скорее, понимание документов — это передовая технология, использующая OCR для оцифровки текста в нецифровых документах.

Одним замечательным отличием является то, что UiPath разделяет OCR и извлечение данных. Многие компании в этой сфере объединяют OCR с извлечением. Разделяя их, UiPath обеспечивает больший выбор, гибкость и точность, так как становится возможным выбрать другой движок OCR при необходимости без нарушения того, что происходит на стороне извлечения. Также возможно использовать публичные контракты UiPath OCR для развертывания собственного движка OCR, если желаете.

Как Document Understanding использует OCR

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

Document Understanding использует движки OCR для обнаружения и оцифровки текста, делая его читаемым для робота. Затем документы классифицируются из указанных списков, данные извлекаются и — при необходимости — человек может подтвердить извлеченные данные перед экспортом в соответствующий репозиторий.

UiPath Document Understanding может использовать проприетарный UiPath Document OCR, а также сторонние движки OCR для оцифровки текста. Клиенты могут выбрать движок, который наиболее точно работает для их кейса.

Как демонстрирует эта схема, OCR является частью фреймворка UiPath Document Understanding. Его единственная цель — сделать текст машиночитаемым.

Кейс: OCR в UiPath AI Computer Vision

UiPath AI Computer Vision решает одну из главных проблем RPA — автоматизацию инфраструктуры виртуальных рабочих столов (VDI), таких 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, бизнес и разработчики RPA могут обеспечить автоматизацию для VDI — независимо от фреймворка или операционной системы.

AI Computer Vision обеспечивает автоматизацию, включающую динамические элементы пользовательского интерфейса (UI), такие как выпадающие меню и чекбоксы; поддерживая широкий спектр типов интерфейсов. Это решение может сократить время внедрения при автоматизации виртуальных машин, повышая устойчивость и надежность автоматизаций.

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

Как UiPath AI Computer Vision использует OCR

Невозможно автоматизировать в виртуальных средах, используя стандартный OCR и RPA, потому что удаленный рабочий стол в конечном счете — это просто видеопоток. Продвинутые решения требуются для интерпретации текста, и еще более важно — понимания их типа и назначения в интерфейсе.

AI Computer Vision использует продвинутую нейросеть с пользовательским экранным OCR, разработанным в UiPath за последние несколько лет, для анализа UI через видеопоток виртуального рабочего стола и понимания его, как это сделал бы человек. Это решение может легко навигировать по любому доступному интерфейсу, нажимая кнопки, но также выполняя сложные взаимодействия, такие как извлечение целых таблиц и взаимодействие с выпадающими меню.

Для идентификации элементов AI Computer Vision использует технику интерпретации текста под названием нечеткое совпадение (fuzzy matching). Эта техника позволяет роботам UiPath идентифицировать правильный элемент каждый раз, даже при несоответствиях результатов OCR, тем самым повышая надежность полученных автоматизаций и сокращая время разработки.

Поднимите OCR на новый уровень с UiPath

Как видите, огромная ценность в использовании ИИ-решения, включающего OCR. UiPath Document Understanding и инструменты UiPath Computer Vision выходят далеко за базовый OCR, обеспечивая быструю и надежную автоматизацию с энтерпрайз-масштабируемостью — что позволяет раскрыть полную ценность ваших данных, включая неструктурированные или заблокированные за VDI.

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

Готовы начать использовать данные ваших документов и системы VDI?

Для начала зарегистрируйтесь в UiPath Automation Cloud, где вы можете начать использовать UiPath Document Understanding и UiPath AI Computer Vision уже сегодня.

Начните бесплатную пробную версию UiPath Automation Cloud, чтобы узнать, как легко использовать ваши неструктурированные данные, чтобы принести больше структуры и эффективности в ваши бизнес-процессы.