Используйте ИИ для революции в понимании документов: ускорьте скорость и точность

Быстрая и точная обработка данных документов жизненно важна для конкуренции в меняющемся цифровом веке. Для современных компаний успех зависит от способности легко находить, получать доступ и понимать данные документов. Обработка документов — это бизнес-критический кейс, влияющий на продуктивность каждой компании, независимо от размера, отрасли или фокуса.

В этом блоге я прохожу через эволюцию обработки документов. Я начинаю с обсуждения оцифровки и оптического распознавания символов (OCR). Затем обсуждаю, как компании могут расширить OCR с помощью ИИ-наполненного распознавания документов для создания ценности через лучшие возможности понимания документов.

Давайте прыгнем внутрь.

Фаза первая: Превращение офлайн-данных в онлайн-данные с OCR

Традиционные практики обработки документов болезненны. Многие компании все еще сталкиваются с вызовами вроде некорректной маркировки и времени, потерянного на ручное извлечение данных, возникающими через неоцифрованную обработку документов.

Компании обращаются к оцифровке для борьбы с такими вызовами. Согласно опросу M-Files 2019 года, 41% респондентов планируют фокусироваться на замене бумажных форм электронными; 70% респондентов планируют расширить обработку документов до большего количества born-digital документов — по сравнению с только 39% в 2018 году.

Бизнес, специализирующийся на обработке документов, принял оцифровку, чтобы помочь компаниям конвертировать физические документы в цифровой формат. Ядром этих процессов является OCR. Технология OCR распознает текст в физических материалах и изображениях. OCR затем трансформирует текст в цифровые файлы вроде PDF.

Решения, использующие OCR, критически важны для помощи в устранении проблем обработки документов. Однако традиционная технология OCR имеет свои ограничения.

Фаза вторая: Выход за пределы онлайн-данных в «интеллектуальный OCR»

Допустим, вы делаете фото документа или сканируете документ в вашу систему выбора. Теперь классификация и извлечение данных зависят от качества изображения, которое вы отсканировали. Почему это важно для решений обработки документов, использующих OCR?

Решения OCR эффективны только настолько, насколько качественен базовый обрабатываемый документ. Проблемы возникают, когда ПО OCR не может отличать символы, такие как «3» против «8», или «O» против «D». Ошибки, которых вы хотите избежать, используя ПО OCR, могут стать новыми головными болями, когда технология OCR не способна анализировать нюансы документа на основе его качества или исходной формы.

Именно здесь ИИ-наполненное распознавание документов вступает в игру.

По мере продвижения возможностей ИИ, компании начали создавать и обучать модели машинного обучения (ML) для применения к OCR. Модельные OCR-движки, или то, что мы называем интеллектуальным OCR, дают значительные улучшения для оцифровки документов и текста в масштабе при снижении ошибок.

Интеллектуальный OCR помогает компаниям оцифровывать документы и изображения, которые раньше были проблемой для legacy OCR-систем, такие как рукописные письма, чекбоксы и зачеркивания.

Мы только начинаем обнаруживать, что возможно, когда мы расширяем OCR с ИИ. Давайте пройдемся по некоторым возможностям и результатам, которые вы можете реализовать, начиная использовать модель-ориентированные решения для оцифровки и обработки документов.

Фаза третья: Использование ИИ для лучшего извлечения данных и классификации документов

Получение документов в цифровой формат — это первый из многих шагов для извлечения ценности из самого документа. После оцифровки ПО OCR должно понимать, какого типа документ с ним работает и что релевантно.

Компании, использующие традиционное ПО OCR, могут бороться с масштабированием усилий по классификации документов. Традиционные OCR-движки используют простые подходы, такие как идентификация заголовков, для классификации типов документов. Этот тип подхода может ограничить способность компании классифицировать документы на гранулярном уровне.

После того как документы классифицированы с использованием традиционного OCR-решения, компании часто ограничены шаблонами документов или предопределенными «рецептами» для оцифрованного текста, используемыми для указания релевантных полей для извлечения, и «правилами» для нахождения этого поля в документе. Вы можете создавать правила на основе повторяющихся паттернов в данных, позиции в документе или позиции относительно чего-то другого, что легко найти в документе, такого как логотип. Хотя шаблоны — естественная отправная точка, они статичны.

По мере масштабирования усилий по обработке документов, компании в итоге инвестируют в управление шаблонами и создание новых шаблонов для работы с вариантами документов, нерелевантными в первоначальной реализации.

Использование ИИ в классификации документов и извлечении данных меняет эту динамику, делая процессы легче.

Как только у вас есть данные в цифровом формате, вы можете использовать обученные модели, чтобы заглянуть глубже в документы для классификации типов документов и извлечения релевантной информации структурированным образом.

Модельные OCR-решения могут идентифицировать тип документа и сопоставить его с известным типом документа, используемым вашим бизнесом. Они также могут парсить и понимать блоки текста в неструктурированных документах. Как только решение знает больше о самом документе, оно может начать извлекать релевантную информацию на основе намерения и смысла. И оно может справляться с изменениями и вариантами в ваших документах.

Вместо создания шаблонов, вы можете определить поля, которые хотите — таксономию документа — и затем научить ML-модель, как найти эти поля. Модель затем способна адаптироваться на основе входящих документов и учиться из человеческих валидаций обработанных документов.

Наличие этих возможностей создает большую гибкость и масштабируемость в вашем решении для обработки документов. Результаты также открывают новые двери для того, что вы можете сделать с самими данными.

Фаза четвертая: Расширение новых инсайтов и действий с помощью ИИ

Использование ИИ для классификации документов и извлечения данных — это массивный шаг на пути к расширению возможностей вашей организации автоматизированными и точными возможностями обработки документов. Глядя в долгосрочную перспективу, вы можете начать строить дорожную карту для использования возможностей ИИ и делать больше с извлеченным текстом.

С ИИ вы можете валидировать ошибки, ссылаясь на данные из множества документов или из различных бэкенд-систем. Например, допустим, сумма счета-фактуры неверна, но это не была ошибка в процессе OCR. Чтобы найти корень проблемы, вы можете использовать комбинацию роботов для извлечения данных через много типов документов и систем. Это помогает перекрестно проверять данные и выявлять исключения и ошибки, обычно находящиеся за пределами домена самого OCR-процесса.

Вы также можете начать применять возможности ИИ к наборам данных во времени и с историческим контекстом для предсказаний и выявления потенциальных аномалий, которые могут указывать на мошенничество. Давайте пройдемся по примеру обработки страховых претензий. Первый шаг — оцифровать входящую претензию. Затем извлечь релевантную информацию (такую как дата претензии, природа и сумма) из претензии. Далее, вы можете посмотреть на эти точки данных и использовать ML-модель для идентификации конкретных претензий, которые могут быть мошенническими, учитывая переменные вроде рекуррентности и подозрительных сумм.

ИИ делает выполнение таких типов задач возможным.

Следующие шаги к блаженству обработки документов

Обработка документов не должна быть болезненной. Начав с OCR и расширив OCR с ИИ, можно сделать обработку документов более ценной — и менее утомительной — частью вашего процесса.

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

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

Получите бесплатную копию нашего технического документа «Повышение операционной эффективности и снижение рисков с Document Understanding».

Хотите увидеть эти возможности в действии? Начните бесплатный пробный период Automation Cloud™ для энтерпрайза.