Zakaj agentsko pridobivanje dokumentov nadomešča OCR za pametnejšo avtomatizacijo dokumentov

Podjetja že vrsto let uporabljajo Optično prepoznavanje znakov (OCR) pretvoriti fizične dokumente v digitalne oblike in s tem preoblikovati postopek vnosa podatkov. Vendar pa se podjetja soočajo z vse bolj zapletenimi delovnimi procesi, zato postajajo omejitve optičnega prepoznavanja znakov (OCR) vse bolj očitne. Težko se znajde v nestrukturiranih postavitvah, ročno napisanem besedilu in vdelanih slikah, pogosto pa ne uspe interpretirati konteksta ali odnosov med različnimi deli dokumenta. Te omejitve so v današnjem hitrem poslovnem okolju vse bolj problematične.

Pridobivanje agentskih dokumentov, vendar pa predstavlja pomemben napredek. Z uporabo tehnologij umetne inteligence, kot so Strojno učenje (ML), Obdelava naravnega jezika (NLP)in vizualno ozemljitev, ta tehnologija ne le izvleče besedilo, ampak tudi razume strukturo in kontekst dokumentov. Z natančnostjo nad 95 % in časom obdelave, skrajšanim z nekaj ur na le minute, Agentic Document Extraction spreminja način ravnanja z dokumenti v podjetjih in ponuja zmogljivo rešitev za izzive, ki jih OCR ne more premagati.

Zakaj OCR ni več dovolj

OCR je bil leta prednostna tehnologija za digitalizacijo dokumentov, ki je revolucionarno spremenila način obdelave podatkov. Pomagal je avtomatizirati vnos podatkov s pretvorbo natisnjenega besedila v strojno berljive oblike in poenostaviti delovne procese v številnih panogah. Vendar pa so z razvojem poslovnih procesov omejitve OCR postale bolj očitne.

Eden od pomembnih izzivov OCR je njegova nezmožnost obdelave nestrukturirani podatkiV panogah, kot je zdravstvo, ima OCR pogosto težave z razlago ročno napisanega besedila. Recepti ali zdravstveni kartoni, ki imajo pogosto različno rokopisno pisavo in nedosledno oblikovanje, se lahko napačno razlagajo, kar vodi do napak, ki lahko ogrozijo varnost pacientov. Agentic Document Extraction to rešuje z natančnim pridobivanjem ročno napisanih podatkov, kar zagotavlja, da se informacije lahko integrirajo v zdravstvene sisteme in izboljša oskrba pacientov.

V financah lahko nezmožnost prepoznavanja povezav med različnimi podatkovnimi točkami v dokumentih s strani sistema OCR povzroči napake. Sistem OCR lahko na primer izvleče podatke iz računa, ne da bi jih povezal z naročilnico, kar povzroči morebitna finančna neskladja. Agentic Document Extraction rešuje to težavo z razumevanjem konteksta dokumenta, kar mu omogoča prepoznavanje teh povezav in označevanje neskladij v realnem času, kar pomaga preprečiti drage napake in goljufije.

Optično prepoznavanje znakov (OCR) se sooča tudi z izzivi pri delu z dokumenti, ki zahtevajo ročno preverjanje. Tehnologija pogosto napačno interpretira številke ali besedilo, kar vodi do ročnih popravkov, ki lahko upočasnijo poslovanje. V pravnem sektorju lahko OCR napačno interpretira pravne izraze ali spregleda opombe, zaradi česar morajo odvetniki posredovati ročno. Agentic Document Extraction ta korak odpravi, saj ponuja natančne interpretacije pravnega jezika in ohranja izvirno strukturo, zaradi česar je zanesljivejše orodje za pravne strokovnjake.

Posebnost programa Agentic Document Extraction je uporaba napredne umetne inteligence, ki presega preprosto prepoznavanje besedila. Razume postavitev in kontekst dokumenta, kar mu omogoča prepoznavanje in ohranjanje tabel, obrazcev in diagramov poteka, hkrati pa natančno izlušči podatke. To je še posebej uporabno v panogah, kot je e-trgovina, kjer imajo katalogi izdelkov različne postavitve. Agentic Document Extraction samodejno obdela te kompleksne formate in izlušči podrobnosti o izdelkih, kot so imena, cene in opisi, hkrati pa zagotavlja pravilno poravnavo.

Druga pomembna značilnost agentske ekstrakcije dokumentov je njena uporaba vizualna ozemljitev, ki pomaga prepoznati natančno lokacijo podatkov v dokumentu. Na primer, pri obdelavi računa sistem ne le izvleče številko računa, temveč tudi označi njeno lokacijo na strani, s čimer zagotovi, da so podatki natančno zajeti v kontekstu. Ta funkcija je še posebej dragocena v panogah, kot je logistika, kjer se obdelujejo velike količine odpremnih računov in carinskih dokumentov. Agentic Document Extraction izboljša natančnost z zajemanjem ključnih informacij, kot so številke za sledenje in naslovi za dostavo, s čimer zmanjša število napak in izboljša učinkovitost.

Nenazadnje je sposobnost programa Agentic Document Extraction, da se prilagodi novim formatom dokumentov, še ena pomembna prednost pred OCR. Medtem ko sistemi OCR zahtevajo ročno preprogramiranje, ko se pojavijo nove vrste ali postavitve dokumentov, se Agentic Document Extraction uči iz vsakega novega dokumenta, ki ga obdela. Ta prilagodljivost je še posebej dragocena v panogah, kot je zavarovalništvo, kjer se obrazci za odškodninske zahtevke in dokumenti o polici razlikujejo od ene zavarovalnice do druge. Agentic Document Extraction lahko obdela širok nabor formatov dokumentov, ne da bi bilo treba sistem prilagajati, zaradi česar je zelo prilagodljiv in učinkovit za podjetja, ki se ukvarjajo z različnimi vrstami dokumentov.

Tehnologija za agentsko ekstrakcijo dokumentov

Agentic Document Extraction združuje več naprednih tehnologij za odpravo omejitev tradicionalnega optičnega prepoznavanja znakov (OCR) in ponuja zmogljivejši način obdelave in razumevanja dokumentov. Uporablja globoko učenje, NLP, prostorsko računalništvo in sistemska integracija za natančno in učinkovito pridobivanje pomembnih podatkov.

V jedru agentnega pridobivanja dokumentov so modeli globokega učenja, usposobljeni na velikih količinah podatkov iz strukturiranih in nestrukturiranih dokumentov. Ti modeli uporabljajo Konvolucijske nevronske mreže (CNN) analizirati slike dokumentov in zaznati bistvene elemente, kot so besedilo, tabele in podpisi, na ravni slikovnih pik. Arhitekture, kot sta ResNet-50 in EfficientNet, pomagajo sistemu prepoznati ključne značilnosti v dokumentu.

Poleg tega Agentic Document Extraction uporablja modele, ki temeljijo na transformatorjih, kot sta LayoutLM in DocFormer, ki združujejo vizualne, besedilne in pozicijske informacije, da bi razumeli, kako so različni elementi dokumenta povezani med seboj. Na primer, lahko poveže glavo tabele s podatki, ki jih predstavlja. Druga zmogljiva funkcija Agentic Document Extraction je nekajkratno učenjeOmogoča sistemu, da se prilagodi novim vrstam dokumentov z minimalnimi podatki, kar pospeši njegovo uvajanje v posebnih primerih.

Zmogljivosti NLP programa Agentic Document Extraction presegajo preprosto ekstrakcijo besedila. Uporablja napredne modele za prepoznavanje poimenovanih entitet (NER), kot je BERT, za prepoznavanje bistvenih podatkovnih točk, kot so številke računov ali medicinske kode. Agentic Document Extraction lahko razreši tudi dvoumne izraze v dokumentu in jih poveže z ustreznimi referencami, tudi če besedilo ni jasno. Zaradi tega je še posebej uporaben za panoge, kot sta zdravstvo ali finance, kjer je natančnost ključnega pomena. V finančnih dokumentih lahko Agentic Document Extraction natančno poveže polja, kot sta »skupni znesek„v ustrezne postavke vrstic, kar zagotavlja doslednost izračunov.“

Drug kritičen vidik agentnega pridobivanja dokumentov je njegova uporaba prostorsko računanjeZa razliko od optičnega prepoznavanja znakov (OCR), ki dokumente obravnava kot linearno zaporedje besedila, Agentic Document Extraction razume dokumente kot strukturirane 2D-postavitve. Za zaznavanje tabel, obrazcev in besedila z več stolpci uporablja orodja za računalniški vid, kot sta OpenCV in Mask R-CNN. Agentic Document Extraction izboljša natančnost tradicionalnega optičnega prepoznavanja znakov (OCR) s popravljanjem težav, kot so poševne perspektive in prekrivajoče se besedilo.

Prav tako zaposluje Grafične nevronske mreže (GNN) razumeti, kako so različni elementi v dokumentu povezani v prostoru, kot je na primer »Skupaj»vrednost ” postavljena pod tabelo. To prostorsko sklepanje zagotavlja ohranitev strukture dokumentov, kar je bistveno za naloge, kot je finančna uskladitev. Agentic Document Extraction shrani tudi izvlečene podatke s koordinatami, kar zagotavlja preglednost in sledljivost nazaj do izvirnega dokumenta.

Za podjetja, ki želijo integrirati Agentic Document Extraction v svoje delovne procese, sistem ponuja robustno celovito avtomatizacijo. Dokumenti se vnašajo prek REST API-jev ali razčlenjevalnikov e-pošte in shranjujejo v sistemih v oblaku, kot je AWS S3. Ko so vneseni, mikrostoritve, ki jih upravljajo platforme, kot je Kubernetes, poskrbijo za obdelavo podatkov z uporabo modulov za optično prepoznavanje znakov (OCR), učenje jezika (NLP) in vzporedno preverjanje. Validacijo izvajajo tako preverjanja na podlagi pravil (kot je ujemanje skupnih zneskov računov) kot tudi algoritmi strojnega učenja, ki zaznajo anomalije v podatkih. Po ekstrakciji in validaciji se podatki sinhronizirajo z drugimi poslovnimi orodji, kot so sistemi ERP (SAP, NetSuite) ali podatkovne baze (PostgreSQL), kar zagotavlja, da so takoj na voljo za uporabo.

Z združitvijo teh tehnologij Agentic Document Extraction statične dokumente pretvori v dinamične, uporabne podatke. Presega omejitve tradicionalnega optičnega prepoznavanja znakov (OCR) in podjetjem ponuja pametnejšo, hitrejšo in natančnejšo rešitev za obdelavo dokumentov. Zaradi tega je dragoceno orodje v vseh panogah, ki omogoča večjo učinkovitost in nove priložnosti za avtomatizacijo.

5 načinov, kako agentsko pridobivanje dokumentov prekaša optično prepoznavanje znakov (OCR)

Čeprav je OCR učinkovit za osnovno skeniranje dokumentov, Agentic Document Extraction ponuja več prednosti, zaradi katerih je primernejša možnost za podjetja, ki želijo avtomatizirati obdelavo dokumentov in izboljšati natančnost. Tukaj je opisano, kako se odlikuje:

Natančnost v kompleksnih dokumentih

Agentic Document Extraction veliko bolje obravnava kompleksne dokumente, kot so tisti, ki vsebujejo tabele, grafikone in ročno napisane podpise, kot OCR. Zmanjša napake za do 70 %, zaradi česar je idealen za panoge, kot je zdravstvo, kjer dokumenti pogosto vsebujejo ročno napisane zapiske in kompleksne postavitve. Na primer, medicinske kartoteke, ki vsebujejo različno rokopisno pisavo, tabele in slike, je mogoče natančno obdelati, kar zagotavlja pravilno ekstrahiranje kritičnih informacij, kot so diagnoze in anamneze pacientov, s čimer ima OCR lahko težave.

Vpogledi, ki upoštevajo kontekst

Za razliko od optičnega prepoznavanja znakov (OCR), ki izvleče besedilo, lahko Agentic Document Extraction analizira kontekst in odnose znotraj dokumenta. Na primer, v bančništvu lahko samodejno označi nenavadne transakcije pri obdelavi izpiskov računov, kar pospeši odkrivanje goljufij. Z razumevanjem odnosov med različnimi podatkovnimi točkami Agentic Document Extraction podjetjem omogoča hitrejše sprejemanje bolj informiranih odločitev in zagotavlja raven inteligence, ki je tradicionalni OCR ne more doseči.

Brezkontaktna avtomatizacija

Optično prepoznavanje znakov (OCR) pogosto zahteva ročno preverjanje za odpravo napak, kar upočasni delovne procese. Agentic Document Extraction pa ta postopek avtomatizira z uporabo pravil za preverjanje, kot je »skupni zneski računov se morajo ujemati s postavkami«. To podjetjem omogoča učinkovito obdelavo brez dotika. Na primer, v trgovini na drobno se lahko računi samodejno potrdijo brez človeškega posredovanja, kar zagotavlja, da se zneski na računih ujemajo z naročilnicami in dobavami, kar zmanjšuje napake in znatno prihrani čas.

Prilagodljivost

Tradicionalni sistemi OCR se soočajo z izzivi pri obdelavi velikih količin dokumentov, zlasti če imajo dokumenti različne formate. Agentic Document Extraction se enostavno prilagaja za obdelavo tisočev ali celo milijonov dokumentov dnevno, zaradi česar je idealen za panoge z dinamičnimi podatki. V e-trgovini, kjer se katalogi izdelkov nenehno spreminjajo, ali v zdravstvu, kjer je treba digitalizirati desetletja zdravstvenih kartotek pacientov, Agentic Document Extraction zagotavlja učinkovito obdelavo tudi dokumentov z veliko količino in raznolikostjo.

Integracija, pripravljena na prihodnost

Agentic Document Extraction se gladko integrira z drugimi orodji za deljenje podatkov v realnem času med platformami. To je še posebej dragoceno v hitro razvijajočih se panogah, kot je logistika, kjer lahko hiter dostop do posodobljenih podatkov o pošiljanju bistveno vpliva. S povezovanjem z drugimi sistemi Agentic Document Extraction zagotavlja, da ključni podatki ob pravem času tečejo po ustreznih kanalih, kar izboljša operativno učinkovitost.

Izzivi in ​​premisleki pri izvajanju agentnega ekstrahiranja dokumentov

Agentična ekstrakcija dokumentov spreminja način, kako podjetja ravnajo z dokumenti, vendar je treba pred njeno uvedbo upoštevati pomembne dejavnike. Eden od izzivov je delo z dokumenti nizke kakovosti, kot so zamegljeni skeni ali poškodovano besedilo. Tudi napredna umetna inteligenca ima lahko težave pri ekstrahiranju podatkov iz obledele ali popačene vsebine. To je predvsem problem v sektorjih, kot je zdravstvo, kjer so ročno napisani ali stari zapisi pogosti. Vendar pa nedavne izboljšave orodij za predobdelavo slik, kot sta poravnava in binarizacija, pomagajo pri reševanju teh težav. Uporaba orodij, kot sta OpenCV in Tesseract OCR, lahko izboljša kakovost skeniranih dokumentov in znatno poveča natančnost.

Drug dejavnik je ravnovesje med stroški in donosnostjo naložbe. Začetni stroški agentske ekstrakcije dokumentov so lahko visoki, zlasti za mala podjetja. Vendar pa so dolgoročne koristi znatne. Podjetja, ki uporabljajo agentsko ekstrakcijo dokumentov, pogosto opazijo skrajšanje časa obdelave za 60–85 %, stopnje napak pa se zmanjšajo za 30–50 %. To vodi do tipične dobe vračila naložbe od 6 do 12 mesecev. Z napredkom tehnologije postajajo rešitve agentske ekstrakcije dokumentov v oblaku cenovno dostopnejše, s prilagodljivimi možnostmi oblikovanja cen, zaradi česar so dostopne malim in srednje velikim podjetjem.

Agentic Document Extraction se v prihodnje hitro razvija. Nove funkcije, kot je napovedno pridobivanje, omogočajo sistemom, da predvidijo potrebe po podatkih. Na primer, lahko samodejno izvleče naslove strank iz ponavljajočih se računov ali označi pomembne datume pogodb. Integrira se tudi generativna umetna inteligenca, ki Agentic Document Extraction omogoča ne le pridobivanje podatkov, temveč tudi ustvarjanje povzetkov ali polnjenje sistemov CRM z vpogledi.

Za podjetja, ki razmišljajo o agentskem pridobivanju dokumentov, je ključnega pomena, da poiščejo rešitve, ki ponujajo prilagojena pravila za preverjanje veljavnosti in pregledne revizijske sledi. To zagotavlja skladnost in zaupanje v postopek pridobivanja.

Bottom Line

Skratka, Agentic Document Extraction spreminja obdelavo dokumentov, saj ponuja večjo natančnost, hitrejšo obdelavo in boljše ravnanje s podatki v primerjavi s tradicionalnim OCR. Čeprav prinaša izzive, kot so upravljanje nizkokakovostnih vhodnih podatkov in začetni investicijski stroški, pa dolgoročne koristi, kot sta izboljšana učinkovitost in manj napak, naredijo to dragoceno orodje za podjetja.

Ker se tehnologija nenehno razvija, je prihodnost obdelave dokumentov svetla z napredki, kot sta napovedna ekstrakcija in generativna umetna inteligenca. Podjetja, ki uvajajo agentno ekstrakcijo dokumentov, lahko pričakujejo znatne izboljšave pri upravljanju kritičnih dokumentov, kar bo na koncu privedlo do večje produktivnosti in uspeha.