什么是智能文档处理,它是如何工作的?

虽然听起来非常现代(确实如此),但智能文档处理起源于最初的光学字符识别(OCR)解决方案的开发,这些方案仅仅将字符图像转化为机器编码文本。
智能文档处理(Intelligent Document Processing)应用人工智能(AI)和机器学习技术来处理结构化、半结构化,和非结构化的文档,使得技术能够像人类一样阅读和处理文档中的内容。

虽然听起来非常现代(确实如此),但智能文档处理起源于最初的光学字符识别(OCR)解决方案的开发,这些方案仅仅将字符图像转化为机器编码文本。
智能文档处理(Intelligent Document Processing)应用人工智能(AI)和机器学习技术来处理结构化、半结构化,和非结构化的文档,使得技术能够像人类一样阅读和处理文档中的内容。

虽然听起来非常现代(确实如此),但智能文档处理起源于最初的光学字符识别(OCR)解决方案的开发,这些方案仅仅将字符图像转化为机器编码文本。
智能文档处理(Intelligent Document Processing)应用人工智能(AI)和机器学习技术来处理结构化、半结构化,和非结构化的文档,使得技术能够像人类一样阅读和处理文档中的内容。

什么是智能文档处理?

智能文档处理(IDP)应用人工智能(AI)和机器学习技术来处理结构化、半结构化和非结构化文档,使技术能够像人类一样阅读和处理文档中的内容。

多年来,技术不断发展,融入了更多的智能功能,如自然语言处理(NLP)。这使得文档处理超越了简单的字符识别,能够在一定程度上理解正在转换的文本。尽管取得了这些进步,但多年来,IDP 仍然是一个孤立的收发室或业务流程外包功能,与客户、供应商和员工之间的关键营收活动相隔离。

如今,这种传统方法正在让位于现代智能文档处理。早期的解决方案主要侧重于文本和字段数据提取,而 IDP 则涵盖了作为客户和员工体验一部分的内容使用流程。它首先对这些流程进行重新思考,然后针对基于人工智能的现代文档处理 “技能”,使内容在需要的时间和地点立即可用和可操作。

智能文档处理不是什么?

在了解什么是 IDP 以及它如何使企业受益的同时,了解它不是什么也同样重要:

  • IDP并不仅仅是OCR或数据捕获。虽然IDP包含了OCR和数据捕获技术,但这些只是一整套更大的能力的一部分,这些能力为内容处理增加了更多的专家技能和决策。

  • 不是机器人流程自动化 (RPA)。RPA 是在数据基础上运行的定义流程中的离散任务自动化。由于内容是这些数据的来源,因此在为各种下游流程提取数据之前,必须先了解内容的上下文。机器人流程自动化本身无法做到这一点,因此需要 IDP 的支持,才能对内容做出娴熟的决策。

  • IDP 与 ChatGPT 并不相同。很多人认为 ChatGPT 与光学字符识别(OCR)是一回事,其实不然;实际上,ChatGPT 是一种自然语言处理(NLP)模型,它使用深度学习算法来生成对用户查询的类人文本回复。另一方面,ABBYY Vantage 是一种 IDP 解决方案,它使用光学字符识别 (OCR) 技术从发票、采购订单、合同等各类文档中提取数据。

智能文档处理的演变

智能文件处理如何工作?

IDP 使用自然语言处理 (NLP) 技术和周围文本中的上下文数据进行实体提取,自动并高度准确地确定所指的实体。例如,”jaguar “指的是大猫还是汽车?或者,”Sue “指的是一个人还是一种法律行为?通过应用 NLP,可以对非结构化数据进行前所未有的识别和提取,并能像人脑一样运作,快速适应不断变化的输入,并产生最佳结果。

借助全新的客户端学习机制 FastML,可应用可视化和文本提取方法,从而提高数据提取的准确性。希望保持竞争优势的企业可以通过将繁琐、事务性和大容量的内容驱动型工作负载转移到智能文档处理和智能自动化解决方案来实现,从而为人类员工腾出时间从事更有意义的工作,推动更好的客户体验。

智能文件处理有哪些好处?​

在各行各业,企业都面临着以更少的技术资源完成更多更快工作的压力。与此同时,越来越多的企业将重点放在改善客户和员工的体验上,将其作为提高收入、利润和保留率的关键。智能文档处理(IDP)可以在这两方面带来显著的效益。通过应用文档技能来密切支持人类理解和管理内容的方式,IDP 可提供以下优势:

  • 运行效率:手动提取和输入数据既费时又费钱。IDP 可节省时间/金钱,同时降低出现高昂代价错误的风险。
  • 合规性:IDP 降低了人为错误的风险,这意味着企业可以更加合规。管理合规任务变得更容易,因为 IDP 机器人会留下数字痕迹,在审计时可使用日志。
  • 客户体验:有了 IDP,员工可以从阅读和手动处理文件的繁琐任务中解脱出来,而客户则可以在以文件为中心的流程中享受更高的效率,并做出与其账户、索赔或案件相关的决策。
  • 可扩展性:IDP 具有可扩展性,可以跨功能扩展:可以训练 IDP 软件处理一种文档类型(例如:发票),每天只需处理 100 份文档;也可以训练 IDP 软件接收 100 种不同的文档类型(发票、索赔、银行对账单、入职、收据等),每分钟处理数千份文档。

将流程挖掘与智能文档处理(IDP)结合起来如何提供更大的价值?

内容并不是孤立存在的——它是推动各行业组织日常工作的业务流程的一个不可分割的部分。由于内容在决策和客户体验的更大画面中扮演的角色,简单地将智能文档处理融入到旧的流程中,最多只能产生有限的结果,主要是因为这些流程不适合它。因此,要使IDP成功,必须将其应用到优化的数字流程中,这就是流程挖掘发挥作用的地方。

流程挖掘可帮助企业挖掘其流程,从而就文档处理的自动化做出明智决策。它从信息系统中提取时间戳数据,并应用人工智能建立流程的可视化模型,从开始到结束,包括所有偏差。流程所有者能够清楚地看到内容是如何在流程中流动的,从而获得所需的洞察力,发现并解决可能阻碍 IDP 成功实施的低效问题。

作为成功实现自动化的基础,流程挖掘与 IDP 相结合,使企业能够:

  • 了解流程以及内容如何实现流程;
  • 深入了解内容如何作为流程中熟练决策的基础;
  • 确定他们应如何处理内容,使流程更加有效;
  • 应用优化内容处理所需的文档技能。

IDP 使用案例:数字化掌握您的数据和流程

智能文档处理应用的多功能性意味着任何语言、任何格式和任何时间的文档都可以用于智能自动化解决方案。我们将探讨保险、客户入职/KYC、物流和贷款处理方面的四个使用案例,以展示如何利用 IDP。

 保险中的 IDP

保险业的智能文件处理可以有多种用途。例如,用于自动决策,如 “免提理赔”;提供智能数字自助服务选项,回答通常由呼叫中心处理的问题;以及用于数字流程自动化,将员工从琐碎的任务中解放出来,专注于换位思考和更好的客户体验。

利用ABBYY的智能文档处理解决方案,跨国保险经纪公司Ecclesia集团实现了信函管理的数字化和简化,从而提供了更好的客户体验。ABBYY IDP从扫描的理赔文件中提取关键数据,包括案件编号和车牌号;将文件与客户数据库中的相关条目正确匹配;然后自动将文件转给相应的理赔经理作进一步处理。

客户贷款处理中的 IDP

抵押贷款申请是文件过多的一个典型例子,典型的贷款文件夹有 100-200 页。所需的信息包括驾驶执照、出生证明、地址证明、公用事业账单、银行对账单和工资单。智能文件处理可通过自动捕获、阅读、理解和验证每份文件中的信息来简化整个流程,以验证数据的正确性和真实性,从而更快地授权批准贷款。整个流程可通过在线和移动设备进行管理,以改善客户体验,为客户提供更多便利。

更好的是 IDP 的扩展能力,在经济不景气时,贷款申请往往会激增。在大流行病期间,西班牙的银行需要处理客户申请贷款的两千万页文件,最高峰时每天超过十万页。在ABBYY智能文档处理技术的帮助下,在封锁期间不到六周的时间内就完成了所有工作。西班牙银行业领先的流程自动化公司Serimag利用ABBYY的IDP平台,从数百万份贷款申请中快速准确地提取文本,使整个流程的自动化程度达到75%,并支持Serimag确保SLA结果准确率超过99%。

客户入职/KYC 中的 IDP

当 IDP 被用于客户入职和了解客户 (KYC) 合规性时,金融服务就能改善客户体验、提高效率、增加收入并降低成本。

Serimag公司将ABBYY行业领先的IDP技术集成到其为西班牙银行提供的智能文档处理(IDP)服务中,用于管理贷款申请流程中的复杂支持文档,以减轻COVID-19的影响。ABBYY 的 IDP 功能在这个动荡时期的关键项目中取得了预期成果,实现了整个流程 75% 以上的自动化。

 IDP 物流

文书工作中的错误可能会使货运停滞不前,并导致重要货物的交付出现重大延误。智能文件处理通过自动处理报关单、送货收据、提货单和驾驶员日志等一系列货运文件,提高了准确性和运营效率。

全球物流公司德国邮政敦豪集团(DHL Group)向世界各地运送包裹和快件,其财务部门的自动化取得了显著成效。

该公司在2022年的营业额达到1000亿美元,以前每年使用高度人工化的账目系统处理数十万张发票。通过引入 ABBYY 的智能文档处理技术,该公司能够自动处理来自 124 家供应商的不同语言发票,从而减少了错误并提高了生产率。该公司随后将 IDP 自动化项目推广到其他部门,使效率提高了 70%。

如何选择合适的智能文档处理软件

在人工智能大行其道、技术不断发展的今天,选择一款合适的智能文档处理软件是确保业务流程实现最佳数字化转型的关键决策。以下是需要考虑的几个关键点。

  • 1.评估企业的确切需求。
    一刀切的方法永远行不通,因此您必须清楚地考虑具体要求。您究竟想实现什么目标?更好的客户体验、提高生产率、无接触直通式处理、减少员工倦怠?必须从一开始就列出投资 IDP 的明确目标,这样才能确保以合适的价格选择合适的平台,实现良好的投资回报率。准备好向潜在供应商提出的详细问题,包括预期成果、生产率提高、集成简便性、用户适应性、可扩展性、员工培训以及安全性和合规性,尤其是在引入人工智能伦理新法律的情况下。
  • 2.确定需要处理哪些数据。
    根据行业的不同,您需要处理的数据和文档类型也各不相同。可能是保险业的理赔处理、律师事务所的法律文件、银行的贷款申请或商业房地产中介的合同管理。智能文档处理可以进行定制和培训,以处理不同类型的文档。所需的数据可能是结构化的,如标准表格和表格中的信息,或公司数据库或软件平台中的相应字段。但是,您也可能需要处理非结构化数据,如电子邮件、文本信息或图形中的副本,其中一些可能是高度机密的。因此,在选择 IDP 平台之前,准确了解您正在处理的数据的位置和类型至关重要。
  • 3. 寻找符合要求的解决方案。

    一旦评估了您的具体需求,就会更容易找到满足您要求的解决方案。例如,您可能有不同语言的数据,这些数据在分析或转发到另一个系统之前需要翻译。数据的使用可能有严格的隐私准则,因此 IDP 软件平台的认证和验证功能将是重中之重。数据分类和整合也是自动传输到现有工作流程的一个重要因素。IDP 可以将文件归类到预定义的类别中,帮助组织和优先处理工作量,例如按照日期顺序对应用程序进行分类,或根据内容将电子邮件归入不同的文件夹。

文件处理的未来

智能文档处理可为企业带来一系列底线优势–前提是将其作为客户体验的重要参与者进行战略性实施,并建立相应的流程。首先利用流程挖掘并为实施打下坚实基础,企业就能实现智能文档处理的全部优势,包括降低成本和提高效率、合规性以及员工和客户体验。

ABBYY 的市场领先技术采用低代码/无代码方法,为 ABBYY Vantage 提供动力,ABBYY Vantage 是面向数字劳动力的全新智能文档处理平台。

多年来,我们在ABBYY了解到,客户非常希望拥有经过预先培训、可立即使用的技能。因此,我们推出了 ABBYY Marketplace,这是一个在线数字社区,客户可以在这里下载技能和其他技术资产,为 ABBYY 的智能文档处理平台增值。

Vantage 能够训练和创建文档技能模型,这意味着您不必成为 OCR 或机器学习专家。审阅过程中的人机交互可促进在线学习,从而改进您的模型。扩展解决方案并将技术应用于多个业务领域的关键在于使其能够适应不同的文档类型和变化。

您准备好加快数字化转型并改变文档流程自动化方式了吗?​

常见问题

OCR 技术由来已久,更多地被视为一种与数据采集相关的技术。它主要用于从纸质文档、扫描图像或照片中提取文本,并将其转换为可在计算机上进行数字编辑的文本。该技术通常用于将印刷文件数字化,使其可以通过电子方式访问,例如在网页上访问。

然而,OCR 并不理解文本的含义,它只是专注于识别字符。而 IDP 则具有更广泛的功能。它不仅使用 OCR 进行字符识别,还结合人工智能和机器学习来阅读和理解文本的含义,从而能够利用它来决定文本的价值,并知道如何处理它。例如,它可以读取一张发票,将其内容与相应的采购订单进行对比,比较金额的准确性,然后将其转发给正确的人进行付款。

简单地说,ADP 远不如 IDP 那么聪明。ADP 可以处理与文档相关的常规和重复性任务,如按字母顺序排序、提取和验证信息。不过,它通常采用基于规则的方法,最适合处理具有相同布局的结构化文档。这意味着它在处理内容不同、设计不同的非结构化或半结构化文档时可能会遇到困难。它无法适应和学习以前接触过的内容。

通过智能文档处理,它利用人工智能和机器学习来处理更广泛的文档复杂性。从根本上说,它增加了像人类一样思考的认知技能。IDP 可以学习和适应文档中的不同布局、结构和内容,并做出相应调整。如果遇到细微差别,它就会明白该怎么做,并从错误中吸取教训。这使它非常适合处理任何非结构化数据,或者在没有模式可循的情况下,因此非常适合企业处理多样化和不断变化的文档类型。

RPA 是一种传统软件,用于实现重复和简单业务流程的自动化。它通常被称为自动化的 “转椅 “方法,因为它可以完成输入数据、捕获数据、验证信息和更新文档等基本任务。RPA 所缺乏的是理解信息并将其融入上下文的大脑。这正是 IDP 的用武之地。

智能文档处理为 RPA 提供了认知技能,使其能够理解所读取的数据,从而为公司提供重要信息,做出更好的业务决策。通过将两者结合起来,您就可以在自动化流程中加入类似人类的理解能力,从而创建一个更加智能、高效的自动化解决方案,推动卓越运营和业务增长。

这两项技术协同工作,将提高数据提取的准确性,提高直通处理率,减少人工干预的需要,并将员工解放出来,从事更有意义的创收任务。

任何处理大量数据和文档的组织都会从智能文档处理中受益。IDP 可以减少手工、重复和琐碎的工作,提高准确性,并提高生产率。据估计,80%-90% 的业务数据都是非结构化的,而企业如果不利用这些信息,就会失去潜在的收入。IDP 可以为各行各业提高效率和收入带来巨大的变化。

在银行,它们可以简化贷款申请;在医疗保健领域,IDP 可以管理病人记录和保险理赔;在物流领域,订单和交货的人工数据录入可以节省数百万美元;而在政府部门,IDP 正在加快驾驶许可证和社会保障付款的分配。事实上,在所有行业中,应付账款部门都受益于 IDP 高达 90% 的直通处理率,从而节省了大量成本,并将员工解放出来从事更有意义的工作。

原文来自ABBYY Blog

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