AI benutten om Document Understanding te revolutioneren: versnel snelheid en nauwkeurigheid

Documentdata snel en nauwkeurig verwerken is vitaal om te concurreren in een veranderende digitale tijd. Voor de hedendaagse bedrijven hangt succes af van de capaciteit om documentdata gemakkelijk te lokaliseren, te benaderen en te begrijpen. Documentverwerking is een business-kritische use case die de productiviteit van elk bedrijf beïnvloedt, ongeacht grootte, industrie of focus.

In deze blog wandel ik door de evolutie van documentverwerking. Ik begin met het bespreken van digitalisering en optische tekenerkenning (OCR). Vervolgens bespreek ik hoe bedrijven OCR kunnen uitbreiden met AI-aangedreven documentherkenning om waarde te drijven door betere document understanding-mogelijkheden.

Laten we erin duiken.

Fase één: Offline data omzetten in online data met OCR

Traditionele documentverwerkingspraktijken zijn pijnlijk. Veel bedrijven worstelen nog met uitdagingen als onjuiste labeling en tijdverlies door handmatige data-extractie die ontstaan door niet-gedigitaliseerde documentverwerking.

Bedrijven wenden zich tot digitalisering om dergelijke uitdagingen te bestrijden. Volgens een M-Files-enquête uit 2019 plannen 41% van de respondenten zich te richten op vervanging van papieren formulieren door elektronische formulieren; 70% van de respondenten plannen documentverwerking uit te breiden naar meer born-digital documenten – vergeleken met slechts 39% in 2018.

Bedrijven gespecialiseerd in documentverwerking hebben digitalisering omarmd om bedrijven te helpen fysieke documenten om te zetten in een digitaal formaat. Kern van deze processen is OCR. OCR-technologie herkent tekst binnen fysieke materialen en afbeeldingen. OCR transformeert de tekst vervolgens in digitale bestanden zoals PDF's.

Oplossingen die OCR gebruiken, zijn cruciaal om documentverwerkingsproblemen te verlichten. Toch heeft traditionele OCR-technologie zijn beperkingen.

Fase twee: Verplaatsen naar 'intelligente OCR'

Laten we zeggen dat je een foto maakt van een document of een document scant in je systeem van keuze. Nu hangt classificeren en extraheren van data af van de kwaliteit van de afbeelding die je gescand hebt. Waarom is dit van belang voor documentverwerkingsoplossingen die OCR gebruiken?

OCR-oplossingen zijn alleen zo effectief als de kwaliteit van het onderliggende document dat verwerkt wordt. Uitdagingen rijzen wanneer OCR-software niet kan onderscheiden tussen karakters, zoals '3' versus '8', of 'O' versus 'D'. De fouten die je wilt vermijden door OCR-software te gebruiken, kunnen nieuwe hoofdpijnen worden wanneer OCR-technologie onmachtig is om de nuance van een document te analyseren op basis van zijn kwaliteit of oorspronkelijke vorm.

Daar komt AI-aangedreven documentherkenning om de hoek kijken.

Naarmate AI-capaciteiten vooruitgaan, hebben bedrijven begonnen machine learning (ML) modellen te creëren en te trainen om toe te passen op OCR. Model-gebaseerde OCR-engines, of wat we intelligente OCR noemen, leveren significante verbeteringen voor het digitaliseren van documenten en tekst op schaal terwijl fouten verminderd worden.

Intelligente OCR helpt bedrijven documenten en afbeeldingen te digitaliseren die eerder een uitdaging bleken voor legacy OCR-systemen, zoals handgeschreven letters, checkboxes en doorhalingen.

We zijn pas net aan het begin van het ontdekken wat er mogelijk is wanneer we OCR uitbreiden met AI. Laten we doorlopen wat de mogelijkheden en resultaten zijn die je kunt realiseren wanneer je begint met model-gebaseerde oplossingen voor digitalisering en documentverwerking.

Fase drie: AI gebruiken voor betere data-extractie en documentclassificatie

Documenten in een digitaal formaat krijgen is de eerste van veel stappen om waarde af te leiden van het document zelf. Eenmaal gedigitaliseerd, moet OCR-software begrijpen wat voor document het verwerkt en wat relevant is.

Bedrijven die traditionele OCR-software gebruiken, kunnen worstelen met het schalen van documentclassificatie-inspanningen. Traditionele OCR-engines gebruiken eenvoudige benaderingen, zoals header-identificatie, om documenttypen te classificeren. Dit type benadering kan de capaciteit van een bedrijf beperken om documenten op een granulair niveau te classificeren.

Eenmaal documenten geclassificeerd met een traditionele OCR-oplossing, zijn bedrijven vaak beperkt tot documenttemplates, of vooraf gedefinieerde "recepten" voor gedigitaliseerde tekst gebruikt om relevante velden te specificeren om te extraheren, en "regels" voor het vinden van dat veld in het document. Je kunt regels maken op basis van terugkerende patronen in de data, een positie binnen een document, of een positie ten opzichte van iets anders dat makkelijk te vinden is in het document, zoals een logo. Hoewel templates een natuurlijk startpunt zijn, zijn ze statisch.

Naarmate documentverwerkingsinspanningen schalen, eindigen bedrijven erin te investeren in templatebeheer en nieuwe template-creatie om te dealen met documentvarianten die niet relevant waren binnen de initiële implementatie.

AI benutten in documentclassificatie en data-extractie verandert deze dynamiek om processen makkelijker te maken.

Eenmaal je je data in een digitaal formaat hebt, kun je getrainde modellen gebruiken om dieper in documenten te kijken om documenttypen te classificeren en relevante informatie op een gestructureerde manier te extraheren.

Model-gebaseerde OCR-oplossingen kunnen een documenttype identificeren en matchen tegen een bekend documenttype dat door je bedrijf wordt gebruikt. Ze kunnen ook blokken tekst in ongestructureerde documenten parsen en begrijpen. Eenmaal de oplossing meer weet over het document zelf, kan het beginnen met het extraheren van relevante informatie op basis van intentie en betekenis. En het kan omgaan met veranderingen en varianten in je documenten.

In plaats van templates te maken, kun je de velden definiëren die je wilt – de taxonomie van het document – en dan de ML-model leren hoe deze velden te vinden. Het model is dan in staat om zichzelf aan te passen op basis van de binnenkomende documenten en te leren van menselijke validaties van verwerkte documenten.

Deze capaciteiten creëren grotere flexibiliteit en schaalbaarheid in je documentverwerkingsoplossing. De outputs openen ook nieuwe deuren voor wat je met de data zelf kunt doen.

Fase vier: Nieuwe inzichten en actie mogelijk maken met AI

AI gebruiken voor documentclassificatie en data-extractie is een enorme stap op de reis om je organisatie te empowern met geautomatiseerde en nauwkeurige documentverwerkingsmogelijkheden. Als je langer kijkt, kun je beginnen een roadmap op te bouwen om AI-capaciteiten te benutten en meer te doen met de tekst die je extraheert.

Met AI kun je fouten valideren door te refereren naar data uit meerdere documenten of van diverse backend-systemen. Laten we zeggen dat een factuurbedrag onjuist is, maar het was geen fout in het OCR-proces. Om de oorsprong van het probleem te vinden, kun je een combinatie van robots gebruiken om data over veel documenttypen en systemen te extraheren. Dit helpt data te kruiscontroleren en uitzonderingen en fouten over het algemeen buiten het domein van het OCR-proces zelf te identificeren.

Je kunt ook beginnen AI-capaciteiten toe te passen op datasets over tijd en met historische context om voorspellingen te maken en potentiële anomalieën te identificeren die fraude kunnen aangeven. Laten we een verzekeringsclaimsverwerking voorbeeld doorlopen. De eerste stap is een binnenkomende claim te digitaliseren. Vervolgens extraheer je relevante informatie (zoals claimdatum, aard en bedrag) uit de claim. Vervolgens kun je naar deze datapunten kijken en een ML-model gebruiken om specifieke claims te identificeren die frauduleus kunnen zijn gegeven variabelen zoals herhaling en verdachte bedragen.

AI maakt de uitvoering van deze typen taken mogelijk.

De volgende stappen naar documentverwerkingszaligheid

Documentverwerking hoeft niet pijnlijk te zijn. Beginnend met OCR en OCR uitbreiden met AI kan documentverwerking een waardevollere – en minder saaie – onderdeel van je proces maken.

We zijn gepassioneerd over het helpen van klanten AI te gebruiken om processen te vereenvoudigen en het leven makkelijker te maken.

Wil je meer leren over hoe we jouw bedrijf kunnen helpen de documentverwerkingspraktijken te vereenvoudigen en te verbeteren en document understanding te optimaliseren met AI?

Claim je gratis exemplaar van ons white paper Operationele efficiëntie verhogen en risico's verminderen met Document Understanding.

Wil je deze mogelijkheden in actie zien? Start je gratis proefversie van Automation Cloud™ voor enterprise.