Hoe AI te gebruiken om het begrip van documenten te optimaliseren

Het snel en nauwkeurig verwerken van documentgegevens is essentieel om te kunnen concurreren in een veranderend digitaal tijdperk. Voor hedendaagse bedrijven hangt succes af van het vermogen om documentgegevens gemakkelijk te lokaliseren, te openen en te begrijpen. Documentverwerking is een bedrijfskritische use case die van invloed is op de productiviteit van elk bedrijf, ongeacht de grootte, branche of focus.

In deze blog loop ik de evolutie van documentverwerking door. Ik begin met het bespreken van digitalisering en optische tekenherkenning (OCR). Vervolgens bespreek ik hoe bedrijven OCR kunnen uitbreiden met behulp van kunstmatige intelligentie (AI)-aangedreven documentherkenning om waarde te genereren door middel van een beter documentbegrip.

Laten we erin springen.

Fase één:offline gegevens omzetten in online gegevens met OCR

Traditionele documentverwerkingspraktijken zijn pijnlijk. Veel bedrijven hebben nog steeds te maken met uitdagingen zoals onjuiste etikettering en tijdverlies door handmatige gegevensextractie als gevolg van niet-gedigitaliseerde documentverwerking.

Bedrijven stappen over op digitalisering om dergelijke uitdagingen het hoofd te bieden. Volgens een M-Files-enquête uit 2019 is 41% van de respondenten van plan zich te concentreren op het vervangen van papieren formulieren door elektronische formulieren; 70% van de respondenten is van plan documentverwerking uit te breiden naar meer born-digital documenten, vergeleken met slechts 39% in 2018.

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

Oplossingen die OCR gebruiken, zijn van cruciaal belang om problemen met documentverwerking te verlichten. Toch heeft traditionele OCR-technologie zijn beperkingen.

Fase twee:verder gaan dan online data naar 'intelligente OCR'

Stel dat u een foto maakt van een document of een document scant naar uw systeem naar keuze. Het classificeren en extraheren van gegevens is nu afhankelijk van de kwaliteit van de afbeelding die u hebt gescand. Waarom is dit van belang voor documentverwerkingsoplossingen die OCR gebruiken?

OCR-oplossingen zijn slechts zo effectief als de kwaliteit van het onderliggende document dat wordt verwerkt. Er ontstaan ​​uitdagingen wanneer OCR-software geen onderscheid kan maken tussen karakters, zoals een '3' versus '8' of 'O' versus 'D'. De fouten die u wilt vermijden door OCR-software te gebruiken, kunnen nieuwe problemen worden wanneer OCR-technologie niet in staat is om de nuances van een document te analyseren op basis van de kwaliteit of de oorspronkelijke vorm.

Dat is waar AI-aangedreven documentherkenning in het spel komt.

Naarmate de AI-mogelijkheden toenemen, zijn bedrijven begonnen met het maken en trainen van modellen voor machine learning (ML) om toe te passen op OCR. Modelgebaseerde OCR-engines, of wat we intelligente OCR noemen, leveren aanzienlijke verbeteringen op voor het digitaliseren van documenten en tekst op grote schaal, terwijl fouten worden verminderd.

Intelligente OCR helpt bedrijven bij het digitaliseren van documenten en afbeeldingen die voorheen een uitdaging waren voor oudere OCR-systemen, zoals handgeschreven brieven, selectievakjes en doorhalingen.

We beginnen pas te ontdekken wat er mogelijk is als we OCR uitbreiden met AI. Laten we eens kijken naar enkele van de mogelijkheden en resultaten die u kunt realiseren als u modelgebaseerde oplossingen voor digitalisering en documentverwerking gaat gebruiken.

Fase drie:AI gebruiken voor betere gegevensextractie en documentclassificatie

Documenten in een digitaal formaat krijgen is de eerste van vele stappen om waarde uit het document zelf te halen. Eenmaal gedigitaliseerd, moet OCR-software begrijpen met welk soort document het werkt en wat relevant is.

Bedrijven die traditionele OCR-software gebruiken, kunnen moeite hebben om de inspanningen voor documentclassificatie op te schalen. Traditionele OCR-engines gebruiken eenvoudige benaderingen, zoals kopidentificatie, om documenttypen te classificeren. Dit soort benadering kan het vermogen van een bedrijf om documenten op een gedetailleerd niveau te classificeren, beperken.

Zodra documenten zijn geclassificeerd met behulp van een traditionele OCR-oplossing, zijn bedrijven vaak beperkt tot documentsjablonen, of vooraf gedefinieerde "recepten" voor een gedigitaliseerde tekst die wordt gebruikt om relevante velden te specificeren om te extraheren, en "regels" voor het vinden van dat veld in het document. U kunt regels maken op basis van terugkerende patronen in de gegevens, een positie in een document of een positie ten opzichte van iets anders dat gemakkelijk te vinden is in het document, zoals een logo. Hoewel sjablonen een natuurlijk startpunt zijn, zijn ze statisch.

Naarmate de inspanningen voor documentverwerking toenemen, investeren bedrijven uiteindelijk in sjabloonbeheer en het maken van nieuwe sjablonen om documentvarianten aan te pakken die niet relevant zijn bij de eerste implementatie.

Door gebruik te maken van AI bij documentclassificatie en gegevensextractie verandert deze dynamiek om processen eenvoudiger te maken.

Zodra u uw gegevens in een digitaal formaat heeft, kunt u getrainde modellen gebruiken om dieper in documenten te kijken om documenttypen te classificeren en op een gestructureerde manier relevante informatie te extraheren.

Op modellen gebaseerde OCR-oplossingen kunnen een documenttype identificeren en vergelijken met een bekend documenttype dat door uw bedrijf wordt gebruikt. Ze kunnen ook tekstblokken in ongestructureerde documenten ontleden en begrijpen. Zodra 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 wijzigingen en varianten in uw documenten.

In plaats van sjablonen te maken, kunt u de gewenste velden definiëren (de taxonomie van het document) en vervolgens het ML-model leren hoe deze velden te vinden. Het model kan zichzelf dan aanpassen op basis van de binnenkomende documenten en leren van menselijke validaties van verwerkte documenten.

Het hebben van deze mogelijkheden zorgt voor meer flexibiliteit en schaalbaarheid in uw documentverwerkingsoplossing. De uitgangen openen ook nieuwe deuren voor wat u met de gegevens zelf kunt doen.

Fase vier:nieuwe inzichten en actie mogelijk maken met behulp van AI

Het gebruik van AI voor documentclassificatie en gegevensextractie is een enorme stap op weg om uw organisatie te voorzien van geautomatiseerde en nauwkeurige documentverwerkingsmogelijkheden. Als je op de langere termijn kijkt, kun je beginnen met het opstellen van een routekaart om te profiteren van AI-mogelijkheden en meer te doen met de tekst die je extraheert.

Met AI kun je fouten valideren door te verwijzen naar gegevens uit meerdere documenten of uit verschillende backend-systemen. Stel dat een factuurbedrag onjuist is, maar geen fout in het OCR-proces. Om de oorzaak van het probleem te vinden, kunt u een combinatie van robots gebruiken om gegevens uit vele documenttypen en -systemen te extraheren. Dit helpt bij het vergelijken van gegevens en het aan het licht brengen van uitzonderingen en fouten die over het algemeen buiten het domein van het OCR-proces zelf vallen.

U kunt ook beginnen met het toepassen van AI-mogelijkheden op datasets in de loop van de tijd en met historische context om voorspellingen te doen en mogelijke afwijkingen te identificeren die op fraude kunnen duiden. Laten we een voorbeeld van de verwerking van verzekeringsclaims doornemen. De eerste stap is het digitaliseren van een binnenkomende claim. Vervolgens extraheer je relevante informatie (zoals claimdatum, aard en hoogte) uit de claim. Vervolgens kunt u deze gegevenspunten bekijken en een ML-model gebruiken om specifieke claims te identificeren die frauduleus kunnen zijn gezien variabelen zoals herhalingen en verdachte bedragen.

AI maakt de uitvoering van dit soort taken mogelijk.

De volgende stappen zetten naar gelukzaligheid bij documentverwerking

Documentverwerking hoeft niet pijnlijk te zijn. Door te beginnen met OCR en OCR uit te breiden met AI, kan documentverwerking een waardevoller en minder vervelend onderdeel van uw proces worden.

We helpen klanten met passie om AI te gebruiken om processen te vereenvoudigen en het leven gemakkelijker te maken.

Wilt u meer weten over hoe we uw bedrijf kunnen helpen bij het vereenvoudigen en verbeteren van de documentverwerkingspraktijken en het optimaliseren van documentbegrip met AI?

Claim uw gratis exemplaar van onze whitepaper Verhoog de operationele efficiëntie en verklein risico's met begrip van documenten.

Wilt u deze mogelijkheden in actie zien? Start uw gratis proefversie van Automation Cloud™ voor ondernemingen.