И где вы можете применить его для своего бизнеса?

Сегодня большая часть дискуссий об автоматизации на предприятиях сосредоточена на искусственном интеллекте и роботах. На самом базовом уровне организации могут начать с автоматизации рутинных и повторяющихся процессов, таких как обработка бумажных документов.

Исследование Gartner утверждает, что организации по всему миру ежегодно отмечают 25-процентный рост использования бумаги. Бумага по-прежнему является препятствием для многих организаций из-за трудностей с обработкой и извлечением информации из таких документов. Чаще всего этот процесс выполняется вручную в организациях, что делает его сложной задачей, подверженной ошибкам. Чтобы облегчить такие проблемы, интеллектуальная обработка документов (IDP) может помочь организациям автоматизировать и оцифровать свои операции по обработке документов.

Но что такое ВПЛ?

Интеллектуальная обработка документов в широком смысле определяется как любое приложение, которое может собирать данные из документов — электронную почту, текст, отсканированные изображения и извлекать из этих документов соответствующие данные для дальнейшей обработки. Документы обрабатываются с использованием технологий искусственного интеллекта, таких как компьютерное зрение, OCR, обработка естественного языка (NLP) и машинное обучение или глубокое обучение.

В этой статье мы подробно обсудим этапы интеллектуальной обработки документов и ее применения в режиме реального времени по вертикали:

Интеллектуальная обработка данных (IDP): процесс

Каждый этап процесса IDP имеет определенную функцию, а именно сбор данных, извлечение данных и экспорт данных.

Сбор данных

Данные (в виде текста, изображений и голоса), как структурированные, так и неструктурированные, подаются в интеллектуальный процессор документов. На этом этапе процесса релевантные и важные данные собираются с использованием таких технологий, как оптическое распознавание символов (OCR) и интеллектуальное распознавание символов (ICR). OCR распознает буквы и символы в документе, а ICR может распознавать рукописные символы в документе. Для текстовых и голосовых документов извлекаются соответствующие пары ключ-значение. В случае изображений изображения с низким разрешением масштабируются или улучшаются.

Извлечение данных

На следующем этапе извлекаются захваченные данные. Процессор извлекает важную информацию с помощью инструмента сопоставления с образцом — регулярных выражений (RegEx) для извлечения соответствующих данных из документа. Извлекаемые данные зависят от типа обрабатываемого документа.

Экспорт данных

На последнем этапе процесса извлеченная информация либо экспортируется в бизнес-процессы или системы рабочих процессов, такие как CRM и ERP, либо сохраняется в указанном месте для будущего использования.

Применение IDP в реальном времени в отраслях

Банковское дело и финансы

Операции в банковском и финансовом секторе включают в себя регистрацию и сортировку большого количества документов и документов. Централизованный подход к обработке, хранению и ведению документов — идеальное решение для эффективного рабочего процесса и повышения уровня обслуживания клиентов.

IDP может помочь в обработке всех видов документов, таких как формы открытия счетов, заявки на кредитные карты, заявки на кредит или ипотеку, заявки на перевод средств и многое другое.

Например, обработка документов «Знай своего клиента» (KYC) — это длительная процедура, связанная с заполнением большого количества форм вручную. Кроме того, процесс требует проверки таких документов, как удостоверение личности (POI), подтверждение адреса (POA) и формы открытия счета (OAF). Банки сталкиваются с серьезной проблемой в процессе документирования KYC, когда им приходится регистрировать новых клиентов и продлевать контракты для существующих клиентов в связи с продолжающимися реформами регулирования. Чтобы решить эту проблему, процесс KYC был автоматизирован с помощью IDP.

В тематическом исследовании, проведенном Ernst & Young, сообщается, что за счет автоматизации процесса KYC время обработки одного документа KYC сократилось с 18 минут до менее минуты. Компания также увеличила масштаб обработки KYC до более чем 0,8 миллиона документов в день.

Bank of America, девятый по величине банк в мире, использует искусственный интеллект и интеллектуальную обработку данных для автоматизации процессов заполнения форм, таких как кредитные и ипотечные формы.

Страхование

Страхование — это документоориентированная отрасль, которая имеет дело с процессами документирования, которые повторяются и отнимают много времени. Автоматизация процесса документирования помогает страховым компаниям сократить время обработки, исключить возможность ошибок и повысить общую эффективность. Благодаря сочетанию искусственного интеллекта и возможностей обработки данных IDP страховые компании могут автоматизировать процесс рассмотрения страховых случаев.

Например, клиент, желающий получить страховку арендатора дома в связи с некоторым ущербом, нанесенным его дому. Это может привести к тому, что клиент временно переедет, что является неудобным и внезапным нарушением его повседневной жизни. Приоритетной задачей страховой компании в данной ситуации становится обработка претензии клиента и перевод денежных средств в кратчайшие сроки. IDP может сделать именно это.

В тематическом исследовании Allstate Business Insurance (ABI) утверждается, что компания разработала интеллектуального помощника Allstate Business Insurance Expert (ABIe), способного обрабатывать 25 000 запросов в месяц.

Человеческие ресурсы

HR-операции включают в себя несколько функций, включая набор и адаптацию новых сотрудников, обработку процессов расчета заработной платы, формы обратной связи и опросы, увольнения и т. д. Кадровая документация включает данные о наборе персонала, данные о сотрудниках, данные об обучении, данные о карьерном росте, записи о посещаемости и многое другое.

Поскольку операции отдела кадров зависят от данных, обработка и управление этими данными вручную становится трудоемкой, неэффективной и дорогостоящей. Автоматизация управления персоналом с помощью IDP может помочь организациям оптимизировать процессы управления персоналом. Кроме того, данные, извлеченные с помощью IDP, можно использовать для принятия обоснованных решений, а также для сбора информации для бизнеса.

Здравоохранение

Ведение и систематизация медицинских документов, таких как истории болезни, больничные записи и финансовые данные, может быть трудной задачей. Медицинские компании все чаще делают выбор в пользу оцифровки своих документов и автоматизации процесса заполнения форм пациентов и медицинских форм.

Простой и быстрый доступ к важной информации о пациенте особенно важен в ситуациях, когда врачам необходимо принимать своевременные решения. Использование IDP гарантирует, что вся соответствующая медицинская документация хранится в цифровом формате, тем самым предотвращая любую потерю или неправильную установку, а также обеспечивая защиту конфиденциальной медицинской информации.

Юридический

Юристы часто оказываются погруженными в бумажную работу во время работы над делами. Будь то документы для клиентов, текущие дела или даже справочные материалы для подготовки к делу, большинство юридических документов являются длинными и объемными по своему характеру.

С помощью IDP юридические фирмы могут автоматизировать процессы архивирования и оцифровки данных. Кроме того, в ходе рассмотрения дела может быть извлечена и представлена ​​только самая важная или важная информация.

Например, контрактные документы объемны и чрезвычайно сложны. Юристам, возможно, придется потратить часы, пытаясь аннотировать такие документы. IDP можно использовать для извлечения из контрактного документа только важной информации и ее эффективного обобщения.

Clifford Chance, одна из ведущих юридических фирм в мире, использует интеллектуальную автоматизацию документов для идентификации, извлечения и анализа текста в контрактах, обзорах дел и других подобных документах.

Вывод

Сегодня организации все чаще переходят на автоматизированные и безбумажные процессы, а не на процессы, требующие ручного вмешательства. Сегодня компании сталкиваются с проблемой извлечения выгоды из огромных объемов данных, которые они генерируют. Это связано с тем, что обработка этих данных является в значительной степени трудоемким и дорогостоящим процессом. Технологии сканирования и оптического распознавания текста доказали свою ценность в содействии «безбумажной» культуре рабочего места. Однако одних их недостаточно, особенно в сегодняшнем сценарии конкурентного рынка. Именно здесь потребность в эффективном интеллектуальном сборе данных становится настоятельной.

IDP в сочетании с другими сложными технологиями, такими как машинное обучение (ML), обработка естественного языка (NLP) и искусственный интеллект (AI), позволили автоматизировать бизнес-процессы и повысить общую эффективность и производительность.

Если вы хотите опубликовать нас в своей публикации, свяжитесь с нами по адресу [email protected].

Написано и отредактировано Теджасвини Кабади из High Peak Software.