Введение

В сегодняшнюю цифровую эпоху управление и обработка огромных объемов неструктурированных данных стали первостепенными для организаций из разных отраслей. Поскольку компании сталкиваются с горами документов, извлечение ценных идей и информации становится трудоемкой и подверженной ошибкам задачей. Однако слияние компьютерного зрения и обработки естественного языка (NLP) открыло новые горизонты в обработке документов, проложив путь для приложений интеллектуальной обработки документов (IDP).

Черпая вдохновение из шаблона видения продукта Джеффри Мура, мы разработали привлекательное видение IDP, рассматривая его как незаменимый инструмент для организаций из разных отраслей. Наша цель — вывести IDP-приложения на лидирующие позиции на рынке, позволяя пользователям раскрыть весь потенциал неструктурированных данных, получить конкурентное преимущество и внедрить инновации.

По мере продвижения в этой статье мы будем изучать практические аспекты реализации IDP, в том числе создание журнала невыполненных работ с использованием чисел Фибоначчи для оценки усилий и определения приоритетов задач разработки. Мы обсудим важность пользовательских историй, критериев приемлемости и уточнения невыполненной работы для обеспечения хорошо структурированного и эффективного процесса разработки.

Видение продукта

Вот видение продукта с использованием шаблона Джеффри Мура для вашего приложения интеллектуальной обработки документов:

Для [целевых клиентов] наше решение для интеллектуальной обработки документов — это революционная платформа, сочетающая в себе передовые технологии обработки естественного языка (NLP) и компьютерного зрения.

В отличие от традиционных методов обработки документов, наше решение коренным образом меняет то, как [целевые клиенты] обрабатывают огромные объемы неструктурированных данных, используя передовые алгоритмы NLP и сложные методы компьютерного зрения.

Мы даем возможность [целевым клиентам]:

  1. Оптимизация извлечения и классификации документов. Наше решение автоматизирует извлечение ценной информации из различных типов документов, сокращая объем ручных операций и устраняя ошибки.
  2. Повышение точности и качества данных. Используя мощные модели НЛП, мы обеспечиваем точную интерпретацию, понимание и извлечение соответствующей информации, что приводит к повышению качества данных.
  3. Повышение операционной эффективности: благодаря нашим интеллектуальным возможностям автоматизации [целевые клиенты] могут быстро обрабатывать документы, высвобождая драгоценное время для более важных задач и оптимизируя общую производительность.
  4. Получайте полезную информацию: наше решение позволяет [целевым клиентам] разблокировать скрытые шаблоны и ценную информацию в своих репозиториях документов, облегчая принятие решений на основе данных и стратегическое планирование.
  5. Обеспечение соответствия и безопасности. Мы отдаем приоритет высочайшим стандартам безопасности и соответствия данных, гарантируя защиту конфиденциальной информации на протяжении всего жизненного цикла обработки документов.

Удовлетворяя эти критические потребности, наше приложение Intelligent Document Processing станет незаменимым инструментом для [целевых клиентов], преобразуя их рабочие процессы управления документами, повышая эффективность и предоставляя им возможность принимать обоснованные решения на основе точных и своевременных данных.

В конечном счете, мы стремимся заявить о себе как о лидере рынка в области интеллектуальной обработки документов, давая возможность [целевым клиентам] из разных отраслей раскрыть весь потенциал своих неструктурированных данных, получить конкурентное преимущество и стимулировать инновации.

Реализуя наше видение, мы произведем революцию в том, как [целевые клиенты] обрабатывают документы, открывая новые возможности для роста, эффективности и стратегических идей.

Резерв продукта

Вот подробный способ написания бэклога продукта:

  1. Название пользовательской истории: укажите краткое название для каждой пользовательской истории, описывающее желаемую функциональность или требование. Например, «Загрузка и обработка документов».
  2. Описание пользовательской истории: напишите краткое описание пользовательской истории, зафиксировав аспекты «кто», «что» и «почему». Сосредоточьтесь на точке зрения пользователя и ценности, которую предоставит функция или функциональность. Например: «Как пользователь, я хочу иметь возможность загружать документы в систему и автоматически обрабатывать их для извлечения необходимой информации, сокращая ручной труд и повышая эффективность».
  3. Критерии приемлемости: определите конкретные критерии приемлемости, которые определяют условия, которые должны быть выполнены, чтобы пользовательская история считалась завершенной. Эти критерии служат основой для тестирования и проверки. Например, «Система должна принимать распространенные форматы документов, такие как PDF, Word и изображения. Загруженные документы следует обрабатывать с помощью оптического распознавания символов (OCR) для извлечения текста и соответствующих данных. Извлеченные данные должны быть проверены на точность с допустимой погрешностью».
  4. Оценка усилий: присвойте каждой пользовательской истории число Фибоначчи, указывающее предполагаемое усилие, сложность или относительный размер задачи. Это помогает команде понять значимость каждой пользовательской истории и помогает в планировании и расстановке приоритетов.
  5. Зависимости: определите любые зависимости между пользовательскими историями или внешними факторами, которые могут повлиять на их реализацию. Эта информация помогает команде понять порядок, в котором следует обрабатывать пользовательские истории.
  6. Приоритет: определите приоритет каждой пользовательской истории на основе ценности для бизнеса, потребностей клиентов, стратегических целей и других соответствующих факторов. Это гарантирует, что самые ценные и важные пользовательские истории будут рассмотрены в первую очередь.
  7. Баллы за историю: При желании вы можете назначить баллы за каждую пользовательскую историю, чтобы представить общие усилия, необходимые для реализации. Story Points — это относительная мера, которая может помочь в планировании загрузки и отслеживании скорости команды.
  8. Примечания и вложения. Включите любые дополнительные примечания, ссылки или вложения, содержащие дополнительные сведения, примеры или контекст пользовательской истории. Это может включать в себя каркасы, макеты, спецификации дизайна или любую другую соответствующую информацию.
  9. Уточнение невыполненной работы: регулярно просматривайте и уточняйте невыполненную работу по продукту в сотрудничестве с командой. Это включает в себя добавление новых пользовательских историй, изменение существующих, удаление устаревших элементов и обеспечение актуальности журнала невыполненных работ и его соответствия целям проекта.

Помните, что бэклог продукта — это живой документ, который развивается на протяжении всего проекта. Важно поддерживать открытое общение с командой и заинтересованными сторонами, регулярно обрабатывать список невыполненных работ и адаптировать его по мере появления новой информации.

Оценка усилий фокусируется на фактическом времени или ресурсах, необходимых для конкретной пользовательской истории, в то время как оценка в баллах обеспечивает относительную меру усилий, помогающую приоритизировать, планировать ресурсы и понимать размер и сложность элементов невыполненной работы. Оба подхода к оценке имеют свои преимущества и могут использоваться вместе для эффективного управления и приоритизации бэклога продукта.

Заключение

На протяжении всего нашего разговора мы погрузились в захватывающую область интеллектуальной обработки документов (IDP), используя возможности компьютерного зрения и обработки естественного языка (NLP). Мы изучили потенциал приложений IDP, которые революционизируют рабочие процессы обработки документов, автоматизируют извлечение данных и позволяют организациям извлекать ценную информацию из неструктурированных данных.

Сочетая алгоритмы НЛП и методы компьютерного зрения, IDP предлагает революционное решение проблем ручной обработки документов. Изучая видение продукта и создание бэклога продукта с использованием чисел Фибоначчи, мы подчеркнули важность эффективного планирования, расстановки приоритетов и сотрудничества в командах разработчиков IDP.

Кроме того, наше обсуждение пролило свет на итеративный характер уточнения невыполненной работы, подчеркнув необходимость постоянного обновления и переоценки для обеспечения точности и адаптивности. Регулярное сотрудничество и общение внутри команды и с заинтересованными сторонами остаются критически важными для поддержания хорошо структурированного и динамичного бэклога продукта.

Придерживаясь принципов, обсуждаемых в этой беседе, организации могут позиционировать себя в авангарде инноваций IDP, получая конкурентное преимущество и предоставляя своим командам возможность раскрыть весь потенциал неструктурированных данных.

В заключение, слияние Computer Vision и NLP в приложениях IDP представляет собой значительный шаг вперед в обработке документов. Благодаря эффективному управлению невыполненными работами по продукту, точной оценке трудозатрат и непрерывному совершенствованию организации могут использовать возможности IDP для оптимизации операций, получения информации и достижения новых уровней эффективности и результативности.

Благодарим вас за участие в этом содержательном обсуждении и желаем вам успехов в ваших начинаниях в увлекательных сферах компьютерного зрения, НЛП и интеллектуальной обработки документов.

Благодарности

Эта статья была создана с помощью программного обеспечения OpenAI ChatGPT путем предоставления пользовательских подсказок. Исследование проведено при поддержке IN-D Power of AI.

Об авторе

Меня зовут Арвинд (Йетираджан*) Нараянан Айенгар, и я работаю инженером по исследованиям и разработкам AI/ML в IN-D компании Emulya Technologies PTE LTD. Мои интересы лежат в области компьютерного зрения, НЛП, глубокого обучения, машинного обучения и разработки программного обеспечения. Мой профиль в LinkedIn можно найти по адресу: https://www.linkedin.com/in/arvind-yetirajan-narayanan-iyengar-2b0632167/

*имеется в виду царь аскетов