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使用AI自动化企业文档处理工作流程

发布日期:2021-04-22 14:21:04浏览量:46

企业处理多个业务部门的大量文档,从财务和会计到人力资源,销售和市场营销。如今,大多数组织每年花费数百万美元手动处理信息,这增加了成本,导致了不必要的错误,耗时且不可扩展。这些文档的主要问题是它们通常是PDF,图像,Word文档或Excel文档,并且包含必须由人工手动读取,处理和输入的数据。处理文件和提取相关信息仍然是主要业务的问题。一个小时的需求是低触摸或无触摸处理。根据Gartner,“到2025年,无需人工干预即可处理和支付全球50%的企业对企业发票。”

机器人流程自动化(RPA)已用于在整个业务流程中零散地自动化文档处理工作流,但是RPA本身是不够的。这是因为该过程的关键部分是手动读取所有数据并将其输入到记录系统中。

这就是AI抢救的地方。AI可以非常高精度地提取这些数据,并将这些非结构化或半结构化数据转换为结构化数据,然后可以通过工作流自动对其进行验证和归档。AI还可以处理这些文档的不同格式,而无需使用预先指定的模板,并且不断学习改进。因此,在解决端到端自动化需求时,AI已成为力量倍增器。企业现在见证了非常高的数据提取精度,这在历史上仅凭光学字符识别技术是不可能的。

智能文档处理简介

包含业务关键信息和数据的文档从多个渠道进入企业,这些文档直接以图像,PDF,Word和Excel文档的形式或作为电子邮件附件的一部分等形式出现。传统的文档处理解决方案已尝试自动提取文档。数据需要操作员构建模板。这种方法就像拼凑而成,因为它可以处理相似格式的文档。当来自同一供应商或新供应商的不同格式的文档进入系统时,该系统通常会发生故障。

但是,基于AI的IDP解决方案可以从多种格式的多种文档中无缝提取和处理数据。此类IDP产品可以通过将OCR与AI配合使用来做到这一点,从而消除了痛苦的模板创建和管理过程。AI使提取变得无缝,并保证了高精度。由AI驱动的IDP可自动执行从提取到将数据发布到记录保存系统的整个文档处理周期。

AI技术相结合,击落了护手

现在,可以通过多种AI技术的融合来支持现代文档处理解决方案,这些技术包括自然语言处理(NLP),深度学习,计算机视觉和机器学习(ML)。与光学字符识别和工作流程结合使用时,它们可以改变企业中的业务流程。

让我们考虑以下情况:大型企业中的财务和会计团队使用基于AI的智能文档处理解决方案来自动化AP发票处理。这样的解决方案可以读取来自供应商的电子邮件别名的发票,以高精度(高达100%精度)提取数据,根据业务规则验证提取的数据并将其自动归档到ERP系统中,并且还可以检测和标记发票异常,防止欺诈。

人工智能是本次展会的核心

智能文档处理解决方案结合了AI技术,可从文档和图像中提取相关信息。

1.在OCR阅读文档后,计算机视觉可以识别感兴趣的实体和块。这样就无需使用预先指定的格式。

2.自然语言处理(NLP)技术是文档处理和理解的理想选择。NLP帮助理解所提取文本的语义,针对字典对其进行验证并支持多种语言。

3.模糊逻辑可以模仿操作员如何实时做出决策,但速度要快得多。用模糊逻辑对NLP进行补充可支持决策制定,改善系统性能并有助于提高整个业务流程的效率。

4.机器学习查看正在提取的所有数据,并识别数据中的异常和异常值,以标记为人为干预。

AI可以对数据的提取,自动分类和提取进行数字化处理,并且必须与业务规则结合以验证所有提取的数据,然后才能进入记录系统。基于AI的IDP还需要有一个工作流引擎,以确保可以通过一系列步骤将这些数据自动输入到系统中。人工智能在帮助企业范围内端到端数字化文档处理工作流程的同时,将在企业数字化转型中发挥关键作用。

在选择与数字化合作伙伴的供应商时,重要的是要确保在幕后有真正的AI驱动该解决方案。如今,许多AI清洗正在发挥作用,因此确定基本假设很重要。基于AI的IDP解决方案的目的是使现有业务流程平稳过渡到数字世界,而无需改变现有的做事方式。如果某个解决方案在您现有流程的基础上造成过多的摩擦,则可能不是适合您业务的解决方案。

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