البرنامج التعليمي القادم على الويب

انضم إلينا في ندوة مجانية عبر الإنترنت حول المعالجة الآلية لملفات EDI الخاصة بالرعاية الصحية باستخدام Astera

27 يونيو 2024 - الساعة 11 صباحًا بتوقيت المحيط الهادئ / 1 ظهرًا بالتوقيت المركزي / 2 ظهرًا بالتوقيت الشرقي

مدونات

الرئيسية / مدونات / الحلول القائمة على قوالب الذكاء الاصطناعي: مستقبل استخراج البيانات

جدول المحتويات
الآلي, لا كود مكدس البيانات

تعلم كيف Astera يمكن لـ Data Stack تبسيط وتبسيط إدارة بيانات مؤسستك.

الحلول القائمة على قوالب الذكاء الاصطناعي: مستقبل استخراج البيانات

عمار علي

إدارة المحتوى

12 أبريل، 2023

يعد استخراج البيانات جزءًا مهمًا من أي عمل يتعامل مع كميات كبيرة من المعلومات ويتضمن التقاط البيانات من مصادر مختلفة ، مثل الفواتير والإيصالات والعقود والمستندات الأخرى. يمكن أن يكون استخراج البيانات يدويًا مملاً وعرضًا للأخطاء ، في حين أن تقنيات استخراج البيانات الآلية الأخرى مثل الاستخراج المنطقي والاستخراج المستند إلى التعلم الآلي لها عيوبها (تلميح: بيانات غير دقيقة!)

هذا هو المكان الذي يأتي فيه استخراج البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي مع الاستخراج المستند إلى القالب القابل لإعادة الاستخدام. إنها تحدث ثورة في طريقة معالجة المنظمات للوثائق غير المهيكلة. في منشور المدونة هذا ، سنناقش سبب قواعد استخراج البيانات المستندة إلى القوالب ، ولماذا يعد خيارًا أفضل مقابل تقنيات استخراج البيانات اليدوية والآلية الأخرى.

ما هو استخراج البيانات المستندة إلى قالب AI؟

يعد استخراج البيانات المستند إلى قالب AI تقنية تتضمن استخدام قوالب قابلة لإعادة الاستخدام لاستخراج حقول بيانات محددة وأزواج قيمة مفتاح من مستند. يتم إنشاء القالب بناءً على بنية المستند وتنسيقه ، ويتضمن حقولًا للبيانات التي يجب استخراجها. بمجرد إنشاء القالب ، يمكن إعادة استخدامه للمستندات المستقبلية بهيكل وتنسيق مماثل.

يسمح النهج المستند إلى قالب AI للمؤسسات بأتمتة معالجة المستندات حيث تصبح البيانات الملتقطة جزءًا من خطوط أنابيب البيانات التي تغذي البيانات في مستودع البيانات الخاص بها. هذا يعني أنه يمكن الوصول إلى البيانات واستخدامها بسهولة بواسطة إعداد التقارير والتحليل الحلول ، مما يسهل على مؤسستك اتخاذ قرارات مستنيرة قائمة على البيانات وزيادة الأرباح في النهاية.

لماذا يعتبر استخراج البيانات المستند إلى قالب AI أفضل؟

هناك ثلاثة بدائل أولية لاستخراج البيانات القائمة على قالب الذكاء الاصطناعي: الاستخراج اليدوي للبيانات ، والاستخراج المنطقي ، والاستخراج المستند إلى ML. دعنا نلقي نظرة فاحصة على كل من البدائل لنرى كيف تتنافس مع النهج القائم على القالب.

استخراج البيانات اليدوي

يتضمن استخراج البيانات يدويًا قراءة وتفسير المستندات غير المهيكلة يدويًا لاستخراج البيانات. هذا النهج بطيء وغير فعال وعرضة للأخطاء البشرية والذاتية ، مما قد يؤدي إلى عدم الدقة في البيانات المستخرجة.

بالإضافة إلى ذلك ، استخراج البيانات اليدوي غير قابل للتطوير. يتطلب الأمر موارد بشرية لاستخراج البيانات يدويًا من كل مستند ، مما يجعلها مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً (وحتى غير عملية!) للشركات التي تدير كميات هائلة من البيانات.

استخراج منطقي

الاستخراج المنطقي هو تقنية تستخدم القواعد المنطقية لاستخراج البيانات من المستندات غير المهيكلة. يعتمد على تحديد القواعد أو الأنماط اليدوية التي تحدد عناصر البيانات داخل المستند. ومع ذلك ، فإن هذا النهج لا يخلو من قيودها.

بالنسبة للمبتدئين ، يتطلب تحديد القواعد مستوى عالٍ من الخبرة والجهد اليدوي ، وهو ما قد يستغرق وقتًا طويلاً ومكلفًا. علاوة على ذلك ، فإن الاستخراج المنطقي غير قابل للتطوير ، حيث يجب إنشاء القواعد يدويًا لكل نوع مستند.

هذا النهج أيضًا عرضة للأخطاء وعدم الدقة ، لأنه يعتمد على دقة القواعد التي تم إنشاؤها. بالإضافة إلى ذلك ، فهو غير قادر على التعامل مع المستندات المعقدة ذات الهياكل المتعددة ، مما يحد من قابليتها للتطبيق.

استخراج يستند إلى ML

تتضمن تقنية الاستخراج القائمة على التعلم الآلي (ML) تدريب نموذج التعلم الآلي للتعرف على الأنماط في المستندات غير المهيكلة ، مما يسمح له باستخراج البيانات ذات الصلة تلقائيًا. يمكن أن تكون فعالة في بعض الحالات ، ولكن لها أيضًا عيوبها.

بالنسبة للمبتدئين ، يتطلب الأمر كميات كبيرة من البيانات لتدريب الخوارزميات. يمكن أن تكون نماذج ML مكثفة من الناحية الحسابية ، وتتطلب قوة معالجة كبيرة ووقتًا للتدريب والتنفيذ.

بالإضافة إلى ذلك ، قد لا يقدم هذا النهج نتائج دقيقة باستمرار بسبب عوامل مختلفة مثل بيانات التدريب غير الكافية ، والتجهيز الزائد ، وعدم الدقة في النموذج ، والاختلافات في البيانات.

يمكن أن تكون قابلية تفسير النتائج أيضًا مشكلة ، حيث قد لا يكون واضحًا دائمًا كيف وصل نموذج ML إلى قراراته.

استخراج البيانات على أساس قالب منظمة العفو الدولية

يوفر استخراج البيانات المستند إلى قالب AI العديد من المزايا مقارنة بتقنيات استخراج البيانات الأخرى التي رأيناها أعلاه. أولاً وقبل كل شيء ، إنها دقيقة للغاية لأنها تقضي على مخاطر الخطأ البشري. لا توجد فرصة لحدوث أخطاء إملائية وإملائية وأخطاء أخرى يمكن أن تؤثر على دقة البيانات. علاوة على ذلك ، فإنه يقضي أيضًا على المخاطر الكامنة التي تأتي مع تدريب النموذج.

باستخدام استخراج البيانات المستند إلى قالب AI ، يتم استخراج البيانات بدقة كما تظهر في المستند ، مما يضمن دقتها.

نظرًا لأن القالب مصمم لاستخراج حقول بيانات محددة من مستند ، فإن عملية الاستخراج متسقة عبر جميع المستندات ذات الهيكل والتنسيق المماثل. هذا يضمن أن البيانات المستخرجة متسقة ، وهو أمر بالغ الأهمية للشركات التي تعتمد على البيانات لاتخاذ القرار.

يعد استخراج البيانات المستند إلى قالب AI فعالًا للغاية أيضًا. باستخدام قالب قابل لإعادة الاستخدام ، يمكنك استخراج البيانات من مستندات متعددة في ثوانٍ ، مما يوفر لك الوقت والموارد. يمكن تكييف القوالب مع أنواع وتنسيقات مستندات مختلفة للسماح باستخراج البيانات بشكل سلس من مستندات غير منظمة مثل الفواتير والإيصالات والعقود والمزيد.

حالات استخدام استخراج البيانات المستندة إلى قالب AI

يمكن استخدام استخراج البيانات المستند إلى قالب AI في مختلف الصناعات ، بما في ذلك المالية والرعاية الصحية والقانونية. لنلقِ نظرة على بعض الأمثلة الواقعية:

  • التمويل: تستخدم المؤسسات المالية استخراج البيانات المستند إلى قالب AI لاستخراج المعلومات منها الفواتيروالبيانات المصرفية وطلبات القروض والمستندات المالية المهمة الأخرى. على سبيل المثال ، يمكن للبنك إنشاء قوالب لاستخراج اسم العميل ورقم الحساب ومعرف المعاملة والتاريخ والمعلومات الأخرى ذات الصلة من المستندات. يمكن أن يساعد هذا البنك على تبسيط عملياته وتقليل الأخطاء وتحسين خدمة العملاء.
  • الرعاية الصحية: يمكن لمقدمي الرعاية الصحية استخدام استخراج البيانات المستند إلى قالب AI لاستخراج معلومات المريض من السجلات الطبية ومطالبات التأمين ووثائق الرعاية الصحية الأخرى. على سبيل المثال ، يمكن للمستشفى استخدام نموذج لتسجيل اسم المريض وعمره وتاريخه الطبي والتشخيص والمعلومات الإضافية ذات الصلة من السجل الطبي. يمكن أن يساعد هذا المستشفى على تحسين رعاية المرضى وتقليل الأخطاء وتبسيط العمليات.
  • القانونية: يمكن لشركة المحاماة استخدام استخراج البيانات المستند إلى قالب AI لاستخراج المعلومات من العقود والاتفاقيات والمستندات القانونية الأخرى. على سبيل المثال ، يمكن لشركة محاماة استخدام نموذج لاستخراج اسم العميل وتاريخ الاتفاقية والشروط والأحكام والمعلومات الأخرى ذات الصلة من العقد. يمكن أن يساعد هذا مكتب المحاماة في تقليل الأخطاء وتوفير الوقت وتحسين خدماته القانونية.

كلمة أخيرة

تعد الحلول التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مع الاستخراج المستند إلى القوالب القابلة لإعادة الاستخدام بمثابة مغير لقواعد اللعبة بالنسبة للمؤسسات التي تتعامل مع كميات كبيرة من البيانات. يوفر العديد من المزايا على تقنيات استخراج البيانات اليدوية والآلية الأخرى ، بما في ذلك الدقة والاتساق والسرعة والمرونة.

يمكن أن يساعد هذا النهج الشركات على تبسيط معالجة المستندات وتقليل الأخطاء وتحسين خدماتها. إذا كنت تبحث عن طريقة موثوقة وفعالة لاستخراج البيانات من مستنداتك ، فإن استخراج البيانات المستند إلى قالب AI هو السبيل للذهاب.

Astera ReportMiner هي أداة استخراج بيانات متطورة تعتمد على الذكاء الاصطناعي وتمكنك من ذلك استخراج البيانات من الوثائق غير المهيكلة على نطاق واسع. تتيح لك أداتنا ، المجهزة بتقنية AI Capture المتقدمة ، إنشاء قوالب استخراج قابلة لإعادة الاستخدام في ثوانٍ.

باستخدام ReportMiner، يمكنك استخراج البيانات غير المهيكلة وتنظيفها ومعالجتها والتحقق من صحتها ودفعها إلى خطوط أنابيب البيانات لإعداد تقارير وتحليلات سلسة.

أتمتة سير عمل استخراج البيانات غير المهيكلة اليوم!

ربما يعجبك أيضا
مقدمة لإدارة البيانات النشطة
دليل لإدارة البيانات الآلية: الأهمية والفوائد
دليل حوكمة البيانات
مع مراعاة Astera لتلبية احتياجات إدارة البيانات الخاصة بك؟

أنشئ اتصالاً خاليًا من التعليمات البرمجية مع تطبيقات مؤسستك وقواعد البيانات والتطبيقات السحابية لدمج جميع بياناتك.

دعونا نتواصل الآن!
يتيح الاتصال