الآلي, لا كود مكدس البيانات
تعلم كيف Astera يمكن لـ Data Stack تبسيط وتبسيط إدارة بيانات مؤسستك.
وثيقة استخراج البيانات 101: فهم الأساسيات
ما هو استخراج بيانات المستند؟
يشير استخراج بيانات المستند إلى عملية استخراج المعلومات ذات الصلة من أنواع مختلفة من المستندات ، سواء كانت رقمية أو مطبوعة. يتضمن تحديد واسترداد نقاط بيانات محددة مثل الفاتورة و طلب شراء (PO) الأرقام والأسماء والعناوين من بين أمور أخرى.
تمكن هذه العملية الشركات من فتح المعلومات القيمة المخفية داخل المستندات غير المهيكلة. الهدف النهائي هو التحويل غير منظم البيانات في بيانات منظمة يمكن وضعها بسهولة في مستودعات البيانات أو قواعد البيانات العلائقية لمختلف مبادرات ذكاء الأعمال (BI).
أنواع المستندات
يتعامل عمل نموذجي مع العديد من المستندات غير المهيكلة. بعض هذه الوثائق تشمل:
- الفواتير وأوامر الشراء: غالبًا ما تتضمن المعلومات الأساسية المستخرجة من هذه المستندات تفاصيل البائع ، بما في ذلك الأسماء ، ومعلومات الاتصال ، وأرقام الضرائب ، وأرقام الفواتير وأوامر الشراء ، وتفاصيل البند ، والخصومات ، والإجماليات الفرعية ، وشروط الدفع.
- المستندات القانونية: تعد العقود واتفاقيات الترخيص واتفاقيات مستوى الخدمة (SLA) واتفاقيات عدم الإفشاء (NDA) من أكثر المستندات القانونية شيوعًا التي تستخرج الشركات البيانات منها.
- سجلات الرعاية الصحية: تشمل المستندات الطبية ، مثل السجلات الصحية الإلكترونية (EHR) ، وسجلات الوصفات الطبية ، وتقارير المختبر ، من بين أمور أخرى.
- المستندات المصرفية والمالية: تشمل عادةً البيانات المالية وطلبات القروض ونماذج طلب فتح الحساب.
- مستندات التأمين: كثيرًا ما تستخرج شركات التأمين البيانات من طلبات التأمين ووثائق البوليصة ونماذج المطالبات والسجلات الطبية.
استخراج بيانات المستند اليدوي
قبل مجيء الاستخراج الآلي التقنيات ، كانت الطرق اليدوية هي الطريقة الأساسية لاستخراج البيانات من الوثائق. بينما يوفر الاستخراج اليدوي التحكم والمرونة ، فهو عرضة للخطأ ويستغرق وقتًا طويلاً.
هناك طريقتان لاستخراج البيانات من المستندات يدويًا:
- إدخال البيانات يدويًا: تتضمن هذه الطريقة إدخال البيانات يدويًا من المستندات في تنسيق رقمي. إنها عملية كثيفة العمالة وعرضة للأخطاء البشرية وتتطلب موارد كبيرة.
- لصق النسخ: يتم نسخ البيانات يدويًا من المستندات ولصقها بالتنسيق الرقمي المطلوب. في حين أنه قد يوفر بعض الوقت مقارنة بإدخال البيانات يدويًا ، إلا أنه لا يزال مليئًا بالأخطاء ويحد من قابلية التوسع.
حدود استخراج بيانات المستند اليدوي
بالإضافة إلى كونها عرضة للخطأ وتستغرق وقتًا طويلاً ، فإن استخراج بيانات المستندات يدويًا له العديد من التحديات والقيود الأخرى ، بما في ذلك:
- نقص قابلية التوسع: الأساليب اليدوية غير قابلة للتطوير ، مما يجعل من الصعب التعامل مع الأحجام المتزايدة من المستندات بكفاءة.
- تكاليف عالية: يتطلب استخراج البيانات يدويًا موارد بشرية كبيرة ، مما يؤدي إلى ارتفاع التكاليف المرتبطة بالعمالة.
- الذاتية وعدم الاتساق: من المحتمل أن يكون للمشغلين البشريين تفسيرات وأحكام مختلفة عند استخراج البيانات من المستندات ، مما يؤدي إلى تناقضات واختلافات في المعلومات المستخرجة.
- الاعتماد على الموارد الماهرة: غالبًا ما يتطلب الاستخراج اليدوي مشغلين ذوي خبرة لديهم معرفة بالمجال لفهم السياق واستخراج البيانات ذات الصلة بدقة. قد يكون العثور على هذه الموارد والاحتفاظ بها أمرًا صعبًا ، خاصة بالنسبة للصناعات المتخصصة أو أنواع المستندات المتخصصة.
- انخفاض الإنتاجية والرضا الوظيفي: نظرًا لطبيعتها المتكررة والرتيبة ، يؤدي استخراج البيانات يدويًا إلى انخفاض الإنتاجية والرضا الوظيفي. يمكن أن يؤدي هذا إلى زيادة التعب والإرهاق ، مما يؤثر بشكل أكبر على دقة وكفاءة عملية الاستخراج.
التحول إلى الاستخراج الآلي لبيانات المستند
تتعامل الشركات اليوم مع العديد من المستندات كجزء من عملياتها. حتى شركة متوسطة الحجم يمكنها تلقي مئات الفواتير أو أوامر الشراء أو غيرها من المستندات من مورديها كل شهر. لم يعد بإمكان نهج استخراج البيانات اليدوي مواكبة ذلك ، ولهذا السبب من المهم تبني الأتمتة.
تقنيات استخراج بيانات المستندات المؤتمتة
يقوم الاستخراج الآلي لبيانات المستندات بسحب المعلومات المطلوبة من مستندات مختلفة ، وعادةً ما يستفيد من تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي (منظمة العفو الدولية) والتعلم الآلي (ML). تستخدم تقنيات الاستخراج الآلي المختلفة تقنيات مختلفة لاستخراج البيانات من المستندات بمستويات متفاوتة من الدقة.
التعرف الضوئي على الحروف (OCR)
التعرف الضوئي على الحروف (OCR) يحول الصور الممسوحة ضوئيًا للنص إلى نص يمكن قراءته آليًا. على سبيل المثال ، يمكن للشركات استخدام برنامج OCR لتحليل صور المستندات المختلفة وترجمتها إلى نص رقمي ، مما يجعل من الممكن استخراج البيانات من المستندات الممسوحة ضوئيًا.
تستخدم الشركات أيضًا التعرف الذكي على الأحرف (ICR) ، والذي يُطلق عليه أيضًا التعرف الضوئي على الحروف المتقدم ، عند التعامل مع المستندات المكتوبة بخط اليد. يحول ICR الأحرف المكتوبة بخط اليد إلى نص يمكن قراءته آليًا بدقة عالية.
التقنيات القائمة على الذكاء الاصطناعي
إلى جانب OCR و ICR ، تستخدم الشركات تقنيات مختلفة لاستخراج البيانات تعتمد على الذكاء الاصطناعي وفقًا لمتطلباتها. تساعد هذه التقنيات في تعزيز دقة الاستخراج من خلال تمكين الأنظمة من فهم سياق النص ومعناه. تشمل تقنيات الذكاء الاصطناعي الأكثر استخدامًا من قبل الشركات ما يلي:
- تعلم الآلة: ML هي مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تتضمن تدريب خوارزميات للتعلم من البيانات وإجراء تنبؤات أو قرارات بدون برمجة واضحة. تُستخدم خوارزميات ML في استخراج بيانات المستند للتعرف على الأنماط واستخراج المعلومات ذات الصلة وتحسين الدقة بمرور الوقت. في عالم ML ، استخراج البيانات على أساس القالب هي تقنية أخرى تستخرج المعلومات المطلوبة بناءً على قوالب محددة مسبقًا.
- معالجة اللغة الطبيعية (NLP): البرمجة اللغوية العصبية هو فرع من الذكاء الاصطناعي يركز على التفاعل بين أجهزة الكمبيوتر واللغة البشرية. يتضمن برمجة أجهزة الكمبيوتر لمعالجة وفهم كميات كبيرة من بيانات اللغة الطبيعية. يستخدم البرمجة اللغوية العصبية (NLP) تقنيات الذكاء الاصطناعي ، مثل تصنيف النص وتحليل المشاعر ، لتحليل النص واستخراج المعلومات ذات الصلة من المستندات غير المهيكلة.
- منصات معالجة المستندات الذكية: المعالجة الذكية للوثائق (IDP) تدمج الأنظمة الأساسية العديد من تقنيات الذكاء الاصطناعي لأتمتة عملية استخراج بيانات المستندات. على سبيل المثال ، قد تستخدم منصة IDP مزيجًا من كل أو بعض التقنيات القائمة على الذكاء الاصطناعي المذكورة أعلاه لاستخراج البيانات. تستخدم هذه المنصات خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحسين دقة الاستخراج بمرور الوقت بشكل مستمر.
عملية التصديق
عملية استخراج بيانات المستند
يتضمن الاستخراج الآلي لبيانات المستندات الجمع بين تقنيات وأدوات وخوارزميات متعددة للحصول على المعلومات المطلوبة من المستندات المعقدة. فيما يلي الخطوات الأساسية:
- تناول المستندات والمعالجة المسبقة: تبدأ العملية بجمع وإعداد المستندات للاستخراج. يمكن أن تتضمن المعالجة المسبقة مهام مثل تحسين الصورة وتقليل الضوضاء.
- تحويل الصور الممسوحة ضوئيًا إلى نص: يقوم التعرف الضوئي على الأحرف (OCR) بعد ذلك بتحويل الصور الممسوحة ضوئيًا أو ملفات PDF إلى نص قابل للتحرير.
- تحديد نقطة البيانات: يتضمن ذلك تحديد نقاط البيانات أو الحقول المحددة التي سيتم استخراجها من المستند عن طريق تحديد المعلومات ذات الصلة.
- استخراج البيانات: يتم تطبيق تقنيات مختلفة لاستخراج بيانات المستندات ، بما في ذلك التحليل ومطابقة الأنماط والاستخراج المستند إلى القواعد ، لاستخراج البيانات المحددة بدقة. تحليل البيانات يتضمن تحليل هيكل الوثيقة لتحديد واستخراج البيانات ذات الصلة. في الوقت نفسه ، تطابق مطابقة الأنماط أنماطًا أو تنسيقات معينة لاستخراج البيانات.
- التحقق من صحة البيانات والتحقق منها: بعد الاستخراج ، يتم التحقق من صحة البيانات والتحقق منها لضمان الدقة والاتساق من خلال مقارنة البيانات المستخرجة مقابل قواعد التحقق من الصحة المحددة مسبقًا والأداء جودة البيانات الشيكات.
أفضل الممارسات لتحسين العملية
ضع في اعتبارك أفضل الممارسات التالية لزيادة دقة الاستخراج وكفاءته إلى أقصى حد:
- استخدم عمليات مسح المستندات أو الصور عالية الجودة لتحقيق نتائج OCR أفضل وتحسين دقة استخراج البيانات.
- قم بتحديث نماذج التعلم الآلي وتدريبها بانتظام باستخدام مجموعات بيانات متنوعة وتمثيلية لتكييفها مع تنسيقات وتنسيقات المستندات الجديدة ، مما يؤدي إلى تحسين أداء الاستخراج بمرور الوقت.
- استخدم نهج الاستخراج المختلط لتعظيم دقة الاستخراج. على سبيل المثال ، استخدم الاستخراج المستند إلى القواعد لحقول البيانات المنظمة ذات الأنماط التي يمكن التنبؤ بها وخوارزميات ML للتعامل مع البيانات غير المنظمة أو المعقدة.
- تنفيذ قوي تأكيد صحة البيانات آليات لضمان دقة البيانات وسلامتها.
- تأكد من أن عملية استخراج البيانات مصممة بطريقة يمكنها من التعامل مع كميات كبيرة من المستندات دون تقسيمها.
فوائد الاستخراج الآلي لبيانات المستندات
يُمكِّن الاستخراج الآلي لبيانات المستندات الشركات من معالجة البيانات واستخراجها بسهولة من أنواع متعددة من المستندات وتنوعاتها ، مما يتطلب الحد الأدنى من التدخل اليدوي.
فوائد الاستخراج الآلي لبيانات المستندات
يوفر العديد من المزايا مقارنة بالطرق اليدوية ، بما في ذلك:
- كفاءة محسّنة: من خلال التخلص من المهام اليدوية ، يقلل الاستخراج الآلي معالجة الملف الوقت والتكاليف المرتبطة بالعمل. كما يسمح بتخصيص الموارد لأنشطة أكثر قيمة.
- قابلية عالية للتوسع: يمكن لحلول الاستخراج المؤتمتة التعامل مع كميات كبيرة من المستندات باستمرار وكفاءة ، مما يضمن قابلية التوسع مع استمرار نمو الأعمال وعدد المستندات.
- دقة محسّنة: من خلال الاستخراج الآلي لبيانات المستندات ، تقلل الشركات من الأخطاء البشرية وعدم الاتساق في بياناتها ، مما يضمن دقة أعلى للبيانات. ونتيجة لذلك ، يحصلون على بيانات عالية الجودة ويقللون من مخاطر الأخطاء الباهظة وإعادة العمل.
- تحسين إمكانية الوصول إلى البيانات: يمكن الوصول إلى البيانات المستخرجة وتنظيمها وتحليلها بسهولة. إنه يوفر رؤى قيمة ، ويسهل اتخاذ القرارات التي تعتمد على البيانات.
- المرونة والقدرة على التكيف: يمكن تكوين أنظمة استخراج البيانات الآلية وتدريبها للتعامل مع أنواع وتخطيطات المستندات المختلفة. أنها توفر المرونة والقدرة على التكيف ، وتمكين المنظمات من معالجة مصادر الوثائق المتنوعة بكفاءة.
بصرف النظر عن الاستخراج التلقائي للمعلومات ذات الصلة ، تقدم حلول استخراج بيانات المستندات المؤتمتة فائدة كبيرة أخرى للشركات - يمكنها بسلاسة تتكامل مع الأنظمة الحالية, بما في ذلك ERPs و CRMs والمزيد. يعمل هذا التكامل على تبسيط تدفقات البيانات عن طريق أتمتة تدفقات العمل ، مما يتيح معالجة البيانات وتحليلها بكفاءة.
استخدم حالات
يعد استخراج المعلومات الأساسية من المستندات على نطاق واسع مهمة إدارة بيانات مهمة عبر الصناعات ، حيث يمكن أن تحسن الكفاءة التشغيلية بشكل كبير. نظرًا للفوائد التي يوفرها ، فإن الاستخراج الآلي لبيانات المستندات له تطبيقات في:
للخدمات المالية
يمكن أن يؤدي الاستخراج الآلي لبيانات المستندات إلى تسريع المهام المتعددة في القطاع المالي عن طريق تقليل الجهد اليدوي. تشمل هذه المهام عادة معالجة الفاتورةوإدارة المصاريف ومعالجة طلبات القروض.
في مجال البنوك والتمويل ، يعمل استخراج بيانات المستندات على تبسيط معالجة القروض والرهن العقاري. يحتاج المحللون والمدققون في كثير من الأحيان إلى الوصول إلى البيانات والتقارير المالية للتحليل والمراجعة ، مما يجعل استخراج البيانات الدقيقة من هذه المستندات أولوية قصوى.
الرعاية الصحية
الحصول على دقة بيانات الرعاية الصحية مهم بشكل خاص لأنه يمكن أن يؤثر على نتائج المرضى. يوفر الاستخراج الآلي لبيانات المستندات بيانات دقيقة للمرضى بسرعة من عدد كبير من السجلات الطبية. يمكن أن يساعد أيضًا في أتمتة مجموعة السجلات الصحية الإلكترونية وتمكين معالجة مطالبات التأمين بشكل أسرع ، وتقليل العبء الإداري.
بالإضافة إلى ذلك ، تحتاج مؤسسات الرعاية الصحية إلى توحيد وتحليل المعلومات والبيانات المتعلقة بصحة المريض ، مثل انتشار الأمراض ، لتسهيل برامج البحث والتجارب السريرية المستمرة. وهذا يمكنهم من اكتساب رؤى قابلة للتنفيذ تؤدي إلى عمليات مبسطة وتحسين رعاية المرضى. يمكن تسريع كل هذا من خلال الاستخراج الآلي لبيانات المستند.
الخدمات اللوجستية وسلسلة التوريد
في مجلة الخدمات اللوجستية وسلسلة التوريد الصناعة ، يلعب الاستخراج الآلي لبيانات المستندات دورًا حيويًا في استخراج المعلومات ذات الصلة من مستندات الشحن والفواتير والنماذج الجمركية. يمكن أن يساعد أيضًا في تتبع الشحنات وأتمتة إدارة المخزون ، وتحسين رؤية سلسلة التوريد.
شروط وأحكام
تتعامل مكاتب المحاماة والإدارات القانونية مع كميات هائلة من العقود والاتفاقيات القانونية المختلفة. من خلال الاستخراج الآلي لبيانات المستندات ، يمكنهم بسرعة تحليل واستخراج المعلومات الأساسية حول الأطراف المعنية ، والبنود القانونية ، والشروط والأحكام الرئيسية ، والتواريخ المهمة. هذا يبسط عملية العناية الواجبة ، ويحسن الإنتاجية في نهاية المطاف.
تأمين
الاستخراج الآلي لبيانات المستندات يساعد شركات التأمين في استخراج المعلومات ذات الصلة من نماذج مطالبة التأمين. هذا يبسط عملية تلقي المطالبات ، ويسرع التقييم ، ويسمح بتسوية المطالبات بشكل أسرع.
كيفية Astera ReportMiner استطيع المساعدة
Astera ReportMiner هي عبارة عن نظام أساسي رائد لاستخراج بيانات المستندات قادر على التعامل مع مجموعة متنوعة من أنواع المستندات المختلفة بسلاسة. ميزة Auto Generate Layout (AGL) المتقدمة الخاصة بها ، والتي يتم تشغيلها بواسطة التقاط AI، بأتمتة استخراج البيانات من المستندات المعقدة وغير المهيكلة.
بدافع ReportMiner، لقد حصلت:
- واجهة بديهية وسهلة الاستخدام
- الأتمتة وتنظيم سير العمل
- إنشاء قالب سلس والتحقق والتعديل
- طريقة مبسطة لتحديد تخطيط البيانات
سواء كان الأمر يتعلق بتبسيط معالجة الفواتير أو الحصول على معلومات مهمة من مستندات الأعمال الأخرى ، Astera ReportMiner يجعل استخراج بيانات المستند أمرًا سهلاً.
جرّب ReportMiner or تواصل مع فريق المبيعات لدينا مباشرة.
