كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لاستخراج البيانات من ملفات PDF: الفوائد وحالات الاستخدام

لقد أدى الحماس الذي أحاط بالذكاء الاصطناعي وإمكاناته الهائلة إلى تحفيز المنظمات لإعادة التفكير في مناهجها على كل مستوى من مستويات العمل. ومن بين حالات الاستخدام الشائعة استخدام الذكاء الاصطناعي لاستخراج البيانات من ملفات PDF. PDF، وهو اختصار لتنسيق المستندات المحمولة، هو تنسيق واسع الانتشار يستخدم في التقارير والفواتير والبيانات والعديد من أنواع المستندات الأخرى.

في الواقع، تتعامل كل شركة مع ملفات PDF بانتظام، حيث تشير التقديرات إلى أن 82% من الشركات تستخدم ملفات PDF كتنسيق أساسي لتخزين المستندات ومشاركتها. تريليونات من ملفات PDF الجديدة يتم إنشاء ملفات PDF كل عام. وعلى الرغم من انتشارها في تخزين المستندات ومشاركتها، إلا أن ملفات PDF تشكل تحديات معينة عندما يتعلق الأمر باستخراج البيانات. ومع ذلك، فإن الحلول التي تعمل بالذكاء الاصطناعي جاهزة لمواجهة هذه التحديات، حيث يجعل الذكاء الاصطناعي استخراج البيانات من مستندات PDF أكثر دقة وسلاسة من أي وقت مضى.

تتناول هذه المدونة فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي لاستخراج البيانات من ملفات PDF، وكيفية عملها، والأدوات وحالات الاستخدام الأكثر شيوعًا.

التخلص من القديم: 4 تحديات تواجه استخراج البيانات التقليدية لملفات PDF

تستخدم معظم الشركات مجموعات مختلفة من الأساليب اليدوية والتقليدية استخراج البيانات الأساليب المتبعة لإدارة ملفات PDF الخاصة بهم. ومع ذلك، تفرض هذه الأساليب تحديات معينة يمكن التغلب عليها استخراج البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعيدعونا نلقي نظرة سريعة على ما هي:

1. تذهب نسبة كبيرة من بيانات الأعمال إلى النفايات: 68% من البيانات التي تنشئها الشركات لا يتم استخدامها على الإطلاق، وجزء كبير من هذه البيانات غير المستغلة محجوز في ملفات PDF، وربما يرجع ذلك إلى تحديات استخراج البيانات بدقة من ملفات PDF.
2. استخراج البيانات التقليدي عرضة للخطأ وبطيء: قد يصل معدل الخطأ المرتبط باستخراج البيانات يدويًا إلى 5 إلى 10%. وبصرف النظر عن الدقة، فإن النهج اليدوي ليس خيارًا عمليًا نظرًا للحجم الكبير من ملفات PDF التي تتعامل معها الشركات المتوسطة بانتظام. وبالمثل، بالنسبة لملفات PDF شبه المنظمة وغير المنظمة، فإن حتى أفضل أدوات الاستخراج التقليدية لديها معدل خطأ 1%. قد لا يبدو هذا كثيرًا، ولكن في ملف PDF يحتوي على 10,000 كلمة، فإن معدل الخطأ 1% يعني ما يصل إلى 100 خطأ.
3. تواجه أدوات استخراج البيانات التقليدية صعوبة في التعامل مع ملفات PDF شبه المنظمة وغير المنظمة: تواجه أدوات استخراج البيانات صعوبة في التعامل مع ملفات PDF شبه المنظمة وغير المنظمة بسبب التخطيطات غير المتسقة والتصميمات المعقدة والتحدي المتمثل في تفسير السياق دون أنماط واضحة. كما أن مشكلات الترميز في ملفات PDF والقيود المفروضة على التكنولوجيا الحالية للمستندات الممسوحة ضوئيًا قد تزيد من تعقيد عملية الاستخراج، خاصة إذا كان النص مجزأً أو مُسمى بشكل غير صحيح أو مكتوبًا بخط اليد.
4. يعد استخراج الجداول من ملفات PDF أكثر تحديًا: حتى الآن، ناقشنا دقة استخراج ملفات PDF التي تحتوي على بيانات نصية فقط. عندما تضيف الجداول إلى المزيج، يصبح استخراج البيانات بدقة أكثر تحديًا حيث ينخفض ​​معدل الدقة المقدر إلى 80-90%. ويرجع هذا إلى تخطيطاتها المعقدة والمتنوعة، حيث تخزن ملفات PDF البيانات كعناصر مرئية بدلاً من التنسيقات المنظمة، لذلك قد تظهر الجداول كصور، مما يجعل من الصعب على أدوات الاستخراج تحديد الصفوف والأعمدة والعلاقات بين الخلايا.

كيفية استخراج البيانات من ملف PDF باستخدام الذكاء الاصطناعي: 5 خطوات أساسية

استخراج بيانات الذكاء الاصطناعي يشير إلى استخدام الذكاء الاصطناعي لاستخراج البيانات ذات الصلة تلقائيًا من البيانات غير المنظمة المخزنة بتنسيقات مثل PDF. يستخدم عادةً نماذج لغوية كبيرة (LLMs)، مثل GPT-4o وClaude 3.5، وتقنيات مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) و توليد الاسترجاع المعزز (RAG) لأتمتة عملية استخراج البيانات.

في حين أن العملية الدقيقة يمكن أن تختلف اعتمادًا على الحل المحدد وحالة الاستخدام، أدوات استخراج البيانات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي عادةً ما تتبع الخطوات الأساسية التالية:

التعرف على النص باستخدام OCR المعزز بالذكاء الاصطناعي

OCR، اختصارًا للتعرف الضوئي على الحروف، هي تقنية تُستخدم للتعرف على النصوص واستخراجها من الصور والمستندات الممسوحة ضوئيًا. بعبارة أخرى، يحول OCR ملفات PDF الخاصة بك إلى بيانات قابلة للبحث والتحرير. تعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين OCR من خلال إثراء البياناتتحسين الدقة، والتعرف على لغات متعددة، وفهم بنية المستند بما يتجاوز التعرف الأساسي على النص.

معالجة البيانات

بمجرد جمع البيانات الخام، تتطلب المعالجة المسبقة تنظيفها وتنظيمها عن طريق إزالة الضوضاء والبيانات غير ذات الصلة وتوحيد التنسيقات لضمان الاتساق عبر أنواع البيانات المختلفة. معالجة البيانات وهي خطوة حاسمة في المساعدة على تحويل البيانات الخام إلى تنسيق أكثر ملاءمة لخوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

استخراج البيانات باستخدام NLP وIDP

تتضمن خطوة استخراج البيانات استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل معالجة اللغة الطبيعية ومعالجة الهوية لتحديد البيانات وتصنيفها واستخراجها من ملفات PDF. تساعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) الذكاء الاصطناعي على فهم سياق ومعنى البيانات المستخرجة. وبالمثل، معالجة المستندات الذكية (IDP) يستخدم الذكاء الاصطناعي لاستخراج البيانات بدقة مع الحفاظ على العلاقات والبنية المنطقية للمستند سليمة.

التحقق من صحة البيانات

بمجرد استخراج البيانات، يصبح التحقق ضروريًا لضمان دقة البيانات وسلامتها. ويمكن القيام بذلك من خلال جودة البيانات التحقق والقواعد المحددة مسبقًا للتأكد من أن الناتج خالٍ من الأخطاء أو التناقضات.

تكامل البيانات

بعد التحقق من صحة النتائج، يتم دمج النتائج في الأنظمة ذات الصلة، مثل خطوط أنابيب التحليلات أو الاستخبارات التجارية (BI) أو الهدف قواعد البيانات، بحيث يمكن تحويل البيانات إلى رؤى لاتخاذ القرار.

اقرأ أكثر: كيف تقوم شركة Garnet Enterprises بأتمتة استخراج بيانات PDF لتوفير الوقت والتكاليف.

الدفاع عن الذكاء الاصطناعي: 6 فوائد لاستخراج البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي لملفات PDF

إن استخدام الذكاء الاصطناعي لاستخراج البيانات من ملفات PDF يوفر العديد من الفوائد فيما يتعلق بالكفاءة والدقة وخفض التكاليف. دعونا نلقي نظرة على أكبر المزايا المترتبة على استخدام الذكاء الاصطناعي لاستخراج البيانات:

تحسين الدقة

في حين أن معدل الدقة ل استخراج بيانات PDF تختلف دقة استخراج البيانات بين الحلول، والنطاق المقبول هو 90-95%. ومع ذلك، يمكن أن يوفر استخراج البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي معدل دقة متوسط ​​يصل إلى 99%. وكما ناقشنا سابقًا، حتى الزيادة الطفيفة في الدقة يمكن أن تؤدي إلى توفير كبير في التكاليف والموارد مع تحسين الجودة العامة وموثوقية البيانات. على سبيل المثال، Asteraحل استخراج البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي من 's يمكن تقليل الأخطاء في استخراج البيانات بنسبة 97%.

زيادة الكفاءة

بالمقارنة بالمعالجة اليدوية وحلول استخراج البيانات التقليدية، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي لاستخراج البيانات من مستندات PDF يمكن أن يؤدي إلى أتمتة العديد من المهام المتكررة من أجل معالجة أسرع. أفادت SHRM أن شنومك٪ من المستخدمين الذين تبنوا الذكاء الاصطناعي يشهدون زيادة في الكفاءة. وبشكل أكثر تحديدًا، حلول مثل Astera توفر استخراج بيانات أسرع بنسبة تصل إلى 90% من ملفات PDF وأسرع 8 مرات معالجة الملف بصورة شاملة.

توفير التكلفة والوقت

تؤدي الدقة والكفاءة المتزايدة، إلى جانب أتمتة الذكاء الاصطناعي للكثير من العمل المطلوب لاستخراج البيانات من ملفات PDF، إلى توفير كبير في التكاليف والوقت. أفادت شركة PwC أن حتى أبسط عمليات استخراج البيانات القائمة على الذكاء الاصطناعي يمكن أن توفر للمنظمات 30-40٪ من الوقت يتم إنفاق الوقت الموفر عادة على استخراج البيانات. كما أن الوقت الموفر يترجم إلى توفير التكاليف وتحسين الموارد للمنظمة.

امتثال أفضل

عندما يتعلق الأمر استخراج البيانات من ملفات PDFتخضع حالات الاستخدام التي تتضمن السجلات الطبية والمستندات المالية أيضًا للوائح صارمة مثل GDPR وHIPAA. يعمل استخراج البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي من ملفات PDF على تحسين تكامل البيانات، مما يؤدي بدوره إلى تحسين الامتثال للوائح ذات الصلة.

التوسعة

إن حجم العمل المطلوب في تقنيات استخراج البيانات التقليدية يشكل تحديًا للمؤسسات التي تسعى إلى التوسع. ومع ذلك، فإن قدرة الذكاء الاصطناعي على معالجة كميات كبيرة من ملفات PDF في فترة زمنية قصيرة إلى حد كبير تحل هذه المشكلة. ونتيجة لذلك، فإن الذكاء الاصطناعي يمكّن المؤسسات المتنامية من زيادة قدراتها على استخراج البيانات بشكل كبير إذا لزم الأمر.

مرونة

إن قدرة الذكاء الاصطناعي على التعلم الذاتي هي ميزة غير مقدرة لها من الاستفادة منها لاستخراج البيانات من ملفات PDF. بالنسبة للمؤسسات التي تعمل بملفات PDF تحتوي على أنواع مختلفة من المستندات وتخطيطات وتنسيقات متنوعة، يمكن للذكاء الاصطناعي التكيف مع التغييرات لتحسين الكفاءة والدقة.

استخرج آلاف ملفات PDF بدقة وسرعة مع Astera

Asteraتضمن عملية استخراج البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي من المستوى المؤسسي من 'معالجة جميع ملفات PDF الخاصة بك بدقة في بضع نقرات فقط. تجعل واجهتنا التي تعمل بالسحب والإفلات بدون أكواد استخراج البيانات أسهل من أي وقت مضى.

احجز عرضًا توضيحيًا مخصصًا لترى كيف يعمل

4 حالات استخدام شائعة للذكاء الاصطناعي لاستخراج البيانات من ملفات PDF

تجد الذكاء الاصطناعي تطبيقات في كل وظيفة تقريبًا، وذلك بفضل أنواع مختلفة من مستندات PDF يمكنها المعالجة. ولاختصار الوقت، دعنا نلقي نظرة على بعض حالات الاستخدام الأكثر شيوعًا حيث يناسب استخراج البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي تمامًا:

معالجة مطالبات التأمين

تعالج شركات التأمين مئات الآلاف من نماذج المطالبات يوميًا. يتم ملء هذه المطالبات من قبل العملاء وعادةً ما تكون بتنسيق PDF. يحتوي كل نموذج مطالبة على معلومات بالغة الأهمية مثل نوع الوثيقة ورقمها وتفاصيل العميل والعنوان ومبلغ المطالبة وغير ذلك الكثير. وكما يمكن للمرء أن يتخيل، فإن نسخ هذه المعلومات يدويًا سيكون عملية معرضة للخطأ وتستغرق وقتًا طويلاً، خاصة بالنظر إلى الحجم الكبير من ملفات PDF للمطالبات التي تتم معالجتها يوميًا.

من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لاستخراج البيانات ذات الصلة تلقائيًا، شركات التأمين يمكن معالجة المطالبات بسرعة لتحسين الكفاءة التشغيلية ورضا العملاء.

اقرأ أكثر: كيف نجحت شركة Aclaimant في تقليل الوقت المستغرق في معالجة المطالبات بنسبة 50%.

استخراج بيانات الفاتورة

اعتمادًا على حجم العمل، يتعين على المؤسسات التعامل مع ما بين عدة مئات إلى آلاف الفواتير كل شهر. أحد التحديات الكبيرة في معالجة الفواتير هو أن شخصًا واحدًا التسليم خلال اسبوعين يمكن أن يكون لشخص آخر التسليم في 14 أيام.

بعبارة أخرى، يمكن لأصغر الاختلافات أن تؤدي إلى اختلافات هائلة، ولهذا السبب فإن استخراج البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي مصمم خصيصًا لمعالجة الفواتير. من خلال تحليل وفهم سياق ومعنى البيانات، يمكن معالجة الفواتير بدقة.

اقرأ أكثر: كيف قامت إحدى الإدارات الحكومية الأمريكية بتحويل وقت معالجة الفواتير بتنسيق PDF من ساعات إلى ثوانٍ.

معالجة أوامر الشراء

تمامًا مثل الفواتير، تعد أوامر الشراء وثيقة بالغة الأهمية للعديد من الشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم والمؤسسات. ويعتمد الكثير على السرعة معالجة طلب الشراء، وهذا هو السبب في أنها مرشحة رئيسية لاستخراج البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي. تتلقى المؤسسات عادةً أوامر الشراء عبر رسائل البريد الإلكتروني في شكل ملفات PDF. وعلى غرار الفواتير، تحتوي أوامر الشراء على الكثير من المعلومات الحاسمة والمهمة في تفاصيل المعاملة، مثل أوصاف العناصر وتواريخ التسليم والكميات والأسعار المتفق عليها وشروط الدفع.

بفضل استخراج البيانات بالذكاء الاصطناعي، يتم استخراج كل هذه التفاصيل بدقة وسرعة، مما يتيح أوقات استجابة سريعة، وزيادة الكفاءة التشغيلية، وتحسين رضا العملاء.

اقرأ أكثر: كيف تقوم شركة Ciena Corporation باستخراج البيانات من طلبات الشراء بشكل أسرع بـ 15 مرة.

استخراج ملفات PDF للعقود

لا يقتصر التحدي المتمثل في استخراج البيانات من ملفات PDF على التنسيقات المتنوعة. على سبيل المثال، يتعين على الشركات أيضًا معالجة العقود التي تحتوي على مئات الصفحات وآلاف الكلمات. بالإضافة إلى ذلك، ولجعل الأمور أسوأ، لا يمكن تحرير هذه العقود أو حتى البحث فيها في معظم الأحيان. قد يستغرق تصفح عقد واحد من هذه العقود للعثور على المعلومات ذات الصلة ساعات.

بفضل استخراج البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي، تستطيع المؤسسات تحويل ملفات PDF الخاصة بعقودها إلى بيانات قابلة للبحث للعثور على المعلومات الدقيقة التي تحتاجها. وهذا يؤدي بالطبع إلى توفير كبير في الوقت والتكاليف مع زيادة الكفاءة التشغيلية.

اقرأ أكثر: كيف تمكنت شركة تصنيع من معالجة 40,000 ألف عقد PDF في أقل من 4 أيام.

استخراج البيانات من ملفات PDF في ثوانٍ مع Astera

لتلخيص مناقشتنا حتى الآن، فإن ملفات PDF تشكل أهمية بالغة في كل جانب من جوانب الأعمال وستظل كذلك في المستقبل المنظور. وستكتسب المنظمات التي يمكنها استخراج البيانات من ملفات PDF بدقة وسرعة وشمولية ميزة تنافسية. وتعمل الذكاء الاصطناعي على جعل هذا حقيقة من خلال تمكين استخراج البيانات الآلي الذي يعد أكثر دقة وكفاءة من أدوات الاستخراج التقليدية.

At Asteraنحن نؤمن بإمكانات الذكاء الاصطناعي في إنجاز العمل بشكل أسرع وأكثر دقة. Asteraبفضل حل معالجة المستندات المدعوم بالذكاء الاصطناعي من شركة 'SmartFun'، يمكن للمؤسسات إنجاز المزيد في وقت أقل، تحويل البيانات الخام قاموا بجمع آلاف ملفات PDF وتحويلها إلى رؤى قابلة للتنفيذ في غضون ثوانٍ.

Asteraالصورة حلول معالجة المستندات الذكية (IDP) تتميز لأنها تقدم:

• استخراج البيانات أسرع بنسبة 90% من الحلول التقليدية الموجودة في السوق،
• انخفاض الأخطاء بنسبة 97% أثناء استخراج البيانات من ملفات PDF،
• إعداد البيانات أسرع بنسبة 90% للتحليل السريع واتخاذ القرار،
• 8 مرات أسرع معالجة المستندات لتحقيق أقصى قدر من الكفاءة.

احصل على أقصى استفادة من ملفات PDF الخاصة بك مع Astera. تحدث إلى خبير لنرى كيف.