ما وراء معالجة نماذج التعرف الضوئي على الحروف: الدليل الشامل لاستخراج بيانات النماذج الذكية 

مع استمرار الشركات في التعامل مع حجم متزايد باستمرار من النماذج والفواتير والمستندات، أصبحت الحاجة إلى الدقة والسرعة والقدرة على التكيف في استخراج البيانات أكثر وضوحًا من أي وقت مضى. لطالما كانت تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR) عنصرًا أساسيًا في معالجة النماذج، ولكن مع تقدم التكنولوجيا، تتزايد أيضًا التوقعات الخاصة بحلول أكثر ذكاءً وذكاءً  

ما هي معالجة نماذج التعرف الضوئي على الحروف (OCR)؟ 

OCR، أو التعرف البصري على الأحرف، عبارة عن تقنية تقوم بتحويل أنواع مختلفة من المستندات، مثل المستندات الورقية الممسوحة ضوئيًا وملفات PDF إلى بيانات قابلة للتحرير والبحث. 

تشير معالجة نماذج التعرف الضوئي على الحروف (OCR) على وجه التحديد إلى تطبيق تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR) لاستخراج البيانات من النماذج. يمكن أن تتضمن هذه النماذج العقود والمسوحات والتطبيقات والسجلات الطبية. 

الخطوات الأساسية في معالجة نماذج التعرف الضوئي على الحروف 

يقوم OCR بتحويل الصور النصية إلى نص يمكن قراءته بواسطة الآلة باتباع الخطوات التالية: 

الخطوة 1: مسح الصورة ورقمنتها. 

يقوم OCR بمسح الصورة النصية وتغييرها إلى تنسيق رقمي، مثل الصورة النقطية أو الملف المتجه. يؤدي هذا إلى إنشاء شبكة من البكسلات أو النقاط التي تظهر أشكال الصورة وألوانها. 

الخطوة 2: تحسين جودة الصورة. 

يعمل التعرف الضوئي على الحروف (OCR) على تحسين جودة الصورة وسهولة قراءتها باستخدام تقنيات مثل تقليل الضوضاء والثنائية وتصحيح الانحراف والتجزئة والقياس. تقوم هذه التقنيات بإزالة أي أشياء غير ضرورية، مثل الغبار أو الظلال أو الخلفية، وتغير اتجاه الصورة وحجمها وجودتها. 

الخطوة 3: التعرف على الشخصيات والرموز. 

يحدد التعرف الضوئي على الحروف (OCR) الأحرف والرموز الفردية في الصورة باستخدام طرق مثل مطابقة القالب أو الشبكات العصبية أو التعلم الآلي. تقوم هذه الطرق بمطابقة أشكال وأنماط البكسلات أو النقاط مع قائمة من الأحرف والرموز المعروفة واختيار أفضلها. 

الخطوة 4: تصحيح وتحسين دقة النص. 

يقوم OCR بتصحيح دقة النص وتحسينها باستخدام تقنيات مثل تحليل السياق ومعالجة اللغة الطبيعية. تقوم هذه التقنيات بفحص وإصلاح أي أخطاء أو اختلافات في النص واستخدام أدلة مثل موضع النص وحجمه وخطه ومعناه للقيام بذلك. 

حدود معالجة نموذج التعرف الضوئي على الحروف

على الرغم من أن التعرف الضوئي على الحروف يعد أداة قيمة، إلا أنه ليس مثاليًا ويمكن أن يواجه بعض التحديات أثناء استخراج البيانات. تختلف دقة نماذج التعرف الضوئي على الحروف بناءً على أنواع مختلفة من النماذج: نماذج التخطيط المنظمة/الثابتة والنماذج شبه المنظمة. 

تحتوي النماذج المنظمة على تخطيط وتنسيق ثابتين ومحددين مسبقًا، مثل نماذج الضرائب أو الاستطلاعات أو نماذج الطلبات. يعمل التعرف الضوئي على الحروف بشكل جيد مع النماذج المنظمة؛ ومع ذلك، دقتها ليس 100% أبدا بينما تصل دقة بعض أدوات التعرف الضوئي على الحروف إلى 95%. لذلك، ستفقد ما يقرب من 3% إلى 5% من بياناتك إذا كنت تستخدم التعرف الضوئي على الحروف (OCR) لاستخراج البيانات. 

من ناحية أخرى، تحتوي النماذج شبه المنظمة على تخطيط وتنسيق متغير وديناميكي، مثل الفواتير أو الإيصالات أو العقود. حتي 80%80% بجميع أشكالها شبه منظمة. يكون أداء معالجة نماذج التعرف الضوئي على الحروف (OCR) أسوأ عند التعامل مع النماذج شبه المنظمة. ولذلك، فإن معالجة نماذج التعرف الضوئي على الحروف (OCR) تؤدي إلى تعريض الدقة للخطر بشكل أكبر. 

بعض الأخطاء الشائعة التي يمكن أن يرتكبها التعرف الضوئي على الحروف هي: 

• فقدان أو قراءة أحرف أو أرقام خاطئة، وخاصة الرموز 
• خلط الحروف أو الأرقام التي تبدو متشابهة، مثل O و0، أو l و1 
• يعتمد التعرف الضوئي على الحروف (OCR) على جودة الصور المدخلة، والتي يمكن أن تتأثر بعوامل مثل الدقة والإضاءة والتباين والضوضاء. يمكن أن تؤدي الصور ذات الجودة الرديئة إلى حدوث أخطاء وسوء التعرف على النص. 
• يعمل التعرف الضوئي على الحروف بشكل أفضل مع الخطوط القياسية والأبجدية اللاتينية. قد يواجه صعوبة في التعرف على الخطوط الفريدة واللغات غير اللاتينية. 
• قد يواجه التعرف الضوئي على الحروف (OCR) صعوبة في التعامل مع المستندات التي تحتوي على تخطيطات وهياكل معقدة أو محددة، مثل الأعمدة أو الجداول أو الرسوم البيانية المتعددة. يمكن أن تتداخل هذه العناصر مع عملية التعرف على النص وتقسيمه. 
• قد تكون قدرة التعرف الضوئي على الحروف (OCR) محدودة على التعرف على الأحرف والرموز الخاصة، مثل الرموز الرياضية أو علامات العملة أو الرموز التعبيرية. قد لا تكون هذه الأحرف والرموز جزءًا من المجموعة الأبجدية الرقمية القياسية التي تم تصميم أنظمة التعرف الضوئي على الحروف عليها. 

يمكن أن تؤثر هذه التحديات أيضًا على دقة وموثوقية نتائج التعرف الضوئي على الحروف. 

استخراج بيانات النموذج الذكي

يعد استخراج بيانات النموذج الذكي بديلاً أفضل لمعالجة النماذج لأنه يتغلب على قيود التعرف الضوئي على الحروف. يستخدم استخراج البيانات من النماذج الذكية الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لاستخراج البيانات ذات الصلة من مصادر وتنسيقات مختلفة، مثل المستندات أو الصور أو النماذج. ويمكنه أيضًا التحقق من صحة البيانات المستخرجة والتحقق منها وتنظيمها وإثرائها، مما يجعلها جاهزة لمزيد من الاستخدام أو التكامل.  

التحقق من صحة البيانات والتحقق منها 

يمكن لاستخراج النماذج الذكية التحقق من البيانات المستخرجة ومقارنتها بقواعد أو قواعد بيانات أو مصادر خارجية محددة مسبقًا لضمان دقتها واكتمالها. ويمكنه أيضًا وضع علامة على أي بيانات مفقودة أو غير صحيحة أو غير متسقة لمزيد من المراجعة أو التصحيح. 

على سبيل المثال، يمكن لاستخراج النموذج الذكي التحقق من هوية العميل من خلال مقارنة البيانات المستخرجة من وثيقة هويته مع ملفه الشخصي عبر الإنترنت أو خدمة طرف ثالث. يمكن أن يساعد هذا في منع الاحتيال أو سرقة الهوية أو غسيل الأموال. 

كما يوفر استخراج النماذج الذكية دقة أعلى من طرق التعرف الضوئي على الحروف التقليدية. لا تقدم نماذج التعرف الضوئي على الحروف دقة بنسبة 100%؛ تتراوح دقتها، في حين أن الاستخراج القائم على القالب المدعوم بالذكاء الاصطناعي يمكن أن يوفر دقة تصل إلى 100٪. ولذلك، فإن النهج الأفضل هو استخدام الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي في وقت واحد مع تقنية التعرف الضوئي على الحروف.   

هيكلة البيانات وإثرائها 

يمكن لاستخراج النماذج الذكية تنظيم البيانات المستخرجة في تنسيق منظم، مثل JSON أو XML أو CSV، والتي يمكن دمجها بسهولة مع الأنظمة أو التطبيقات الأخرى.  

على سبيل المثال، يمكن لاستخراج النموذج الذكي هيكلة البيانات المستخرجة من العقد في جدول يوضح الأطراف والشروط والتواريخ والمبالغ المعنية. ويمكنه أيضًا إضافة بيانات تعريف، مثل مصدر العقد وتنسيقه وموقعه. 

يستخدم استخراج البيانات من النماذج الذكية الذكاء الاصطناعي لتحسين جودة البيانات. يمكن للذكاء الاصطناعي تطبيق تقنيات مثل التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر والتعلم العميق لتحليل البيانات من النماذج وتفسيرها والتحقق من صحتها. 

فوائد استخراج النموذج الذكي

الفوائد التجارية للاستفادة من استخراج النماذج الذكية متعددة، مثل: 

• زيادة الإنتاجية والكفاءة: يمكن أن يؤدي استخراج النماذج الذكية إلى تقليل الوقت والجهد اللازمين لمعالجة النماذج يدويًا، مما يسمح للموظفين بالتركيز على المزيد من المهام ذات القيمة المضافة. ويمكنه أيضًا زيادة قابلية التوسع في معالجة النماذج، مما يتيح تقديم خدمة أسرع وأكثر موثوقية. أ دراسة فوربس توفر تقنيات الاستخراج المعتمدة على الذكاء الاصطناعي حوالي 30% إلى 40% من الساعات التي تقضيها في مهام الاستخراج. 
• تحسين جودة البيانات ودقتها: يزيل الاستخراج الذكي للنماذج الأخطاء البشرية، مثل الأخطاء المطبعية أو القراءة الخاطئة أو السهو، التي يمكن أن تؤثر على جودة البيانات ودقتها. ويمكنه أيضًا ضمان اتساق البيانات وتوحيدها عبر أشكال ومصادر مختلفة. 
• رؤى وتحليلات البيانات المحسنة: يمكن لاستخراج النماذج الذكية أن يفتح قيمة البيانات المخفية في النماذج، عن طريق تحويلها إلى تنسيق منظم وقابل للاستخدام. ويمكنه أيضًا تمكين تحليل البيانات بشكل أعمق وأكثر ثراءً، من خلال توفير معلومات إضافية، مثل بيانات التعريف أو الطوابع الزمنية أو درجات الثقة. يمكن أن يساعد ذلك الشركات على اكتساب الرؤى واتخاذ القرارات ودفع الابتكار. 

تطبيقات استخراج النماذج الذكية

يمكن أن يلعب استخراج النماذج الذكي دورًا حيويًا في العديد من الصناعات، مثل الرعاية الصحية والتأمين والخدمات المصرفية وسلسلة التوريد، لتبسيط المهام مثل مراجعة المستندات وتحليل العقود ومعالجة الفواتير والمزيد. تتضمن الأمثلة على كيفية تطبيق استخراج النماذج الذكية في مجالات مختلفة ما يلي: 

الرعاية الصحية 

يساعد استخراج النماذج الذكية مقدمي الرعاية الصحية وشركات التأمين على التشغيل الآلي تجهيز النماذج الطبية، مثل المطالبات والوصفات الطبية وتقارير المختبر وسجلات المرضى. وهذا يقلل من الأخطاء اليدوية، ويسرع عمليات السداد، ويحسن رعاية المرضى، ويضمن الامتثال للوائح. على سبيل المثال، يمكن لاستخراج النموذج الذكي استخراج معلومات التشخيص والعلاج والفوترة من نموذج المطالبة ومطابقتها مع التاريخ الطبي للمريض وبوليصة التأمين. ويمكنه أيضًا وضع علامة على أي تناقضات، مثل المبالغة في الفواتير أو انخفاض الفواتير أو المطالبات المكررة. 

إحدى الشركات الرائدة في مجال تصنيع الأجهزة الطبية، بوسطن العلمية، لديه معالجة تلقائية للنماذجومعالجة الفواتير وملخصات الإرسال وعمليات التسجيل المسبق ومعالجة المخزون لتحسين خدمة العملاء. وبصرف النظر عن الوفورات النقدية (240,000 ألف دولار أمريكي)، فقد أدى ذلك إلى معالجة خالية من الأخطاء للبيانات الطبية. 

تأمين 

يمكن أن يساعد استخراج النماذج الذكية شركات التأمين على تبسيط معالجة النماذج، مثل السياسات والتطبيقات والمطالبات والتجديدات. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تعزيز خدمة العملاء، وتقليل تكاليف التشغيل، وتعزيز اكتشاف الاحتيال، وتحسين إدارة المخاطر.  

على سبيل المثال، يمكن لاستخراج النموذج الذكي استخراج المعلومات الشخصية ومعلومات السيارة والحوادث من نموذج مطالبة تأمين السيارة ومقارنتها بتفاصيل البوليصة وتقييم الأضرار. ويمكنه أيضًا الإبلاغ عن أي مطالبات مشبوهة أو احتيالية، مثل الحوادث المنظمة أو الأضرار المتضخمة أو الإصابات الكاذبة. 

البنوك والمصارف 

يمكن أن يساعد استخراج النماذج الذكي البنوك والمؤسسات المالية على أتمتة معالجة النماذج، مثل طلبات القروض وتقارير الائتمان ومستندات الهوية والبيانات. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تحسين تجربة العملاء وتقليل وقت المعالجة وزيادة الأمان والامتثال للوائح. 

على سبيل المثال، يمكن لاستخراج النموذج الذكي استخراج معلومات الدخل والنفقات والديون من نموذج طلب القرض وحساب درجة الائتمان وأهلية القرض لمقدم الطلب. ويمكنه أيضًا التحقق من هوية مقدم الطلب وتاريخه المالي من خلال التحقق من البيانات المستخرجة من وثيقة هويته وكشف حسابه البنكي. 

يمكن أن يؤدي استخراج النماذج الذكية أيضًا إلى توفير قدر كبير من الوقت والمال للفريق المالي، من خلال تقليل عمليات إعادة العمل الناتجة عن الأخطاء البشرية. وفق a تقرير غارتنر، يمكن أن يوفر الاستخراج الذكي للبيانات 25,000 ساعة من إعادة العمل للفريق المالي بسبب خطأ بشري يكلف 878,000 دولارًا سنويًا لمؤسسة تضم 40 عضوًا في فريق المحاسبة. 

سلسلة التوريد 

يساعد استخراج النماذج الذكية شركات سلسلة التوريد والخدمات اللوجستية على أتمتة معالجة النماذج، مثل الفواتير وأوامر الشراء ومذكرات التسليم وسندات الشحن. يؤدي ذلك إلى تحسين الكفاءة والدقة والرؤية والتعاون عبر سلسلة التوريد.  

يمكن لاستخراج النموذج الذكي استخراج معلومات المنتج والكمية والسعر والتسليم من الفاتورة ومطابقتها مع أمر الشراء ومذكرة التسليم المقابلة. ويمكنه أيضًا وضع علامة على أي تناقضات، مثل عمليات التسليم المفقودة أو غير الصحيحة أو المتأخرة. 

تسخير قوة استخراج النماذج الذكية مع Astera ReportMiner 

Astera ReportMiner هي أداة قوية تمكنك من التقاط البيانات وتحويلها وتحويلها من أي نموذج أو تنسيق مستند. فهو يجمع بين أفضل إمكانيات الأتمتة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي وقدرات التعرف الضوئي على الحروف لتبسيط عمليات استخراج البيانات وتكاملها. 

• استخراج البيانات من تنسيقات مختلفة: Astera ReportMiner يمكنه التعامل مع مجموعة واسعة من تنسيقات المستندات، بما في ذلك ملفات PDF ونماذج PDF وPRN وTXT وRTF وDOC وDOCX وXLS وXLSX. سواء كانت فواتير أو تقارير أو غيرها من البيانات المنظمة أو غير المنظمة، ReportMiner يمكن استخراج المعلومات ذات الصلة بكفاءة. 
• ذكاء اصطناعي متقدم: ReportMiner يستفيد من خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحديد حقول البيانات تلقائيًا داخل المستندات. يمكنه تحليل الأسماء والعناوين ونقاط البيانات المهمة الأخرى بذكاء. وهذا يضمن استخراجًا دقيقًا حتى من المستندات المعقدة. 
• قوالب الاستخراج القابلة لإعادة الاستخدام: بدافع ReportMiner، يمكنك إنشاء قوالب استخراج قابلة لإعادة الاستخدام. تتيح لك هذه القوالب التعامل مع ملفات متعددة بتنسيقات متشابهة بشكل متسق. ومن خلال تحديد قواعد الاستخراج مرة واحدة، يمكنك تحقيق دقة تصل إلى 100% في استخراج البيانات عبر المستندات المختلفة. 
• تكامل التعرف الضوئي على الحروف: عند التعامل مع المستندات الممسوحة ضوئيًا أو ملفات PDF غير القابلة للاستخراج (التي تحتوي على صور)، ReportMiner يقدم خيار التعرف الضوئي على الحروف. يسمح التعرف الضوئي على الحروف (OCR) بمعالجة النسخ الممسوحة ضوئيًا وتحويلها إلى نص يمكن قراءته آليًا، والذي يمكن تحليله عبر قوالب الاستخراج. 
• التحقق من صحة البيانات وضمان الجودة: ReportMiner لا يستخرج البيانات فحسب، بل يتحقق أيضًا من جودتها. يمكنك تنظيف وتصحيح أي عناصر قراءة خاطئة أو قراءات خاطئة باستخدام وضع التحرير. وهذا يضمن أن البيانات المستخرجة دقيقة وموثوقة. 

لا تفوت فرصة الاستفادة من إمكانات بياناتك غير المنظمة - حاول Astera ReportMiner اليوم! يمكنك تنزيل النسخة التجريبية المجانية لمدة 14 يومًا هنا أو طلب عرض توضيحي مخصص هنا.