Beyond OCR Form Processing: Den omfattende vejledning til intelligent formulardataekstraktion 

Efterhånden som virksomheder fortsætter med at håndtere en stadigt stigende mængde af formularer, fakturaer og dokumenter, er behovet for nøjagtighed, hastighed og tilpasningsevne i dataudtræk har aldrig været mere udtalt. Traditionel Optical Character Recognition (OCR) teknologi har længe været en fast bestanddel i formbehandling, men i takt med at teknologien udvikler sig, stiger forventningerne til smartere, mere intelligente løsninger.  

Hvad er OCR-formularbehandling? 

OCR, eller Optical Character Recognition, er en teknologi, der konverterer forskellige typer dokumenter, såsom scannede papirdokumenter og pdf'er, til redigerbare og søgbare data. 

OCR-formularbehandling refererer specifikt til anvendelsen af ​​OCR-teknologi til at udtrække data fra formularer. Disse formularer kan omfatte kontrakter, undersøgelser, ansøgninger og lægejournaler. 

Nøgletrin i OCR-formularbehandling

OCR konverterer tekstbilleder til maskinlæsbar tekst ved at følge disse trin: 

Trin 1: Scan og digitaliser billedet. 

OCR scanner og ændrer tekstbilledet til et digitalt format, som en bitmap- eller vektorfil. Dette laver et gitter af pixels eller punkter, der viser billedets former og farver. 

Trin 2: Forbedre billedkvaliteten. 

OCR forbedrer billedkvaliteten og læsbarheden ved at bruge teknikker som støjreduktion, binarisering, skævhedskorrektion, segmentering og skalering. Disse teknikker fjerner alle ting, der ikke er nødvendige, såsom støv, skygger eller baggrund, og ændrer billedets retning, størrelse og kvalitet. 

Trin 3: Genkend tegnene og symbolerne. 

OCR identificerer de individuelle tegn og symboler i billedet ved at bruge metoder som skabelonmatching, neurale netværk eller maskinlæring. Disse metoder matcher formerne og mønstrene af pixels eller punkter med en liste over kendte tegn og symboler og vælg den bedste. 

Trin 4: Ret og forbedre tekstnøjagtigheden. 

OCR retter og forbedrer tekstnøjagtigheden ved at bruge teknikker som kontekstanalyse og naturlig sprogbehandling. Disse teknikker kontrollerer og retter eventuelle fejl eller forskelle i teksten og bruger ledetråde som position, størrelse, skrifttype og betydning af teksten til at gøre dette. 

Begrænsninger af OCR-formularbehandling

Selvom OCR er et værdifuldt værktøj, er det ikke perfekt og kan støde på nogle udfordringer under udtrækning af data. Nøjagtigheden af ​​OCR-formularer varierer baseret på forskellige former for formularer: strukturerede/faste layoutformularer og semistrukturerede. 

Strukturerede formularer har et fast og foruddefineret layout og format, såsom skatteformularer, undersøgelser eller ansøgningsskemaer. OCR fungerer godt med strukturerede formularer; dog dens nøjagtighed er aldrig 100% mens nogle OCR-værktøjer er begrænset til 95 % nøjagtighed. Derfor mister du groft sagt 3% til 5% af dine data, hvis du bruger OCR til dataudtræk. 

På den anden side har semistrukturerede formularer et variabelt og dynamisk layout og format, såsom fakturaer, kvitteringer eller kontrakter. Op til 80% af alle former er semistrukturerede. OCR-formularbehandling klarer sig endnu dårligere, når man har at gøre med semistrukturerede formularer. Derfor kompromitterer OCR-formbehandling yderligere nøjagtigheden. 

Nogle af de almindelige fejl, som OCR kan begå, er: 

• Mangler eller læser forkerte bogstaver eller tal, især symboler 
• Blande bogstaver eller tal, der ligner hinanden, som O og 0, eller l og 1 
• OCR afhænger af kvaliteten af ​​inputbillederne, som kan blive påvirket af faktorer som opløsning, belysning, kontrast og støj. Billeder af dårlig kvalitet kan føre til fejl og fejlgenkendelse af tekst. 
• OCR fungerer bedst med standardskrifttyper og det latinske alfabet. Det kan have svært ved at genkende unikke skrifttyper og ikke-latinske sprog. 
• OCR kan kæmpe med dokumenter, der har komplekse eller specifikke layout og strukturer, såsom flere kolonner, tabeller eller grafer. Disse elementer kan forstyrre tekstgenkendelse og segmenteringsprocessen. 
• OCR kan have begrænset evne til at genkende specialtegn og symboler, såsom matematiske notationer, valutategn eller humørikoner. Disse tegn og symboler er muligvis ikke en del af det alfanumeriske standardsæt, som OCR-systemer er designet til. 

Disse udfordringer kan også påvirke nøjagtigheden og pålideligheden af ​​OCR-resultaterne. 

Intelligent formdataudtræk

Intelligent formdataudtræk er et bedre alternativ til formularbehandling, da det overvinder begrænsningerne ved OCR. Intelligent formdataudtrækning bruger kunstig intelligens og maskinlæring til at udtrække relevante data fra forskellige kilder og formater, såsom dokumenter, billeder eller formularer. Det kan også validere, verificere, strukturere og berige de udtrukne data, hvilket gør dem klar til videre brug eller integration.  

Datavalidering og verifikation 

Intelligent formularudtræk kan kontrollere udtrukne data mod foruddefinerede regler, databaser eller eksterne kilder for at sikre deres nøjagtighed og fuldstændighed. Det kan også markere manglende, forkerte eller inkonsistente data til yderligere gennemgang eller rettelse. 

For eksempel kan intelligent formularudtræk bekræfte identiteten af ​​en kunde ved at sammenligne de data, der er udtrukket fra deres ID-dokument, med deres onlineprofil eller en tredjepartstjeneste. Dette kan hjælpe med at forhindre svindel, identitetstyveri eller hvidvaskning af penge. 

Intelligent formudtræk giver også højere nøjagtighed end traditionelle OCR-metoder. OCR-modeller tilbyder ikke 100 % nøjagtighed; deres nøjagtighedsområder, hvorimod AI-drevet skabelonbaseret ekstraktion kan give op til 100 % nøjagtighed. Derfor ville en bedre tilgang være at bruge AI-drevne løsninger samtidigt med OCR-teknologi.   

Datastrukturering og berigelse 

Intelligent formularudtræk kan organisere de udtrukne data i et struktureret format, såsom JSON, XML eller CSV, der nemt kan integreres med andre systemer eller applikationer.  

For eksempel kan intelligent formularudtræk strukturere de data, der er udtrukket fra en kontrakt, i en tabel, der viser parterne, vilkår, datoer og beløb involveret. Det kan også tilføje metadata, såsom kilden, formatet og placeringen af ​​kontrakten. 

Intelligent formdataudtræk anvender AI til at forbedre datakvaliteten. AI kan anvende teknikker som maskinlæring, naturlig sprogbehandling, computersyn og dyb læring til at analysere, fortolke og validere data fra formularer. 

Fordele ved intelligent formudvinding

Forretningsfordelene ved at udnytte intelligent formudvinding er mangfoldige, såsom: 

• Øget produktivitet og effektivitet: Intelligent formularudtræk kan reducere den tid og indsats, der kræves for at behandle formularer manuelt, hvilket giver personalet mulighed for at fokusere på mere værdiskabende opgaver. Det kan også øge skalerbarheden af ​​formularbehandlingen, hvilket muliggør hurtigere og mere pålidelig servicelevering. EN Forbes undersøgelse afslørede AI-baserede ekstraktionsteknikker sparer omkring 30% til 40% af de timer, der bruges på ekstraktionsopgaver. 
• Forbedret datakvalitet og nøjagtighed: Intelligent formudtræk eliminerer menneskelige fejl, såsom slåfejl, fejllæsninger eller udeladelser, der kan kompromittere kvaliteten og nøjagtigheden af ​​data. Det kan også sikre sammenhæng og standardisering af data på tværs af forskellige former og kilder. 
• Forbedret dataindsigt og analyser: Intelligent formularudtræk kan låse op for værdien af ​​data skjult i formularer ved at transformere dem til et struktureret og brugbart format. Det kan også muliggøre dybere og rigere dataanalyse ved at give yderligere oplysninger, såsom metadata, tidsstempler eller konfidensscore. Dette kan hjælpe virksomheder med at få indsigt, træffe beslutninger og drive innovation. 

Anvendelser af Intelligent Form Extraction

Intelligent formudvinding kan spille en afgørende rolle i forskellige brancher, såsom sundhedspleje, forsikring, bank og forsyningskæde, for at strømline opgaver som dokumentgennemgang, kontraktanalyse, fakturabehandling og mere. Eksempler på, hvordan intelligent formudtræk kan anvendes i forskellige domæner omfatter: 

Medicinal 

Intelligent formudtræk hjælper sundhedsudbydere og forsikringsselskaber med at automatisere behandlingen af ​​medicinske formularer, såsom krav, recepter, laboratorierapporter og patientjournaler. Dette reducerer manuelle fejl, fremskynder refusioner, forbedrer patientbehandlingen og sikrer overholdelse af regler. For eksempel kan intelligent formularudtrækning udtrække diagnose-, behandlings- og faktureringsoplysninger fra en skadesformular og matche den med patientens sygehistorie og forsikringspolice. Det kan også markere eventuelle uoverensstemmelser, såsom overfakturering, underfakturering eller duplikerede krav. 

En af de førende producenter af medicinsk udstyr, Boston Scientific, har automatiseret formularbehandling, behandling af fakturaer, transmissionsoversigter, forhåndsregistreringsprocesser og lagerbehandling for at forbedre kundeservicen. Udover pengebesparelser (240,000 USD) har det resulteret i fejlfri håndtering af medicinske data. 

Forsikring 

Intelligent formularudtræk kan hjælpe forsikringsselskaber med at strømline behandlingen af ​​formularer, såsom policer, ansøgninger, krav og fornyelser. Dette kan forbedre kundeservice, reducere driftsomkostninger, forbedre opdagelse af svindel og optimere risikostyring.  

For eksempel kan intelligent formularudtrækning udtrække person-, køretøjs- og ulykkesoplysningerne fra en bilforsikringskravsformular og sammenligne dem med policeoplysningerne og skadesvurderingen. Det kan også markere eventuelle mistænkelige eller svigagtige krav, såsom iscenesatte ulykker, opskruede skader eller falske skader. 

Bank 

Intelligent formularudtræk kan hjælpe banker og finansielle institutioner med at automatisere behandlingen af ​​formularer, såsom låneansøgninger, kreditrapporter, identitetsdokumenter og erklæringer. Dette kan forbedre kundeoplevelsen, reducere behandlingstiden, øge sikkerheden og overholde reglerne. 

For eksempel kan intelligent formularudtræk udtrække indtægts-, udgifts- og gældsoplysninger fra en låneansøgningsformular og beregne kreditscore og låneberettigelsen for ansøgeren. Det kan også verificere identiteten og den økonomiske historie for ansøgeren ved at krydstjekke de data, der er udtrukket fra deres ID-dokument og deres kontoudtog. 

Intelligent formudtræk kan også spare en betydelig mængde tid og penge for økonomiteamet ved at reducere omarbejdet forårsaget af menneskelige fejl. Ifølge a rapportere af Gartner, kan intelligent dataudtræk spare 25,000 timers efterarbejde for økonomiteamet forårsaget af menneskelige fejl, der koster $878,000 årligt for en virksomhed med 40 medlemmer af et regnskabsteam. 

Supply Chain 

Intelligent formudtræk hjælper forsyningskæde- og logistikvirksomheder med at automatisere behandlingen af ​​formularer, såsom fakturaer, indkøbsordrer, følgesedler og konnossementer. Dette forbedrer effektivitet, nøjagtighed, synlighed og samarbejde på tværs af forsyningskæden.  

Intelligent formudtræk kan udtrække produkt-, mængde-, pris- og leveringsoplysninger fra en faktura og matche den med den tilsvarende indkøbsordre og følgeseddel. Det kan også markere eventuelle uoverensstemmelser, såsom manglende, forkerte eller forsinkede leveringer. 

Udnyttelse af kraften ved intelligent formudvinding med Astera ReportMiner 

Astera ReportMiner er et kraftfuldt værktøj, der giver dig mulighed for at fange, transformere og konvertere data fra enhver form eller dokumentformat. Den kombinerer det bedste fra AI-drevet automatisering og OCR-funktioner for at strømline dine dataudtræk og integrationsarbejdsgange. 

• Dataudtræk fra forskellige formater: Astera ReportMiner kan håndtere en lang række dokumentformater, herunder PDF'er, PDF-formularer, PRN, TXT, RTF, DOC, DOCX, XLS og XLSX. Uanset om det er fakturaer, rapporter eller andre strukturerede eller ustrukturerede data, ReportMiner kan udtrække relevant information effektivt. 
• Avanceret AI: ReportMiner udnytter AI-algoritmer til automatisk at identificere datafelter i dokumenter. Det kan intelligent parse navne, adresser og andre kritiske datapunkter. Dette sikrer nøjagtig udtrækning selv fra komplekse dokumenter. 
• Genanvendelige ekstraktionsskabeloner: Med ReportMiner, kan du oprette genanvendelige ekstraktionsskabeloner. Disse skabeloner giver dig mulighed for at håndtere flere filer med lignende formater konsekvent. Ved at definere udtræksregler én gang kan du opnå op til 100 % nøjagtighed i dataudtræk på tværs af forskellige dokumenter. 
• OCR-integration: Når det drejer sig om scannede dokumenter eller ikke-udtrækkelige PDF-filer (som indeholder billeder), ReportMiner tilbyder en OCR-mulighed. OCR giver den mulighed for at behandle scannede kopier og konvertere den til maskinlæsbar tekst, som kan parses via udtræksskabeloner. 
• Datavalidering og kvalitetssikring: ReportMiner udtrækker ikke kun data, men validerer også deres kvalitet. Du kan rense og rette eventuelle fejllæste elementer eller fejlaflæsninger ved hjælp af redigeringstilstand. Dette sikrer, at de udtrukne data er nøjagtige og pålidelige. 

Gå ikke glip af at udnytte potentialet i dine ustrukturerede data – prøv Astera ReportMiner i dag! Du kan downloade den gratis 14-dages prøveversion link. eller anmod om en personlig demo link..