Document Data Extraction 101 : Comprendre les bases

Qu'est-ce que l'extraction de données documentaires ?

L'extraction de données de documents fait référence au processus d'extraction d'informations pertinentes à partir de divers types de documents, qu'ils soient numériques ou imprimés. Il s'agit d'identifier et de récupérer des points de données spécifiques tels que la facture et bon de commande (PO), noms et adresses entre autres.

Le processus permet aux entreprises de déverrouiller des informations précieuses cachées dans des documents non structurés. Le but ultime est de convertir données non structurées en données structurées pouvant être facilement hébergées dans des entrepôts de données ou bases de données relationnelles pour diverses initiatives d'intelligence d'affaires (BI).

Types de documents

Une entreprise typique traite divers documents non structurés. Certains de ces documents comprennent :

• Factures et bons de commande : les informations clés extraites de ces documents incluent souvent des détails sur les fournisseurs, y compris les noms, les coordonnées, les numéros de taxe, les numéros de facture et de bon de commande, les détails des articles, les remises, les sous-totaux et les conditions de paiement.
• Documents juridiques : les contrats, les accords de licence, les accords de niveau de service (SLA) et les accords de non-divulgation (NDA) sont parmi les documents juridiques les plus courants dont les entreprises extraient des données.
• Dossiers de santé : il s'agit de documents médicaux, tels que les dossiers de santé électroniques (DSE), les dossiers de prescription et les rapports de laboratoire, entre autres.
• Documents bancaires et financiers : il s'agit généralement d'états financiers, de demandes de prêt et de formulaires de demande d'ouverture de compte.
• Documents d'assurance : les compagnies d'assurance extraient fréquemment des données des demandes d'assurance, des documents de police, des formulaires de réclamation et des dossiers médicaux.

Extraction manuelle des données de documents

Avant l'avènement de extraction automatisée technologies, les méthodes manuelles étaient le principal moyen d'extraire des données à partir de documents. Bien que l'extraction manuelle offre contrôle et flexibilité, il s'agit d'une entreprise sujette aux erreurs et qui prend du temps.

Il existe deux manières d'extraire manuellement des données de documents :

1. Saisie manuelle des données : cette méthode consiste à saisir manuellement les données des documents dans un format numérique. Il s'agit d'un processus à forte intensité de main-d'œuvre, sujet aux erreurs humaines et nécessitant des ressources importantes.
2. Copier-coller : les données sont copiées manuellement à partir des documents et collées dans le format numérique souhaité. Bien que cela puisse faire gagner du temps par rapport à la saisie manuelle des données, il est toujours en proie à des erreurs et limite l'évolutivité.

Limites de l'extraction manuelle des données de documents

En plus d'être sujette aux erreurs et de prendre du temps, l'extraction manuelle des données de documents présente plusieurs autres défis et limites, notamment :

1. Manque d'évolutivité : les méthodes manuelles ne sont pas évolutives, ce qui rend difficile la gestion efficace de volumes croissants de documents.
2. Coûts élevés : l'extraction manuelle des données nécessite des ressources humaines importantes, ce qui entraîne des coûts de main-d'œuvre plus élevés.
3. Subjectivité et incohérence : les opérateurs humains auront probablement des interprétations et des jugements différents lors de l'extraction de données à partir de documents, ce qui entraînera des incohérences et des variations dans les informations extraites.
4. Dépendance vis-à-vis de ressources qualifiées : l'extraction manuelle nécessite souvent des opérateurs expérimentés connaissant le domaine pour comprendre le contexte et extraire les données pertinentes avec précision. Trouver et conserver de telles ressources peut être difficile, en particulier pour les industries de niche ou les types de documents spécialisés.
5. Réduction de la productivité et de la satisfaction au travail : en raison de sa nature répétitive et monotone, l'extraction manuelle des données entraîne une baisse de la productivité et de la satisfaction au travail. Cela peut entraîner une fatigue et un épuisement accrus, ce qui a un impact supplémentaire sur la précision et l'efficacité du processus d'extraction.

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Le passage à l'extraction automatisée des données de documents

Les entreprises traitent aujourd'hui de nombreux documents dans le cadre de leurs opérations. Même une entreprise de taille moyenne peut recevoir chaque mois des centaines de factures, bons de commande ou autres documents de ses fournisseurs. L'approche d'extraction manuelle des données ne peut plus suivre, c'est pourquoi il est important d'adopter l'automatisation.

Technologies d'extraction automatisée de données de documents

L'extraction automatisée des données de documents extrait les informations requises de différents documents, en tirant généralement parti de technologies telles que intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML). Différentes technologies d'extraction automatisée utilisent différentes techniques pour extraire des données de documents avec différents niveaux de précision.

Reconnaissance optique de caractères (OCR)

Reconnaissance optique de caractères (OCR) convertit les images numérisées de texte en texte lisible par machine. Par exemple, les entreprises peuvent utiliser un logiciel OCR pour analyser les images de différents documents et les traduire en texte numérique, ce qui permet d'extraire des données à partir de documents numérisés.

Les entreprises utilisent également la reconnaissance intelligente de caractères (ICR), également appelée OCR avancée, lorsqu'elles traitent des documents manuscrits. ICR convertit les caractères manuscrits en texte lisible par machine avec une grande précision.

Technologies basées sur l'IA

Outre l'OCR et l'ICR, les entreprises utilisent diverses techniques d'extraction de données basées sur l'IA en fonction de leurs besoins. Ces techniques contribuent à améliorer la précision de l'extraction en permettant aux systèmes de comprendre le contexte et la signification du texte. Les technologies d'IA les plus utilisées par les entreprises comprennent :

1. Apprentissage automatique : ML est un sous-ensemble de l'IA qui implique la formation d'algorithmes pour apprendre des données et faire des prédictions ou prendre des décisions sans programmation explicite. Les algorithmes ML sont utilisés dans l'extraction de données de documents pour reconnaître des modèles, extraire des informations pertinentes et améliorer la précision au fil du temps. Dans le domaine du ML, extraction de données basée sur un modèle est une autre technique qui extrait les informations requises en fonction de modèles prédéfinis.
2. Traitement du langage naturel (TALN) : le TALN est la branche de l'IA qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et le langage humain. Cela implique de programmer des ordinateurs pour traiter et comprendre de grandes quantités de données en langage naturel. La PNL utilise des techniques d'IA, telles que la classification de texte et l'analyse des sentiments, pour analyser le texte et extraire les informations pertinentes de documents non structurés.
3. Plates-formes intelligentes de traitement de documents : Traitement intelligent des documents (IDP) les plates-formes intègrent plusieurs technologies d'IA pour automatiser le processus d'extraction des données de documents. Par exemple, une plate-forme IDP peut utiliser une combinaison de tout ou partie des technologies basées sur l'IA susmentionnées pour extraire des données. Ces plates-formes utilisent des algorithmes d'IA pour améliorer la précision de l'extraction au fil du temps en continu.

Le processus

Le processus d'extraction des données documentaires

L'extraction automatisée des données de documents implique la combinaison de plusieurs techniques, outils et algorithmes pour obtenir les informations requises à partir de documents complexes. Voici les étapes clés :

1. Réception et prétraitement des documents : le processus commence par la collecte et la préparation des documents pour l'extraction. Le prétraitement peut impliquer des tâches telles que l'amélioration de l'image et la réduction du bruit.
2. Conversion d'images numérisées en texte : la reconnaissance optique de caractères (OCR) convertit ensuite les images numérisées ou les PDF en texte modifiable.
3. Identification des points de données : il s'agit de définir les points ou champs de données spécifiques à extraire du document en identifiant les informations pertinentes.
4. Extraction de données : diverses techniques d'extraction de données de document, notamment l'analyse syntaxique, la correspondance de modèles et l'extraction basée sur des règles, sont appliquées pour extraire avec précision les données identifiées. Analyse des données consiste à analyser la structure du document pour identifier et extraire les données pertinentes. Dans le même temps, la correspondance de modèles correspond à des modèles ou à des formats spécifiques pour extraire des données.
5. Validation et vérification des données : après l'extraction, les données sont validées et vérifiées pour garantir l'exactitude et la cohérence en comparant les données extraites aux règles de validation prédéfinies et en effectuant qualité des données contrôles.

Meilleures pratiques pour optimiser le processus

Tenez compte des meilleures pratiques suivantes pour optimiser la précision et l'efficacité de l'extraction :

• Utilisez des numérisations de documents ou des images de haute qualité pour obtenir de meilleurs résultats d'OCR et améliorer la précision de l'extraction des données.
• Mettez régulièrement à jour et formez des modèles d'apprentissage automatique avec des ensembles de données divers et représentatifs pour les adapter aux nouvelles mises en page et formats de documents, améliorant ainsi les performances d'extraction au fil du temps.
• Utilisez une approche d'extraction hybride pour optimiser la précision de l'extraction. Par exemple, utilisez l'extraction basée sur des règles pour les champs de données structurés avec des modèles prévisibles et des algorithmes ML pour gérer des données non structurées ou complexes.
• Implémenter robuste la validation des données mécanismes garantissant l'exactitude et l'intégrité des données.
• Assurez-vous que le processus d'extraction de données est conçu de manière à pouvoir gérer de gros volumes de documents sans tomber en panne.

Avantages de l'extraction automatisée des données de documents

L'extraction automatisée des données de documents permet aux entreprises de traiter et d'extraire sans effort des données de plusieurs types de documents et de leurs variantes, nécessitant une intervention manuelle minimale.

Avantages de l'extraction automatisée des données de documents

Il offre de nombreux avantages par rapport aux méthodes manuelles, notamment :

1. Efficacité améliorée : en éliminant les tâches manuelles, l'extraction automatisée réduit traitement de documents le temps et les coûts liés à la main-d'œuvre. Cela permet également d'allouer des ressources à des activités plus utiles.
2. Évolutivité élevée : les solutions d'extraction automatisées peuvent gérer de grands volumes de documents de manière cohérente et efficace, garantissant l'évolutivité à mesure que l'activité et le nombre de documents continuent de croître.
3. Précision améliorée : grâce à l'extraction automatisée des données de documents, les entreprises minimisent les erreurs humaines et les incohérences dans leurs données, garantissant ainsi une plus grande précision des données. En conséquence, ils obtiennent des données de haute qualité et réduisent le risque d'erreurs et de reprises coûteuses.
4. Accessibilité améliorée des données : les données extraites peuvent être facilement consultées, organisées et analysées. Il fournit des informations précieuses, facilitant la prise de décision basée sur les données.
5. Flexibilité et adaptabilité : les systèmes d'extraction de données automatisés peuvent être configurés et entraînés pour gérer différents types et mises en page de documents. Ils offrent flexibilité et adaptabilité, permettant aux organisations de traiter efficacement diverses sources de documents.

Outre l'extraction automatique des informations pertinentes, les solutions d'extraction automatisée de données de documents offrent un autre avantage important aux entreprises : elles peuvent en toute transparence s'intégrer aux systèmes existants, y compris les ERP, les CRM, etc. Cette intégration rationalise les flux de données en automatisant les flux de travail, permettant un traitement et une analyse efficaces des données.

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Cas d'usage

L'extraction d'informations clés à partir de documents à grande échelle est une tâche de gestion de données importante dans tous les secteurs, car elle peut améliorer considérablement l'efficacité opérationnelle. Compte tenu des avantages qu'elle offre, l'extraction automatisée des données de documents trouve des applications dans :

Services financiers

L'extraction automatisée des données de documents peut accélérer plusieurs tâches dans le secteur financier en réduisant l'effort manuel. Ces tâches comprennent généralement traitement de facture, la gestion des dépenses et le traitement des demandes de prêt.

Dans le secteur bancaire et financier, l'extraction de données documentaires rationalise le traitement des prêts et des hypothèques. Les analystes et les auditeurs ont fréquemment besoin d'accéder aux états financiers et aux rapports à des fins d'analyse et d'audit, ce qui fait de l'extraction précise des données de ces documents une priorité absolue.

Système de santé

Obtention précise données de santé est particulièrement important car il peut avoir un impact sur les résultats des patients. L'extraction automatisée des données de documents fournit rapidement des données précises sur les patients à partir d'un grand nombre de dossiers médicaux. Il peut également aider à automatiser la population des dossiers de santé électroniques et permettre un traitement plus rapide des réclamations d'assurance, réduisant ainsi la charge administrative.

De plus, les organisations de soins de santé doivent consolider et analyser les informations et les données sur la santé des patients, telles que la prévalence de la maladie, pour faciliter les programmes de recherche et les essais cliniques en cours. Cela leur permet d'obtenir des informations exploitables, conduisant à opérations simplifiées et une meilleure prise en charge des patients. Tout cela peut être accéléré grâce à l'extraction automatisée des données de documents.

Logistique et chaîne d'approvisionnement

Dans le Logistique et chaîne d'approvisionnement l'industrie, l'extraction automatisée des données de documents joue un rôle essentiel dans l'extraction des informations pertinentes des documents d'expédition, des factures et des formulaires douaniers. Il peut également aider à suivre les expéditions et à automatiser la gestion des stocks, améliorant ainsi la visibilité de la chaîne d'approvisionnement.

Légal

Les cabinets d'avocats et les services juridiques traitent des quantités massives de divers contrats et accords juridiques. Grâce à l'extraction automatisée des données de documents, ils peuvent rapidement analyser et extraire des informations clés sur les parties impliquées, les clauses légales, les termes et conditions clés et les dates importantes. Cela simplifie le processus de diligence raisonnable, améliorant ainsi la productivité.

Assurance

L'extraction automatisée des données de documents aide les compagnies d'assurance à extraire les informations pertinentes de formulaires de réclamation d'assurance. Cela rationalise le processus de réception des réclamations, accélère l'évaluation et permet un règlement plus rapide des réclamations.

Comment Astera ReportMiner Peut aider

Astera ReportMiner est une plate-forme d'extraction de données de documents à la pointe de l'industrie capable de gérer une variété de différents types de documents de manière transparente. Sa fonction avancée Auto Generate Layout (AGL), optimisée par Capture IA, automatise l'extraction de données à partir de documents complexes et non structurés.

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