De geautomatiseerde, Geen code datastapel
Leer hoe Astera Data Stack kan het gegevensbeheer van uw onderneming vereenvoudigen en stroomlijnen.
Documentgegevensextractie 101: de basisprincipes begrijpen
Wat is documentgegevensextractie?
Documentgegevensextractie verwijst naar het proces van het extraheren van relevante informatie uit verschillende soorten documenten, zowel digitaal als gedrukt. Het omvat het identificeren en ophalen van specifieke gegevenspunten, zoals facturen en bestelling Onder andere (PO)nummers, namen en adressen.
Met dit proces kunnen bedrijven waardevolle informatie ontsluiten die verborgen is in ongestructureerde documenten. Het uiteindelijke doel is conversie ongestructureerde gegevens in gestructureerde gegevens die gemakkelijk kunnen worden ondergebracht in datawarehouses of relationele databases voor diverse business intelligence (BI) initiatieven.
Soorten documenten
Een typisch bedrijf heeft te maken met verschillende ongestructureerde documenten. Sommige van deze documenten omvatten:
- Facturen en inkooporders: De belangrijkste informatie die uit deze documenten wordt gehaald, omvat vaak leveranciersgegevens, waaronder namen, contactgegevens, belastingnummers, factuur- en inkoopordernummers, details van regelitems, kortingen, subtotalen en betalingsvoorwaarden.
- Juridische documenten: Contracten, licentieovereenkomsten, Service Level Agreements (SLA) en geheimhoudingsovereenkomsten (NDA) zijn enkele van de meest voorkomende juridische documenten waaruit bedrijven gegevens halen.
- Gezondheidszorgdossiers: Dit omvat onder meer medische documenten, zoals elektronische medische dossiers (EPD), receptdossiers en laboratoriumrapporten.
- Bank- en financiële documenten: doorgaans omvatten dit financiële overzichten, leningaanvragen en aanvraagformulieren voor het openen van rekeningen.
- Verzekeringsdocumenten: Verzekeringsmaatschappijen halen vaak gegevens uit verzekeringsaanvragen, polisdocumenten, claimformulieren en medische dossiers.
Handmatige extractie van documentgegevens
Voor de komst van geautomatiseerde extractie technologieën waren handmatige methoden de belangrijkste manier om gegevens uit documenten te extraheren. Hoewel handmatige extractie controle en flexibiliteit biedt, is het een foutgevoelige en tijdrovende onderneming.
Er zijn twee manieren om gegevens handmatig uit documenten te extraheren:
- Handmatige gegevensinvoer: deze methode omvat het handmatig invoeren van gegevens uit documenten in een digitaal formaat. Het is een arbeidsintensief proces dat vatbaar is voor menselijke fouten en dat aanzienlijke middelen vereist.
- Kopiëren en plakken: Gegevens worden handmatig uit documenten gekopieerd en in het gewenste digitale formaat geplakt. Hoewel het enige tijd kan besparen in vergelijking met handmatige gegevensinvoer, zit het nog steeds vol met fouten en beperkt het de schaalbaarheid.
Beperkingen van handmatige extractie van documentgegevens
Naast dat het foutgevoelig en tijdrovend is, kent handmatige extractie van documentgegevens nog een aantal andere uitdagingen en beperkingen, waaronder:
- Gebrek aan schaalbaarheid: Handmatige methoden zijn niet schaalbaar, waardoor het een uitdaging wordt om de toenemende hoeveelheden documenten efficiënt te verwerken.
- Hoge kosten: Het handmatig extraheren van gegevens vereist aanzienlijke menselijke hulpbronnen, wat leidt tot hogere arbeidskosten.
- Subjectiviteit en inconsistentie: Menselijke operators zullen waarschijnlijk verschillende interpretaties en oordelen hebben bij het extraheren van gegevens uit documenten, wat leidt tot inconsistenties en variaties in de geëxtraheerde informatie.
- Afhankelijkheid van bekwame bronnen: Handmatige extractie vereist vaak ervaren operators met domeinkennis om de context te begrijpen en relevante gegevens nauwkeurig te extraheren. Het vinden en behouden van dergelijke bronnen kan een uitdaging zijn, vooral voor niche-industrieën of gespecialiseerde documenttypen.
- Verminderde productiviteit en werktevredenheid: vanwege het repetitieve en eentonige karakter ervan leidt het handmatig extraheren van gegevens tot een verminderde productiviteit en werktevredenheid. Dit kan resulteren in verhoogde vermoeidheid en burn-out, wat een verdere impact heeft op de nauwkeurigheid en efficiëntie van het extractieproces.
De verschuiving naar geautomatiseerde extractie van documentgegevens
Bedrijven verwerken tegenwoordig veel documenten als onderdeel van hun bedrijfsvoering. Zelfs een middelgroot bedrijf kan elke maand honderden facturen, inkooporders of andere documenten van zijn leveranciers ontvangen. De handmatige data-extractiebenadering kan het niet langer bijbenen en daarom is het belangrijk om automatisering te omarmen.
Technologieën voor geautomatiseerde extractie van documentgegevens
Geautomatiseerde extractie van documentgegevens haalt de vereiste informatie uit verschillende documenten, waarbij doorgaans gebruik wordt gemaakt van technologieën zoals kunstmatige intelligentie (AI) en machinaal leren (ML). Verschillende geautomatiseerde extractietechnologieën maken gebruik van verschillende technieken om gegevens met verschillende nauwkeurigheidsniveaus uit documenten te extraheren.
Optical Character Recognition (OCR)
Optical Character Recognition (OCR) converteert gescande afbeeldingen van tekst naar machinaal leesbare tekst. Bedrijven kunnen bijvoorbeeld OCR-software gebruiken om de afbeeldingen van verschillende documenten te analyseren en deze in digitale tekst te vertalen, waardoor het mogelijk wordt gegevens uit gescande documenten te extraheren.
Bedrijven maken ook gebruik van Intelligent Character Recognition (ICR), ook wel geavanceerde OCR genoemd, bij het omgaan met handgeschreven documenten. ICR zet handgeschreven tekens met hoge nauwkeurigheid om in machinaal leesbare tekst.
Op AI gebaseerde technologieën
Naast OCR en ICR gebruiken bedrijven verschillende op AI gebaseerde technieken voor gegevensextractie, afhankelijk van hun vereisten. Deze technieken helpen de nauwkeurigheid van de extractie te verbeteren door systemen in staat te stellen de context en betekenis van de tekst te begrijpen. AI-technologieën die het meest door bedrijven worden gebruikt, zijn onder meer:
- Machine Learning: ML is een subset van AI waarbij algoritmen worden getraind om van gegevens te leren en voorspellingen of beslissingen te maken zonder expliciete programmering. ML-algoritmen worden gebruikt bij de extractie van documentgegevens om patronen te herkennen, relevante informatie te extraheren en de nauwkeurigheid in de loop van de tijd te verbeteren. Op het gebied van ML, op sjablonen gebaseerde gegevensextractie is een andere techniek die de vereiste informatie extraheert op basis van vooraf gedefinieerde sjablonen.
- Natural Language Processing (NLP): NLP is de tak van AI die zich richt op de interactie tussen computers en menselijke taal. Het gaat om het programmeren van computers om grote hoeveelheden natuurlijke taalgegevens te verwerken en te begrijpen. NLP maakt gebruik van AI-technieken, zoals tekstclassificatie en sentimentanalyse, om tekst te analyseren en relevante informatie uit ongestructureerde documenten te extraheren.
- Intelligente documentverwerkingsplatforms: Intelligente documentverwerking (IDP) platforms integreren meerdere AI-technologieën om het extractieproces van documentgegevens te automatiseren. Een IDP-platform kan bijvoorbeeld een combinatie van alle of sommige van de bovengenoemde op AI gebaseerde technologieën gebruiken om gegevens te extraheren. Deze platforms maken gebruik van AI-algoritmen om de nauwkeurigheid van de extractie in de loop van de tijd continu te verbeteren.
Het proces
Het extractieproces van documentgegevens
Geautomatiseerde extractie van documentgegevens omvat het combineren van meerdere technieken, tools en algoritmen om de vereiste informatie uit complexe documenten te verkrijgen. Dit zijn de belangrijkste stappen:
- Documentinname en voorverwerking: Het proces begint met het verzamelen en voorbereiden van de documenten voor extractie. Voorbewerking kan taken omvatten zoals beeldverbetering en ruisonderdrukking.
- Gescande afbeeldingen naar tekst converteren: Optical Character Recognition (OCR) converteert vervolgens gescande afbeeldingen of PDF's naar bewerkbare tekst.
- Identificatie van gegevenspunten: Dit omvat het definiëren van de specifieke gegevenspunten of velden die uit het document moeten worden gehaald door relevante informatie te identificeren.
- Gegevensextractie: Er worden verschillende technieken voor de extractie van documentgegevens toegepast, waaronder parsing, patroonmatching en op regels gebaseerde extractie, om de geïdentificeerde gegevens nauwkeurig te extraheren. Gegevens parseren omvat het analyseren van de structuur van het document om relevante gegevens te identificeren en te extraheren. Tegelijkertijd matcht patroonmatching specifieke patronen of formaten om gegevens te extraheren.
- Gegevensvalidatie en -verificatie: Na de extractie worden de gegevens gevalideerd en geverifieerd om nauwkeurigheid en consistentie te garanderen door de geëxtraheerde gegevens te vergelijken met vooraf gedefinieerde validatieregels en het uitvoeren data kwaliteit cheques.
Best practices om het proces te optimaliseren
Overweeg de volgende best practices om de nauwkeurigheid en efficiëntie van de extractie te maximaliseren:
- Gebruik hoogwaardige documentscans of afbeeldingen om betere OCR-resultaten te bereiken en de nauwkeurigheid van de gegevensextractie te verbeteren.
- Update en train machine learning-modellen regelmatig met diverse en representatieve datasets om ze aan te passen aan nieuwe documentlay-outs en -formaten, waardoor de extractieprestaties in de loop van de tijd worden verbeterd.
- Gebruik een hybride extractiebenadering om de extractienauwkeurigheid te maximaliseren. Gebruik bijvoorbeeld op regels gebaseerde extractie voor gestructureerde gegevensvelden met voorspelbare patronen en ML-algoritmen voor het verwerken van ongestructureerde of complexe gegevens.
- Robuust implementeren gegevensvalidatie mechanismen om de nauwkeurigheid en integriteit van gegevens te garanderen.
- Zorg ervoor dat het gegevensextractieproces zo is ontworpen dat het grote hoeveelheden documenten kan verwerken zonder dat het kapot gaat.
Voordelen van geautomatiseerde extractie van documentgegevens
Dankzij de geautomatiseerde extractie van documentgegevens kunnen bedrijven moeiteloos gegevens verwerken en extraheren uit meerdere soorten documenten en hun varianten, waarbij minimale handmatige tussenkomst nodig is.
Voordelen van geautomatiseerde extractie van documentgegevens
Het biedt tal van voordelen ten opzichte van handmatige methoden, waaronder:
- Verbeterde efficiëntie: Door het elimineren van handmatige taken wordt de automatische extractie verminderd documentverwerking tijd en kosten die met arbeid gepaard gaan. Het maakt ook de toewijzing van middelen aan waardevollere activiteiten mogelijk.
- Hoge schaalbaarheid: Geautomatiseerde extractieoplossingen kunnen grote hoeveelheden documenten consistent en efficiënt verwerken, waardoor schaalbaarheid wordt gegarandeerd naarmate het bedrijf en het aantal documenten blijft groeien.
- Verbeterde nauwkeurigheid: Met geautomatiseerde extractie van documentgegevens minimaliseren bedrijven menselijke fouten en inconsistenties in hun gegevens, waardoor een hogere gegevensnauwkeurigheid wordt gegarandeerd. Het resultaat is dat ze gegevens van hoge kwaliteit krijgen en het risico op kostbare fouten en herbewerking verkleinen.
- Verbeterde gegevenstoegankelijkheid: geëxtraheerde gegevens kunnen eenvoudig worden geopend, georganiseerd en geanalyseerd. Het biedt waardevolle inzichten en vergemakkelijkt datagestuurde besluitvorming.
- Flexibiliteit en aanpassingsvermogen: Geautomatiseerde gegevensextractiesystemen kunnen worden geconfigureerd en getraind om verschillende documenttypen en lay-outs te verwerken. Ze bieden flexibiliteit en aanpassingsvermogen, waardoor organisaties uiteenlopende documentbronnen efficiënt kunnen verwerken.
Naast het automatisch extraheren van relevante informatie, bieden geautomatiseerde oplossingen voor de extractie van documentgegevens nog een ander belangrijk voordeel voor bedrijven: ze kunnen dit naadloos doen integreren met bestaande systemen, inclusief ERP's, CRM's en meer. Deze integratie stroomlijnt gegevensstromen door workflows te automatiseren, waardoor efficiënte gegevensverwerking en -analyse mogelijk wordt.
Cases
Het op grote schaal extraheren van belangrijke informatie uit documenten is een belangrijke taak voor gegevensbeheer in alle sectoren, omdat het de operationele efficiëntie aanzienlijk kan verbeteren. Gezien de voordelen die het biedt, heeft geautomatiseerde extractie van documentgegevens toepassingen in:
Financial Services
Geautomatiseerde extractie van documentgegevens kan meerdere taken in de financiële sector versnellen door de handmatige inspanning te verminderen. Deze taken omvatten gewoonlijk factuurverwerking, onkostenbeheer en verwerking van leningaanvragen.
In de bank- en financiële sector stroomlijnt de extractie van documentgegevens de verwerking van leningen en hypotheken. Analisten en auditors hebben vaak toegang nodig tot financiële overzichten en rapporten voor analyse en audit, waardoor nauwkeurige gegevensextractie uit deze documenten een topprioriteit is.
Gezondheidszorg
Nauwkeurig verkrijgen gezondheidsgegevens is vooral belangrijk omdat het de resultaten voor de patiënt kan beïnvloeden. Geautomatiseerde extractie van documentgegevens levert snel nauwkeurige patiëntgegevens op uit een groot aantal medische dossiers. Het kan ook helpen bij het automatiseren van het invullen van elektronische medische dossiers en een snellere verwerking van verzekeringsclaims mogelijk maken, waardoor de administratieve lasten worden verminderd.
Bovendien moeten gezondheidszorgorganisaties informatie en gegevens over de gezondheid van patiënten, zoals de prevalentie van ziekten, consolideren en analyseren om lopende onderzoeksprogramma's en klinische onderzoeken te faciliteren. Dit stelt hen in staat om bruikbare inzichten te verwerven, die leiden tot gestroomlijnde operaties en verbeterde patiëntenzorg. Dit alles kan worden versneld met geautomatiseerde extractie van documentgegevens.
logistiek en bevoorradingsketen
In het logistiek en bevoorradingsketen In de sector speelt de geautomatiseerde extractie van documentgegevens een cruciale rol bij het extraheren van relevante informatie uit verzenddocumenten, facturen en douaneformulieren. Het kan ook helpen bij het volgen van zendingen en het automatiseren van voorraadbeheer, waardoor de zichtbaarheid van de supply chain wordt verbeterd.
Juridisch
Advocatenkantoren en juridische afdelingen hebben te maken met enorme hoeveelheden verschillende juridische contracten en overeenkomsten. Met de geautomatiseerde extractie van documentgegevens kunnen ze snel belangrijke informatie over de betrokken partijen, wettelijke clausules, belangrijke voorwaarden en belangrijke data analyseren en extraheren. Dit vereenvoudigt het due diligence-proces en verbetert uiteindelijk de productiviteit.
Verzekering
Geautomatiseerde extractie van documentgegevens helpt verzekeringsmaatschappijen bij het extraheren van relevante informatie verzekeringsformulieren. Dit stroomlijnt het claimintakeproces, versnelt de beoordeling en maakt een snellere claimafhandeling mogelijk.
Hoe Astera ReportMiner Kan helpen
Astera ReportMiner is een toonaangevend platform voor de extractie van documentgegevens dat naadloos een verscheidenheid aan verschillende soorten documenten kan verwerken. De geavanceerde Auto Generate Layout (AGL)-functie, mogelijk gemaakt door AI-opname, automatiseert de gegevensextractie uit complexe en ongestructureerde documenten.
met ReportMiner, Jij krijgt:
- Een intuïtieve, gebruiksvriendelijke interface
- Automatisering en workfloworkestratie
- Naadloze creatie, verificatie en aanpassing van sjablonen
- Een vereenvoudigde manier om de gegevensindeling op te geven
Of het nu gaat om het stroomlijnen van de factuurverwerking of het verkrijgen van cruciale informatie uit andere zakelijke documenten, Astera ReportMiner maakt het extraheren van documentgegevens moeiteloos.
Probeer ReportMiner or Neem contact op met ons verkoopteam direct.
