Решения на основе шаблонов искусственного интеллекта: будущее извлечения данных

Извлечение данных является важной частью любого бизнеса, работающего с большими объемами информации, и включает сбор данных из различных источников, таких как счета-фактуры, квитанции, контракты и другие документы. Ручное извлечение данных может быть утомительным и подверженным ошибкам, в то время как другие методы автоматического извлечения данных, такие как логическое извлечение и извлечение на основе машинного обучения, имеют свои недостатки. (подсказка: неточные данные!)

Именно здесь на помощь приходит извлечение данных на основе искусственного интеллекта с возможностью многократного использования на основе шаблонов. Он революционизирует способы обработки неструктурированных документов в организациях. В этом сообщении блога мы обсудим, почему правила извлечения данных на основе шаблонов и почему это лучший выбор по сравнению с ручными и другими автоматизированными методами извлечения данных.

Что такое извлечение данных на основе шаблонов ИИ?

Извлечение данных на основе шаблонов ИИ — это метод, который предполагает использование многократно используемых шаблонов для извлечения определенных полей данных и пар ключ-значение из документа. Шаблон создается на основе структуры и формата документа и включает поля для данных, которые необходимо извлечь. После создания шаблона его можно повторно использовать для будущих документов с аналогичной структурой и форматом.

Подход на основе шаблонов ИИ позволяет организациям автоматизировать обработку документов, поскольку собранные данные становятся частью конвейеров данных, которые передают данные в их хранилище данных. Это означает, что данные могут быть легко доступны и использованы отчетно-аналитическая решения, которые упрощают вашей организации принятие обоснованных решений на основе данных и в конечном итоге увеличивают прибыль.

Почему извлечение данных на основе шаблонов ИИ лучше?

Существует три основных альтернативы извлечению данных на основе шаблонов ИИ: извлечение данных вручную, логическое извлечение и извлечение на основе машинного обучения. Давайте подробнее рассмотрим каждую из альтернатив, чтобы увидеть, как они конкурируют с подходом на основе шаблонов.

Ручное извлечение данных

Ручное извлечение данных предполагает ручное чтение и интерпретацию неструктурированных документов для извлечения данных. Этот подход медлителен, неэффективен и подвержен человеческим ошибкам и субъективности, что может привести к неточностям в извлеченных данных.

Кроме того, извлечение данных вручную не масштабируется. Для ручного извлечения данных из каждого документа требуются человеческие ресурсы, что делает этот процесс дорогостоящим и трудоемким (и даже непрактичным!) для предприятий, управляющих огромными объемами данных.

Логическое извлечение

Логическое извлечение — это метод, использующий логические правила для извлечения данных из неструктурированных документов. Он основан на определении вручную правил или шаблонов, которые идентифицируют элементы данных в документе. Однако этот подход не лишен ограничений.

Во-первых, определение правил требует высокого уровня знаний и ручных усилий, что может занять много времени и средств. Более того, логическое извлечение не масштабируется, поскольку правила необходимо создавать вручную для каждого типа документов.

Этот подход также подвержен ошибкам и неточностям, поскольку он зависит от точности созданных правил. Кроме того, он не способен обрабатывать сложные документы с множеством структур, что ограничивает его применимость.

Извлечение на основе машинного обучения

Методика извлечения на основе машинного обучения (ML) включает в себя обучение модели машинного обучения распознаванию шаблонов в неструктурированных документах, что позволяет ей автоматически извлекать соответствующие данные. В некоторых случаях он может быть эффективным, но имеет и свои недостатки.

Во-первых, для обучения алгоритмов требуются большие объемы данных. Модели машинного обучения могут требовать больших вычислительных ресурсов, требующих значительных вычислительных мощностей и времени для обучения и выполнения.

Кроме того, этот подход может не всегда давать точные результаты из-за различных факторов, таких как недостаточность обучающих данных, переобучение, неточности модели и различия в данных.

Интерпретируемость результатов также может быть проблематичной, поскольку не всегда может быть очевидно, как модель МО пришла к своим решениям.

Извлечение данных на основе шаблонов ИИ

Извлечение данных на основе шаблонов ИИ предлагает несколько преимуществ по сравнению с другими методами извлечения данных, которые мы видели выше. Прежде всего, это высокая точность, поскольку исключает риск человеческой ошибки. Исключаются опечатки, орфографические ошибки и другие ошибки, которые могут повлиять на точность данных. Более того, это также устраняет риски, присущие обучению моделей.

При извлечении данных на основе шаблонов ИИ данные извлекаются точно так, как они представлены в документе, что обеспечивает их точность.

Поскольку шаблон предназначен для извлечения определенных полей данных из документа, процесс извлечения одинаков для всех документов со схожей структурой и форматом. Это гарантирует согласованность извлеченных данных, что имеет решающее значение для предприятий, которые полагаются на данные для принятия решений.

Извлечение данных на основе шаблонов AI также очень эффективно. С помощью шаблона многократного использования вы можете извлекать данные из нескольких документов за считанные секунды, экономя время и ресурсы. Шаблоны можно адаптировать к различным типам и форматам документов, чтобы обеспечить беспрепятственное извлечение данных из различных неструктурированных документов, таких как счета-фактуры, квитанции, контракты и т. д.

Варианты использования извлечения данных на основе шаблонов ИИ

Извлечение данных на основе шаблонов AI можно использовать в различных отраслях, включая финансы, здравоохранение и юриспруденцию. Давайте рассмотрим несколько примеров из реальной жизни:

• Финансовые вопросы: Финансовые организации используют извлечение данных на основе шаблонов ИИ для извлечения информации из счета-фактуры, банковские выписки, заявки на кредит и другие важные финансовые документы. Например, банк может создавать шаблоны для извлечения из документов имени клиента, номера счета, идентификатора транзакции, даты и другой соответствующей информации. Это может помочь банку оптимизировать свои процессы, уменьшить количество ошибок и улучшить обслуживание клиентов.
• Здравоохранение: Поставщики медицинских услуг могут использовать извлечение данных на основе шаблонов ИИ для извлечения информации о пациентах из медицинских записей, страховых претензий и других медицинских документов. Например, больница может использовать шаблон для ввода имени пациента, возраста, истории болезни, диагноза и дополнительной соответствующей информации из медицинской документации. Это может помочь больнице улучшить уход за пациентами, уменьшить количество ошибок и оптимизировать операции.
• Юридическая информация: Юридическая фирма может использовать извлечение данных на основе шаблонов ИИ для извлечения информации из контрактов, соглашений и других юридических документов. Например, юридическая фирма может использовать шаблон для извлечения имени клиента, даты соглашения, условий и другой соответствующей информации из контракта. Это может помочь юридической фирме уменьшить количество ошибок, сэкономить время и улучшить свои юридические услуги.

Заключительное слово

Решения на базе искусственного интеллекта с возможностью многократного извлечения данных на основе шаблонов меняют правила игры для организаций, работающих с большими объемами данных. Он предлагает ряд преимуществ перед ручными и другими автоматизированными методами извлечения данных, включая точность, последовательность, скорость и гибкость.

Этот подход может помочь предприятиям оптимизировать обработку документов, уменьшить количество ошибок и улучшить свои услуги. Если вы ищете надежный и эффективный способ извлечения данных из ваших документов, извлечение данных на основе шаблонов ИИ — это то, что вам нужно.

Astera ReportMiner это передовой инструмент извлечения данных на основе искусственного интеллекта, который позволяет вам извлекать данные из неструктурированных документов в масштабе. Наш инструмент, оснащенный передовой технологией AI Capture, позволяет создавать многоразовые шаблоны извлечения за считанные секунды.

. ReportMiner, вы можете извлекать, очищать, манипулировать и проверять неструктурированные данные и передавать их в конвейеры данных для бесперебойной отчетности и анализа.

Автоматизируйте рабочий процесс извлечения неструктурированных данных Cегодня!