Извлечение данных документа 101: понимание основ

Что такое извлечение данных документа?

Извлечение данных документа — это процесс извлечения соответствующей информации из различных типов документов, как цифровых, так и печатных. Он включает в себя идентификацию и получение конкретных точек данных, таких как счет-фактура и заказ на покупку (PO) номера, имена и адреса, среди прочего.

Этот процесс позволяет предприятиям раскрыть ценную информацию, скрытую в неструктурированных документах. Конечная цель – конвертировать неструктурированные данные в структурированные данные, которые можно легко разместить в хранилищах данных или реляционные базы данных для различных инициатив бизнес-аналитики (BI).

Типы документов

Типичный бизнес имеет дело с различными неструктурированными документами. Некоторые из этих документов включают в себя:

• Счета-фактуры и заказы на заказы. Ключевая информация, извлекаемая из этих документов, часто включает сведения о поставщиках, включая имена, контактную информацию, налоговые номера, номера счетов-фактур и номеров заказов, сведения о позициях, скидки, промежуточные итоги и условия оплаты.
• Юридические документы. Контракты, лицензионные соглашения, соглашения об уровне обслуживания (SLA) и соглашения о неразглашении (NDA) являются одними из наиболее распространенных юридических документов, из которых предприятия извлекают данные.
• Медицинские записи: к ним относятся, среди прочего, медицинские документы, такие как электронные медицинские записи (ЭМК), записи рецептов и лабораторные отчеты.
• Банковские и финансовые документы. Обычно к ним относятся финансовые отчеты, заявки на получение кредита и формы заявок на открытие счета.
• Страховые документы. Страховые компании часто извлекают данные из заявлений на страхование, полисов, форм претензий и медицинских записей.

Ручное извлечение данных документа

До появления автоматизированное извлечение технологий, ручные методы были основным способом извлечения данных из документов. Хотя ручное извлечение обеспечивает контроль и гибкость, оно подвержено ошибкам и требует много времени.

Существует два способа извлечения данных из документов вручную:

1. Ручной ввод данных. Этот метод предполагает ручной ввод данных из документов в цифровой формат. Это трудоемкий процесс, подверженный человеческим ошибкам и требующий значительных ресурсов.
2. Копирование-вставка: данные вручную копируются из документов и вставляются в нужный цифровой формат. Хотя это может сэкономить некоторое время по сравнению с вводом данных вручную, оно по-прежнему изобилует ошибками и ограничивает масштабируемость.

Ограничения ручного извлечения данных документа

Помимо подверженности ошибкам и трудоемкости, ручное извлечение данных документа имеет ряд других проблем и ограничений, в том числе:

1. Отсутствие масштабируемости. Ручные методы не масштабируются, что затрудняет эффективную обработку растущих объемов документов.
2. Высокие затраты: извлечение данных вручную требует значительных человеческих ресурсов, что приводит к более высоким затратам, связанным с рабочей силой.
3. Субъективность и непоследовательность. Люди-операторы, скорее всего, будут иметь разные интерпретации и суждения при извлечении данных из документов, что приведет к несогласованности и изменениям в извлеченной информации.
4. Зависимость от квалифицированных ресурсов: для ручного извлечения часто требуются опытные операторы со знаниями предметной области, чтобы понять контекст и точно извлечь соответствующие данные. Найти и сохранить такие ресурсы может быть непросто, особенно для нишевых отраслей или специализированных типов документов.
5. Снижение производительности и удовлетворенности работой. Извлечение данных вручную из-за повторяющегося и монотонного характера приводит к снижению производительности и удовлетворенности работой. Это может привести к повышенной утомляемости и выгоранию, что еще больше повлияет на точность и эффективность процесса экстракции.

Автоматизируйте извлечение данных и получайте готовые к анализу данные за считанные секунды

Загрузите бесплатную 14-дневную пробную версию!

Переход к автоматизированному извлечению данных из документов

Сегодня предприятия имеют дело со многими документами в рамках своей деятельности. Даже компания среднего размера может получать сотни счетов, заказов на поставку или других документов от своих поставщиков каждый месяц. Ручной подход к извлечению данных больше не может идти в ногу со временем, поэтому важно использовать автоматизацию.

Технологии автоматического извлечения данных из документов

Автоматическое извлечение данных документов извлекает необходимую информацию из разных документов, обычно с использованием таких технологий, как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (ML). Различные технологии автоматического извлечения используют разные методы извлечения данных из документов с разным уровнем точности.

Оптическое распознавание символов (OCR)

Оптическое распознавание символов (OCR) преобразует отсканированные изображения текста в машиночитаемый текст. Например, предприятия могут использовать программное обеспечение OCR для анализа изображений различных документов и перевода их в цифровой текст, что позволяет извлекать данные из отсканированных документов.

Компании также используют интеллектуальное распознавание символов (ICR), также называемое расширенным распознаванием символов, при работе с рукописными документами. ICR преобразует рукописные символы в машиночитаемый текст с высокой точностью.

Технологии на основе искусственного интеллекта

Наряду с OCR и ICR компании используют различные методы извлечения данных на основе искусственного интеллекта в зависимости от своих требований. Эти методы помогают повысить точность извлечения, позволяя системам понимать контекст и значение текста. К технологиям искусственного интеллекта, наиболее часто используемым предприятиями, относятся:

1. Машинное обучение: МО — это подмножество искусственного интеллекта, которое включает в себя обучающие алгоритмы, позволяющие учиться на данных и делать прогнозы или решения без явного программирования. Алгоритмы машинного обучения используются при извлечении данных документов для распознавания шаблонов, извлечения соответствующей информации и повышения точности с течением времени. В сфере ML извлечение данных на основе шаблонов это еще один метод, который извлекает необходимую информацию на основе заранее определенных шаблонов.
2. Обработка естественного языка (НЛП): НЛП — это отрасль искусственного интеллекта, которая фокусируется на взаимодействии компьютеров и человеческого языка. Он включает в себя программирование компьютеров для обработки и понимания больших объемов данных на естественном языке. НЛП использует методы искусственного интеллекта, такие как классификация текста и анализ настроений, для анализа текста и извлечения соответствующей информации из неструктурированных документов.
3. Интеллектуальные платформы обработки документов: Интеллектуальная обработка документов (IDP) Платформы интегрируют несколько технологий искусственного интеллекта для автоматизации процесса извлечения данных из документов. Например, платформа IDP может использовать комбинацию всех или некоторых из вышеупомянутых технологий на основе искусственного интеллекта для извлечения данных. Эти платформы используют алгоритмы искусственного интеллекта для постоянного повышения точности извлечения с течением времени.

Процесс

Процесс извлечения данных документа

Автоматизированное извлечение данных документов предполагает объединение нескольких методов, инструментов и алгоритмов для получения необходимой информации из сложных документов. Вот ключевые шаги:

1. Прием и предварительная обработка документов. Процесс начинается со сбора и подготовки документов к извлечению. Предварительная обработка может включать в себя такие задачи, как улучшение изображения и уменьшение шума.
2. Преобразование отсканированных изображений в текст: оптическое распознавание символов (OCR) преобразует отсканированные изображения или PDF-файлы в редактируемый текст.
3. Идентификация точек данных. Это включает в себя определение конкретных точек данных или полей, которые будут извлечены из документа, путем идентификации соответствующей информации.
4. Извлечение данных. Для точного извлечения идентифицированных данных применяются различные методы извлечения данных документа, включая анализ, сопоставление с образцом и извлечение на основе правил. Парсинг данных включает в себя анализ структуры документа для выявления и извлечения соответствующих данных. В то же время сопоставление с образцом соответствует конкретным шаблонам или форматам для извлечения данных.
5. Проверка и проверка данных: после извлечения данные проверяются и проверяются для обеспечения точности и согласованности путем сравнения извлеченных данных с заранее определенными правилами проверки и выполнения Качество данных проверки.

Лучшие практики по оптимизации процесса

Рассмотрите следующие рекомендации, чтобы максимизировать точность и эффективность экстракции:

• Используйте высококачественные сканы документов или изображения, чтобы добиться лучших результатов распознавания и повысить точность извлечения данных.
• Регулярно обновляйте и обучайте модели машинного обучения с помощью разнообразных и репрезентативных наборов данных, чтобы адаптировать их к новым макетам и форматам документов, повышая производительность извлечения с течением времени.
• Используйте гибридный подход к извлечению, чтобы максимизировать точность извлечения. Например, используйте извлечение на основе правил для полей структурированных данных с предсказуемыми шаблонами и алгоритмы машинного обучения для обработки неструктурированных или сложных данных.
• Внедрить надежные валидация данных механизмы, обеспечивающие точность и целостность данных.
• Убедитесь, что процесс извлечения данных спроектирован таким образом, чтобы он мог обрабатывать большие объемы документов без сбоев.

Преимущества автоматического извлечения данных документа

Автоматизированное извлечение данных документов позволяет предприятиям легко обрабатывать и извлекать данные из различных типов документов и их разновидностей, требуя минимального ручного вмешательства.

Преимущества автоматического извлечения данных документа

Он предлагает множество преимуществ по сравнению с ручными методами, в том числе:

1. Повышенная эффективность: устраняя ручные задачи, автоматическое извлечение сокращает обработка документов время и затраты, связанные с рабочей силой. Это также позволяет распределять ресурсы на более ценные виды деятельности.
2. Высокая масштабируемость. Решения для автоматического извлечения данных позволяют последовательно и эффективно обрабатывать большие объемы документов, обеспечивая масштабируемость по мере дальнейшего роста бизнеса и количества документов.
3. Повышенная точность. Благодаря автоматическому извлечению данных из документов предприятия сводят к минимуму человеческие ошибки и несоответствия в своих данных, обеспечивая более высокую точность данных. В результате они получают высококачественные данные и снижают риск дорогостоящих ошибок и переделок.
4. Повышенная доступность данных: к извлеченным данным можно легко получить доступ, организовать и проанализировать. Он предоставляет ценную информацию, облегчая принятие решений на основе данных.
5. Гибкость и адаптируемость. Автоматизированные системы извлечения данных можно настроить и обучить для работы с различными типами и макетами документов. Они предлагают гибкость и адаптируемость, позволяя организациям эффективно обрабатывать различные источники документов.

Помимо автоматического извлечения соответствующей информации, решения для автоматического извлечения данных из документов предлагают предприятиям еще одно существенное преимущество — они могут легко интегрироваться с существующими системами, включая ERP, CRM и многое другое. Эта интеграция оптимизирует потоки данных за счет автоматизации рабочих процессов, обеспечивая эффективную обработку и анализ данных.

Узнайте, сколько вы можете сэкономить с помощью автоматического извлечения данных документа

Рассчитайте свои сбережения

Случаи использования

Извлечение ключевой информации из документов в больших масштабах — важная задача управления данными в различных отраслях, поскольку она может значительно повысить эффективность работы. Учитывая преимущества, которые оно предлагает, автоматическое извлечение данных документов находит применение в:

Финансовые услуги

Автоматизированное извлечение данных документов может ускорить выполнение множества задач в финансовом секторе за счет сокращения ручного труда. Эти задачи обычно включают в себя обработка счетов, управление расходами и обработка заявок на кредит.

В банковском деле и финансах извлечение данных документов упрощает обработку кредитов и ипотечных кредитов. Аналитикам и аудиторам часто требуется доступ к финансовой отчетности и отчетам для анализа и аудита, поэтому получение точного данных из этих документов является главным приоритетом.

Здоровье

Получение точных данные здравоохранения особенно важно, поскольку оно может повлиять на исходы лечения пациентов. Автоматизированное извлечение данных документов позволяет быстро получить точные данные о пациентах из большого количества медицинских записей. Это также может помочь автоматизировать заполнение электронных медицинских записей и ускорить обработку страховых претензий, снижая административную нагрузку.

Кроме того, организациям здравоохранения необходимо консолидировать и анализировать информацию и данные о здоровье пациентов, такие как распространенность заболеваний, чтобы облегчить текущие исследовательские программы и клинические испытания. Это позволяет им получить действенную информацию, ведущую к оптимизированные операции и улучшенный уход за пациентами. Все это можно ускорить с помощью автоматического извлечения данных документа.

Логистика и цепочки поставок

В логистика и цепочка поставок В отрасли автоматизированное извлечение данных документов играет жизненно важную роль в извлечении соответствующей информации из отгрузочных документов, счетов-фактур и таможенных форм. Это также может помочь отслеживать поставки и автоматизировать управление запасами, улучшая прозрачность цепочки поставок.

Юр. Информация

Юридические фирмы и юридические отделы имеют дело с огромным количеством различных юридических контрактов и соглашений. Благодаря автоматическому извлечению данных документов они могут быстро анализировать и извлекать ключевую информацию об участвующих сторонах, юридических положениях, ключевых положениях и условиях и важных датах. Это упрощает процесс комплексной проверки и в конечном итоге повышает производительность.

Страхование

Автоматизированное извлечение данных документов помогает страховым компаниям извлекать необходимую информацию из формы страховых претензий. Это упрощает процесс приема претензий, ускоряет оценку и обеспечивает более быстрое урегулирование претензий.

Как Astera ReportMiner Может помочь

Astera ReportMiner — это ведущая в отрасли платформа для извлечения данных из документов, способная беспрепятственно обрабатывать самые разные типы документов. Его усовершенствованная функция автоматического создания макета (AGL), основанная на AI-захват, автоматизирует извлечение данных из сложных и неструктурированных документов.

Доступно ReportMiner, ты получаешь:

• Интуитивно понятный и удобный интерфейс
• Автоматизация и оркестровка рабочих процессов
• Беспрепятственное создание, проверка и корректировка шаблонов
• Упрощенный способ указать расположение данных

Автоматизируйте извлечение данных документа с помощью Astera ReportMiner

Скачать пробную версию

Будь то оптимизация обработки счетов или получение важной информации из других деловых документов, Astera ReportMiner упрощает извлечение данных документа.

Попытка ReportMiner or свяжитесь с нашим отделом продаж непосредственно.