Помимо обработки форм OCR: комплексное руководство по интеллектуальному извлечению данных из форм 

Поскольку предприятия продолжают иметь дело с постоянно растущим объемом форм, счетов-фактур и документов, потребность в точности, скорости и адаптируемости при извлечении данных никогда не была более явной. Традиционная технология оптического распознавания символов (OCR) уже давно является основным продуктом обработки форм, но по мере развития технологий растут и ожидания появления более умных и интеллектуальных решений.  

Что такое обработка форм OCR? 

OCR, или оптическое распознавание символов, — это технология, которая преобразует различные типы документов, например отсканированные бумажные документы и PDF-файлы, в редактируемые и доступные для поиска данные. 

Обработка форм OCR в частности относится к применению технологии OCR для извлечения данных из форм. Эти формы могут включать контракты, опросы, заявления и медицинские записи. 

Ключевые этапы обработки форм OCR 

OCR преобразует текстовые изображения в машиночитаемый текст, выполнив следующие действия: 

Шаг 1: Отсканируйте и оцифруйте изображение. 

OCR сканирует и преобразует текстовое изображение в цифровой формат, например растровый или векторный файл. Это создает сетку пикселей или точек, показывающую формы и цвета изображения. 

Шаг 2. Улучшите качество изображения. 

OCR улучшает качество и читаемость изображения за счет использования таких методов, как шумоподавление, бинаризация, коррекция перекоса, сегментация и масштабирование. Эти методы удаляют все ненужное, например пыль, тени или фон, а также изменяют направление, размер и качество изображения. 

Шаг 3: Распознайте буквы и символы. 

OCR идентифицирует отдельные символы и символы на изображении, используя такие методы, как сопоставление шаблонов, нейронные сети или машинное обучение. Эти методы сопоставляют формы и узоры пикселей или точек со списком известных символов и символов и выбирают лучший из них. 

Шаг 4. Исправьте и улучшите точность текста. 

OCR исправляет и повышает точность текста, используя такие методы, как контекстный анализ и обработка естественного языка. Эти методы проверяют и исправляют любые ошибки или различия в тексте и используют для этого подсказки, такие как положение, размер, шрифт и значение текста. 

Ограничения обработки форм OCR

Хотя OCR является ценным инструментом, он не идеален и может столкнуться с некоторыми проблемами при извлечении данных. Точность форм OCR варьируется в зависимости от разных типов форм: структурированных/фиксированных форм макета и полуструктурированных. 

Структурированные формы имеют фиксированный и предопределенный макет и формат, например налоговые формы, опросы или формы заявок. OCR хорошо работает со структурированными формами; однако его точность никогда не бывает 100% в то время как точность некоторых инструментов OCR ограничена 95%. Таким образом, вы теряете примерно от 3% до 5% своих данных, если используете OCR для извлечения данных. 

С другой стороны, полуструктурированные формы имеют переменный и динамический макет и формат, например счета-фактуры, квитанции или контракты. До 80% всех форм являются полуструктурированными. Обработка форм OCR работает еще хуже при работе с полуструктурированными формами. Таким образом, обработка форм OCR еще больше снижает точность. 

Вот некоторые из распространенных ошибок, которые может допустить OCR: 

• Пропуск или чтение неправильных букв или цифр, особенно символов. 
• Смешивание букв или цифр, которые выглядят одинаково, например O и 0 или l и 1. 
• OCR зависит от качества входных изображений, на которое могут влиять такие факторы, как разрешение, освещение, контрастность и шум. Изображения низкого качества могут привести к ошибкам и неправильному распознаванию текста. 
• OCR лучше всего работает со стандартными шрифтами и латинским алфавитом. Могут возникнуть трудности с распознаванием уникальных шрифтов и нелатинских языков. 
• При распознавании текста могут возникать проблемы с документами, имеющими сложный или специфический макет и структуру, например, с несколькими столбцами, таблицами или графиками. Эти элементы могут мешать процессу распознавания и сегментации текста. 
• OCR может иметь ограниченную способность распознавать специальные символы и символы, такие как математические обозначения, знаки валют или смайлы. Эти символы и символы могут не входить в стандартный буквенно-цифровой набор, для которого предназначены системы оптического распознавания символов. 

Эти проблемы также могут повлиять на точность и надежность результатов оптического распознавания символов. 

Интеллектуальное извлечение данных из форм

Интеллектуальное извлечение данных форм является лучшей альтернативой обработке форм, поскольку оно преодолевает ограничения OCR. Интеллектуальное извлечение данных форм использует искусственный интеллект и машинное обучение для извлечения соответствующих данных из различных источников и форматов, таких как документы, изображения или формы. Он также может проверять, проверять, структурировать и обогащать извлеченные данные, готовя их к дальнейшему использованию или интеграции.  

Валидация и проверка данных 

Интеллектуальное извлечение форм может проверять извлеченные данные на соответствие предопределенным правилам, базам данных или внешним источникам, чтобы гарантировать их точность и полноту. Он также может отмечать любые отсутствующие, неправильные или противоречивые данные для дальнейшего просмотра или исправления. 

Например, интеллектуальное извлечение форм может подтвердить личность клиента путем сравнения данных, извлеченных из его документа, удостоверяющего личность, с его онлайн-профилем или сторонней службой. Это может помочь предотвратить мошенничество, кражу личных данных или отмывание денег. 

Интеллектуальное извлечение форм также обеспечивает более высокую точность, чем традиционные методы оптического распознавания символов. Модели оптического распознавания символов не обеспечивают 100% точности; их диапазоны точности, тогда как извлечение на основе шаблонов с помощью искусственного интеллекта может обеспечить точность до 100%. Поэтому лучшим подходом было бы использовать решения на базе искусственного интеллекта одновременно с технологией оптического распознавания символов.   

Структурирование и обогащение данных 

Интеллектуальное извлечение форм позволяет организовать извлеченные данные в структурированный формат, например JSON, XML или CSV, который можно легко интегрировать с другими системами или приложениями.  

Например, интеллектуальное извлечение форм может структурировать данные, извлеченные из контракта, в таблицу, в которой показаны стороны, условия, даты и суммы. Он также может добавлять метаданные, такие как источник, формат и местоположение контракта. 

Интеллектуальное извлечение данных из форм использует искусственный интеллект для повышения качества данных. ИИ может применять такие методы, как машинное обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение и глубокое обучение, для анализа, интерпретации и проверки данных из форм. 

Преимущества интеллектуального извлечения форм

Бизнес-преимущества от использования интеллектуального извлечения форм многочисленны, например: 

• Повышенная производительность и эффективность: Интеллектуальное извлечение форм может сократить время и усилия, необходимые для обработки форм вручную, позволяя персоналу сосредоточиться на более важных задачах. Это также может повысить масштабируемость обработки форм, обеспечивая более быстрое и надежное предоставление услуг. А исследование Форбс показали, что методы извлечения данных на основе искусственного интеллекта экономят от 30% до 40% часов, затрачиваемых на задачи извлечения. 
• Улучшенное качество и точность данных: Интеллектуальное извлечение форм исключает человеческие ошибки, такие как опечатки, неправильное прочтение или пропуски, которые могут поставить под угрозу качество и точность данных. Это также может обеспечить согласованность и стандартизацию данных в различных формах и источниках. 
• Расширенное понимание и аналитика данных: Интеллектуальное извлечение форм может раскрыть ценность данных, скрытых в формах, путем преобразования их в структурированный и удобный формат. Он также может обеспечить более глубокий и обширный анализ данных, предоставляя дополнительную информацию, такую ​​​​как метаданные, временные метки или показатели достоверности. Это может помочь предприятиям получать ценную информацию, принимать решения и стимулировать инновации. 

Приложения интеллектуального извлечения форм

Интеллектуальное извлечение форм может сыграть жизненно важную роль в различных отраслях, таких как здравоохранение, страхование, банковское дело и цепочка поставок, для оптимизации таких задач, как проверка документов, анализ контрактов, обработка счетов и многое другое. Примеры того, как интеллектуальное извлечение форм может применяться в различных областях, включают: 

Здоровье 

Интеллектуальное извлечение форм помогает поставщикам медицинских услуг и страховщикам автоматизировать обработка медицинских форм, например претензии, рецепты, лабораторные отчеты и записи пациентов. Это уменьшает количество ошибок вручную, ускоряет возмещение расходов, улучшает уход за пациентами и обеспечивает соблюдение правил. Например, интеллектуальное извлечение форм может извлечь информацию о диагнозе, лечении и счетах из формы претензии и сопоставить ее с историей болезни пациента и страховым полисом. Он также может отмечать любые несоответствия, такие как завышение, занижение счетов или дублирование претензий. 

Один из ведущих производителей медицинского оборудования Boston Scientific. имеет автоматизированную обработку форм, обработка счетов, сводок передачи, процессы предварительной регистрации и обработка запасов для улучшения обслуживания клиентов. Помимо финансовой экономии (240,000 XNUMX долларов США), это привело к безошибочной обработке медицинских данных. 

Страхование 

Интеллектуальное извлечение форм может помочь страховым компаниям оптимизировать обработку таких форм, как полисы, заявления, претензии и продления. Это может улучшить обслуживание клиентов, снизить эксплуатационные расходы, улучшить обнаружение мошенничества и оптимизировать управление рисками.  

Например, интеллектуальное извлечение форм может извлечь личную информацию, информацию о транспортном средстве и несчастном случае из формы заявки на страхование автомобиля и сравнить ее с деталями полиса и оценкой ущерба. Он также может отмечать любые подозрительные или мошеннические заявления, такие как инсценированные несчастные случаи, завышенные убытки или ложные травмы. 

Банковское дело 

Интеллектуальное извлечение форм может помочь банкам и финансовым учреждениям автоматизировать обработку таких форм, как заявки на кредит, кредитные отчеты, документы, удостоверяющие личность, и заявления. Это может улучшить качество обслуживания клиентов, сократить время обработки, повысить безопасность и обеспечить соответствие нормативным требованиям. 

Например, интеллектуальное извлечение форм может извлечь информацию о доходах, расходах и долгах из формы заявки на получение кредита и рассчитать кредитный рейтинг и право заявителя на получение кредита. Он также может проверить личность и финансовую историю заявителя путем перекрестной проверки данных, извлеченных из его документа, удостоверяющего личность, и его банковской выписки. 

Интеллектуальное извлечение форм также может сэкономить значительное количество времени и денег для финансового отдела за счет сокращения объема доработок, вызванных человеческим фактором. В соответствии с a отчет по GartnerИнтеллектуальное извлечение данных может сэкономить 25,000 878,000 часов переделок финансовой группы, вызванных человеческой ошибкой, что обходится в 40 XNUMX долларов США в год для предприятия с XNUMX членами бухгалтерской группы. 

Цепочка поставок 

Интеллектуальное извлечение форм помогает компаниям, занимающимся цепочками поставок, и логистическим компаниям автоматизировать обработку таких форм, как счета-фактуры, заказы на поставку, накладные и коносаменты. Это повышает эффективность, точность, прозрачность и сотрудничество по всей цепочке поставок.  

Интеллектуальное извлечение форм позволяет извлечь информацию о продукте, количестве, цене и доставке из счета-фактуры и сопоставить ее с соответствующим заказом на покупку и накладной. Он также может отмечать любые несоответствия, такие как отсутствие, неправильные или задержанные поставки. 

Использование возможностей интеллектуального извлечения форм с помощью Astera ReportMiner 

Astera ReportMiner — это мощный инструмент, который позволяет вам собирать, преобразовывать и конвертировать данные из любой формы или формата документа. Он сочетает в себе лучшие возможности автоматизации на основе искусственного интеллекта и возможностей оптического распознавания символов для оптимизации рабочих процессов извлечения и интеграции данных. 

• Извлечение данных из различных форматов: Astera ReportMiner может обрабатывать широкий спектр форматов документов, включая PDF-файлы, формы PDF, PRN, TXT, RTF, DOC, DOCX, XLS и XLSX. Будь то счета, отчеты или другие структурированные или неструктурированные данные, ReportMiner может эффективно извлекать соответствующую информацию. 
• Расширенный ИИ: ReportMiner использует алгоритмы искусственного интеллекта для автоматического определения полей данных в документах. Он может интеллектуально анализировать имена, адреса и другие важные данные. Это обеспечивает точное извлечение даже из сложных документов. 
• Многоразовые шаблоны извлечения: Доступно ReportMiner, вы можете создавать многократно используемые шаблоны извлечения. Эти шаблоны позволяют последовательно обрабатывать несколько файлов схожих форматов. Определив правила извлечения один раз, вы можете добиться точности до 100 % при извлечении данных из различных документов. 
• Интеграция оптического распознавания символов: При работе со сканированными документами или неизвлекаемыми PDF-файлами (содержащими изображения) ReportMiner предлагает опцию OCR. OCR позволяет обрабатывать отсканированные копии и преобразовывать их в машиночитаемый текст, который можно анализировать с помощью шаблонов извлечения. 
• Проверка данных и обеспечение качества: ReportMiner не только извлекает данные, но и проверяет их качество. Вы можете очистить и исправить любые неправильно прочитанные элементы или ошибочные показания, используя режим редактирования. Это гарантирует точность и надежность извлеченных данных. 

Не упустите возможность использовать потенциал своих неструктурированных данных — попробуйте Astera ReportMiner сегодня! Вы можете скачать бесплатную 14-дневную пробную версию. здесь или запросите персональную демонстрацию здесь.