智能文档处理（IDP）正在改变企业管理其文档和数据管理过程的方式。通过利用新兴技术的力量，组织可以自动化来自各种文档类型的数据的提取和处理，从而显着增强运营工作流程。这种转变不仅提高了效率，而且还使公司可以更多地专注于战略活动，而不是平凡的手动任务。
什么是智能文档处理（IDP）？
IDP是指使用高级工具从文档中提取，分类和管理自动化的技术。这项创新利用了几种技术，例如 光学特征识别 （OCR）， 自然语言处理 （NLP）和机器学习以简化以文档为中心的过程。
了解IDP技术
为了对IDP进行全面的了解，必须了解其所依赖的核心技术至关重要：
- 光学特征识别（OCR）： 该技术将各种类型的文档（包括扫描的论文和图像）转换为可编辑且可搜索的数字格式。
- 自然语言处理（NLP）： NLP使系统能够从人类语言中解释和提取有意义的信息，从而有助于了解非结构化的数据。
- 机器学习（ML）： 通过从数据中学习的算法，ML增强了IDP系统随着时间的推移提高准确性和效率的能力。
智能文档处理的目的
组织实施IDP的主要目的是使乏味的数据处理任务自动化。这样做可以导致运营效率，成本管理和客户满意度的各种收益。
实施IDP的好处
IDP的部署可以为企业带来一些关键优势，包括：
- 运营效率： 简化流程会导致更快的数据处理，从而最大程度地减少对手动劳动的依赖。
- 降低成本： 通过减少手动错误，企业可以节省与纠正缺陷数据相关的成本。
- 客户满意度： 更快的处理时间可以增强服务交付，从而改善了客户体验。
IDP工作流阶段
了解IDP的工作流阶段对于掌握其运营力学至关重要。该过程可以通过几个关键步骤概述：
1。摄入
此初始阶段涉及将文档引入系统，可以通过扫描物理文档或上传数字文件来完成。
2。准备
准备工作重点是通过消除重复和将其转换为统一格式，确保进一步处理的一致性来进行标准化文档。
3。提取
在此阶段，使用OCR和NLP Technologies提取关键信息，例如客户名称和发票号。
4。验证
验证对于确保准确性至关重要。此阶段涉及检查针对现有数据库的提取数据以识别和纠正差异。
5。出口
验证后，将数据导出到其他应用程序中，以进行进一步分析或使用，从而促进无缝集成到现有的工作流程中。
6。反馈
最后阶段强调了持续的改进，利用先前的处理周期的反馈来完善算法和过程。
IDP的目标
通过采用IDP技术，组织可以实现多个特定目标，从而充分利用其数据处理功能。
- 时间节约： IDP大大减少了从非标准化文档中提取数据所需的时间。
- 资源优化： 在整个数据处理周期中，人类和技术资源的分配更好。
- 降低错误： 数据处理的准确性通过自动化大大提高，从而最大程度地减少了错误。
IDP解决方案和供应商
IDP解决方案及其各自供应商的概述可以指导组织为其需求选择合适的技术。著名供应商包括：
- UIPATH： 该公司专门从事用于文档处理的自动化解决方案。
- Abbyy： 以其高级OCR和数据提取功能而闻名。
- Kofax： 提供可针对各种行业定制的全面IDP解决方案。
- IBM Watson： 利用人工智能来增强文档处理功能。
- 亚马逊士兵： 提供可扩展的解决方案，用于阅读和分析各种文档类型。
智能文档处理的应用
IDP在多个领域具有不同的应用程序，从而改善了数据管理流程。一些主要用例包括：
1。发票处理
IDP通过从发票中自动提取数据来简化财务工作流程，从而大大减少处理时间。
2。索赔处理
在医疗保健和保险领域，IDP可以简化与索赔相关的文件的处理，从而更快地解决了决议。
3。法律文件处理
这项技术超出了基本文本识别，可以从法律文档中提取有意义的内容，从而提高运营效率。
4。合同管理
IDP促进了从合同中提取和管理关键信息，协助合规和监督。
5。金融部门申请
IDP优化银行业的流程，改善与贷款处理，客户入职和整体帐户管理相关的工作流程。
