Эй, я надеюсь, что вы и ваша семья здоровы и в безопасности во время этой пандемии!!

Если вы читаете эту статью, значит, у вас может быть большая и сложная проблема. Излишне говорить, что извлечение данных из различных типов документов не так просто. Чтение данных из счетов-фактур и ввод их в программное обеспечение/Excel/базу данных/ERP/CRM — одна из самых распространенных задач среди большинства компаний. Вы можете получать как цифровые, так и отсканированные счета-фактуры, и, согласно некоторым отчетам об исследованиях, более 80% документов представлены в виде печатных копий/отсканированных документов. Несомненно, вы можете использовать технологию OCR (оптическое распознавание символов) для обработки ваших хорошо структурированных данных, но как насчет сложных и неструктурированных документов?

Ваша человеческая рабочая сила может помочь вам в этом, поскольку человек может даже найти нужные данные в море сложных данных. В конце концов. Но люди медленны, склонны к ошибкам, непоследовательны и затратны. (И, в некоторых случаях, возможно, не все так хорошо!)

Кроме того, есть много проблем с неструктурированными счетами —

  • Документы могут иметь несколько форматов, даже если иногда используются одним и тем же клиентом.
  • Вы не можете заставить своих клиентов предоставлять данные в шаблон.
  • Может быть, свободнотекучий
  • В документах могут быть неструктурированные таблицы…или того хуже! Вложенные таблицы!
  • Часть или весь документ могут содержать изображения
  • Может включать почерк…или того хуже! Неряшливый почерк!
  • [УКАЖИТЕ ЗДЕСЬ СВОЮ ЛЮБИМУЮ БОЛЬ ПРИ ЭКСТРАКЦИИ!]

Проблема заключается не только в счетах-фактурах, вы можете столкнуться с квитанциями, счетами, электронными письмами, банковскими выписками, претензиями, изображениями и многим другим. Компании прилагают много усилий, чтобы ввести данные в свою систему или, по крайней мере, преобразовать их в структурированный формат. Традиционные механизмы OCR терпят неудачу, когда дело доходит до рукописного ввода, определения, является ли запись нулем или «O» / единицей или «l» / «I» или «l» и т. д.

Чем может помочь RPA/ИИ?

Существуют различные компании, предлагающие решения на основе искусственного интеллекта с низким кодом, в том числе некоторые поставщики RPA. Компании используют машинное обучение (ML) для классификации и извлечения данных. Эти алгоритмы машинного обучения настраиваются и могут использоваться простым перетаскиванием.

Большинство приложений выполняют следующие шаги для обучения своих моделей машинного обучения и преобразования данных из неструктурированного формата в структурированный.

Эти инструменты достаточно способны распознавать и классифицировать данные на основе предоставленных обучающих данных.

Инструменты

  1. ROSSUM: британский стартап, основанный в 2017 году, входит в число ведущих поставщиков решений для автоматического извлечения данных о счетах на основе искусственного интеллекта. Его рыночный капитал составляет 4,4 миллиона долларов. Он предлагает бесплатную пробную версию для публики.
  2. IQBot: Automation Anywhere запустила этот продукт несколько лет назад, но за последний год он значительно улучшился. Automation Anywhere предлагает комплексные интеллектуальные решения для автоматизации чтения данных из неструктурированных счетов-фактур. Он также предлагает бесплатную пробную версию.
  3. ABBYY: Abbyy известна только обработкой документов. Он предлагает отличный механизм OCR, который используется многими инструментами RPA и другими крупными организациями. Для обработки счетов Abbyy предлагает три различных решения: FineReader PDF, FlexiCapture и FlexiCapture for Invoices.
  4. Искусственный интеллект UiPath для счетов-фактур и квитанций (понимание документов): UiPath запустил эту функцию в конце 2019 года, доступ к которой можно получить в UiPath Studio 2019.10 и более поздних версиях. Эта функция все еще находится в стадии разработки, но мы с нетерпением ждем ее улучшения и расширения. Излишне говорить, что ИИ требует много данных для обучения, поэтому нам просто нужно набраться терпения.
  5. Power Automate AI Builder (обработка форм): Power Automate от Microsoft появился на рынке только в прошлом году, но обладал множеством возможностей ИИ, которые отличают его от других. Функция AI Builder помогает извлекать данные из счетов. У вас должно быть не менее 5 счетов-фактур для одного формата для обучения модели, и как только это будет сделано, вы сможете протестировать и развернуть бота в рабочей среде.
  6. Infrrd: индийский стартап, основанный в 2017 году, предлагает отличное решение для извлечения данных из счетов-фактур. Платформа интеллектуальной обработки документов помогает максимизировать сквозную обработку, а подход без шаблонов превосходит OCR при наличии большого количества типов и вариантов документов. Уникальный подход Infrrd, основанный на машинном обучении, позволяет автоматически извлекать данные из документов со сложными визуальными элементами, такими как изображения, таблицы, графики, почерк, символы, логотипы и штампы.
  7. Kofax Capture: Kofax Capture автоматизирует обработку документов и улучшает видимость информации в организации за счет захвата бумажных и электронных документов из распространенных каналов приема, преобразования их в точную и полезную информацию и доставки всей этой информации в основные бизнес-системы.
  8. Amazon Textract: Amazon Textract — это полностью управляемая служба машинного обучения, которая автоматически извлекает текст и данные из отсканированных документов, что выходит за рамки простого оптического распознавания символов (OCR) для идентификации, понимания и извлечения данных из форм и таблиц. Он может правильно извлекать прочитанные данные из различных типов документов, таких как счета-фактуры, паспорта, платежные ведомости сотрудников и многие другие документы, если обучение проведено хорошо.

На рынке доступно много других инструментов, которые предоставляют аналогичные возможности. Теперь все зависит от вас, чтобы решить, какой инструмент вы хотите использовать.

#HappyRobotics