In den letzten Jahren hat sich die intelligente Dokumentenverarbeitung zu einer Spitzentechnologie entwickelt, die Unternehmen dabei hilft, die digitale Transformation von Geschäftsprozessen zu realisieren und die Eingabe strukturierter und unstrukturierter Daten aus verschiedenen Dokumentenquellen zu automatisieren.
Die Pandemie hat die Nutzung der intelligenten Dokumentenverarbeitung erheblich vorangetrieben. Es hat die Nachfrage nach Online-Netzwerkverbindungen und dem Kauf von Waren erhöht. Laut dem Berichtvon Allied Market Research wird der globale Markt für intelligente Dokumentenverarbeitung bis 2031 voraussichtlich 7,4 Milliarden erreichen und von 2022 bis 2031 mit einer CADR von 21,7% wachsen.
Wir haben den Graip.AI-Experten – Product Lead Karyna Mihalevich – über intelligente Dokumentenverarbeitung, ein ML-Modell der neuen Generation, seine Funktionen am Beispiel des Graip.AI-Modells und wie es einen hochpräzisen Workflow für Unternehmen aufbaut, befragt.
Inhalt
Was ist intelligente Dokumentenverarbeitung?
Karyna Mihalevich: “Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) kombiniert in der Regel Technologien der künstlichen Intelligenz (AI) und der optischen Zeichenerkennung (OCR), um Daten aus Dokumenten zu extrahieren. IDP bietet ein hohes Maß an Erkennungsgenauigkeit für die meisten gängigen Schriftarten und unterstützt eine Vielzahl von digitalen Bilddateiformaten.
In den letzten Jahren hat die IDP mehr intelligente Funktionen wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Computer Vision (CV) und Spracherkennung (SR) integriert. Im Vergleich zur OCR bieten diese Technologien der intelligenten Dokumentenverarbeitung mehr Vorteile. Sie sorgen zum Beispiel für ein hohes Maß an Verständnis bei der Textumwandlung.
Die moderne IDP umfasst nun Funktionen, bei denen die Inhalte als Teil der Kunden- und Mitarbeitererfahrung genutzt werden. Im Vergleich zu früheren Lösungen, die sich nur auf die Extraktion von Text- und Felddaten konzentrierten. KI-basierte Dokumentenverarbeitung macht die Inhalte sofort zugänglich und nutzbar, genau dann und dort, wo sie benötigt werden.”
Karyna Mihalevich, Produktleitung, Graip.AI
Was ist ein ML-Modell der neuen Generation?
Karyna Mihalevich: “Maschinelles Lernen beinhaltet einen Prozess, bei dem Maschinen so programmiert werden, dass sie Muster aus Daten lernen. Das Lernen basiert auf einer Reihe von mathematischen Regeln und statistischen Annahmen. Ein häufiges Ziel beim maschinellen Lernen ist die Entwicklung eines Vorhersagemodells, das auf statistischen Assoziationen zwischen Merkmalen aus einem bestimmten Datensatz basiert.
Ein maschinelles Lernmodell ist eine Datei, die darauf trainiert werden kann, bestimmte Arten von Mustern zu erkennen. Sie können das Modell mit einer Reihe von Daten trainieren und ihm einen Algorithmus an die Hand geben, mit dem es diese Daten analysieren und daraus lernen kann. Nachdem Sie das Modell trainiert haben, können Sie es verwenden, um neue Daten zu analysieren und Vorhersagen über diese Daten zu treffen. Es kann in verschiedenen Geschäftsbereichen eingesetzt werden, z.B. im Finanzwesen, in der Medizin, in der Landwirtschaft und in der Logistik.
In Graip.AI zum Beispiel haben wir das ML-Modell der neuen Generation auf Computer Vision (CV) und Natural Language Processing (NLP) Technologien aufgebaut. Es wurde für die Key-Value-Verarbeitung (KVP) eingesetzt. Das Modell konzentriert sich auf die Klassifizierung von Textdokumenten anhand von Schlüsseln und Werten (KVPE). Es betrachtet das Schlüssel-Wert-Paar als zwei verknüpfte Datenelemente, wobei der Schlüssel als eindeutiger Bezeichner für den Wert verwendet wird.
Das ML-Modell der neuen Generation kann halbstrukturierte und unstrukturierte Daten als Input verarbeiten. Das Modell ermöglicht die Datenerkennung aus Bildern oder PDF-Dateien mit oder ohne Textebenen. Diese Dateien können komplizierte Elemente wie Tabellen, Abbildungen, Kontrollkästchen und handschriftliche Details enthalten.”
Was sind die Merkmale des Graip.AI ML-Modells der neuen Generation?
Karyna Mihalevich: “Das Graip.AI ML-Modell der neuen Generation bietet wichtige Funktionen für die intelligente Dokumentenverarbeitung. Sie haben einen spürbaren Einfluss auf die Genauigkeit der verarbeiteten Daten.
Das ML-Modell der neuen Generation führt eine detaillierte Datenextraktion durch und erfasst Dokumentenkopfzeilen und -elemente. Außerdem kann es Dokumente in mehreren Sprachen erkennen. Diese Funktionalität unterstützt effektiv die internationale Dokumentenverarbeitung in einem Unternehmen.
Das Modell ist bereit zum Erlernen von Benutzerdefinierten Dokumentvorlagen. Benutzer können reguläre Ausdrücke oder intelligente Abgleicheinstellungen anwenden, um Schlüssel-Wert-Paare zu verarbeiten. Außerdem ist die Lösung flexibel und offen für nicht standardisierte, benutzerdefinierte Szenarien für die Dokumentenverarbeitung. Das ML-Modell der neuen Generation unterstützt Cloud- und On-Premise-Hosting. Es gibt Unternehmen die absolute Kontrolle über Daten und Sicherheitsmaßnahmen. Außerdem kann das Modell keine Abhängigkeiten von den Richtlinien der Anbieter intelligenter Dokumentenverarbeitung haben.
Das ML-Modell der neuen Generation verfügt über Umschulungsfunktionen zur Verbesserung der Erkennungsergebnisse. Graip.AI mit dem ML-Modell der neuen Generation ist mit Nachbearbeitungsregeln und Aktionen völlig flexibel. Darüber hinaus bietet Graip.AI die Verarbeitung von Massendaten für Unternehmen mit großen Datenmengen.”
Wie kann man mit dem Graip.AI ML-Modell der neuen Generation eine hochpräzise Dokumentenverarbeitung aufbauen?
Karyna Mihalevich: “Das ML-Modell der neuen Generation von Graip.AI ist in der Lage, sie zu lesen, zu analysieren, zu klassifizieren, zu extrahieren und zu bewerten. Jeder dieser Schritte trägt dazu bei, die Genauigkeit der intelligenten Dokumentenverarbeitung zu erhöhen.
Zusätzlich zu der hohen Genauigkeit mit dem ML-Modell der neuen Generation bietet Graip.AI die folgenden Funktionen, die die Vorteile der automatisierten Dokumentenverarbeitung gewährleisten:
- Klassifizierung
Dokumente werden in verschiedene Kategorien eingeteilt. Es ermöglicht Unternehmen beispielsweise, Daten den Hauptbuchkonten zuzuordnen, um die Arten von Finanztransaktionen zu kategorisieren. - Erweiterung des Dokuments
Graip.ai verwandelt Daten in Echtzeit-Einblicke, indem es interne Daten mit externen verknüpft. - Dokumentenabgleich
Die Plattform vergleicht und vergleicht die in 3-Parteien-Systemen eingegebenen Informationen mit den Informationen auf hochgeladenen Dokumenten (2-Wege-, 3-Wege-Abgleich). Es bietet einen Abgleich der Debitoren (AR). - Intelligente Integration
Das Ökosystem der Lösung besteht aus Buchhaltungssoftware, ERP-Lösungen und anderen verschiedenen Produkten. Diese Elemente können über API-Verbindungen zusammenarbeiten. Graip.AI verfügt über eine vorgefertigte Integration mit der Unternehmenssoftware SAP S/4HANA 2020. Kundenspezifische Integrationen können auf Anfrage durchgeführt werden. - Analysen, Dashboards, Warnungen
Sie können in Echtzeit Einblicke in Ihre geschäftlichen Anforderungen erhalten, ohne dass ein technischer Eingriff erforderlich ist. Es gibt mehrere Dashboards. Außerdem Benachrichtigungen per E-Mail oder Slack.
Darüber hinaus können Sie die ML-Modellfunktionalität der neuen Generation mit Sentiment-Analyse, Erkennung benannter Entitäten und intelligenter Suche über Ihre Daten erweitern.
Fazit
Die Entwicklung der intelligenten Dokumentenverarbeitung hat Jahre gebraucht, um dieses technologische und effiziente Niveau zu erreichen, das wir jetzt beobachten können. IDP begann seine Entwicklung mit OCR und setzte sie mit fortschrittlichen NLP- und CV-Technologien fort. Es hat die besten Praktiken der IT-Branche eingeführt. So können Unternehmen IDP-Lösungen implementieren, die in der Lage sind, die Dokumentenverarbeitung ohne ständige Programmierung weiterzuentwickeln.
Der Stand der eingesetzten Technologien verbessert sich mit der Genauigkeit der Arbeit. In jeder Phase und Interaktion verbessern ML-Modelle die Korrektheit der Daten und ermöglichen es Unternehmen, Geld für spürbare Einnahmen zu sparen. In der Klassifizierungsphase können Sie Dokumente genau in verschiedene Kategorien einteilen, um Daten bestimmten Konten zuzuordnen. Wenn Sie die Integrationsphase durchlaufen, verfügt das IDP-Ökosystem über alle erforderlichen Integrationen mit relevanten Systemen, einschließlich ERP- und Buchhaltungssoftware, für einen effektiven Datenaustausch und -abgleich.