Wir haben den Graip.AI-Experten – Product Lead Karyna Mihalevich<\/strong> – \u00fcber intelligente Dokumentenverarbeitung, ein ML-Modell der neuen Generation, seine Funktionen am Beispiel des Graip.AI-Modells und wie es einen hochpr\u00e4zisen Workflow f\u00fcr Unternehmen aufbaut, befragt.<\/p>\n\n\n\n Karyna Mihalevich: “Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP)<\/a> kombiniert in der Regel Technologien der k\u00fcnstlichen Intelligenz (AI) und der optischen Zeichenerkennung (OCR)<\/a>, um Daten aus Dokumenten zu extrahieren. IDP bietet ein hohes Ma\u00df an Erkennungsgenauigkeit f\u00fcr die meisten g\u00e4ngigen Schriftarten und unterst\u00fctzt eine Vielzahl von digitalen Bilddateiformaten.<\/p>\n\n\n\n In den letzten Jahren hat die IDP mehr intelligente Funktionen wie die Verarbeitung nat\u00fcrlicher 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 f\u00fcr ein hohes Ma\u00df an Verst\u00e4ndnis bei der Textumwandlung.<\/p>\n\n\n\n Die moderne IDP umfasst nun Funktionen, bei denen die Inhalte als Teil der Kunden- und Mitarbeitererfahrung genutzt werden. Im Vergleich zu fr\u00fcheren L\u00f6sungen, die sich nur auf die Extraktion von Text- und Felddaten konzentrierten. KI-basierte Dokumentenverarbeitung<\/a> macht die Inhalte sofort zug\u00e4nglich und nutzbar, genau dann und dort, wo sie ben\u00f6tigt werden.”<\/p>\n\n\n\n Karyna Mihalevich, Produktleitung, Graip.AI<\/p>\n\n\n\n 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 h\u00e4ufiges Ziel beim maschinellen Lernen ist die Entwicklung eines Vorhersagemodells, das auf statistischen Assoziationen zwischen Merkmalen aus einem bestimmten Datensatz basiert.<\/p>\n\n\n\n Ein maschinelles Lernmodell ist eine Datei, die darauf trainiert werden kann, bestimmte Arten von Mustern zu erkennen. Sie k\u00f6nnen 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, k\u00f6nnen Sie es verwenden, um neue Daten zu analysieren und Vorhersagen \u00fcber diese Daten zu treffen. Es kann in verschiedenen Gesch\u00e4ftsbereichen eingesetzt werden, z.B. im Finanzwesen<\/a>, in der Medizin<\/a>, in der Landwirtschaft und in der Logistik<\/a>.<\/p>\n\n\n\n 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 f\u00fcr die Key-Value-Verarbeitung (KVP) eingesetzt. Das Modell konzentriert sich auf die Klassifizierung von Textdokumenten anhand von Schl\u00fcsseln und Werten (KVPE). Es betrachtet das Schl\u00fcssel-Wert-Paar als zwei verkn\u00fcpfte Datenelemente, wobei der Schl\u00fcssel als eindeutiger Bezeichner f\u00fcr den Wert verwendet wird.<\/p>\n\n\n\n Das ML-Modell der neuen Generation kann halbstrukturierte und unstrukturierte Daten als Input verarbeiten. Das Modell erm\u00f6glicht die Datenerkennung aus Bildern oder PDF-Dateien<\/a> mit oder ohne Textebenen. Diese Dateien k\u00f6nnen komplizierte Elemente wie Tabellen, Abbildungen, Kontrollk\u00e4stchen und handschriftliche Details enthalten.”<\/p>\n\n\n\n Karyna Mihalevich: “Das Graip.AI ML-Modell der neuen Generation bietet wichtige Funktionen f\u00fcr die intelligente Dokumentenverarbeitung. Sie haben einen sp\u00fcrbaren Einfluss auf die Genauigkeit der verarbeiteten Daten.<\/p>\n\n\n\n Das ML-Modell der neuen Generation f\u00fchrt eine detaillierte Datenextraktion durch und erfasst Dokumentenkopfzeilen und -elemente. Au\u00dferdem kann es Dokumente in mehreren Sprachen erkennen. Diese Funktionalit\u00e4t unterst\u00fctzt effektiv die internationale Dokumentenverarbeitung in einem Unternehmen.<\/p>\n\n\n\n Das Modell ist bereit zum Erlernen von Benutzerdefinierten Dokumentvorlagen. Benutzer k\u00f6nnen regul\u00e4re Ausdr\u00fccke oder intelligente Abgleicheinstellungen anwenden, um Schl\u00fcssel-Wert-Paare zu verarbeiten. Au\u00dferdem ist die L\u00f6sung flexibel und offen f\u00fcr nicht standardisierte, benutzerdefinierte Szenarien f\u00fcr die Dokumentenverarbeitung. Das ML-Modell der neuen Generation unterst\u00fctzt Cloud- und On-Premise-Hosting. Es gibt Unternehmen die absolute Kontrolle \u00fcber Daten und Sicherheitsma\u00dfnahmen. Au\u00dferdem kann das Modell keine Abh\u00e4ngigkeiten von den Richtlinien der Anbieter intelligenter Dokumentenverarbeitung haben.<\/p>\n\n\n\n Das ML-Modell der neuen Generation verf\u00fcgt \u00fcber Umschulungsfunktionen zur Verbesserung der Erkennungsergebnisse. Graip.AI<\/a> mit dem ML-Modell der neuen Generation ist mit Nachbearbeitungsregeln und Aktionen v\u00f6llig flexibel. Dar\u00fcber hinaus bietet Graip.AI die Verarbeitung von Massendaten f\u00fcr Unternehmen mit gro\u00dfen Datenmengen.”<\/p>\n\n\n\n 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 tr\u00e4gt dazu bei, die Genauigkeit der intelligenten Dokumentenverarbeitung<\/a> zu erh\u00f6hen.<\/p>\n\n\n\n Zus\u00e4tzlich zu der hohen Genauigkeit mit dem ML-Modell der neuen Generation bietet Graip.AI die folgenden Funktionen, die die Vorteile der automatisierten Dokumentenverarbeitung<\/a> gew\u00e4hrleisten:<\/p>\n\n\n\n Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen Sie die ML-Modellfunktionalit\u00e4t der neuen Generation mit Sentiment-Analyse, Erkennung benannter Entit\u00e4ten und intelligenter Suche \u00fcber Ihre Daten erweitern.<\/p>\n\n\n\nInhalt<\/h2>
Was ist intelligente Dokumentenverarbeitung?<\/h2>\n\n\n\n
![\"Graip.AI-Experten](\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/1629662190402_250257115c.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\nWas ist ein ML-Modell der neuen Generation?<\/h2>\n\n\n\n
Was sind die Merkmale des Graip.AI ML-Modells der neuen Generation?<\/h2>\n\n\n\n
Wie kann man mit dem Graip.AI ML-Modell der neuen Generation eine hochpr\u00e4zise Dokumentenverarbeitung aufbauen?<\/h2>\n\n\n\n
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Dokumente werden in verschiedene Kategorien eingeteilt. Es erm\u00f6glicht Unternehmen beispielsweise, Daten den Hauptbuchkonten zuzuordnen, um die Arten von Finanztransaktionen zu kategorisieren.<\/li>\n\n\n\n
Graip.ai verwandelt Daten in Echtzeit-Einblicke, indem es interne Daten mit externen verkn\u00fcpft.<\/li>\n\n\n\n
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).<\/li>\n\n\n\n
Das \u00d6kosystem der L\u00f6sung besteht aus Buchhaltungssoftware, ERP-L\u00f6sungen und anderen verschiedenen Produkten. Diese Elemente k\u00f6nnen \u00fcber API-Verbindungen zusammenarbeiten. Graip.AI verf\u00fcgt \u00fcber eine vorgefertigte Integration mit der Unternehmenssoftware SAP S\/4HANA<\/a> 2020. Kundenspezifische Integrationen k\u00f6nnen auf Anfrage durchgef\u00fchrt werden.<\/li>\n\n\n\n
Sie k\u00f6nnen in Echtzeit Einblicke in Ihre gesch\u00e4ftlichen Anforderungen erhalten, ohne dass ein technischer Eingriff erforderlich ist. Es gibt mehrere Dashboards. Au\u00dferdem Benachrichtigungen per E-Mail oder Slack.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nFazit<\/h2>\n\n\n\n