Negli ultimi anni, l’elaborazione intelligente dei documenti è diventata una tecnologia all’avanguardia che aiuta le aziende a realizzare la trasformazione digitale dei processi aziendali e ad automatizzare l’inserimento di dati strutturati e non strutturati da diverse fonti documentali.
La pandemia ha spinto in modo significativo l’utilizzo dell’elaborazione intelligente dei documenti. Ha aumentato la domanda di connettività alla rete e di acquisto di beni online. Secondo il rapporto diAllied Market Research, il mercato globale dell’elaborazione intelligente dei documenti dovrebbe raggiungere i 7,4 miliardi entro il 2031, con una crescita del 21,7% dal 2022 al 2031.
Abbiamo chiesto all’esperto di Graip.AI – il Product Lead Karyna Mihalevich – di parlare dell’elaborazione intelligente dei documenti, un modello ML di nuova generazione, delle sue caratteristiche sull’esempio del modello Graip.AI e di come costruisce un flusso di lavoro altamente accurato per le aziende.
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Cos’è l’elaborazione intelligente dei documenti?
Karyna Mihalevich: “L’elaborazione intelligente dei documenti (IDP) combina comunemente l’intelligenza artificiale (AI) e le tecnologie di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) per estrarre dati dai documenti. IDP produce un elevato grado di precisione di riconoscimento per i font più comuni e supporta una varietà di formati di file di immagini digitali.
Negli ultimi anni, l’IDP ha incluso funzionalità più intelligenti, come l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), la computer vision (CV) e il riconoscimento vocale (SR). Rispetto all’OCR, queste tecnologie offrono maggiori vantaggi all’elaborazione intelligente dei documenti. Ad esempio, aggiungono un alto livello di comprensione nel processo di conversione del testo.
Ora, la moderna IDP include funzioni in cui i contenuti vengono utilizzati come parte dell’esperienza dei clienti e dei dipendenti. Rispetto alle soluzioni precedenti, che si concentravano solo sull’estrazione di dati di testo e di campo. L’elaborazione dei documenti basata sull’intelligenza artificiale rende i contenuti immediatamente accessibili e utilizzabili esattamente quando e dove servono”.
Karyna Mihalevich, Product Lead, Graip.AI
Che cos’è un modello ML di nuova generazione?
Karyna Mihalevich: “L’apprendimento automatico è un processo in cui le macchine sono programmate per apprendere modelli dai dati. L’apprendimento si basa su una serie di regole matematiche e di ipotesi statistiche. Un obiettivo comune nell’apprendimento automatico è quello di sviluppare un modello predittivo basato su associazioni statistiche tra le caratteristiche di un determinato set di dati.
Un modello di apprendimento automatico è un file che può essere addestrato a riconoscere determinati tipi di modelli. Puoi addestrare il modello su una serie di dati, fornendogli un algoritmo che può utilizzare per analizzare e imparare da quei dati. Dopo aver addestrato il modello, puoi usarlo per analizzare nuovi dati e fare previsioni su di essi. Può essere applicato in diversi settori di attività, come la finanza, la medicina, l’agricoltura e la logistica.
Ad esempio, in Graip.AI abbiamo basato il modello ML di nuova generazione sulle tecnologie di computer vision (CV) e di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). È stato sfruttato per l’elaborazione dei valori-chiave (KVP). Il modello si concentra sulla classificazione del testo del documento utilizzando chiavi e valori (KVPE). Considera la coppia chiave-valore come due elementi di dati collegati, in cui la chiave viene utilizzata come identificatore unico per il valore.
Il modello ML di nuova generazione può elaborare dati semi-strutturati e non strutturati come input. Il modello prevede il riconoscimento dei dati da immagini o file PDF con o senza livelli di testo. Questi file possono includere elementi complessi come tabelle, figure, caselle di controllo e dettagli di scrittura”.
Quali sono le caratteristiche del modello ML di nuova generazione di Graip.AI?
Karyna Mihalevich: “Il modello ML di nuova generazione di Graip.AI offre caratteristiche significative per l’elaborazione intelligente dei documenti. Hanno un impatto notevole sul livello di accuratezza dei dati elaborati.
Il modello ML di nuova generazione esegue un’estrazione dettagliata dei dati e cattura le intestazioni e gli elementi dei documenti. Inoltre, è in grado di riconoscere documenti in più lingue. Questa funzionalità supporta efficacemente l’elaborazione internazionale dei documenti in un’azienda.
Il modello è pronto per imparare Modelli di documenti personalizzati. Gli utenti possono applicare espressioni regolari o impostazioni di corrispondenza intelligente per elaborare le coppie chiave-valore. Inoltre, la soluzione è flessibile e aperta a scenari personalizzati non standard per l’elaborazione dei documenti. Il modello ML di nuova generazione supporta il cloud e l’hosting on-premise. Offre alle aziende un controllo assoluto sui dati e sulle misure di sicurezza. Inoltre, il modello non può dipendere dalle politiche dei fornitori di elaborazione intelligente dei documenti.
Il modello ML di nuova generazione è dotato di funzionalità di riqualificazione per migliorare i risultati di riconoscimento. Graip.AI con il modello ML di nuova generazione è completamente flessibile con regole e azioni di post-elaborazione. Inoltre, Graip.AI offre l’elaborazione di input di massa per le aziende con grandi volumi di dati”.
Come costruire un’elaborazione dei documenti altamente accurata con il modello ML di nuova generazione di Graip.AI?
Karyna Mihalevich: “Il modello ML di nuova generazione di Graip.AI è in grado di leggere, analizzare, classificare, estrarre e valutare. Ognuna di queste fasi contribuisce a rafforzare l’accuratezza dell’elaborazione intelligente dei documenti.
Oltre all’elevata precisione del modello ML di nuova generazione, Graip.AI offre le seguenti funzioni che garantiscono i vantaggi dell’elaborazione automatizzata dei documenti:
- Classificazione
I documenti sono classificati in diverse categorie. Permette alle aziende, ad esempio, di mappare i dati ai conti della contabilità generale per classificare i tipi di transazioni finanziarie. - Miglioramento del documento
Graip.ai converte i dati in approfondimenti in tempo reale collegando i dati interni con quelli esterni. - Riconciliazione dei documenti
La piattaforma confronta e incrocia le informazioni inserite nei sistemi di terze parti con quelle presenti nei documenti caricati (corrispondenza a 2 e 3 vie). Fornisce la riconciliazione dei crediti (AR). - Integrazione intelligente
L’ecosistema della soluzione è composto da software di contabilità, soluzioni ERP e altri prodotti vari. Questi elementi possono lavorare insieme attraverso connessioni API. Graip.AI ha un’integrazione pre-costruita con il software aziendale SAP S/4HANA 2020. Le integrazioni personalizzate possono essere eseguite su richiesta. - Analisi, dashboard, avvisi
Puoi ricevere approfondimenti in tempo reale per le esigenze aziendali senza alcun intervento tecnico. Ci sono diversi cruscotti. Inoltre, avvisi via e-mail o Slack.
Inoltre, puoi arricchire le funzionalità dei modelli ML di nuova generazione con l’analisi del sentimento, il riconoscimento di entità denominate e la ricerca intelligente dei tuoi dati”.
Conclusione
Lo sviluppo dell’elaborazione intelligente dei documenti ha richiesto anni per raggiungere il livello tecnologico e di efficienza che possiamo osservare ora. IDP ha iniziato il suo sviluppo con l’OCR ed è proseguito con tecnologie avanzate di NLP e CV. Ha permesso di adottare le migliori pratiche del settore IT. Di conseguenza, le aziende possono implementare soluzioni IDP in grado di sviluppare l’elaborazione dei documenti senza una costante programmazione.
Il livello delle tecnologie implementate migliora di pari passo con l’accuratezza del lavoro. Attraverso ogni fase e interazione, i modelli di ML migliorano la correttezza dei dati e permettono alle aziende di risparmiare per ottenere vantaggi notevoli. Nella fase di classificazione, puoi separare accuratamente i documenti in diverse categorie per mappare i dati a conti precisi. Quando si passa alla fase di integrazione, l’ecosistema IDP dispone di tutte le integrazioni necessarie con i sistemi pertinenti, compresi i software ERP e di contabilità, per uno scambio e una corrispondenza efficaci dei dati.